OODBMS 성능향상을 위한 객체 선인출 전략

안정호,김형주(Jung-Ho Ahn),Hyoung-Joo Kim 한국정보과학회 1999 정보과학회논문지(B) Vol.26 No.2

객체지향 데이타베이스에서 객체 접근의 성능은 효율적인 객체 선인출을 통해 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 고급의 객체 시맨틱을 사용하지 않고 페이지나 세그먼트를 단위로 선택적인 객체 선인출을 수행하는 동적 SEOF(Selective Eager Object Fetch) 방법을 고안하였다. 본 알고리즘은 객체 인출의 상관 관계와 빈도수를 모두 고려하였으며, 다른 기존의 객체 선인출 방법들과는 달리 시스템의 부하에 따라 선인출의 정도를 동적으로 조정함으로써 클라이언트의 메모리나 스왑 자원을 효율적으로 이용하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 또한 제안된 방법은 객체 버퍼의 사용을 제한하여 자원의 고갈을 막을 수 있으며, 클러스터링의 정도나 데이타베이스의 크기에 대해 효과적으로 대응한다. 본 논문에서는 다양한 다중 클라이언트 환경에서의 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 성능 평가를 실시하였다. When accessing objects in an object-oriented database, performance can be greatly improved by prefetching objects efficiently. In this paper we present a new object prefetch policy, dynamic SEOF(Selective Eager Object Fetch}, which prefetches objects only from selected candidate pages without using any high-lever object semantics. Our policy considers both correlations and frequencies of fetching objects when selecting candidates to prefetch, Unlike existing prefetch policies, dynamic SEOF utilizes the memory and the swap space of clients efficiently by adjusting its behavior dynamically according to the working environment, and thus improves overall performance. Furthermore, the proposed policy prevents resource exhaustion by limiting the range of utilizations of objects in the buffer and has good adaptability to both the effectiveness of clustering and database size. We show the performance of the proposed policy through experiments over various multi-client system configurations.

희소 투영행렬 획득을 위한 RSR 개선 방법론

안정호(Jung-Ho Ahn) 한국디지털콘텐츠학회 2015 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.4

본 논문은 패턴인식에서 자주 사용되는 투영행렬을 희소화하는 문제를 다룬다. 최근 임베디드 시스템이 널리 사용됨에 따라 탑재되는 프로그램의 용량이 제한받는 경우가 빈번히 발생한다. 개발된 프로그램은 상수 데이터를 포함하는 경우가 많다. 예를 들어, 얼굴인식과 같은 패턴인식 프로그램의 경우 고차원 벡터를 저차원 벡터로 차원을 축소하는 투영행렬을 사용하는 경우가 많다. 인식성능 향상을 위해 영상으로부터 매우 높은 차원의 고차원 특징벡터를 추출하는 경우 투영행렬의 사이즈는 매우 크다. 최근 라소 회귀분석 방법을 이용한 RSR(rotated sparse regression) 방법론[1]이 제안되었다. 이 방법론은 여러 실험을 통해 희소행렬을 구하는 가장 우수한 알고리즘 중 하나로 평가받고 있다. 우리는 본 논문에서 RSR을 개선할 수 있는 세 가지 방법론을 제안한다. 즉, 학습데이터에서 이상치를 제거하여 일반화 성능을 높이는 방법, 학습데이터를 랜덤 샘플링하여 희소율을 높이는 방법, RSR의 목적함수에 엘라스틱 넷 회귀분석의 패널티 항을 사용한 E-RSR(elastic net-RSR) 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 제안한 방법론이 인식률을 희생하지 않으며 희소율을 크게 증가시킴으로써 기존 RSR 방법론을 개선할 수 있음을 보였다. This paper addresses the problem to make sparse the projection matrix in pattern recognition method. Recently, the size of computer program is often restricted in embedded system. It is very often that developed programs include some constant data. For example, many pattern recognition programs use the projection matrix for dimension reduction. To improve the recognition performance, very high dimensional feature vectors are often extracted in this case, the projection matrix can be very big. Recently, RSR(roated sparse regression) method[1] was proposed. This method has been proved one of the best algorithm that obtains the sparse matrix. We propose three methods to improve the RSR; outlier removal, sampling and elastic net RSR(E-RSR) in which the penalty term in RSR optimization function is replaced by that of the elastic net regression. The experimental results show that the proposed methods are very effective and improve the sparsity rate dramatically without sacrificing the recognition rate compared to the original RSR method.

기울기 기반 빠른 정상점 탐색에 대한 연구

안정호(Ahn, Jung-Ho) 한국디지털콘텐츠학회 2010 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.11 No.1

본 논문에서는 기울기 기반 빠른 정상점 탐색 방법론을 제시하고 시뮬레이션 결과를 제시한다. 제안하는 방법론은 유한 구간에서 단봉 그래프를 가지는 함수의 정상점(최대치)을 최대한 적은 수의 함수값을 참조하여 찾는 문제에 대한 솔루션으로, 대표적인 적용분야로는 자동초점이 있다. 우리는 정상점 탐색을 위해 주기적 탐색, 기울기 기반 탐색, 상세 탐색과 같이 세가지 탐색 전략을 통해 정상점을 찾는다. 노이즈가 첨가된 가우시안 함수를 발생시켜 시뮬레이션 한 결과 대략 8번탐색 횟수와 1.04의 오차를 보임을 알 수 있었다. In this paper we propose a new fast peak searching method using the gradient and present simulation results. The proposed method is a solution to the problem that finds the peak(maximum) of the unimodal function on a finite interval with minimum searching steps. Its main application is the auto-focus in the mobile phone. We propose the three steps to find the peak; periodic search, gradient-based search and detail search. In simulation we generated the Gaussian functions with white noise and have the result of about 8 searching steps and 1.04 errors on average.

KSL 교육에서의 문법 교육과 그에 대한 교사 인식 연구

안정호 ( Ahn Jung Ho ) 한국언어문화학회 2021 한국언어문화 Vol.- No.76

본 연구는 KSL 교육에서의 문법 교육을 비판적으로 고찰하고 이에 대한 교사들의 인식을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 먼저 KSL 교육과정 중 문법 교육 내용을 분석해 본 결과 교육 내용의 선정 및 배열에 대한 기분이 불분명했으며 문법 교육과정에 포함된 주요 개념들이 의미하는 바가 명확하지 않다는 문제가 있었다. 또 KSL 교재의 경우 문법의 제시와 설명 부분이 잘 드러나지 않았으며 문법 활용을 위한 교육 내용이 부족하였다. 그리고 대부분의 교사는 본인들이 KSL 교육과정의 문법 교육 내용에 대해 잘 알고 있다고 인식하고 있었으나 교재에 대한 만족도는 낮은 편이었다. 또 문법 교육에서 교재와 학습자 흥미 유발의 어려움 때문에 활동 부분의 수업 진행에 어려움을 느끼고 있었다. 거의 모든 교사가 KSL 문법 교육에 대한 연수를 희망하고 있었으며 특히 문법을 활용한 활동의 진행, 문법 수업 자료 제작 등 실제적인 내용에 대한 요구가 높은 것으로 나타났다. The purpose of this study was to critically examine the grammar education in the KSL education and to find out teachers’ perceptions of it. To this end, we first analyzed the contents of grammar education in the KSL curriculum, and there was a problem that there was no clear standard for the selection and arrangement of educational contents, and that the main concepts included in the grammar curriculum were not clear. In addition, in the case of KSL textbooks, the presentation and explanation of grammar were not clearly revealed, and the content for grammar utilization was insufficient. Most teachers perceived that they well know about the contents of grammar education in the KSL curriculum, but they are less satisfied with the textbook. And they felt difficulty in conducting classes in the activity part due to the difficulty of inducing learner’s interest and problems of textbooks. Most teachers want to train KSL grammar education, and in particular, there was a high demand for practical contents such as the progress of activities using grammar and the production of grammar class materials.

인식률을 향상시키는 효과적인 Rank-level fusion 방법

안정호 ( Jung-ho Ahn ),권태연 ( Taeyean Kwon ),노건태 ( Geontae Noh ),정익래 ( Ik Rae Jeong ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1

생체정보를 이용한 사용자 인증은 차세대 인증 방법으로서 기존의 인증 시스템에서 급진적으로 사용되고 있는 인증 방법이다. 현재 대부분의 생체인증 시스템은 단일 생체정보를 이용하고 있는데, 단일 생체인증 시스템은 노이즈로 인한 문제, 데이터의 질에 대한 문제, 인식률의 한계 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 다중 생체정보를 이용하는 사용자 인증 방법이 있다. 다중 생체인증 시스템은 각각의 정보에 대한 information fusion을 적용하여 새로운 정보를 생성한 뒤, 그 정보를 기반으로 사용자를 인증한다. information fusion 방법들 중에서도 Rank-level fusion 방법은 표준화 작업이 필요하고 높은 계산 복잡도를 갖는 Score-level fusion방법의 대안으로 선택되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 방법보다 정확도가 높게 향상된 Rank-level fusion 방법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 방법은 낮은 정확도를 갖는 matcher를 사용하더라도 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 보이고자 한다.

공공실버주택 거주 노인을 위한 Wel-Tech 커뮤니티케어 서비스 디자인 연구

안정호(Jung-Ho Ahn),최정민(Jeongmin Choi),장후원(Hu-Won Chang) 한국디지털콘텐츠학회 2020 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.11

커뮤니티케어는 돌봄이 필요한 사람들을 복지시설이나 병원이 아닌 그들이 살던 곳에서 돌보는 것으로 우리나라의 주요 복지 정책 중 하나이다. 이와 관련하여 우리는 공공실버주택에 거주하는 노인들을 대상으로 지역사회 통합 돌봄 서비스를 제공하기 위해 복지기술 기반 서비스 디자인을 수행하였다. 사전 조사를 실시하고 어피니티 다이어그램, E3 가치 분류 등을 통해 노인의 일상생활에서 느끼는 어려움과 부정적인 경험적 가치들을 파악하여 다섯 가지 주요 서비스 가치를 도출하였다. 또, 서비스블루프린트와 CBAM과 HVM 등의 분석을 통해 서비스 접점을 찾아내고 관제 서비스, 리마인더 서비스, 감성케어 서비스를 중심으로 안심이라는 경험가치를 향상시킬 수 있는 Wel-Tech 서비스 프로세스를 제안하였다. Community care is one of Koreas major welfare policies by caring for people in need of care in the place where they lived, not in welfare facilities or hospitals. In this regard, we implemented a service design based on welfare technology to provide integrated care services for the elderly living in public silver housing. The five major service values were derived by conducting a preliminary survey and grasping the difficulties and negative experiential values experienced by the elderly through the affinity diagram and E3 value classification. In addition, service contact points were found through analysis of service blueprints, CBAM, and HVM, and a Wel-Tech service process was proposed that could improve the experience value of relief, centering on the control service, reminder service, and emotional care service.

퀴즈게임의 체감형 제스처 인터페이스 프로토타입 개발

안정호(Jung-Ho Ahn),고재필(Jaepil Ko) 한국디지털콘텐츠학회 2012 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.2

우리는 본 논문에서 사용자 제스처 인터페이스 기반 퀴즈게임 콘텐츠를 제안한다. 우리는 기존의 아날로그 방식으로 수행해 오던 퀴즈게임의 요소들을 파악하여 디지털화함으로써 퀴즈 진행자의 역할을 콘텐츠 프로그램이 담당할 수 있도록 하였다. 우리는 키넥트 카메라를 사용하여 깊이영상을 획득하고 깊이영상에서 사용자 분할, 머리 위치 검출 및 추적, 손 검출 등의 전처리 작업과 손들기, 손 상하이동, 주먹 모양, 패스, 주먹 쥐고 당김 등의 명령형 손 제스처 인식기술을 개발하였다. 특히 우리는 사람이 일상생활에서 물리적인 객체를 조작하는 동작으로 인터페이스를 위한 제스처를 정의함으로써 사용자가 이동, 선택, 확인 등의 추상적인 개념을 인터페이스 과정에서 체감할 수 있도록 디자인하였다. 앞서 발표되었던 선행 작업과 비교할 때, 우리는 승리 팀에 대한 카드보상 절차를 추가하여 콘텐츠의 완성도를 높였으며, 손 상하이동 인식과 주먹 모양 인식 알고리즘 등을 개선하여 문제 보기선택의 성능을 크게 향상시켰고, 체계적인 실험을 통해 만족할 만한 인식 성능을 입증하였다. 구현된 콘텐츠는 실시간 테스트에서 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 퀴즈게임 진행이 가능하였다. This paper introduce a quiz game contents based on gesture interface. We analyzed the off-line quiz games, extracted its presiding components, and digitalized them so that the proposed game contents is able to substitute for the off-line quiz games. We used the Kinect camera to obtain the depth images and performed the preprocessing including vertical human segmentation, head detection and tracking and hand detection, and gesture recognition for hand-up, hand vertical movement, fist shape, pass and fist-and-attraction. Especially, we defined the interface gestures designed as a metaphor for natural gestures in real world so that users are able to feel abstract concept of movement, selection and confirmation tangibly. Compared to our previous work, we added the card compensation process for completeness, improved the vertical hand movement and the fist shape recognition methods for the example selection and presented an organized test to measure the recognition performance. The implemented quiz application program was tested in real time and showed very satisfactory gesture recognition results.

제스처인식을 이용한 퀴즈게임 콘텐츠의 사용자 인터페이스에 대한 연구

안정호(Jung-Ho Ahn) 한국디지털콘텐츠학회 2012 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.1

우리는 본 논문에서 아날로그 영역의 퀴즈 게임을 디지털화시키는 작업을 소개한다. 우리는 퀴즈 진행, 퀴즈 참가자 파악, 문제 제시, 먼저 손든 참가자 인식, 정오답 판단, 점수 합산, 승리팀 판단 등 기존의 퀴즈 게임이 아날로그 방식으로 수행해온 작업을 디지털화시키는 작업을 수행하였다. 이를 자동화하기 위해 최근 주목받기 시작한 키넥트 카메라를 이용하여 깊이 영상을 입력받아, 사용자들의 위치를 파악하고 사용자 위주로 정의된 제스처를 인식하는 알고리즘을 고안하였다. 영상의 깊이 값의 분포를 분석하여 퀴즈 참가자들의 상체를 검출하고 사용자들의 분할하였고 손 영역을 검출하였다. 또한 손바닥, 주먹, 기타 손 모양을 인식하기 위한 특징 추출 및 판단 함수를 고안하여 사용자가 퀴즈 보기를 선택할 수 있게 하였다. 구현된 퀴즈 응용 프로그램은 실시간 테스트에서 매우 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 게임 진행이 가능하였다. In this paper we introduce a quiz application program that digitizes the analogue quiz game. We digitize the quiz components such as quiz proceeding, participants recognition, problem presentation, volunteer recognition who raises his hand first, answer judgement, score addition, winner decision, etc, which are manually performed in the normal quiz game. For automation, we obtained the depth images from the kinect camera which comes into the spotlight recently, so that we located the quiz participants and recognized the user-friendly defined gestures. Analyzing the depth distribution, we detected and segmented the upper body parts and located the hands areas. Also, we extracted hand features and designed the decision function that classified the hand pose into palm, fist or else, so that a participant can select the example that he wants among presented examples. The implemented quiz application program was tested in real time and showed very satisfactory gesture recognition results.

ROMP를 이용한 희소 표현 방식 얼굴 인식 방법론

안정호(Jung-Ho Ahn),최권택(KwonTaeg Choi) 한국디지털콘텐츠학회 2017 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.2

희소 표현을 이용한 얼굴 인식 방법론은 강인성이 입증된 우수한 얼굴 인식 방법으로 알려져 있다. 이 방법론의 단점은 L1-노름 최적화 문제를 통해 희소해를 구하는 과정에서 많은 시간이 소요되어 실시간 응용 분야에 적합하지 않다는 것이다. 통상적인 L2–노름 최적화 문제를 통해 얻어진 희소해는 희소성이 결여되고 정확도가 떨어져서 희소 표현을 이용한 인식 방법론에는 사용되고 있지 않다. 우리는 본 논문에서는 탐욕적인 방식으로 L2-노름 최적화 문제를 푸는 ROMP 방식을 도입해 희소해를 구하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 제안한 방식이 정확도에서 기존 방식과 유사하며 속도는 60배 이상 빠름을 보였다. 또한, 희소 표현기반인식 방법론으로 희소해의 분포만을 고려하여 분류하는 단순한 방식인 C-SCI 방법론을 제안하였다. 이 방법론은 테스트 데이터를 복원하는 기존 방식과 성능 면에서는 유사하나 속도 면에서는 약 5배 빠름을 실험적으로 입증하였고, 이론적인 복잡도 분석 결과도 제시하였다. It is well-known that the face recognition method via sparse representation has been proved very robust and showed good performance. Its weakness is, however, that its time complexity is very high because it should solve L1-minimization problem to find the sparse solution. In this paper, we propose to use the ROMP(Regularized Orthogonal Matching Pursuit) method for the sparse solution, which solves the L2-minimization problem with regularization condition using the greed strategy. In experiments, we shows that the proposed method is comparable to the existing best L1-minimization solver, Homotopy, but is 60 times faster than Homotopy. Also, we proposed C-SCI method for classification. The C-SCI method is very effective since it considers the sparse solution only without reconstructing the test data. It is shown that the C-SCI method is comparable to, but is 5 times faster than the existing best classification method.

더미 클래스를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법의 유효성 검증에 대한 연구

안정호(Jung-Ho Ahn),최권택(KwonTaeg Choi) 한국디지털콘텐츠학회 2017 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.3

열린 집합 인식 방법론은 테스트 데이터의 클래스를 학습 시에 모두 파악할 수 없는 경우에 대한 인식 방법론이다. 따라서 열린집합 인식 방법론은 분류와 유효성 검증의 절차를 필요로 한다. 이러한 연구는 얼굴 인식 모듈의 상용화를 위해 필수적이지만 지금까지 국내에서 연구 결과들이 거의 발표되지 않았다. 우리는 두 개의 검증 단계를 가지는 열린 집합 얼굴 인식 방법론을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 학습 클래스 외에 더미 클래스들을 설정하고 희소표현 기반 분류를 수행한다. 이 때 테스트 데이터가 더미클래스로 분류되면 무효 데이터로 판별하고, 유효한 클래스로 분류되면 다음 유효성 검증 단계로 넘어간다. 두 번째 단계에서 제안하는 네 가지 특징을 추출하고, 확률분포에 기반을 둔 판별함수를 통해 유효성 검증을 수행한다. 우리는 실험을 통해 열린 집합인식 방법론의 시뮬레이션 방법을 제안하였고 제안하는 방법론의 성능을 제시하고, 희소기반 분류 방식에서 널리 사용되는 SCI지표를 이용한 유효성 테스트보다 높은 성능을 보임을 입증할 수 있었다. The open set recognition method should be used for the cases that the classes of test data are not known completely in the training phase. So it is required to include two processes of classification and the validation test. This kind of research is very necessary for commercialization of face recognition modules, but few domestic researches results about it have been published. In this paper, we propose an open set face recognition method that includes two sequential validation phases. In the first phase, with dummy classes we perform classification based on sparse representation. Here, when the test data is classified into a dummy class, we conclude that the data is invalid. If the data is classified into one of the regular training classes, for second validation test we extract four features and apply them for the proposed decision function. In experiments, we proposed a simulation method for open set recognition and showed that the proposed validation test outperform SCI of the well-known validation method.