• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.328-328
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• 2022

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.12
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• pp.907-925
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• 2002

Due to the emersion of J2EE(Java 2, Enterprise Edition), many enterprises inside and outside of the country have been developing the enterprise applications appropriate to the J2EE model. With the help of the component model of Enterprise Java Beans(EJH) which is the J2EE core technology, we can develop the distributed object applications quite simple. EJB application can be implemented by using the component-oriented object transaction middleware and the most applications utilize the distributed transaction. EJB developers can concentrate on the business logic because the EJB server covers the middleware service. Due to these characteristics, EJB technology became popular and then the study for EJB based application has been done quite actively However, the research of metrics for measuring the performance during run-time of the EJB applications has not been done enough. Tn this paper, we explore the workflow for the EJB application service on the run-time and classify the internal operation into several elements. We propose the metrics for evaluating the performance up to the bean level by using the classified elements. First, we analyze the lifecycle according to the bean types which comes from the EJB application on the run-time as to extract each factor used in performance measurement. We also find factors related to a performance and allocate the Performance factors to the metrics as the bean types. We also consider the characteristics like the bean's activation and message passing which happens during bean message call and then analyze the relations of the beans participating in the workflow of the application to make the workflow performance measurement possible. And we devise means to bring performance enhancement of the EJB application using the propose.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.289-292
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• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.3B
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• pp.143-152
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• 2007

In order to provide new value-added services such as a policy-based routing and the quality of services in next generation network, the Internet routers need to classify packets into flows for different treatments, and it is called a packet classification. Since the packet classification should be performed in wire-speed for every packet incoming in several hundred giga-bits per second, the packet classification becomes a bottleneck in the Internet routers. Therefore, high speed packet classification algorithms are required. In this paper, we propose an efficient packet classification architecture based on a hierarchical binary search fee. The proposed architecture hierarchically connects the binary search tree which does not have empty nodes, and hence the proposed architecture reduces the memory requirement and improves the search performance.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.145-146
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• 2024

본 논문에서는 최근 몇 년 동안 스마트시티 인프라 투자가 크게 성장하였으며 글로벌 스마트 쓰레기통 시장은 성장 가능성이 높을 것으로 예상된다. 본 논문에서는 이에 발맞추어 CNN과 MQTT를 활용한 스마트 쓰레기통을 제작하였다. 쓰레기의 종류를 구별하고 해당되는 쓰레기통의 뚜껑을 골라 여는 것은 현대인의 생활에서 비효율을 야기한다. 이러한 문제를 해결하고자 CNN을 통한 효율적인 분류와 MQTT를 통한 통신, 센서들을 활용한 더 나은 쓰레기 수거 방식을 제공한다. 스마트 쓰레기통으로 일상을 더욱 편하고 효율적이게 만드는 데 기여하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.3
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• pp.15-26
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• 2012

Recently, due to applicability increase of vector data based digital map for geographic information and evolution of geographic measurement techniques, large volumed GIS(geographic information service) services having high resolution and large volumed data are flowing actively. This paper proposed an efficient vector map compression technique using the SEC(spatial energy compaction) based on classified bins for the vector map having 1cm detail and hugh range. We encoded polygon and polyline that are the main objects to express geographic information in the vector map. First, we classified 3 types of bins and allocated the number of bits for each bin using adjacencies among the objects. and then about each classified bin, energy compaction and or pre-defined VLC(variable length coding) were performed according to characteristics of classified bins. Finally, for same target map, while a vector simplification algorithm had about 13%, compression ratio in 1m resolution we confirmed our method having more than 80% encoding efficiencies about original vector map in the 1cm resolution. Also it has not only higher compression ratio but also faster computing speed than present SEC based compression algorithm through experimental results. Moreover, our algorithm presented much more high performances about accuracy and computing power than vector approximation algorithm on same data volume sizes.

• Review of KIISC
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• v.27 no.3
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• pp.12-19
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• 2017

기하급수적으로 증가하고 있는 변종 악성코드에 대응하기 위한 식별 연구가 다양화 되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성코드 분석 기술 (정적/동적)의 개별 사용 한계를 파악하고, 각 방식을 혼합한 하이브리드 분석으로 전환하는 추세이다. 나아가 변종 식별이 어려운 악성코드를 더욱 정확하게 식별하기 위해 기계 학습을 적용하기에 이르렀다. 이에 따라, 본 논문에서는 변종 악성코드 식별을 위해 각 연구에서 활용한 기계 학습 기술과 사용한 악성코드 특징을 중심으로 변종 악성코드 식별 연구를 분류 및 분석한다.

• Review of KIISC
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• v.25 no.6
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• pp.18-27
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• 2015

인터넷 뱅킹 서비스 규모가 증가하면서 외부에서의 위협으로부터 안전성을 확보하기 위하여 보안기술을 도입하였다. 하지만, 악의적인 공격자에 의한 사고사례가 지속적으로 발생하고 있으며, 그 원인을 분석하기 위한 자료가 필요한 실정이다. 추가적으로 보안기술과 더불어 사고를 방지하기 위하여 국내/외에서 관련 법률을 제정하였으며, 이 또한 사고를 방지하기 위한 자료로 활용이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 뱅킹 서비스에서 발생하는 사고사례의 원인을 분석하기 위하여 현재까지 발생한 사고사례에 대한 조사 결과를 서술하며, 사고를 방지하기 위한 지표의 일환으로 국내/외에서 제정된 관련 법률에 대한 조사 결과를 서술한다.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.30 no.1
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• pp.152-161
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• 2002

The analysis of large data sets with hundreds of thousands observations and thousands of independent variables is a formidable computational task. A less parametric method, capable of identifying important independent variables and their interactions, is a tree structured approach to regression and classification. It gives a graphical and often illuminating way of looking at data in classification and regression problems. In this paper, we have reviewed and summarized tile methodology used to construct a tree, multiple trees and the sequential strategy for identifying active compounds in large chemical databases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.67-69
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• 2002

레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 투자하여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 지원도구 개발의 일환인 레거시 컴포넌트 식별 기법을 소개한다. 제안된 식별 기법은 비즈니스 로직을 변수 분류(Variable Classification), 슬라이싱 판별 기준, 워크플로워 분석을 이용한 레거시 컴포넌트 후보를 식별하는 방법을 제시한다.