Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.1129-1132
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2000
최근 인터넷 수요의 증가로 통신망에서 음성, 영상 및 데이터(data)를 복합적으로 지원할 수 있는 멀티서비스(multiservice)의 교환 기술이 필수적이다. 또한 망 사업자들이 여러 벤더(vendor)들로부터 최적의 장비를 선택하여 망을 구축할 수 있도록 통신 장비들의 상호 운용성을 지원하는 개방형 구조의 망 및 스위치 시스템(switch system)을 정의하는 작업이 필요하다. 페트리 넷(Petri Nets)은 시스템(system)을 분석하기 위한 도구로서, 시스템은 페트리 넷 이론에 의해 시스템의 수학적 표현인 페트리 넷으로 설계될 수 있다. CPN(Colored Petri Nets)은 페트리넷의 확장형으로서, 토근(token)에 칼라를 부여하여 다양한 특성을 지닌 시스템을 표현하기에 적합하다. Design/CPN은 CPN의 사용을 지원하는 소프트웨어 패키지(software package)이다. 본 논문에서는 개방형 멀티서비스 교환 시스템의 핵심으로 스위치와 제어기(Controller) 사이의 표준 프로토콜인 GSMP(General Switch Management Protocol) 프로토콜을 Design/CPN 으로 변환하고, 이로부터 시험열을 생성한다.
This paper introduces a macroblock-based rate control algorithm using the neural classifier based in Self Organization feature Maps (SOFM). In contrast to the conventional rate control methods based on the mathematical rate distortion (RD) model and the feedback regression, proposed method can actively adapt to the rapid-varying image characteristics by establishing the global model for bitrate control and by using the SOFM based neural classifier to manage that model. Proposed rate control algorithm has 0.2 dB ~ 0.6 dB better performances than MPEG-4 macroblock-based rate control algorithm by evaluating with the encoded Peak Signal to Noise Ratios while maintaining similar overall computational complexity.
Korea-Japan Joint VLBI Correlator (KJJVC) is being developed by collaborating KASI (Korea Astronomy and Space Science Institute), Korea, and NAOJ(National Observatory of Japan), Japan. In early 2010, KJJVC will work in normal operation. In this study, we developed the software correlator which is based on VCS (VLBI Correlation Subsystem) hardware specification as the core component of KJJVC. The main specification of software correlator is 8 Gbps, 8192 output channels, and 262,144-points FFT (Fast Fourier Transform) function same as VCS. And the functional algorithm which is same as specification of VCS and arithmetic register are adopted in this software correlator. To verify the performance of developed software correlator, the correlation experiments were carried out using the spectral line and continuum sources which were observed by VERA (VLBI Exploration of Radio Astrometry), NAOJ. And the experimental results were compared to the output of Mitaka FX correlator by referring spectrum shape, phase rate, and fringe detection and so on. Through the experimental results, we confirmed that the correlation results of software correlator are the same as Mitaka FX correlator and verified the effectiveness of it. In future, we expect that the developed software correlator will be the possible software correlator of KVN (Korean VLBI Network) with KJJVC by introducing the correlation post-processing and modifying the user interface as like GUI (Graphic User Interface).
Jo, Jin-Yong;Lee, So-Yeon;Kong, Jong-Uk;Kim, Jong-Won
The KIPS Transactions:PartC
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v.18C
no.6
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pp.413-422
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2011
Overlay network is a ready-to-use solution to enable new network functionality with existing Internet connectivity intact. This paper introduces a network service which helps users easily compose their own service overlay networks through software-defined networks. We look into the structure of service gateway which enables 1 Gbps packet processing on composed overlay networks. We also provide examples for the way of composing service overlay for support multicast applications. Experiment results carried over the KREONET (Korea Research Environment Open NETwork) show the forwarding performance of the service gateway.
For the handwritten digit recognition, this paper Proposes a hierarchical Gator features extraction method and a Bayesian network for them. Proposed Gator features are able to represent hierarchically different level information and Bayesian network is constructed to represent hierarchically structured dependencies among these Gator features. In order to extract such features, we define Gabor filters level by level and choose optimal Gabor filters by using Fisher's Linear Discriminant measure. Hierarchical Gator features are extracted by optimal Gabor filters and represent more localized information in the lower level. Proposed methods were successfully applied to handwritten digit recognition with well-known naive Bayesian classifier, k-nearest neighbor classifier. and backpropagation neural network and showed good performance.
An important research challenge about the traditional Internet environment is to enable open networking architecture on which end users are able to innovate the Internet based on the technologies of network programmability, virtualization, and federation. The SDN (Software Defined Network) technology that includes OpenFlow protocol specifications, is suggested as a major driver for the open networking architecture, and is closely coupled with the classical Internet (non-SDN). Therefore, it is very important to keep the integrated SDN and non-SDN network infrastructure reliable from the view point of network operators and engineers. Under this background, this paper proposes an operations and management framework for the combined software defined network environment across not only a single-domain network, but also multi-domain networks. The suggested framework is designed to allow SDN controllers and DvNOC systems to interact with each other to achieve sustainable end-to-end user-oriented SDN and non-SDN integrated network environment. Plus, the proposed scheme is designed to apply enhanced functionalities on DvNOC to support four major network failure scenarios over the combined network infrastructure, mainly derived from SDN controllers, SDN devices, and the connected network paths.
Virtual Network service is a key characteristics of future Internet which is debate internationally. There are two kinds of network virtualization technologies considered lately: network functions virtualization and virtual network approaches. Several national wide research networks including US's GENI project have experimented technologies for future Internet and in particular network virtualization is one of key issues. Representative Korean research network, KREONET, is working on deploying virtual network framework as a preliminary for future Ineternet using the virtualization model of SDN/OpenFlow which is typical network model of future Internet. This paper proposes a stepwise model to bring virtual network services in KREONET. Firstly, we requirements of KREONET users' virtual network service and network resource management and network deploying virtual network. Finally, we verify the adequacy of our virtual network model for KREONET.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.3
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pp.41-49
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2007
In this study, the software to compute Bessel coordinates by trilateration adjustment was developed, and the software was used to determine coordinates of the cadastral control points over the southern Korean peninsula. The baseline measured by GPS was reduced to the distance on geoid surface by applying PNU95 geoid model, and the distance on geoid surface was reduced to the plane grid distance by applying scale factor of map projection of Bessel coordinates. Using the plane grid distance, Bessel coordinates of 32 CORS (Continuously Operating Reference Station) were computed by free adjustment at first, and then the coordinates of the cadastral control points were computed by joining the control points to adjacent CORS. The result shows a possibility of construction of highly accurate and consistent cadastral survey network with coordinate error less than 1ppm of distance, when newly computing the coordinates of the control points by using distances measured by GPS.
In this paper we propose a modified fuzzy min-max neural network model for pattern classification and discuss the usefulness of the model. We define a new hypercube membership function which has a weight factor to each of the feature within a hyperbox. The weight factor makes it possible to consider the degree of relevance of each feature to a class during the classification process. Based on the proposed model, a knowledge extraction method is presented. In this method, a list of relevant features for a given class is extracted from the trained network using the hyperbox membership functions and connection weights. Ft)r this purpose we define a Relevance Factor that represents a degree of relevance of a feature to the given class and a similarity measure between fuzzy membership functions of the hyperboxes. Experimental results for the proposed methods and discussions are presented for the evaluation of the effectiveness and feasibility of the proposed methods.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.5
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pp.341-346
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2013
In this paper, we propose a rule extraction method using a modified Fuzzy Min-Max (FMM) neural network. The suggested method supplements the hyperbox definition with a frequency factor of feature values in the learning data set. We have defined a relevance factor between features and pattern classes. The proposed model can solve the ambiguity problem without using the overlapping test process and the contraction process. The hyperbox membership function based on the fuzzy partitions is defined for each dimension of a pattern class. The weight values are trained by the feature range and the frequency of feature values. The excitatory features and the inhibitory features can be classified by the proposed method and they can be used for the rule generation process. From the experiments of sign language recognition, the proposed method is evaluated empirically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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