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홍지혜(Jihye Hong),박기성(Kisung Park),한용구(Yongkoo Han),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.3
GPS 센서가 내장된 스마트폰의 대중화에 따라 궤적 데이터 데이타베이스 구축이 용이해졌다. 최근 개인의 생활패턴을 반영할 수 있는 그래프 기반 궤적 데이터 모델링 방법이 제안되었다. 그러나 이 연구는 궤적 데이터 모델링 방법을 주로 제안하여, 개인화 서비스와 같은 응용 분야에 사용할 수 있는 마이닝 기법들은 제안하지 않았다. 본 논문에서는 궤적 그래프 집합으로 표현되는 사용자들 간의 유사도를 효과적으로 측정하는 기법을 제안한다. 제안하는 유사도 측정 기법은 사용자마다의 고유한 생활패턴 특징을 잘 반영할 수 있는 대표 빈발 부분그래프들을 찾아 유사도를 비교한다. 유사도를 효과적으로 계산하기 위하여, 집합 간의 거리 측정 알고리즘인 Hausdorff 거리와 두 그래프간의 유사도 측정 알고리즘인 최대 공통 부분그래프를 이용한 그래프 집합 유사도 측정 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 유사도측정 기법이 사용자 간의 유사도를 효과적으로 측정할 수 있음을 보인다. As a number of people use smart phones with embedded GPS sensors, it becomes easy to construct a trajectory data database. Recently, a graph based trajectory modeling study has been performed, which can reflect personal lifestyles. However, the study mainly has focused on a modeling method but not suggested mining techniques that can be used for applications such as personalized services. In this paper, we propose a method that measures a similarity between users represented by sets of trajectory graphs. The proposed method measures the similarity between users" feature frequent subgraphs, which imply each user"s essential lifestyles, rather than trajectory graphs. In order to effectively calculate the similarity, we propose a graph set similarity algorithm using Hausdorff distance for calculating a set similarity and maximum common subgraph for calculating a graph similarity. In the experiment, we show our proposed method can measure similarities between users effectively.
대용량 그래프에서 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 RDBMS 기반의 효율적인 최단 경로 탐색 기법
홍지혜 ( Jihye Hong ),한용구 ( Yongkoo Han ),이영구 ( Young-koo Lee ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 κ-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.
개인화 서비스를 위한 그래프 기반의 궤적 데이터 모델링 기법
홍지혜(Jihye Hong),박기성(Kisung Park),한용구(Yongkoo Han),이영구(Young-Koo Lee) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.1
최근 GPS 센서가 내장된 스마트폰의 대중화에 따라 사용자의 궤적 데이터를 쉽게 수집할 수 있다. 사용자들의 생활과 밀접한 관계를 갖는 장소들을 궤적 데이터로부터 마이닝하여 사용자의 생활패턴을 추론할 수 있다. 논문에서는 개인화 서비스를 위한 생활패턴을 효과적으로 찾을 수 있는 그래프 기반 궤적 데이터 모델링 기법을 제안한다. 노드는 사용자의 생활패턴을 반영하는 장소를 나타내며, 에지는 장소간의 이동 순서를 나타내며, 에지 레이블은 빈도를 표현한다. 또한 다양한 주기의 생활패턴을 반영하기 위하여 하루 궤적 시퀀스를 주기별로 결합하여 궤적 그래프를 생성하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 기존의 궤적 데이터 모델링 기법들과 비교하여 제안하는 방법이 개인화 서비스에 활용할 수 있는 생활패턴을 효과적으로 마이닝 할 수 있음을 보인다 As the number of people use smartphones embedded GPS sensor, trajectory data can be easily collected. From trajectory data, users" life pattern can be inferred by mining places related with lifestyle. In this paper, we propose the graph based trajectory data modeling method that can reflect users" lifestyle for personalized services. Nodes represent plcaces reflecting life patterns, edges represent the order of movements between two places and edge labels represent frequencies of the order. In order to support mining in various periods, we create trajectory graphs by combining daily trajectory sequences in different time windows. In experiment, we show our proposed method can generate useful life patterns for personalized services compared to existing trajectory pattern modeling approaches.
경량 데이터베이스를 이용한 칼로리 관리 애플리케이션 설계 및 구현
홍지혜 ( Jihye Hong ),조인식 ( Insik Cho ),이영구 ( Young-koo Lee ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
최근 헬스케어에 대한 관심이 급증하면서, 운동을 통한 칼로리 관리 애플리케이션 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 행위 인식 모델이 정교하지 못할 뿐만 아니라, 기초적인 행위 인식 기술을 사용하여 정확한 운동량을 측정하기 어렵다. 또한, 파일 시스템을 이용하여 센서, 행위, 칼로리 등의 다양한 데이터를 효과적으로 관리하기 어렵다. 본 논문에서는 경량 데이터베이스를 이용하여 개인의 칼로리 섭취량 및 소모량을 관리해주는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 스마트폰용 경량 데이터베이스에 저장된 데이터를 활용하여 효과적으로 칼로리를 관리하며, 칼로리 소모량 측정 정확도를 높이기 위해 계층적 행위 인식 모델을 제시한다.
김동하(Dong Ha Kim),홍지혜(Jihye Hong),하은지(Eunji Ha),유승현(Seunghyun Yoo) 한국보건교육건강증진학회 2015 보건교육건강증진학회지 Vol.32 No.4
Objectives: This study aims to examine the trends of mobile-health research in terms of community participation. Methods: A set of 24 peer-reviewed articles were identified for review. Two authors independently reviewed the articles using a literature review matrix and reexamined as a team. Review categories include: general characteristics, research methods, levels and ranges of community participation, and research topics. Results: Most of the articles were published in 2013-2014, including one domestic paper. Multidisciplinary approaches were used in 65% of the studies. Community participation was at low or mid-levels of Arnstein’s participation model. In mobile-health research so far, the level of participation tends to improve as more diverse stakeholders participate in health promotion initiatives with mobile-health. The review yielded five types of mobile-health research for community health promotion: improving the quality of primary healthcare through the community health workers’capacity enhancement; improving the data collection capabilities; facilitating exchanges of community information and resources; reinforcing community identity; and monitoring physical environment of the communities. Conclusions: Although at an early stage of research development, application of mobile-health to community health promotion via participation has a potential. Multi-disciplinary approaches should be fostered for further development.
소셜 네트워크에서 프리겔 기반의 효율적인 링크 예측 기법.
윤영선 ( Youngsun Yun ),홍지혜 ( Jihye Hong ),한용구 ( Yongkoo Han ),이영구 ( Young-koo Lee ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
링크 예측 기법은 소셜 네트워크 분석 중 한 방법으로서 그래프 내에서 추가적으로 발생하는 링크를 어떻게 예측하여 네트워크에 추가하는 가에 대한 문제이며 소셜 네트워크의 친구 추천 서비스, 상관 관계 분석, 테러리스트 네트워크 모니터링 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 그러나 데이터가 대용량화 됨에 따라 모든 데이터를 메모리에 적재하지 못하거나 최단경로 알고리즘의 반복 수행 등 많은 수행시간을 요구하기 때문에 분산 처리 환경이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 프리겔 기반의 모든 노드들 간의 최단경로를 찾는 알고리즘의 반복 수행을 제거하여 수행속도를 향상시킨다. 다양한 데이터셋에 따른 수행 시간을 측정하여 제안하는 기법의 우수성을 보인다.