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VDCluster : 대용량 비디오 시퀀스를 위한 비디오 세그멘테이션 및 클러스터링 알고리즘
이석룡(Seok-Lyong Lee),이주홍(Ju-Hong Lee),김덕환(Doek-Hwan Kim),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.29 No.3
본 논문에서는 비디오 저장이나 검색과 같은 비디오 정보 처리를 위한 중요한 기초 연구로써 비디오의 표현을 위한 효과적인 기법을 제안한다. 비디오 데이타 세트는 수초에서 수분 사이의 상연 시간을 갖는 비디오 클립들의 집합이며, 각 비디오 클립은 연속된 비디오 프레임들로 구성되어 있다. 이 비디오 클립은 다차원 데이타 시퀀스(multidimensional data sequence: MDS)로 표현될 수 있으며, 프레임 사이의 시간적인 정보를 고려하여 비디오 세그먼트로 나누어 지고, 한 클립 내에서 서로 유사한 세그먼트들은 다시 비디오 클러스터로 군집화된다. 따라서, 각 비디오 클립은 소수 개의 비디오 클러스터로 표현되어 진다. 본 논문에서 제안한 비디오 세그멘테이션 및 클러스터링 알고리즘 VDCLuster는 사전에 정의된 일정 수준의 클러스터링 품질을 보장하고 있으며, 다양한 비디오 시퀀스에 대한 실험을 통하여 알고리즘의 효과를 입증한다. In this paper, we investigate video representation techniques that are the foundational work for the subsequent video processing such as video storage and retrieval. A video data set is a collection of video clips, each of which is a sequence of video frames and is represented by a multidimensional data sequence (MDS). An MDS is partitioned into video segments considering temporal relationship among frames, and then similar segments of the clip are grouped into video clusters. Thus, the video clip is represented by a small number of video clusters. The video segmentation and clustering algorithm, VDCluster, proposed in this paper guarantee clustering quality to such an extent that satisfies predefined conditions. The experiments show that our algorithm performs very effectively with respect to various video data sets.
다차원 대용량 저밀도 데이타 큐브에 대한 고밀도 서브 큐브 추출 알고리즘
이석룡(Seok-Lyong Lee),전석주(Seok-Ju Chun),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.33 No.4
데이타 웨어하우스는 기업이나 사회 전반에서 사용되는 방대한 데이타를 저장하고, 효율적인 분석을 가능하게 하는 데이타 저장소로써, 점점 그 활용도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이타 웨어하우스 구축 기술의 핵심이 되는 다차원 데이타 큐브(multidimensional data cube) 기술을 연구하는데 목적이 있다. 고차원 데이타 큐브에는 필연적으로 내재하는 데이타의 희소성(sparsity)에 의한 검색 오버헤드가 있다. 본 연구에서는 이러한 오버헤드를 현격하게 감소시키는 알고리즘을 제시함으로써, 데이타 웨어하우스의 효율을 높이는 데 기여한다. 즉, 고차원의 희소 데이타 큐브에서 데이타가 조밀하게 밀집된 영역들을 찾아 그 영역을 중심으로 서브 큐브를 구축하여, 데이타 검색 시에 전체의 데이타 큐브를 대상으로 하지 않고 해당 서브 큐브 만으로 검색 대상을 제한시킴으로써 검색 효율을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 다차원 대용량의 희소 데이타 큐브로부터 밀도가 높은 서브 큐브를 찾기 위하여 비트맵과 히스토그램에 기반한 알고리즘을 제안하며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 효용성을 보여준다. A data warehouse is a data repository that enables users to store large volume of data and to analyze it effectively. In this research, we investigate an algorithm to establish a multidimensional data cube which is a powerful analysis tool for the contents of data warehouses and databases. There exists an inevitable retrieval overhead in a multidimensional data cube due to the sparsity of the cube. In this paper, we propose a dense sub-cube extraction algorithm that identifies dense regions from a large sparse data cube and constructs the sub-cubes based on the dense regions found. It reduces the retrieval overhead remarkably by retrieving those small dense sub-cubes instead of scanning a large sparse cube. The algorithm utilizes the bitmap and histogram based techniques to extract dense sub-cubes from the data cube, and its effectiveness is demonstrated via an experiment.
다차원 데이타 공간에서 시퀀스 데이타 세트를 위한 클러스터링 기법
이석룡(Seok-Lyong Lee),임동혁(Tong-Hyeok Lim),정진완(Chin-Wan Chung) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.28 No.4
비디오 스트림이나 음성 아날로그 신호와 같은 연속된 데이타는 특징 공간(feature space)에서 다차원 데이타 시퀀스(multidimensional data sequence)로 모델링될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 다차원 데이타 시퀀스의 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 연구한다. 각 시퀀스는 차후의 저장 및 유사성 검색 (similarity search)을 효율적으로 실행하기 위하여 소수 개의 하이퍼 사각형 (hyper-rectangle) 형태의 클러스터로 표현된다. 본 논문에서는 사전에 정의된 수준의 클러스터링 품질을 보장하는 선형 복잡도를 갖는 클러스터링 알고리즘을 제시하고, 다양한 비디오 데이타에 관한 실험을 통하여 알고리즘의 적합성을 보여준다. The continuous data such as video streams and voice analog signals can be modeled as multidimensional data sequences (MDS's) in the feature space. In this paper, we investigate the clustering technique for multidimensional data sequences. Each sequence is represented by a small number of hyper-rectangular clusters for subsequent storage and similarity search processing. We present a linear clustering algorithm that guarantees a predefined level of clustering quality, and show its effectiveness via experiments on various video data sets.
Extracranial anaplastic meningioma presenting as a solitary scalp nodule
( Seung Soo Lee ),( Gi Ung Ha ),( Jeong Hyun Hwang ),( Ho Yun Chung ),( Man-hoon Han ),( Jun Young Kim ),( Kyung Duck Park ),( Yong Hyun Jang ),( Weon Ju Lee ),( Seok-jong Lee ),( Dae-lyong Ha ) 대한피부과학회 2023 대한피부과학회 학술발표대회집 Vol.74 No.2