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웹 서비스 환경에서 확장 객체 기반 시소러스를 이용한 개념 기반 오케스트레이션
조호상 ( Ho-sang Jo ),양재동 ( Jae-dong Yang ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
웹 서비스는 SOA 를 웹 상에서 구현한 기술로, 서비스들간의 느슨한 결합을 실현함으로써 재사용 가능한 서비스들의 활용을 극대화 한다. 본 논문에서는 확장 객체 기반 시소러스(extended Object- based Thesaurus, XOT)를 사용하여 적응 가능한 오케스트레이션 명세가 가능한 개념 기반 오케스트레이션 기법을 제안한다. XOT 는 재사용 가능한 서비스들이 속하는 범주들을 개념으로 표현하고 상호 합성 패턴 관계를 포함한 개념간 상관 관계를 명시한 일종의 지식베이스이다. 이 기법은 오케스트레이션에 참여하는 복합 서비스를 포함한 여러 다양한 서비스들을 구체적으로 명세하는 대신 XOT 내의 개념들로 변수화 하고, 이들을 오케스트레이션 시 적절한 재사용 가능한 서비스 또는 구성 서비스들의 조합으로 대체시킴으로써 서비스들의 재사용성을 획기적으로 개선할 수 있다.
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비선형 감마 곡선 알고리즘 개선을 위한 구간 분할 다항식 곡선 접합
장정훈,조호상,장원우,강봉순,Jang, Kyoung-Hoon,Jo, Ho-Sang,Jang, Won-Woo,Kang, Bong-Soon 한국융합신호처리학회 2011 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.12 No.3
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다. In this paper, we proposed non-linear gamma curve algorithm for gamma correction. The previous non-linear gamma curve algorithm is generated by the least square polynomial using the Gauss-Jordan inverse matrix. However, the previous algorithm has some weak points. When calculating coefficients using inverse matrix of higher degree, occurred truncation errors. Also, only if input sample points are existed regular interval on 10-bit scale, the least square polynomial is accurately works. To compensate weak-points, we calculated accurate coefficients of polynomial using eigenvalue and orthogonal value of mat11x from singular value decomposition (SVD) and QR decomposition of vandemond matrix. Also, we used input data part segmentation, then we performed polynomial curve fitting and merged curve fitting results. When compared the previous method and proposed method using the mean square error (MSE) and the standard deviation (STD), the proposed segmented polynomial curve fitting is highly accuracy that MSE under the least significant bit (LSB) error range is approximately $10^{-9}$ and STD is about $10^{-5}$.
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장준영,육지홍,조호상,강봉순,Jang, Jun-Young,Yook, Ji-Hong,Jo, Ho-Sang,Kang, Bong-Soon 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.11
본 논문은 고속화, 소형화 및 저전력을 요구하는 모바일 기기 및 디지털 카메라에 알맞은 실시간 얼굴 검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{\times}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA 검증을 위해 Xilinx사의 Virtex5 XC5VLX330 FPGA 보드와 HD급 CMOS 이미지 센서(CIS)를 사용하여 하드웨어 구현을 검증하였다. This paper propose the hardware IP of real-time face detection system for mobile devices and digital cameras required for high speed, smaller size and lower power. The proposed face detection system is robust against illumination changes, face size, and various face angles as the main cause of the face detection performance. Input image is transformed to LBP(Local Binary Pattern) image to obtain face characteristics robust against illumination changes, and detected the face using face feature data that was adopted to learn and generate in the various face angles using the Adaboost algorithm. The proposed face detection system can be detected maximum 36 faces at the input image size of QVGA($320{\times}240$), and designed by Verilog-HDL. Also, it was verified hardware implementation by using Virtex5 XC5VLX330 FPGA board and HD CMOS image sensor(CIS) for FPGA verification.
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소셜 네트워크 상에서 확장 객체 기반 시소러스(XOT)를 이용한 전문가 추천 시스템
배종국(Jong Gook Bae),양재동(Jae Dong Yang),조호상(Ho Sang Jo) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.39 No.6
페이스북과 트위터로 대변되는 SNS(Social Network Service)는 웹상에서 지식 정보를 획득하는 차세대 패러다임이 되고 있다. 본 논문의 목적은 소셜 네트워크상에서 XOT(Extended Object-Based Thesauri)를 이용하여 사용자에게 적절한 전문가 그룹을 추천하는 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. XOT는 SNS에서의 운용을 위해, 전문 분야 카테고리에 해당하는 XOT의 각 개념이 해당 전문가들의 ID를 자신의 인스턴스들로 수용할 수 있도록 객체 기반 시소러스가 확장된 것이다. 전문가 추천은 SNS 사용자 메시지에서 추출된 용어들과 대응되는 개념들을 정합하고, 메시지 의미 분석을 통해 파악한 사용자 의도에 따라 개념들 간 관계성을 추론함으로써 이루어진다. 개념들은 대응되는 SNS 내 전문가들의 ID를 포함하고 있기 때문에, 사용자의 의도에 맞는 개념의 추론은 적절한 전문가 그룹을 소셜 네트워크를 통해 사용자에게 추천할 수 있도록 한다. 전문가 추천을 위한 추론은 OSEM(Ontology-based SEmantic Blog Model)에서 제안한 바 있는 객체 추론 방식을 SNS 환경에 맞게 변형시켜 사용한다. SNS 환경에서 재사용과 공유가 손쉽게 이루어지도록 XOT는 전문가들의 ID들이 각 개념에 적절히 할당된 다음에 XTM(Xml Topic Maps)으로 변환된다. 전문가 ID 할당을 위해서는 전문성의 정도를 정량화하기 위해 논문이나 보고서 그리고 관련 뉴스에 의존하는 기존의 분석 방식을 사용한다. 추천 시스템이 호출되는 K-라운지는 SNS 용으로 개발된 오픈 소스 DBMS인 카산드라를 하부 구조로 하여 구현되었으며, XOT는 유의어를 포함, 만 여개의 전문 용어들이 전문가 추론을 위하여 구축되었다. SNS (Social Network Service) characterized by Facebook and Twitter has become the next generation paradigm of obtaining data, information and knowledge on the web. The aim of this paper is to recommend relevant expert communities to users on the social network by exploiting the extended object-based thesauri(XOT). The thesaurus is an extended object-based one taking the IDs of domain experts as its instances. Based on the thesaurus, the recommendation is made by inferencing relationships between concepts. The inference matches the concepts with terms extracted from messages of the SNS users and is directed by user intent captured during the semantic analysis of the message. Since the concept includes IDs of the expert resident in a social network, the experts could be recommended to the users through the social network. To be shared and to be easily reused on SNS, the thesauri are transformed into XTM (Xml Topic Map) after assigning the proper expert IDs for each concept in the thesaurus. For the assignment, we exploit a conventional ranking algorithm applied to each concept, which analyzes papers, reports and related news of the experts to estimate the grade of their expertise. Our inference engine adopts its inference mechanism from object inference proposed in OSEM, though in a quite different context. K-rounge exploiting the inference engine works on the top of Cassandra which is the open source database system dedicated to SNS. Additionally, ten thousands of thesauri including synonyms are constructed for the inference.
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