• 정보학연구
• /
• 제5권4호
• /
• pp.155-164
• /
• 2002

MPLS(Multiprotocol Label Switching)는 네트워크 계층에서의 라우팅 기능과 레이블 교환(label swapping) Framework을 통합한 기술을 의미한다. 기존의 FEC(Forwarding Equivalence Classes) 개념을 이용하며, 기본적인 아이디어는 MPLS 도메인의 Ingress에서 패킷에 고정된 길이의 레이블을 추가하는 것이다.이에 따라 라우팅을 위해 원래의 패킷 헤더에 의존하지 않고, MPLS 도메인 내부에서 패킷에 추가된 레이블을 이용하여 Forwarding Decisions에 사용한다. 본 논문에서는 MPLS 인터넷 망에서의 트래픽 엔지니어링을 위한 요구사항을 정리한다. 이들 요구사항들을 만족시키기 위해서는 망 관리 구조와 연계하여 트래픽 엔지니어링 기능이 수행되어야 한다. 아울러 본 논문에서는 MPLS를 이용한 IP 망 구조 및 기능을 제시하고 MPLS 신호 프로토콜과 주요 특징을 요약한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.986-989
• /
• 2006

앞으로의 네트워크는 Convergence와 Integrate라는 키워드를 기반으로 IP 중심의 통합된 망으로 발전되고 있다. IP 중심의 망은 각각의 다양한 access 기술을 포함하며, voice, multimedia, 그리고 새롭게 정의되는 서비스가 모두 제공될 수 있어야 한다. 따라서 점차 인터넷을 중심으로 하는 하나의 통합된 망의 형태로 진화 될 것이다 이러한 차세대 네트워크상의 단말은 소형화, 지능화, 그리고 이동성을 지니고 있으며, 다양한 access 기술을 사용하기 위한 multiple 인터페이스를 가진 멀티호밍 환경에 놓여있다. 따라서 이 네트워크는 기본적으로 이동성과 멀티호밍을 지원해야 하는 것이다. 그러나 현재 인터넷의 핵심인 Internet Protocol 구조는 이를 지원하지 못한다. 현재 IP 주소는 최종 단말의 식별자 (Identifier)와 단말의 위치 식별자 (locator)의 의미를 함께 사용하고 있어, 통신 중인 단말이 이동하면 IP 주소도 변경되어 통신 중인 세션이 끊기는 문제가 발생한다. 멀티호밍 환경에서도 역시 통신 중인 노드들의 경로를 바꾸게 되면 세션이 끊기게 되는 문제가 발생한다. 본 논문은 이와 같은 린 구조의 근본적인 문제를 해결하기 위해 Identifier와 locator를 분리하며, 단순하게 단말에 스택으로 존재하는 L3SHIM을 소개하고, 모든 단말에 이 기능이 지원되었을 때 기존의 인터넷 프로토콜의 확장과 인터넷의 구조에 어떤 영향을 줄 수 있는지에 대해 선행 연구를 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권7호
• /
• pp.1756-1769
• /
• 1999

상호 연결 망에서 병렬 경로는 전송할 메시지를 패킷으로 분할하여 여러 개의 경로를 통하여 동시에 전송할 수 있어서 메시지 전송 시간을 줄일 수 있으며, 라우팅 경로상의 노트나 에지가 고장이 발생했을 때 메시지 전송을 위한 대체 경로를 설정할 수 있으므로 중요한 의미를 갖는다. 2n개의 이진수로 노드를 표현하는 Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)은 하이퍼-큐브와 그의 변형된 그래프보다 망 비용이 개선된 상호 연결 망이다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨터의 위상으로 제안된 Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)에서 노드 중복하지 않는 병렬 경로를 분석하고, 그 결과를 이용하여 Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)의 고장 지름이 2n-1임을 분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.322-325
• /
• 2018

영상의 관심 영역 검출은 영상처리 및 컴퓨터 비전 응용 분야에서 꾸준하게 사용되고 있는 기법이다. 특히, 근래 심층신경망 연구의 급격한 발전에 힘입어 심층신경망을 이용한 관심 영역 검출 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 한편 Fully Convolutional Network(이하 FCN)은 본래 심층 예측(Dense Prediction)을 통한 의미론적 영상 분할(Semantic Segmentation)을 수행하기 위해 제안된 심층신경망 구조이다. FCN을 영상의 관심 영역 검출에 활용하여도 기존 관심 영역 검출 기법과 비교하여 충분히 좋은 성능을 발휘할 수 있다. 그러나 FCN에 사용되는 convolution 층의 수가 많고, 이에 따른 가중치(weight)의 개수도 기하급수적으로 늘어나 검출에 필요한 시간 복잡도가 매우 크다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 FCN이 가진 검출 시간 복잡도의 문제점을 convolution 층의 가중치 관점에서 해결하고자 이를 조절하여 FCN의 관심 영역 검출 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 적절한 convolution 층의 가중치를 조절함으로써, MSRA10K 데이터셋 환경에서 검출 정확도를 크게 저하시키지 않고도 최대 약 20.5%만큼 검출 속도를 향상시킬 수 있었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.43-53
• /
• 2019

기계 학습을 이용하여 의미가 유사한 코드 클론을 탐지하는 도구의 성능 평가에 빅클론벤치를 많이 활용한다. 하지만 빅클론벤치는 기계 학습에 최적화된 벤치마크가 아니기 때문에 그대로 기계 학습에 사용하면 잘못된 학습 데이터가 만들어질 수 있다. 본 연구에서는 빅클론벤치에서 제공하고 있는 코드 클론 데이터에서 누락된 타입-4 클론을 기계 학습을 이용하여 추가로 찾아 보완함으로써 빅클론벤치를 개선할 수 있음을 실험적으로 밝힌다. 트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 기계 학습 모델을 사용해서 개선된 데이터를 학습했을 때, 기존의 데이터를 학습했을 때에 비해 기계 학습의 정확도 및 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권10호
• /
• pp.2461-2469
• /
• 1997

목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제16권9호
• /
• pp.11-20
• /
• 2018

민원 질의응답의 소통수단으로 보편화된 Q&A 게시판에는 반복된 질문들이 자주 등록되어 민원업무를 효율적으로 관리할 필요성이 제기된다. 본 연구는 대학 홈페이지의 Q&A 게시판에 게재된 비정형 데이터를 중심으로 학생 중심의 질의응답집(FAQ)을 구성하고자 한다. 이에 최근 3년간 690건의 게시물에서 주요 핵심어를 추출하고 의미 연결망 분석을 통해 중심성 분석 및 핵심어 사이의 관계성을 파악하여 네트워크 시각화를 진행하였다. 분석결과 민원질의에서 가장 중심성이 높은 핵심어는 신청, 교과목, 학점, 이수, 졸업, 승인, 기간, 전공, 포털, 학과 등의 순이었다. 또한 주요 핵심어들은 수업, 학적, 학생활동, 장학금, 도서관, 생활관, 정보화, 통학 영역의 8개 군집으로 구분되었다. 이를 토대로 질의횟수가 많은 내용을 분야별로 정리하여 FAQ를 구성한다면 반복적인 질문에 대한 민원응대 프로세스를 간소화함으로써 수요자의 편의성과 행정의 효율성 향상에 기여하고 나아가 대학 구성원간의 원활한 양방향 소통이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.89-103
• /
• 2020

고령화 사회에 접어들면서 거동이 어려운 장애인과 고령자의 개인 교통수단에 대한 수요가 증가하고 있다. 실제로 2017년 기준 전국 전동보장구 보급수는 9만여 대로 지속해서 증가하는 추세다. 하지만 장애인 및 고령자의 판단 능력과 조정 능력은 정상인보다 상대적으로 차이가 있는 관계로 주행 중 사고 발생의 가능성이 크다. 다양한 사고의 원인 중 하나는 도로 노면상태의 불균형으로 인해 개인 이동 수단 조향 제어의 간섭이다. 본 논문에서는 이 같은 사고를 예방하고자 도로 노면 상태를 고속으로 인지할 수 있는 암호화 형식 의미론적 분할 알고리즘을 소개한다. 이를 위하여 도로 노면 파손이 포함된 1,500여 장의 학습용 데이터와 150여 장의 테스트용 데이터를 새롭게 구성하였다. 그리고 이를 활용하여 기존의 Encoder와 Decoder 단계로 구성된 Auto-encoder 방식과 달리 Encoder 단계로 이루어진 심층 신경망을 제안하였다. 이 심층 신경망은 기존의 방식과 비교했을 때 평균 정확도(Mean Accuracy)는 4.45% 증가하였고 파라미터는 59.2% 감소하였으며 연산 속도는 11.9% 향상되었다. 이 같은 고속 알고리즘을 활용하여 안전한 개인 이동 수단이 확대 적용되길 기대한다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제57권1호
• /
• pp.93-114
• /
• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.494-499
• /
• 2013

본 논문은 불확실한 연속시 단일입력 단일출력 pure-feedback 비선형 계통에 대해서 참고문헌 [15]에서 제안된 상태변수 궤환 적응 신경망 제어 알고리듬을 바탕으로 출력만이 측정 가능한 계통에 적용할 수 있는 출력 궤환 제어기를 제시한다. 고려하는 계통에 대한 출력 궤환 적응 신경망 제어기는 이 분야에서 아직까지 어느 문헌에서도 다루지 않은 주제이다. 제안된 출력 궤환 제어기는 백스테핑을 회피하여 상대적으로 간결한 제어 규칙과 단 하나의 신경망만이 사용된다는 [15]의 장점을 그대로 계승하며 적용되는 비선형 계통의 범주를 더 넓힌다는 의미를 가진다.