• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.5
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• pp.1185-1203
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• 1998

When the class is added of deleted in object-oriented system, restructuring of class hierarchy is needed which enables new relationship with classes. But existing system requires much additional analysis costs because it is difficult to know the meaning between parent class and child class. This paper presents the updates method based on semantic modification through new relationship classification method. This method measures the similarity of classes and based on it's relationship, this method restructures class hierarchy by classifying not-equality, part-of, equality, inclusion, subset relation. This method can minimize the probability of meaning error for classes when the class hierarchy is changed. Also this enhances the reusability and understandability through various graphic and text processing.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.8D no.6
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• pp.853-860
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• 2001

In the object-oriented software development, redesigning of classes and reorganizing of class hierarchy structures should be necessary to reduce many of the headaches of object-oriented software design and maintenance. To support this task, in this paper, we propose a theoretical foundation for class hierarchy reorganizations that is relatively complete, correct, formal and easy to understand and use. We introduce the flattened class hierarchy that characterizes the class hierarchy structures in object-oriented software evolution. And we also present an algorithm which transforms a given class hierarchy into the normalized form. The flattened class hierarchy helps us map the inheritance and aggregation paths in a class hierarchy to paths in an object hierarchy that is an instance of the class hierarchy. By applying the algorithm into a given class hierarchy, we can make a new, object-preserved, and flattened class hierarchy that is the cornerstone for reorganization of class hierarchy structure and plays an important role as a bridge on the incremental evolutionary changes and reuse of object-oriented software to reorganize class hierarchies.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.3004-3006
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• 2005

Support vector machine(SVM)은 입력 데이터를 두개의 다른 클래스로 구별하는 결정면을 학습과정을 통하여 구한다. 기존의 SVM은 단지 이차 클래스에 대하여 적용되어지나, 많은 응용분야에서 입력 데이터들은 몇 개의 다중 클래스로 분류해야 한다. 다중 클래스 분류 문제는 기존의 SVM을 사용할 수 있는 일반적으로 몇 개의 2차 문제로 분해하여 풀 수 있다. 실례로 one-against-all 방법을 적용하면, n 클래스 문제는 n 개의 두 클래스 문제로 변환 하여 풀 수 있다. 본 논문에서는 입력 패턴들을 다중 클래스로 분류 할 때 퍼지 소속도를 응용한 소프트 마진 알고리즘의 상한 경계값을 각 클래스에 따라 다르게 적용함으로써 기존의 SVM 보다 더 우수한 학습 능력을 가짐을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.221-225
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• 2001

본 논문에서는 대량의 말뭉치를 바탕으로 한국어에 대해 단어 기반의 n-gram 언어 모델과 클래스 기반의 언어 모델을 구축하고, 이를 실험적으로 검증한다. 단어 기반의 n-gram 모델링의 경우 Katz의 백오프와 Kneser-ney의 스무딩(smoothing) 알고리즘에 대해 실험을 수행한다. 클래스 기반의 언어 모델의 경우에는 품사 태그를 단어의 클래스로 사용한 경우와 말뭉치로부터 자동으로 구축된 클래스를 사용한 경우로 나누어 실험한다. 마지막으로 단어 기반 모델과 클래스 기반 모델을 결합하여 각각의 모델과 그 성능을 비교한다. 실험 결과 단어 기반의 언어 모델의 경우 Katz의 백오프에 비해 Knerser-ney의 스무딩이 보다 조은 성능을 나타내었다. 클래스 기반의 모델의 경우 품사 기반의 방범보다 자동 구축된 단어 클래스를 이용하는 방법의 성능이 더 좋았다. 또한, 단어 모델과 클래스 모델을 결합한 모델이 가장 좋은 성능을 나타냈다. 논문의 모든 알고리즘은 직접 구현되었으며 KLM Toolkit이란 이름으로 제공된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.459-462
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• 2003

본 논문에서는 임베디드 자바 시스템을 위한 핵심 클래스 파일에서 상수풀 (constant pool) 의 각 항목들에 대해 통계를 내고 분석해 보았다. 분석 대상 클래스 파일들은 썬 마이크로 시스템사의 J2ME/CLDC 클래스 파일들과, RTJ Computing 사의 simpleRTJ 시스템의 클래스 파일들이다. 이들 파일들에 대한 분석 결과 임베디드 자바 시스템을 위한 핵심 클래스 파일에서 상수풀은 전체 파일 크기의 거의 절반에 해당되는 46%를 차지하고 있음을 알 수 있었다. 또한 상수풀에는 평균 44개의 상수들이 있으며, 이들 중 실제 바이트코드 실행에 사용되는 상수들은 단지 6퍼센트에 불과한 3개에 지나지 않았다. 나머지 78퍼센트의 상수들은 단지 형식 확인과 클래스 링크 목적으로만 사용되는 것들이었다. 이 결과는 실행 시간시 동적인 형식 확인과 클래스 렁크를 하지 않는 환경이라면 매우 큰 메모리 절감을 이룰 수 있음을 보여주고 있는 것이다. 본 연구의 결과는 클래스 파일이 ROM 등에 탑재되어 있는 임베디드 시스템 환경에 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.67-69
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• 2003

자바는 서로 다른 종류의 컴퓨터 시스템에서 동일하게 동작하는 플랫폼 독립적인 특성을 가지고 있다. 자바가 상기계(JVM)는 클래스 파일을 읽어 들여 인터프리팅하여 실행한다. 보조기억장치가 없는 내장형 시스템에서는 메모리에 클래스 파일이 위치하는데 클래스 파일에는 디버깅등의 목적으로 사용하는 정보와 클래스, 상수, 필드, 메소드 둥의 정보들을 포함하고 있기 때문에 내장형 시스템에서 사용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 클래스 파일을 변환하여 내장형 시스템에서 시스템의 효율적인 자원 사용과 성능을 향상시킬 수 있도록 클래스 파일을 변환 해주는 도구인 cls2bin을 설계 및 구현하였다. c1s2bin은 클래스 파일에서 동작에 필요하지 않은 정보들을 제거하고 인터프리팅 될 수 있는 새로운 이미지(bin) 파일을 생성한다 cls2bin의 동작과정과 bin 파일 포맷을 살펴봄으로서 내장형 시스템에서 효율적인 자원사용과 내부정보의 접근 방법을 고찰하였으며 그 결과로 내장형 자바 시스템에서의 개선된 클래스 파일의 형태를 정의하고자 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.7
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• pp.1805-1816
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• 1999

This paper presents the Module Class Dependency Graph for expressing the dependency relations between classes effectively. The object-oriented language is developed independently at design time, and consists of relationship between classes. Therefore we need to consider these characteristics of independence, and to express effectively the relation of classes which is existed in class hierarchy. In the System Dependence Graph and Class Dependence Graph, the relationship of classes is not expressed. To express the class relationship, we propose the Module Class Dependence Graph, and we verify the effectiveness of this method applying to object constructor, inheritance relationship and dynamic binding. Also, we presents the expressing method of parameter to identify the member data of classes. Using this Module Class Dependency Graph, we can analyze the relationship of module class correctly at design time. This method can be applied to reverse engineering, testing, visualization and other various fields to analyze system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.419-421
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• 1998

본 논문에서 소개하고 있는 자바 클래스 파일 브라우저는 자바 컴파일러에 의해 컴파일된 결과인 클래스 파일의 정보를 시각적으로 보여줌으로써 자바 클래스 파일의 상세한 분석과 자바 소스코드가 보여주지 못하는 클래스 파일내의 정보를 통해 자바 소스 프로그램에 대해 보다 명확하고 쉬운 이해가 가능하도록 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.1A
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• pp.30-37
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• 2006

In this paper, we propose a QoS-aware efficient bandwidth re-provisioning scheme in a next generation wireless packet transport network. At the transport network layer, it classifies the traffic of the radio network layer into a real time class and a non-real time class. Using an auto-regressive time-series model and a given packet loss probability, our scheme predicts the needed bandwidth of the non-real time class at every re-provisioning interval. Our scheme increases the system capacity by releasing the unutilized bandwidth of the non-real time traffic class for the real-time traffic class while insuring a controllable upper bound on the packet loss probability of a non-real time traffic class. Through empirical evaluations using the real Internet traffic traces, our scheme is validated that it can increase the bandwidth efficiency while guaranteeing the quality of service requirements of the non-real time traffic class.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.12-17
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• 2019

FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.