• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.7B
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• pp.1313-1319
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• 2000

MPLS에서 ATM의 스위칭 기능은 인터넷 백본망에 대해 효율적인 전송을 제공할 것이다. 특히, VC merging은 다수의 IP 경로와 한 VC 레이블간의 대응을 가능케 함으로써 망의 확장 시에도 유연하게 대처 할 수 있다. 이미 VC merge 관련 메커니즘들이 제안되어 있으나 단지 best-effort 트래픽에 대해서만 가능하며 다중 클래스 트래픽에 대해 각 QoS를 충족시키는 구체적인 방안은 제시되어 있지 않다. 따라서, 본 논문에서는 각 클래스의 VC merge시, 동적 대역폭 할당을 적용해 merge된 트래픽의 QoS를 만족시키는 메커니즘 및 ATM-LSR의 구조를 제안한다. 아울러, 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 VC 대역폭 할당 방안에 대한 성능 평가를 수행하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.888-891
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• 2010

본 논문에서는 대용량의 데이터베이스에서 실시간 얼굴 인식이 가능하며 동시에 높은 인식 정확률을 보장해야만 하는 얼굴 인식 기반 출입 관리 시스템의 요구 사항을 반영하여, 새로운 형태의 다중 클래스 SVM인 혼합 계층형 SVM을 제안한다. 제안된 시스템은 대용량의 데이터베이스에 적합한 이진트리 구조를 갖는 계층형 다중 클래스 SVM과 단일 클래스 SVM을 결합한 구조로써, 실제 출입 관리 시스템을 모의 구축하여 실험한 결과, 실시간 처리가 가능한 빠른 성능과 높은 인식률을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.700-704
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• 2002

본 논문은 UML로 모델링 된 Track&Trace 시스템[1]을 확장성과 유연성이 뛰어나며, 웹 상에서 안전하고 신뢰성 있으며 다양하고 광범위한 데이터 교환을 위한 XML로의 설계에 관한 연구이다. 이를 위해 UML 클래스 다이어그램의 클래스, 멤버 데이터와 데이터 타입을 이용해 Well-Formed XML에서 요소와 컨텐츠로 변환한다. 이러한 XML의 구조를 명확하게 정의하기 위해 클래스 다이어그램의 데이터 타입과 다중성을 이용해 DTD를 설계하고, 동시에 확장성을 갖춘 XML 스키마를 설계한다. 또한, XML 문서와 독립적으로 출력을 위한 스타일 지점인 CSS 와 XSL도 설계한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.6 no.2
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• pp.27-45
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• 1995

In this paper, we suggest the "Fuzzy Behavior Knowledge Space(FBKS)" and explain how to utilize the FBKS when aggregating decisions of individual classifiers. The concept of "Behavior Knowledge Space(BKS)" is known to be the best method in the context that each classifier offers only one class label as its decision. However. the BKS does not considers measurement value of class label. Furthermore, it does not allow the heuristic knowledge of human experts to be embedded when combining multiple decisions. The FBKS eliminates such drawbacks of the BKS by adapting the fwzy concepts. Our method applies to the classification results that contain both class labels and associated measurement values. Experimental results confirm that the FBKS could be a very promising tool in pattern recognition areas.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.6
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• pp.238-245
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• 2013

Gesture recognition has been widely one of the research areas for natural user interface. This paper presents a novel gesture recognition method using tree classification and multiclass SVM(Support Vector Machine). In the learning step, 3D trajectory of human gesture obtained by a Kinect sensor is classified into the tree nodes according to their distributions. The gestures are resampled and we obtain the histogram of the chain code from the normalized data. Then multiclass SVM is applied to the classified gestures in the node. The input gesture classified using the constructed tree is recognized with multiclass SVM.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.5
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• pp.746-756
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• 1995

This paper describes the intractive visual programming environment using multi-view which shows the tools of visualization for called and the visualizations for called member-function flow in C＋＋ language. This research defines new visual symbols for class and constructs interactive visual programming environment of various views by using visual symbols. Our proposed interactive multi-view visual programming environment can represent visualization for representation of class and execution relationships between objects in the object-oriented language, which is easy to understand the structure of object-oriented program, therefore our proposed interactive visual programming environment enables easy program development, and can use of education and trainning for beginner in useful.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06a
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• pp.174-178
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• 2008

P2P를 포함하는 인터넷 애플리케이션 트래픽의 보다 빠르고 정확한 분류는 최근 학계의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 전통적인 분류방법으로 대표되는 port 번호 및 payload 정보를 이용하는 방법론의 구조적 한계점을 극복하는 새로운 대안으로써, 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM을 계층적으로 결합한 다중 클래스 SVM을 구축하여 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류를 수행하였다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM으로 P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, 3개의 단일클래스 SVM을 기반으로 P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지의 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 flow 기반의 트래픽 정보를 수집하여 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 bandwidth의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장하였다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습 시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성에도 기여하였다. 평가항목인 recall과 precision에서 만족스러운 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.7B
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• pp.433-439
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• 2005

In this paper, we propose a Flow Based Waiting Time Priority (FB-WTP) scheduler that supports the proportional delay differentiated services between classes. Existing scheduling algorithms utilize the configuration of scheduler, which is operated as class unit, applied to wired network. However, FB-WTP scheduler is operated as flow unit and can take advantage of multi-flow diversity effect in time-varying channel state environment. As a result, FB-WTP improves the average queueing delay on each class as well as supporting the average queueing delay ratio between classes. It also solves the HOL packet blocking problem implicitly. Simulation results show that FB-WTP scheduler has better system queueing delay performance than Look-ahead Waiting Time Priority (LWTP) scheduler and supports the larger queueing delay ratio between classes that network operator set.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.12C
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• pp.1197-1206
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• 2002

Recently, the research on the construction of optical Internet backbone networks using WDM has been actively progressed. In this paper, we propose the offset based service-differentiation scheme in optical burst switching (OBS) networks. We classify the services into two classes; high class and low class. The proposed scheme decides the offset time of high class so as to satisfy the required burst loss rate (BLR) of services according to the service-differentiation ratio (SDR). The SDR may be set depending on the environment of OBS network and user's requirements, our scheme decides the BLR of high class by using the required SDR and conservation law. Finally, we use the offset time decision (OTD) algorithm to determine the offset time of high class. The proposed scheme is evaluated through simulation. The result of simulation is compared with that of analysis to verify the proposed scheme.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.19 no.2
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• pp.170-179
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• 2003

In order to classify Land Use/Land Cover using multispectral images, we have to give consequence to defining proper classes and selecting training sample with higher class separability. The process of satellite hyperspectral image which has a lot of bands is difficult and time-consuming. Furthermore, classification result of hyperspectral image with noise is often worse than that of a multispectral image. When selecting training fields according to the signatures in the study area, it is difficult to calculate covariance matrix in some clusters with pixels less than the number of bands. Therefore in this paper we presented an overview of feature extraction methods for classification of Hyperion data and examined effectiveness of feature extraction through the accuracy assesment of classified image. Also we evaluated the classification accuracy of optimal meaningful features by class separation distance, which is also a method for band reduction. As a result, the classification accuracies of feature-extracted image and original image are similar regardless of classifiers. But the number of bands used and computing time were reduced. The classifiers such as MLC, SAM and ECHO were used.