• 한국통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.939-951
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• 1996

단일 트래픽 클래스에 대해서 ATM DCS로만 구성되는 초기의 가상경로 설계 연구에서 복수의 트래픽 클래스를 갖으며 각 트래픽 클래스에 대해서는 가상경로 집합이나 양종단이 주어지지 않은 일반 망구조 상황에서의 가상경로망 설계 연구가 요구된다. 본 논문은 복수 트래픽 클래스와 일반 망구조 상황에서의 가상경로망 설계를 위한 모형을 제시한다. 설계 모형은 특별한 형태의 최적화 문제로 표현되는 데 이를 효과적으로 해결하기 위해 최근에 개발된 SQA법[3, 4]을 적용하여 최적 가상경로를 설계한다. 실제 수치예에 대해서 제시한 가상경로망 설계 모형과 해법을 적용하며 그 결과를 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.609-612
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• 2018

기계학습 분야에서 분류 문제를 해결하기 위해 다양한 알고리즘들이 연구되고 있다. 하지만 기존에 연구된 분류 알고리즘 대부분은 각 클래스에 속한 데이터 수가 거의 같다는 가정하에 학습을 진행하기 때문에 각 클래스의 데이터 수가 불균형한 경우 분류 정확도가 다소 떨어지는 현상을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN)을 활용하여 데이터 수의 균형을 맞추는 오버샘플링 기법을 제안한다. CGAN은 데이터 수가 적은 클래스에 속한 데이터 특징을 학습하고 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성한다. 이를 통해 클래스별 데이터의 수를 맞춰 분류 알고리즘의 분류 정확도를 높인다. 실제 수집된 데이터를 이용하여 CGAN을 활용한 오버샘플링 기법이 효과가 있음을 보이고 기존 오버샘플링 기법들과 비교하여 기존 기법들보다 우수함을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.522-524
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• 1999

절차지향 소프트웨어를 객체지향 소프트웨어로 변환하는 여러 가지 방법이 존재한다. 프로그램을 변환하기 위하여 일반적으로 함수, 변수와 자료형들 간의 관계를 이용한다. 이들간의 관계성을 이용하면 결과로서 객체 후보가 생성된다. 생성된 객체 후보와 영역 전문가에 의하여 생성된 영역 모델을 비교하여 두 모델간의 유사성을 측정하여야 한다. 본 논문에서는 클래스의 시그너처(클래스 이름, 속성의 이름, 속성의 자료형, 메소드 이름, 메소드의 리턴형, 메소드 파라미터의 자료형)을 이용하여 클래스와 객체 후보의 유사도를 측정하고, 측정된 유사도의 평균값을 이용하여 객체 후보군의 유사도를 측정한다. 기존의 연구 방법과는 다르게 n개의 클래스와 m개의 객체 후보사이의 구문적 측면의 유사도 측정뿐만이 아니라 의미적 측면의 유사도를 측정하는 방법을 제시하여 최적합 객체 후보군을 추출하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.226-229
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• 2000

본 논문에서는 다양한 분산객체 환경에서 CORBA(Common Object Request Broker Architecture)의 IDL(Interface Definition Language)과 유사한 기능을 수행하는 클래스정의언어(CDL : Class Definition Language)와 병행객체 WRAPPER에 관하여 설명하였다. 병행객체는 기존의 객체를 독립적으로 CPU의 스케줄을 받아 병행적으로 실행하게 하는 객체이다. CDL은 병행객체를 생성하는 클래스를 정의하는 언어이다. 병행객체 WRAPPER는 CDL의 형태로 기술한 병행클래스에 대응하는 실행 가능한 코드를 생성한다. 본 논문에서는CDL과 병행객체 WRAPPER를 이용하여 병행객체의 멤버함수 호출을 일반객체의 멤버함수 호출방식과 같게 하고, 병행객체의 생성/소멸 등의 사용에 투명성이 보장되도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.491-496
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• 2000

웹상의 자바 애플릿은 클라이언트의 웹 브라우저에 다운로드 되어서 브라우저 내부에 있는 자바가상기계(JVM : Java Virtual Machine)내에서 실행된다. 각 자바가상기계에는 실행 전에 바이트 코드 검증기와 바이트 코드 인터프리터를 통하여 오류문법을 점검한다. 애플릿을 이용한 잠재적인 공격형태는 시스템 수정, 개인정보의 침해, 서비스 거부공격, 강한 거부감을 느끼게 하는 공격이 있다. 이러한 유해한 애플릿의 공격에 대응하기 위한 방법으로 코드분석, 행위분석, 위치정보등을 이용한 보안기법이 제시되었지만 효율적인 대응을 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 자바의 특성을 이용하여 자바클래스 내부의 바이트 코드 수정을 통한 애플릿 보안기술에 대해 기술한다. 유해한 행동이 예상되는 애플릿의 클래스에 대하여 바이트 코드 수정을 통하여 안전한 클래스로 대체함으로서 유해 애플릿 공격으로부터 시스템을 보호한다. 이를 수행하기 위해 프록시 서버를 두어서 웹브라우저의 요구를 수용하고, 이를 웹 서버에게 Safe클래스로 수정하여 요구하며, 그에 대한 응답도 처리한 후 애플릿에게 보여준다. 이는 런타임때 수행되며 웹브라우저, 서버, 클라이언트의 수정없이 프록시 서버의 개입으로 이루어진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.632-634
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• 1999

다양한 소프트웨어 척도들이 절차적 패러다임에서 유용하다는 것이 밝혀졌고 객체지향 패러다임에 대해서도 많은 설계 척도들이 언어 독립적으로 제안되었다. 언어 독립적인 척도로부터 특정 프로그램밍 언어에 대한 척도를 명확하게 하는 것이 중요한데도 불구하고 Java 언어에 대한 척도는 거의 제안되지 않고 있는 형편이다. 따라서 본 논문에서는 Briand가 제안한 속성을 만족하는 척도들과 Java 언어의 특징인 내부 클래스를 반영한 척도와 크기 척도 등 13개의 척도를 Java 프로그램에 적용하여 척도들 사이의 관계를 분석하였다. 클래스의 크기와 메소드 호출 빈도, 응집도, 자식 클래스의 수, 내부 클래스와 상소 계층의 깊이가 주요 인자라는 것을 보여준다. 또한 응집도가 다른 척도들과 음의 관계를 가진다는 것이 발견되었다. 보다 적은 척도를 가지고 인자를 설명할 수 있는 회귀식을 도출하고 교차검증을 실시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1409-1412
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• 2004

본 논문에서는 다중 공유 링크를 가진 스위치를 위한 세션 연결 설정 시 이를 어떤 링크에 할당할 것인지를 결정하는 경험적 세션할당 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 새로운 세션이 소속된 서비스 클래스의 각 링크에 할당된 세션들의 예측된 지연들 중 가장 작은 예측 지연을 가진 링크에게 그 세션을 할당한다. 다른 세션할당 알고리즘에 비해 제안 알고리즘은 부클래스들의 예측지연 특성을 직접적으로 활용함으로써, 서비스 클래스들에게 사전에 예약된 대역폭을 제공하고, 동일한 서비스 클래스에 속한 세션들에게는 서로 다른 공유 링크를 통해 전송되어도 가능한 비슷한 지연을 제공한다는 것을 모의실험을 통해 확인했다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.334-335
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• 2018

최근 수 년간 비디오 콘텐츠 소비 공간이 인터넷으로 확장되며 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술 개발이 진행되어 왔다. 하지만 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술은 사용자의 기호나 업로드된 비디오 콘텐츠의 제목 등을 기반으로 하여 비디오 콘텐츠 클래스에 대한 분석 없이 유사한 비디오 콘텐츠를 탐색하고 추천해주는 기술이 대부분이다. 본 논문에서는 지능적 콘텐츠 추천을 위한 딥러닝 기반 방송 콘텐츠 클래스 분류 시스템을 제안한다. 방송 콘텐츠 내 영상 정보를 이용하여 방송 콘텐츠 클래스를 분류하며 높은 분류 정확도를 보여주는 것을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.145-148
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• 2022

준지도학습 기반의 동영상 이상행동감지는 구하기 어려운 프레임 단위 레이블이 필요하지 않아 더 많은 동영상을 학습에 활용 가능한 장점이 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 제안된 기법들은 주로 UCF-Crime 이라는 실제 CCTV 동영상 데이터셋을 활용하고 있는데, 본 데이터셋은 학습 영상과 테스트 영상에서 이상행동 클래스 별 분포도가 균등하지 않다. 본 연구에서는 해당 불균형으로 인해 학습 모델이 특정 행동 클래스에 과적합될 수 있음을 보이며, 이러한 불균형을 해결하기 위해 Class-Balanced Multiple Instance Learning Loss 를 제안한다. 이를 통해 기존에 특정 클래스에 편중되었던 모델이 이상행동 종류에 좀 더 균등한 성능을 낼 수 있음을 보여준다. 특히 단순히 클래스별 정확도가 제로섬(zero sum)으로 증감하는 것이 아니라 전체적인 이상행동 판별 정확도 또한 향상됨을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.310-311
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• 2021

추천시스템은 사용자가 아이템들에 남긴 과거 피드백을 바탕으로 사용자가 선호할 법할 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 사용자의 선호도는 단일클래스 세팅과 다중클래스 세팅 두 가지로 표현 할 수 있다. 우리는 추천시스템을 위해 제안된 지식증류기법인 Ranking Distillation 을 다중클래스 세팅에서 실험하여, 증류된 지식을 통한 작은 모델 학습이 효과적인지에 대해 알아보고자 한다.