• 제목/요약/키워드: 다중계층

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다중 언어에서 다중 활자체 및 다중 크기의 문자 인식을 위한 2계층 분류기 (A Two-Layer Classifier for Recognition of Multi-font and Multi-size Characters in Multi-lingual Documents)

  • 지수영;문경애;오원근;김태윤
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.93-97
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    • 1996
  • 본 논문에서는 2 계층 분류기를 이용하여 일반적인 문서(보고서, 책, 잡지, 워드프로세서에서 출력 된 양식) 내의 다중 크기 및 다중 활자체의 인식을 위한 효과적인 방법을 제안하고 구현하였다. 다중언어 문자를 효과적으로 인식하기 위한 2 계층 분류기를 제안하였는데 이는 폰트 독립적 분류기와 폰트 의존적 분류기로 구성되어 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 사무실에서 많이 사용하는 59 종류의 폰트와 각 폰트 당 3가지 크기의 글꼴과, 스캐너에서 지원되는 3가지 농도의 총 489개의 서로 다른 부류를 갖는 3,593,172 자를 대상으로 학습시킨 뒤에 일반 문서를 가지고 펜티엄 PC 상에서 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과, 2계층 분류기를 갖는 시스템에서 96-98%의 인식률과 초당40자 이상의 인식 속도를 보여줌으로써 일반적인 문서에서 다중 크기 및 다중 활자체의 문자 인식에 매우 실용적인 가치가 있음을 확인했다.

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사이버 방어를 위한 적응형 다중계층 보호체제 (Adaptive Multi-Layer Security Approach for Cyber Defense)

  • 이성기;강태인
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.1-9
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    • 2015
  • 사이버 공간에서 첨예화, 복잡화되고 있는 공격을 일대일 방식으로 방어하는데 한계가 있으므로 보다 효과적인 방어 방법이 필요하다. 본 고에서는 내외부의 공격에 대해 자산을 체계적 적응적으로 방어할 수 있는 다중계층 보안체제 구축 방안을 제시한다. 방어지역(Defense Zone)을 중심으로 한 다중계층 보안체제의 구조를 고안하고, 사이버 위협분석과 방어기술 자동할당 등 구현에 필요한 기술요소들에 대해 논의한다. 또한, 다중계층 보안체제에 대한 효과와 적용성을 보인다. 향후, 제시된 방안의 구체화를 위해 방어지역에 대한 상세구조설계, 최적 방어기술 자동선택방법, 위협 탐지를 위한 정상상태 모델링 기술 등에 대한 연구가 필요하다.

계층구조로 운영하는 전자문서에 관한 연구 (A Study on Layered Electronic Document)

  • 이종국;정연서;남기동
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.780-782
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    • 2012
  • 본 논문은 전자문서를 다중 계층적으로 운영하는 구조와 방법을 제시한다. 기존의 전자문서는 단일 계층에서의 작업으로만 이루어졌다. 이런 방식으로는 원본에 변경을 필요하기 때문에 원본을 변경할 수 없는 파일인 경우 (예: Adobe PDF), 전자문서를 보면서 줄을 긋고, 설명을 적는 것과 같은 작업은 전자문서를 출력해서 종이에 작업을 해야 하거나, 원본 문서를 내가 변경 시킬 수 있는 형태의 문서로 제작한 다음, 설명을 적거나, 줄을 긋는 방법을 택하여 왔다. 이런 방법은 원본을 다시 복사해야 하는 불편함과, 저장해야 하는 데이터 용량의 증가 등의 문제를 야기시켜왔다. 이에 본 논문은 위의 문제점들을 해결하기 위해, 전자문서를 다중 계층적으로 운영하는 구조를 제시한다. 즉 다중 계층을 적용시킨 전자문서로 원본에는 전혀 손상을 입히지 않으면서, 설명 자료 등을 첨부시키고, 강조하는 등의 작업을 가능하게 하여 전자문서의 효용성을 높이고자 한다.

다중계층 프로토콜 시험 방법 (Multi-protocol Test Method:MPTM)

  • 이수인;박용범;김명철
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제28권3호
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    • pp.377-388
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    • 2001
  • 하나의 시험 스위티를 가지고 다중 계층 프로토콜 시험대상(Implementation Under Test: IUT)을 시험하는 방안이 제안되었다[1] 기존 방법과 비교하여 이방법은 상위 프로토콜에 적용하는 단일 계층 시험 방법과 하위 프로토콜에 적용하는 내포 시험 방법을 조합하여 적용함으로써 다중 계층 프로토콜 시험 대상을 시험한다. 그러나 논문[1]은 접근 방법만 제시하였을뿐 어떻게 시험 경우를 자동으로 도출할 것인지에 대해서는 고려하지 않고 있다. 본 논문은 논문[1]에 기초하여 다중 계층 프로토콜 시험 경우 자동 생성알고리즘을 제안한다. 이를 위해 시험대상 프로토콜을 두 개의 FSM으로 정의하고 두 FSM에 대하여 pre-execution 과 carried-by 로 구성되는 트랜지션의 수행 관계를 정의한다. 제안한 알고리즘을 구현하여 간략화한 TCP/IP와 B-ISDN Signaling/Service Specific Connection Oriented Protocol (SSCOP)에 적용한다. 본논문의 다중 계층 프로토콜 시험방법은 프로토콜 사이의 인터페이스가 개방되지 않은 경우에도 시험이 가능하며 기존 시험방법에 비해서 적은 시험 경우로 동이한 커버리지를 갖는다

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다중 작업, 다중 홉 질문 응답을 위한 그래프 추론 및 맥락 융합 (Graph Reasoning and Context Fusion for Multi-Task, Multi-Hop Question Answering)

  • 이상의;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권8호
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    • pp.319-330
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    • 2021
  • 최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.

다중 사용자 환경에서의 에이전트를 이용한 소프트웨어 아키텍쳐 재구성 (Software Architecture Restructuring using Agent on Multi-user Environment)

  • 김상길;안치돈;왕창종
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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    • pp.370-372
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    • 2000
  • 다중 사용자 환경에서 새로운 소프트웨어 개발하기 위해서는 특정 사용자 관점이 아닌 다양한 관점에서의 의견이 최대로 반영된 소프트웨어 아키텍쳐를 설계할 필요가 있다. 그리고 설계 과정에서의 이러한 다양한 관점에서의 의견들을 조정하기 위한 협동 작업을 자동화해 줄 수 있는 메커니즘 또한 필요하다. 이 연구에서는 소프트웨어 아키텍쳐 설계 과정에서 사용자들의 의견을 최대한 반영한 아키텍쳐 설계를 위해 기존의 다중 계층 소프트웨어 아키텍쳐 관리 방법을 사용하고, 이러한 다중 계층 소프트웨어 아키텍쳐의 효율적인 재구성을 위한 자동화 방안으로 에이전트 기법을 도입한다.

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이동 Ad Hoc 망을 위한 다중 계층 클러스터링 기반의 인증 프로토콜 (An Authentication Protocol-based Multi-Layer Clustering for Mobile Ad Hoc Networks)

  • 이근호;한상범;서혜숙;이상근;황종선
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제33권4호
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    • pp.310-323
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    • 2006
  • 본 논문에서는 ad hoc 망에서의 다중 계층 기법 기반의 안전한 클러스터 라우팅 프로토콜을 표현하였다. 클러스터기반 라우팅인 ARCH와 DMAC의 수정을 통해 CH와 CCH의 선택 알고리즘을 이용하여, ad hoc 라우팅 프로토콜에서의 보안 위협 요소에 대한 효율적인 프로토콜인 AMCAN(Ad hoc 망을 위한 다중 계층 클러스터링 기반의 인증 )을 제안하였다. 본 프로토콜은 ad hoc 망에서 임계치 (threshold) 인증 기법을 통한 Shadow Key를 이용하여 확장성을 제공하였다. 제안된 프로토콜은 다른 클러스터 노드들간의 상호 신뢰 관계를 갖는 종단간 인증 프로토콜로 구성하였다. 제안된 기법은 규모가 넓은 ad hoc 망에서 임계치 인증키 구성의 장점을 갖는다. 본 논문의 실험결과를 통해 다중 계층 라우팅 기법에서 임계치 키 구성을 이용한 임시 세션키의 안전한 분산을 통해 노드 ID 위조를 방지하고, 상호 종단간 인증과 Reply Attack을 검출하여 안전한 채널을 구축하는 것을 확인하였다.

무선센서네트워크를 위한 다중계층 클러스터 기반의 분산형 인증모델 (Distributed Authentication Model using Multi-Level Cluster for Wireless Sensor Networks)

  • 신종회;유동영;김석규
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.95-105
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    • 2008
  • 본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 센서노드의 효율적 인증을 제공하기 위한 다중계층 클러스터 기반의 분산형 인증모델(DAMMC: Distributed Authentication Model using Multi-level Cluster)을 제안한다. 제안된 인증모델은 하나의 클러스터헤드가 CA 기능을 갖되 사용자가 정의한 m개의 다중계층을 두고 상위 클러스터가 하위클러스터를 인증하는 구조로서, 클러스터들끼리의 상호 인증 오버헤드를 해결할 수 있는 기법이다. 특히 노드 인증서 발급의 경우, 임계값 t개 이상의 클러스터 멤버노드가 분할인증서를 제공하는 경우에만 인증서가 생성되도록 비밀분산기법을 사용하여 센서노드의 효과적인 신뢰관계를 구축하였다. 제안된 DAMMC는 시뮬레이션을 통해 초기인증과정에서의 인증발급 연산시간, 노드 추가에 따른 인증발급 연산시간등이 기존 인증프로토콜에 비해 우수함을 확인하였으며, 보안성능도 변형공격, 속임 경로 공격 및 비인가된 노드 추가, 재사용 공격 등의 공격기법으로부터 안전함을 확인하였다.

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이중계층구조 파티클 샘플링을 사용한 다중객체 검출 및 추적 (Multi-Object Detection and Tracking Using Dual-Layer Particle Sampling)

  • 정경원;김나현;이승원;백준기
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권9호
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    • pp.139-147
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    • 2014
  • 본 논문에서는 다중객체 검출과 동시에 추적을 수행하는 이중계층구조의 파티클 샘플링을 제안한다. 제안된 방법은 다중 객체 검출을 위한 상위 계층 파티클 샘플링과 검출된 객체의 추적을 위한 하위 계층 파티클 샘플링으로 구성된다. 상위 계층에서는 빠른 객체 검출을 위해 슬라이딩 윈도우 대신 움직임 추정 기반의 부모 파티클 (parent particles; PP) 윈도우를 사용하여, 이동 객체 주위로 리샘플링된 파티클을 통해 객체를 검출한다. 하위 계층에서는 상위 계층에서 검출한 객체의 객체영역에 자식 파티클 (child particles; CP)을 생성하여 해당 객체를 추적한다. 실험결과를 통해 비디오 시스템에서 기존 객체 검출 방법보다 빠른 검출이 가능하고, 다중 객체를 효과적으로 추적할 수 있음을 확인하였다.

다중 스케일 특징 융합 모듈을 통한 종단 간 학습기반 공간적 스케일러블 영상 압축 (End-to-End Learning-based Spatial Scalable Image Compression with Multi-scale Feature Fusion Module)

  • 신주연;강제원
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.1-3
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    • 2022
  • 최근 기존의 영상 압축 파이프라인 대신 신경망의 종단 간 학습을 통해 압축을 수행하는 알고리즘의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 종단 간 학습 기반 공간적 스케일러블 압축 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 본 논문은 신경망의 각 계층에서 하위 계층의 학습된 특징 (feature)을 융합하여 상위 계층으로 전달하는 다중 스케일 특징 융합 (multi-scale feature fusion) 모듈을 도입해 상위 계층이 더욱 풍부한 특징 정보를 학습하고 계층 사이의 특징 중복성을 더욱 잘 제거할 수 있도록 한다. 기존 방법 대비 향상 계층(enhancement layer)에서 1.37%의 BD-rate가 향상된 결과를 볼 수 있다.

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