• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10a
• /
• pp.534-536
• /
• 2000

EJB의 애플리케이션 개발환경은 객체지향 분산처리를 지원하는 컴포넌트를 개발하고 분산 배치를 위한 컴포넌트 구조이다. EJB를 이용하여 개발한 애플리케이션은 컴포넌트 모델의 개념을 결합하여 비즈니스 프로그램의 개발이 쉽도록 단순화시켰으며, 보안성, 리소스 풀링, 영구성, 동시성, 트랜잭션 무결성을 자동적으로 해결해 준다. 본 논문에서는 이러한 개발환경에서 EJB 컴포넌트가 충분한 유연성을 가질 수 있도록 기능별로 효율적인 빈의 유형을 추출하는 방법을 찾고자 하였으며, EJB 빈의 유형별 특성에 따라서 빈 유형을 쉽게 분류할 수 있는 방법을 표준화하여 시스템 분석 및 설계시 반영할 수 있도록 하였다. 본 논문의 제안모델은 단계별로 전 단계의 모델을 재사용하고, 객체를 쉽게 빈으로 매핑할 수 있도록 표현계층, 비즈니스 로직계층, 데이터계층으로 계층화하여 객체를 배치함으로써 빈의 유형을 쉽게 추출할 수 있는 방법을 제공한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.21 no.9
• /
• pp.1744-1751
• /
• 2017

We are striving to strengthen environmental regulations and reduce household waste in all countries around the world. Korea is also striving for the circulation of energy resources by enacting laws to promote resource saving and recycling. The government has implemented an empty bottle deposit system for the recycling of empty bottles, but there is a limit to the collection through manpower and the reverse vending machine is not localized. In this paper, we propose a recyclable bottle recognition and classification algorithm which is essential in the reverser vending machine to promote energy resource circulation. The proposed algorithm is a complex identification algorithm using OpenCV and CNN(Convolution Neural Network). In order to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm, we implement a classification system that operates in an reverse vending machine, so that it can easily acquire information about bottles and reverse vending machine in various devices.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.388-390
• /
• 2002

Java 2 Enterprise Edition(J2EE)의 등장으로 국내.외 수많은 기업들은 J27E의 모델에 맞게 엔터프라이즈 어플리케이션을 개발하고 있다. 이것은 J2EE의 핵심 기술 요소인 Enterprise JavaBeans(EJB)의 컴포넌트모델이 분산 객체 어플리케이션의 개발 과정을 간단하게 해주기 때문이다. EJB 어플리케이션은 여러 개의 빈들로 구성된다. EJB 어플리케이션의 서비스는 클라이언트의 요청에 따른 빈의 비즈니스 메소드의 실행으로 이루어진다. 따라서 EJB 어플리케이션의 성능은 클라이언트의 요청에 따라 처리하는 빈에서의 측정과 요청을 처리하는 비즈니스 메소드의 측정에 매우 중요하다. 본 논문에서는 EJB 어플리케이션에서 클라이언트의 서비스 요정에 따라 수행하는 빈 단위에서의 성능 메트릭을 제시한다. 클라이언트의 서비스 요청은 요청을 받은 번에서의 메소드 실행으로 나타난다. 메소드의 유형을 분류하고, 각 유형에 따른 메트릭을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
• /
• 2007.04a
• /
• pp.215-218
• /
• 2007

이 논문은 고해상도 Quickbird 영상을 이용하여 세부레벨계획을 위한 토지피복분류를 수행하였으며 고해상도 영상을 이용한 토지피복분류를 위하여 객체기반분류와 ISODATA 기법을 적용하였다. 객체기반분류는 eCognition 소프트웨어를 사용하였으며 ISODATA 기법의 토지피복분류 결과와 비교분석을 수행하였다. 연구 대상지역은 인도의 Sukkalampatti이라 하는 작은 유역을 대상으로 연구를 진행하였다. 고해상도 영상의 사용으로 토지피복분류에 있어서 공간 해상도에 따른 토지피복의 세부레벨분류 정확도를 향상 시킬 수 있는 이점을 확인 할 수 있으며 또한, 객체기반분류와 ISODATA 기법의 분류 결과는 eCognition을 사용한 객체기반 토지피복분류결과가 ISODATA의 픽셀기반의 분류방법보다 높은 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.637-639
• /
• 2021

인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.35 no.3
• /
• pp.407-419
• /
• 2022

The semiconductor fabrication process is complex and time-consuming. There are sometimes errors in the process, which results in defective die on the wafer bin map (WBM). We can detect the faulty WBM by finding some patterns caused by dies. When one manually seeks the failure on WBM, it takes a long time due to the enormous number of WBMs. We suggest a two-step approach to discover the probable pattern on the WBMs in this paper. The first step is to separate the normal WBMs from the defective WBMs. We adapt a hierarchical clustering for de-noising, which nicely performs this work by wisely tuning the number of minimum points and the cutting height. Once declared as a faulty WBM, then it moves to the next step. In the second step, we classify the patterns among the defective WBMs. For this purpose, we extract features from the WBM. Then machine learning algorithm classifies the pattern. We use a real WBM data set (WM-811K) released by Taiwan semiconductor manufacturing company.

• Review of KIISC
• /
• v.27 no.3
• /
• pp.33-41
• /
• 2017

기계 학습(machine-learning) 분야의 분류 알고리즘(classification algorithms)은 의료 진단, 유전자 정보 해석, 스팸 탐지, 얼굴 인식 및 신용 평가와 같은 다양한 응용 서비스에서 사용되고 있다. 이와 같은 응용 서비스에서의 분류 알고리즘은 사용자의 민감한 정보를 포함하는 데이터를 이용하여 학습을 수행하는 경우가 많으며, 분류 결과도 사용자의 프라이버시와 연관된 경우가 많다. 따라서 학습에 필요한 데이터의 소유자, 응용 서비스 사용자, 그리고 서비스 제공자가 서로 다른 보안 도메인에 존재할 경우, 프라이버시 보호 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하면서도 분류 서비스를 제공할 수 있도록 도와주는 프라이버시 보존 분류 프로토콜(privacy-preserving classification protocol: PPCP) 에 대해 소개한다. 구체적으로 PPCP의 프라이버시 보호 요구사항을 분석하고, 기존의 연구들이 프라이버시 보호를 위해 사용하는 암호학적 기본 도구(cryptographic primitive)들에 대해 소개한다. 최종적으로 그러한 암호학적 기본 도구를 사용하여 설계된 프라이버시 보존 분류 프로토콜에 대한 기존 연구들을 소개하고 분석한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
• /
• v.35 no.6
• /
• pp.482-496
• /
• 2008

Packet classification in the Internet routers requires multi-dimensional search for multiple header fields for every incoming packet in wire-speed, hence packet classification is one of the most important challenges in router design. Hierarchical packet classification is one of the most effective solutions since search space is remarkably reduced every time a field search is completed. However, hierarchical structures have two intrinsic issues; back-tracking and empty internal nodes. In this paper, we propose a new hierarchical packet classification algorithm which solves both problems. The back-tracking is avoided by using the set-pruning and the empty internal nodes are avoided by applying the binary search tree. Simulation result shows that the proposed algorithm provides significant improvement in search speed without increasing the amount of memory requirement. We also propose an optimization technique applying controlled rule copy in set-pruning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.645-647
• /
• 2022

최근 딥러닝 기반의 이미지 분류는 다양한 산업과 서비스에서 활용되고 있으며, 이미지 인식을 통한 다양한 테스트가 SNS를 통해 인기를 끌고 있다. CNN은 대표적인 이미지 분류를 위한 신경망 모델로 본 연구에서는 사진속의 얼굴에 대해 동물상 인식을 위하여 동물 얼굴 이미지 및 각 동물상을 대표하는 연예인의 이미지를 수집하고, CNN 기반의 동물상 인식 모델을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.497-501
• /
• 2022

대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.