• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2493-2503
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• 1999

여러 통신망을 총괄적이고 효율적으로 운용하고자 출현한 TMN(Telecommunication Management Network)은 구축과정에서 서로 다른 하드웨어와 운영체제 등의 상이한 플랫폼 환경 하에서 개발되는 분산객체 내 클래스의 개발 및 유지보수에 여러 문제점을 내포하게 된다. 대표적인 문제점으로는 TMN 시스템 내의 모든 에이전트들이 동일한 기능을 수행하는 소프트웨어 및 데이터 블록들을 중복하여 유지해야 한다는 점을 들 수 있다. 이로 인하여 TMN 에이전트의 개발에 있어 다중 플랫폼을 지원할 수 없게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 Farmer 모델에 기본을 둔 Farming 방법론을 제안하였다. Farming 방법론은 각각의 분산객체에 중복되어 저장되어 있는 소프트웨어 및 데이터 컴포넌트들을 플랫폼에 독립적인 컴포넌트웨어 형태로 변형하여 플랫폼독립형 클래스저장소(PICR)에 저장시켜 놓은 후 각 분산객체내의 프레임워크에 명시된 대로 실행에 필요한 컴포넌트웨어들을 PICR에서 정적 또는 동적으로 로딩하여 사용하는 것이다. Farmer 모델을 이용하여 개인휴대통신망의 분산 TMN 에이전트를 디자인하고 구현하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권2호
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• pp.139-152
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• 2004

본 연구에서는 수정이방성복원 후 지역확장분할 영상분류의 분류오류를 Markov Random Field(MRF) 기반 분류자를 사용하여 개선시킬 것을 제안하고 있다. 제안 접근법은 지역확장분할 분류에 의해 생성된 결과에서 분류오류의 발생 가능성이 높은 경계지역을 정의하고 경계지역내의 화소들에 대해 재분류를 수행하여 수정하는 것이다. 재분류를 위한 MRF 기반 분류자는 지역확장분할 분류에 의해 추정된 클래스 수와 클래스 특성 값을 기반으로 하여 분류를 수행하는 반복적인 기법이다. 모의자료에 대한 실험은 제안 기법이 분류 정확성을 향상시킴을 보여주었다 그러나 실제적으로 많은 탐사지역의 피복형태는 매우 복잡한 구조를 갖고 있으므로 일반적 MRF 기반 기법의 사용은 원격탐사 영상의 정확한 분석을 이끌어 내지 못할 수 있으므로 본 연구는 다중 분류자를 사용하는 다단계 경계지역 수정기법을 제안한다. 한반도의 실제 원격탐사 영상자료에 대한 적용결과는 다단계 기법의 효과성을 잘 보여주고 있다. 다단계 반복적 경계지역 내 분류수정은 분석지역에 존재하는 자세한 구조를 보존하는 한편 지역적 명확한 구분의 분류결과를 생성한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.423-423
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• 2019

RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.23-30
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• 2022

냉동 컨테이너의 고장은 큰 비용의 손실을 야기하지만, 현재 냉동 컨테이너의 알람 체계는 효율성이 떨어진다. 기존에 냉동 시스템의 시뮬레이션 데이터를 활용한 연구는 존재하지만, 냉동 컨테이너의 실제 운영 데이터를 활용한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 실제 냉동 컨테이너 운영 데이터를 활용하여 고장 원인을 분류하였다. 실제 데이터에서는 데이터 불균형이 발생하였으며 ENN-SMOTE, 클래스 가중치를 둔 Logistic 회귀분석과 본 연구에서 개발한 2-stage 알고리즘을 비교하여 데이터 불균형문제를 해결하였다. 2-stage 알고리즘은 XGboost, LGBoost, DNN을 사용하여 첫 번째 단계에서는 고장 및 정상을 분류하고, 두 번째 단계에서는 고장의 원인을 분류하는 알고리즘이다. 2-stage 알고리즘에서 LGBoost를 사용한 모델이 99.16%의 정확도로 가장 우수하였다. 본 연구는 데이터 불균형을 해결하기 위해 2-stage 알고리즘을 활용한 최종모델을 제안하며 이는 다른 산업에도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8B호
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• pp.681-688
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• 2008

본 논문에서는 다중클래스 통신망을 위한 새로운 과금 (pricing) 기반의 호수락 제어 (call admission control) 알고리즘 제안한다. 본 알고리즘에서는 통신망에 새롭게 호가 도착하게 되면, 요청 회선의 수와 필요로 하는 최소 시간을 통신망에 알려준다. 통신망은 기대 수익 (expected revenue)을 최대화하는 최적의 과금을 계산하여 호에 제안한다. 이때, 최적 과금은 도착한 호의 정보와 현재 그리고 미래에 추정되는 호 예약시간 동안의 망내 정체(congestion) 정도를 기반으로 동적으로 조정된다. 호가 제안된 과금을 수락하면 호는 연결이 되고 그렇지 않으면 연결이 되지 않는다. 본 논문에서는 제안된 동적 과금 기반 호수락 제어 알고리즘의 성능을 Courcoubetis와 Reiman[1] 그리고 Paschalidis와 Tsitsiklis [2]의 정적 과금 기반 호수락 제어 알고리즘의 성능과 비교한다. 비록 두 알고리즘은 거의 같은 수익 결과를 보이지만, 동적 알고리즘이 정적 알고리즘에 비해 더 높은 호 수락율과 각 호에 낮은 과금을 제안하는 측면에서 더 뛰어난 성능을 나타냄을 보인다. 이는 경쟁 상황에서 정적 가격 알고리즘에 비해 동적 가격 알고리즘이 더 많은 사용자를 끌어들여 수익을 더 낼 수 있음을 의미하며 더 나아가 접속 요금이 과금에 고려된다면, 동적 과금 호수락 제어 알고리즘이 더 많은 수익을 낼 수 있음을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권4호
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• pp.435-444
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• 2011

고해상도 위성영상의 다중분광자료만을 이용하여 토지 피복도를 제작할 경우, 낮은 분광해상도와 단일 토지 피복 내에 존재하는 불균질성으로 인해 분류 결과의 정확도가 저하되는 문제가 발생한다. 특히 식생 클래스의 경우 단일 토지 피복임에도 불구하고 절감 특성에 따라 해당 영역 안에 산림, 초지, 농업지역 등이 함께 분류되는 문제가 두드러진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 광학 영상 기반의 사전분류를 수행한 후 식생으로 분류된 영역에 대해 고해상도 위성영상의 다중분광정보와 SAR 영상 산란 정보를 통합하고 식생을 세분류하였다. 사전 분류와 식생분류는 최대우도 감독분류를 통해 수행되었으며 식생 세분류 결과와 사전 분류결과 중 비식생 클래스의 융합을 통해 계층적 분류 방법을 제안하였다. 제안 기법은 SAR 영상이나 GLCM 질감 정보를 영상 전체에 걸쳐 단순 통합한 분류결과뿐만 아니라 GLCM 질감 정보를 식생 지역에 적용한 계층적 분류결과에 비해 높은 정확도를 보였으며 특히 식생과 비식생의 분류 정확도가 모두 높게 나타났다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.274-279
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• 2009

시스템수준 설계방법론에서 널리 사용하고 있는 설계흐름도는 시스템명세, 시스템수준의 HW/SW 분할, HW/SW 통합설계, 가상 또는 물리적 프로토타입을 이용한 통합검증, 시스템통합으로 구성된다. 본 논문에서는 SystemVerilog와 SystemC를 기반으로 하여 신속한 기능검증이 가능한 native-code 통합검증환경과 클럭수준 검증까지 가능한 계층화 통합검증환경을 각각 구현하였다. Native-code 통합검증환경은 시스템수준 설계언어인 SystemC를 이용하여 HW/SW 분할단계를 수행한 후, SoC 설계의 HW부분과 SW부분을 각각 SystemVerilog와 SystemC로 모델링하여 상호작용을 하나의 시뮬레이션 프로세스로 검증한다. 계층화된 SystemVerilog 테스트벤치는 임의의 테스트벡터를 생성하여 DUT의 모서리 시험을 포함하는 검증환경으로 본 논문에서는 SystemC를 도입하여 다중 상속을 가지는 통합검증환경의 구성요소를 먼저 설계한 후, SystemVerilog DPI와 ModelSim 매크로를 이용하여 SystemVerilog 테스트벤치와 결합된 통합검증환경을 설계한다. 다중 상속은 여러 기초클래스를 결합한 새로운 클래스를 정의하여 코드의 재사용성을 높이는 장점을 가지므로, 본 논문의 SystemC를 도입한 통합검증환경 설계는 검증된 기존의 코드를 재사용할 수 있는 이점을 가진다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제37권1호
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• pp.12-22
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• 2000

본 논문에서는 트리 구조의 가입자 전달망인 APON(ATM passive optical network)에서 멀티클래스트래픽의 효율적인 전송을 위한 윈도우 기반 허락 분배 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 상향 셀들의 다중화를 위한 허락 분배 과정에서 ATM 트래픽 클래스별 전송 특성을 고려함을써 각 트래픽 유형별 QoS를 보장할 수 있도록 설계되었다. 이를 위하여 상향 프레임의 주기적 요구 블록 (RAU)에 트래픽 유형별 요구 필드를 두고, 윈도우 기반 허락 분배 알고리즘을 수행하여 각 트래픽의 특성을 고려한 전송 허락이 이루어지도록 한다. 엄격한 전송 지연 성능을 요구하는 CBR/VBR 트래픽에 대해서는 Running-window 개념을 사용한 최소화할 수 있도록 하고, ABR 트래픽에 대해서는 CBR/VBR 허락 분배 후 여분 대역을 우선적으로 할당함으로써 전송 지연을 줄인다. 또한 대역 할당 후 남은 대역은 UBR 트래픽에게도 예약이 가능하도록 함으로써 망 자원의 이용률을 높일 수 있도록 하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능이 기존 프로토콜에 비해 우수함을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-88
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• 2017

최근 지식과 정보가 가치를 생산하는 지식기반사회로 접어들면서 지식재산권의 대표적인 형태인 특허에 대한 중요성이 매우 높아지고 있으며 출원되는 특허의 양도 매년 증가하고 있다. 방대한 양의 특허정보를 효과적으로 이용하기 위해서 특허문서를 그 발명의 기술적 주제에 따라 적절하게 분류하는 것이 필요하며 이를 위해 IPC(International Patent Classification)가 주로 사용되고 있다. 현재 주로 사람의 손으로 이뤄지는 특허문서의 IPC 분류과정의 효율성을 높이기 위하여 다양한 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 기반으로 IPC 자동분류에 관한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 기존의 IPC 자동분류에 관한 연구의 대부분은 특허문서의 구조적 특징과 같은 특허문서 고유의 데이터 특성에 대한 고려보다는 다양한 기계학습 알고리즘을 특허문서로 적용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 이에 본 논문에서는 IPC 자동분류를 위해 특허문서의 특징과 구조적 필드의 역할을 기반으로 특허문서 분류에 영향을 끼치는 두 가지 필드, 기술분야 및 배경기술 필드의 활용을 제안한다. 그리고 특허문서가 동시에 다수의 IPC 분류코드를 가지는 점을 반영하여 다중 레이블 분류(multi-label classification) 모델을 구축한다. 또한 IPC 다중 레이블 분류의 실제 현장에서의 적용 가능성 확인을 위해 630개의 범주를 가지는 IPC 서브클래스 레벨까지 분류 가능한 수법을 제안한다. 이를 위해 국내에서 등록된 564,793건의 특허문서를 대상으로 특허문서의 구조적 필드의 영향을 확인하기 위한 IPC 다중 레이블 분류 실험을 수행하였고, 그 결과 제목, 요약, 청구항, 기술분야 및 배경기술 필드를 활용한 실험에서 87.2%의 싱글매치 정확도를 얻었다. 이를 통해 기술분야 및 배경기술 두 필드가 IPC 서브클래스 레벨까지의 다중 레이블 분류의 정확도를 향상시키는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.