• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.975-978
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• 2005

최근 사용자 요구 사항의 증대로 기존 2계층 아키텍처 기반 시스템에서의 제약 요인을 개선한 다중 계층 아키텍처 기반의 시스템으로 전환하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 기존 2계층 아키텍처 기반의 시스템과 다중 계층 아키텍처 기반의 시스템에 대한 비교 우위의 분석을 통하여 보다 나은 시스템을 도출하고, 도출된 시스템의 구현 방안을 모색하는 데에 있다. 이에 본 연구에서는 2계층 아키텍처와 다중 계층 아키텍처의 구성 체계를 비교한 후 다중 계층 아키텍처의 비교 우위를 알 수 있었다. 또한 이의 구현을 위한 주요 개념인 COM+, 컴포넌트, 객체등을 분석하였으며, 다중 계층 아키텍처 기반 시스템의 클라이언트 시스템 계층, 비즈니스 계층을 구현하기 위한 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.115-117
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• 2004

롤업과 드릴다운은 다차원 데이터 분석을 위한 주요 연산으로, 각 차원에 정의된 계층구조를 통해 상세 데이터로부터 점차적으로 되는 정보를 분석가에게 제공한다. 이러한 연산 속도를 고속화하기 위해 OLAP 시스템은 사전에 집계 테이블들을 생성해 놓는다. 각 차원은 다중 계층구조를 가질 수도 있으며, 이런 경우 집계 테이블들을 모두 생성하게 되면 데이터 폭발 현상이 발생하게 된다. 본 연구에서는 다중계층 구조를 분류하고, 집계 테이블과 데이터 큐브의 크기를 계산하는 모델을 정립하였다. 이를 통해 분석가는 다중 계층구조에 따른 큐브 크기를 미리 예측할 수 있으며 계층 구조의 모양과 개수를 변경하여 데이터의 양을 조절할 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.17-24
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• 2008

At the view of Application layer, there are many researches to achieve the cross-layer optimization with Physical layer. Scalable video coding is good example. Although it is necessary to consider the session layer which lies halfway between two layers, the research about that is insufficient. We present a feasible solution of dynamic session control for scalable video coding over IMS.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.915-918
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• 2009

다중 네트워크 인터페이스 단말과 멀티 네트워크 환경간의 통신을 위한 네트워크 구조에 관한 기존 연구는 GLL, A-MAC처럼 멀티네트워크 자원관리에 초점을 둔 프로토콜 연구가 대부분이며 이 프로토콜들은 2.5 계층, 즉, 네트워크 계층과 데이터 링크 계층 사이에 위치하여 응용을 위해서 다중 인터페이스 중 하나의 인터페이스를 선택할 수 있는 기능을 제공한다. 따라서 기존 연구에 초점은 기존 통신 프로토콜 및 인터넷 구조의 변화를 최소화 할 수 있으나 단말내의 응용이 다중 네트워크 인터페이스를 효율적으로 사용할 수 있는 기술은 아니다. 본 연구에서는 기존 통신 프로토콜 및 인터넷 구조에서 단말이 다중 네트워크 인터페이스 사용 시 발생하는 계층별 문제점 및 IETF MIF WG 표준화 동향을 분석한다. 특히 응용 계층이 멀티 네트워크 인터페이스 기반의 멀티 연결을 지원하지 못하는 문제점, 전송 계층에서의 다중 연결 시 발생하는 문제점, 네트워크 계층에서 다중 인터페이스별로 할당된 IP 주소에 대한 처리문제, 다중 인터페이스 라우팅 문제, Split DNS 문제, 응용별 서비스 요구에 적응적인 인터페이스 선택 방법에 관한 문제를 정의하고 이를 해결하기 위한 연구 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.156-159
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• 2020

본 논문은 수중 다중 매체를 사용하는 수중 무선 통신 네트워크에서 수중 다중 매체 라우팅을 지원하는 프로토콜 계층 모델을 제안한다. 이 모델은 상향식 방식의 모델로써 각 물리 매체가 갖는 장점을 대부분 활용하여 수중 통신에 활용할 수 있는 장점이 있으며, 이 모델에 대한 프로토콜 계층 구조, 수중 노드와 수중 통신 매체에 부여되는 주소, 프로토콜 계층별 주요 기능과 인터페이스를 제시한다. 논문에서 제시된 수중 다중 매체를 위한 프로토콜 계층을 통해 수중 다중 매체 통신의 기반이 될 수 있으며, 제안한 프로토콜 계층 모델 기반으로 실제 구현 시 불안정한 수중 통신 환경에서 안정적으로 통신에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.6
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• pp.99-113
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• 2002

The multi-class traffic assignment problem is the most typical one of the multi-solution traffic assignment problems and, recently formulation of the models and the solution algorithm have been received a great deal of attention. The useful solution algorithm, however, has not been proposed while formulation of the multi-class traffic assignment could be performed by adopting the variational inequality problem or the fixed point problem. In this research, we developed a hybrid solution algorithm which combines GA algorithm, diagonal algorithm and clustering algorithm for the multi-class traffic assignment formulated as a variational inequality Problem. GA algorithm and clustering algorithm are introduced for the wide area and small cost. We also performed an experiment with toy network(2 link) and tested the characteristics of the suggested algorithm.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.34 no.2
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• pp.63-77
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• 2008

With the limited frequency spectrum and an increasing demand for cellular communication services, the problem of channel assignment becomes increasingly important. However, finding a conflict free channel assignment with the minimum channel span is NP hard. The innovations are cellular concept, dynamic channel assignment and hierarchical network design. We consider the frequency assignment problem and the base station placement simultaneously. Our model takes the candidate locations emanating from this process and the cost of assigning a frequency, operating and maintaining equipment as an input. Hierarchical network design using genetic algorithm is the first three-tier (Macro, Micro, Pico) model. We increase the reality through applying to Electromagnetic Compatibility Constraints. Computational experiments on 72 problem instances which have $15{\sim}40$ candidate locations demonstrate the computational viability of our procedure. The result of experiments increases the reality and covers 90% of the demand.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.4-6
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• 2004

본 논문에서는 원격 캐쉬를 추가시킨 분산 메모리 구조 다중 프로세서 시스템의 성능 향상을 위해 새로운 원격 캐쉬 교체 정색을 제안한다. 일반적으로 다중 계층 내포성(MLI)을 치키는 다중 계층 메모리 구조에서 LRU 교체 정책을 사용할 경우, 상위 계층 캐쉬의 LRU 정보와 하위 계층 캐쉬의 LRU 정보가 서로 상이함으로 인해 하위 계층 캐쉬에서의 교체가 상위 계층에서 사용 중인 캐처 라인의 교체를 발생시켜 전체 시스템의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 LRU 캐쉬 교체 정책의 단점을 보완하고자 각 노드 당 프로세서들의 원격 메모리 접근 지역성을 이용한 원격 캐쉬 교체정책의 사용으로 상위 캐쉬의 유용한 캐쉬 라인의 접근 실패율을 감소시킴으로써 다중 프로세서 시스템의 성능 향상을 꾀한다. 프로그램 기반 시뮬레이터를 통해 제안한 원격 캐쉬 교체 정책을 적용하였을 때, 기존의 LRU 교체 정책과 비교하여 무효화 수와 캐쉬 접근 실패가 평균 5%. 최대 10% 감소하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.984-987
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• 2020

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.81-84
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• 2022

제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.