• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.386-388
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• 1998

Multiprotocol Label Switching(MPLS)는 기존 인터넷 라우팅에서 사용하는 longest prefix match 방식 대신에 short label exact match 방식을 사용함으로써 더 단순한 고속 포워딩 기술을 제공한다. 또한, 동일한 Forwarding Equivalence Class(FEC)에속하는 플로우들을 합성하여 하나의 레이블을 사용하는 방법 즉, Multipoint-to-point Tree(MPT)를 형성함으로써 확장설을 향상시켰다. 본 논문에선 현재 이슈가 괴고 있는 "IP address prefix"와 "host LSP"의 FEC타입과는 전송방식이 다른 브로드캐스팅을 위한"broadcast"FEC 타입을 제안하였으며, 브로드캐스트 패킷을 전송하는데 있어서 각각의Label Switched Path(LSP)제어 방식을 사용할 경우의 문제점을 분석하고, 유니캐스팅과 브로드캐스팅의 서로 다른 레이블 할당방식으로 인한 레이블 충돌을 해결하기 위해서 레이블 범위를 분류하여 사용하는 방식을 제안한다.해서 레이블 범위를 분류하여 사용하는 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.386-389
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• 2000

인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에 많은 부담을 주고 있다. 반면 스위칭 기술은 라우팅보다 빠르게 데이터를 전송할수 있다. 그 결과 라우터 병목 현상을 해결하고자 IP 라우팅이 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트웍이 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술중 데이터 기반 레이블 스위칭에서 매우 중요한 것은 캐쉬 테이블 관리이다. 캐쉬 테이블에는 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하고 있는데 캐쉬 테이블 크기는 라우터자원에 의해 제약을 받으므로 캐쉬 대체기법이 필요하게 된다. 따라서 효율적이 캐쉬테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽 특성을 고려해 LFC 기법과 LRU 기법의 단점을 보완한 L2A 캐쉬 대체 기법을 제안한다. L2A 기법은 기본적인 FIFO , LFC, LRU 기법보다 나은 성능을 보이며 특히 캐쉬 크기가 작을 경우에도 타 기법에 비해 탁월한 성능을 유지한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.445-447
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• 2000

인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에 많은 부담을 주고 있다. 반면 스위칭 기술은 라우팅보다 빠르게 데이터를 전송할 수 있다. 그 결과 라우터 병목 현상을 해결하고자 IP 라우팅에 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트웍이 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술 중 데이터 기반 레이블 스위칭에서 매우 중요한 것은 캐쉬 테이블 관리이다. 캐쉬 테이블에는 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하고 있는데 캐쉬테이블 크기는 라우터 자원에 의해 제약을 받으므로 캐쉬 대체 기법이 필요하게 된다. 따라서 효율적인 캐쉬 테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽 특성을 고려해 기본적인 FIFO, LFC, LRU 기법을 실제 인터넷 트래픽을 사용해 성능 평가하고 새로운 가중치 우선순위 LRU 기법을 제안한다. 특히 가중치 우선순위 LRU 기법은 플로우 인앤아웃 현상이 없고 시간이 지나도 새로운 플로우를 적절히 생성해내는 일관성을 지니면서도 스위칭 비용을 줄이는 장점을 가지고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.137-138
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• 2013

본 논문에서는 의존구조 분석 결과로부터 구문 레이블을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 의존 구조 분석 결과의 의존소-지배소 쌍에 대해 자질을 생성하고, 문장 단위로 CRFs를 이용하여 구문 레이블을 부착한다. 실험을 통해 90.8%의 정확도를 보였고, 구문 레이블이 없는 의존구조 시스템의 후처리로 사용 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.251-256
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• 2021

개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.410-413
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• 2023

레이블링 작업은 데이터 분석 시 필요한 사전 작업중 하나이다. 모든 데이터들에 대해 레이블링 작업은 시간/인적 자원을 필요로 하기에, 해당 작업을 보완할 방법이 존재한다면 요구되는 리소스를 줄여 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통신회사에서 적재된 데이터 셋에 대하여 레이블이 없는 데이터(Unlabeled-data)에 대해 의사 레이블링(Pseudo-labeling), SMOTE 를 통한 데이터 증강을 활용하여 기존에 활용되지 못한 데이터를 추가하여 모델에 학습시킨다. 실험을 통해 의사 레이블을 통한 모델 학습 방법이 기존 도메인 지식의 레이블 방법보다 효율적이고 성능이 우수함을 확인하였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.11C no.4
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• pp.527-538
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• 2004

In this paper, we present the flow aggregation method and the FLTC(flow lasting time control) algorithm to reduce the number of flows and solve the scalability problem in high speed IP switching networks. The flow aggregation based on the destination address could reduce the total number of flows, improve the label efficiency, and increase the total amount of the switched packets. The FLTC algorithm also eliminates the waste of label by deleting the flow binding efficiently. With the traces of real Internet traffics, we evaluate the performance of these schemes by simulation. The label efficiency, the average number of label used, and the percentage of packets switched and the number of packets switched are used as performance measures for this simulation.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.5
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• pp.1053-1059
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• 2012

Barcode labels are being widely used for identifying products since they are cheap and easy to use. As the barcode labels are massively produced by seal printing, some labels have defects such as poor printing quality or data mismatch between barcode and the text. Barcode read errors and business errors caused by defected barcodes result in delay in logistics and increased processing costs. In this paper, we propose an on-line barcode verification system that uses image processing technique to verify the quality of labels at the production stage. The proposed system captures label images through the vision camera and then checks the print quality and verifies the combination of barcodes and texts in a label. If any defected label is found, the proposed system gives alarm signals and marks the defected labels so that they are removed at early stage of the production.

• Journal of IKEEE
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• v.17 no.3
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• pp.254-259
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• 2013

The choice of labeled data in semi-supervised learning algorithm can result in effects on the performance of the resultant classifier. In order to select labeled data required for the training of a semi-supervised learning algorithm, VCNN(Vector Centroid Neural Network) is proposed in this paper. The proposed selection method of label data is evaluated on UCI dataset and caltech dataset. Experiments and results show that the proposed selection method outperforms conventional methods in terms of classification accuracy and minimum error rate.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.12
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• pp.97-106
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• 1999

We propose a new watermarking method to embed a label in a video which is robust against the change of the group of picture. The proposed method embeds labels in the pixel domain, but detects the label in the DCT frequency domain. For embedding a label, the size of watermark based on the human visual system is calculated to keep a quality of videos. A lookup table haying the pixel patterns and the sequences of a sign of DCT coefficients is used for detecting a label in the DCT frequency domain. In this paper, we analyze bit error rates for labels of videos compressed by MPEG2 using the central limit theorem and compare the simulation results with previous methods.