• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.7
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• pp.1781-1787
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• 1997

Future high speed networks are expected to use the Asynchronous Transfer Mode(ATM), which provides desired quality of service for the various traffic types(e.g., voice, video and data). Proper traffic control scheme helps ensure efficient and fair operation of networks. In this paper, we analyze various related traffic-control strategies and propose a new traffic control scheme and ATM control architecture with an integrated buffer management method and multi-thresholds in order to solve the problem of each class's cell loss ratio and cell delay in ATM networks. In addition, we evaluate the performance improvement of the proposed traffic control scheme through simulation. As shown in the result, the proposed traffic control scheme improves cell loss ratio in proportion to the buffer size.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.393-396
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• 2022

본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.1263-1266
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• 1998

In this paper, we propose an optimal feature extraction method for normally distributed multiclass data. We search the whole feature space to find a set of features that give the smallest classification error for the Gaussian ML classifier. Initially, we start with an arbitrary feature vector. Assuming that the feature vector is used for classification, we compute the classification error. Then we move the feature vector slightly and compute the classification error with this vector. Finally we update the feature vector such that the classification error decreases most rapidly. This procedure is done by taking gradient. Alternatively, the initial vector can be those found by conventional feature extraction algorithms. We propose two search methods, sequential search and global search. Experiment results show that the proposed method compares favorably with the conventional feature extraction methods.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.7
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• pp.1200-1208
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• 2003

Java Card technology allows us to run Java applications on smart cards and other memory-constrained devices. Java Card technology supports high security, portability and ability of storing and managing multiple applications. However, constrained memory resources of the Java Card Platform hinder wide deployment of the Java Card applications. Therefore, in this paper we propose a bytecode optimization algorithm to use the memory of a Java Card efficiently. Our algorithm can reduce the size of the bytecode by sharing the memory of the parameters of the catch clause in the try-catch-finally sentence.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.371-373
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• 2003

웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.279-281
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• 2007

본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.228-232
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• 2006

최근 활발히 개발 중인 보안운영체제의 핵심인 보안커널(security kernel)은 참조모니터(reference monitor)에서 주체(subject)가 객체(object)에 대한 실행(action) 권한을 판단함으로써 접근 제어를 실행한다. 보안운영체제의 대표적인 접근제어모델에는 다중레벨접근제어(MLS: Multi Level Security)모델과 역할기반접근제어(RBAC: Role Based Access Control) 모델 등이 있다. 리눅스 시스템에서 이러한 접근제어모델을 적용하기 위해서 접근 대상이 되는 객체들의 효과적인 분류가 요구된다. 본 논문에서는 리눅스 환경에서 효과적인 접근제어모델을 적용하기 위하여 객체들을 객체 클래스(class)와 유형(type)을 기준으로 분류 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.505-507
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• 1998

상속은 객체 지향 원리에서 만의 특성으로 추상화 레벨을 높여주고, 소프트웨어의 재사용을 강력히 지원하며, 대체 원리를 따른다. 또한 유지 보수의 용이성, 신뢰성등의 잇점을 제공한다. 그러나 측정 결과에 따르면 상속 계층이 깊어질수록 재사용이 어렵다고 조사되었으며 이는 재사용뿐아니라 개발에 있어서도 장애의 요인이 된다. 상속의 깊이를 최소화하기 위해서는 우선 상속 계층에서 직접적, 또는 간접적으로 사용되는 instance variable과 method만을 제외하고는 모두 삭제되어야 한다. 그러나, 다형성이 적용된 클래스는 정적(static) 분석이 불가능하므로 다형성을 제거하되, 다형성이 적용되었을 때와 동일한 모든 state, 기능 및 동작이 유지된 상태에서 처리되어야 한다. 다형성이 제거될 때 구현의 세부 사항은 변경하지 않음으로써 black box의 이점을 살린다. 다중상속의 경우는 각각의 상속 경로에 대하여 동일한 처리를 반복 수행하여 결과를 얻을 수 있으며, instance variable과 method의 access 레벨에 따라 처리 방법이 조금씩 달라진다. 본 논문에서는 C++에서의 다형성과 불필요한 instance variable과 method의 제거알고리즘에 대하여 논한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.261-264
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• 2000

When there ate several classes of customers demanding service times with different distributions at some stations of a queueing network, the stability problem becomes suddenly complicated compared with the single class case. Recently many researchers had tried to find some kind of stability conditions for multiclass queueing networks, but did not get significant results except in very limited 2-station cases. In this study, we try to develop some dynamic control techniques which can guarantee the stability under the nominal traffic condition. Our approach includes the randomization method and the leaky bucket control scheme. Also, we mention other possibilities such as the discrete-review approach and the generalized round-robin technique. Both theoretical and experimental results will be presented.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.39 no.2
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• pp.82-89
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• 2013

Novelty detection (ND) is an effective technique that can be used to determine whether a future observation is normal or not. In the present study we propose a novelty detection algorithm that can handle a situation where the distributions of target (normal) observations are inhomogeneous. A simulation study and a real case with the TFT-LCD process demonstrated the effectiveness and usefulness of the proposed algorithm.