• 한국전자거래학회지
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• 제12권2호
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• pp.111-132
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• 2007

웹 기능의 향상과 웹 관련 기술의 발전, 레거시 시스템과의 통합 필요성 증대, 자주 변하는 웹 콘텐츠와 구조 등으로 인하여 웹 애플리케이션을 개발하고 관리하는 일이 과거보다 훨씬 더 복잡하게 되었다. 그러나 이러한 다양한 요인들을 고려하는 포괄적인 웹 애플리케이션 설계 방법론은 아직 존재하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 요인들을 고려한 컨텍스트 기반의 웹 애플리케이션 설계 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방법론에서는 웹 정보를 전달하는 메커니즘에 따라 구분되는 9 종류의 웹 페이지 형태와 웹 페이지 간의 다양한 의미 관계를 정의하는 7 종류의 링크 형태 및 설계 과정 중에 사용되는 여러 종류의 컴포넌트 역할을 구별하는 소프트웨어 컴포넌트 형태 등 다양한 종류의 모델링 기법들을 소개하고 있다. 뿐만 아니라 이 방법론은 '콤펜디엄(compendium)' 이라 불리는 일단의 관련된 정보 클러스터들로 이루어진 독창적인 웹 애플리케이션 모델을 사용하고 있다. 하나의 콤펜디엄은 주제(theme), 컨텍스트 페이지, 링크 및 컴포넌트로 구성된다. 이러한 접근 방법은 모듈 방식의 설계에 유용할 뿐만 아니라 항상 변하는 웹 애플리케이션의 콘텐츠와 구조를 관리하는데도 도움이 된다. 본 연구에서 제시한 방법론은 의미적으로 응집력이 있고 구문적으로 느슨히 결합된 유연한 웹 디자인 산출물을 생성하는데 도움이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권2호
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• pp.205-214
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• 2010

인터넷의 대중화로 인해 네트워크 트래픽은 나날이 증가되고 있다. 따라서 네트워크 자원의 효과적인 사용을 위한 응용 트래픽 분석의 중요성은 나날이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고정 IP-port기반의 응용 트래픽 분석 방법론을 제안한다. 고정 IP-port는 오직 한 응용에서 고정적으로 사용하는 {IP address, port number, transport protocol}의 쌍으로써 각각의 응용을 분석해서 자동적으로 수집할 수 있다. 본 논문에서는 고정 IP-port를 사용하여 기존 연구에서 제안된 방법들 보다 매우 가볍고, 빠르며 정확한 실시간 트래픽 분석 시스템을 설계하였다. 또한, 기존의 연구에서 제안된 통일성 없는 검증 방법을 보완하여 객관적 검증 시스템을 설계하고 분석결과를 정확하게 검증하였다. 본 논문은 고정 IP-port를 추출하는 매우 효과적인 방법과 시스템 구조, 그리고 분석 결과의 객관적 검증 시스템을 제안한다. 그리고 실험과 검증 시스템을 통하여 고정 IP-port 기반 응용 레벨 인터넷 트래픽 분석 방법론의 타당성을 증명한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.48-53
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• 1999

The paper presents an automated method for generating fuzzy rules and fuzzy membership functions for pattern classification from training sets of examples and an application to the land-cover classification. Initially, fuzzy subspaces are created from the partitions formed by the minimum and maximum of individual feature values of each class. The initial membership functions are determined according to the generated fuzzy partitions. The fuzzy subspaces are further iteratively partitioned if the user-specified classification performance has not been archived on the training set. Our classifier was trained and tested on patterns consisting of the DN of each band, (XS1, XS2, XS3), extracted from KITSAT-3 multispectral scene. The result represents that our classification method has higher generalization power.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.153-158
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• 2012

Noise maps are produced according to 'The Method of making a Noise Map' in order to noise control efficiently, and prediction model to predict road traffic noise which may apply to Korean situation, include CRTN, RLS 90, NMPB, Nord 2000 and ASJ 2003. Of them, ASJ 2003, Japan's prediction model has not been verified for the application to Korean situation according to the classification of vehicle. In addition, ASJ 2003 was revised to ASJ 2008 recently, a classification for motorcycle was added. This study attempts to check the classification of vehicle in ASJ 2008 and 'The Method of making a Noise Map' to confirm the suitability of the application of them to Korean situation.

• 전기학회논문지
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• 제64권4호
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• pp.515-522
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• 2015

Through the correspondence works with IEC in the smart grid fields and power IT fields, we set up the interpretation work procedure and defined the work rule for correspondence by analyzing the work results. In addition, we suggest cases for discussion of terms and definitions in the IEC and analyze them and then propose a matrix classification system for standardization to solve the cases for discussion. The matrix classification system with 3-axes of classification has been applied to newly emerging terminologies followed by smart gird. We drew the usefulness in search of terms in application fields and showed the cases of applying the matrix classification. The IEC Electropedia classification standard is unclear and the classification is mixed with principle, application and product areas. We proposed a new working group in IEC TC1 for research on the matrix classification system and then TC 1 decided to organize a new WG titled in the "IEV structure and supporting tools".

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권3호
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• pp.45-61
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• 2017

본 연구의 목적은 DDC가 당시 도서관 장서의 급속한 증가 문제를 해결하기 위해 도서관 최초로 상관식 배가법을 도입하고 세분화된 분류체계를 적용한 것이 도서관계에 어떤 영향을 미쳤는지 분석하는데 있다. 이를 위해 DDC가 상관식 배가법을 도입하고, 분류체계를 세분화하여, 도서관과 타 분류법에 미친 영향 등을 비교 분석하였다. 분석 결과 첫째, DDC는 이전에는 존재하지 않았던 상관식 배가법이라는 혁신적인 방법을 적용하여, 세분화된 분류체계를 도입하면서 당시 도서관이 처해있던 급속한 장서 증가 문제를 해결하였다. 둘째, 세부적인 분류를 위해 형식 구분을 분류기준으로 적용하여 실질적으로 도서관의 도서 분류에 도움을 주었다. 셋째, 분류체계에 십진법을 도입함으로써 분류체계의 무한정 세분화가 가능하여, 경제성과 실용성을 획득하였다. 넷째, 전개분류법이나 주제분류법을 비롯한 현대 도서관 분류법 발전에 큰 영향을 미쳤다. 이처럼 상관식 배가법을 적용하고 세분화된 분류체계를 가진 DDC는 시대적 요구에 적합한 분류법이었고, 개별 도서관에서 실용적으로 사용할 수 있는 분류법이었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8B호
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• pp.707-718
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• 2008

Traffic classification의 방법은 동적으로 변하는 application의 변화에 대처하기 위하여 페이로드나 port를 기반으로 하는 것에서 ML 알고리즘을 기반으로 하는 것으로 변하여 가고 있다. 그러나 현재의 ML 알고리즘을 이용한 traffic classification 연구는 offline 환경에 맞추어 진행되고 있다. 특히, 현재의 기존 연구들은 testing 방법으로 cross validation을 이용하여 traffic classification을 수행하고 있으며, traffic flow를 기반으로 classification 결과를 제시하고 있다. 본 논문에서는 testing방법으로 cross validation과 split validation을 이용했을 때, traffic classification의 정확도 결과를 비교한다. 또한 바이트를 기반으로 한 classification의 결과와 flow를 기반으로 한 classification의 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 J48, REPTree, RBFNetwork, Multilayer perceptron, BayesNet, NaiveBayes와 같은 ML 알고리즘과 다양한 feature set을 이용하여 트래픽을 분류한다. 그리고 split validation을 이용한 traffic classification에 적합한 최적의 ML 알고리즘과 feature set을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권3호
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• pp.329-336
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• 2012

This paper give further assessment on the original DoP-CPD classification scheme. This paper provides some additional comparative study on the DoP-CPD with H/A/alpha classifier in terms of multi look effects and classification performances. The statistics and multi looking effects of the DoP and CPD were analyzed with measured polarimetric SAR data. DoP-CPD is less sensitive to the number of averaging pixels than the entropy-alpha technique. A DoP-CPD diagram with appropriate boundaries between six different classes was then developed based on the data analysis. A polarimetric SAR image DoP-CPD classification technique is verified with C-band polarimetric RADARSAT-2 images.

• ETRI Journal
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• 제32권1호
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• pp.22-32
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• 2010

The pervasive game environments have activated explosive growth of the Internet over recent decades. Thus, understanding Internet traffic characteristics and precise classification have become important issues in network management, resource provisioning, and game application development. Naturally, much attention has been given to analyzing and modeling game traffic. Little research, however, has been undertaken on the classification of game traffic. In this paper, we perform an interpretive traffic analysis of popular game applications at the transport layer and propose a new classification method based on a simple decision tree, called an alternative decision tree (ADT), which utilizes the statistical traffic characteristics of game applications. Experimental results show that ADT precisely classifies game traffic from other application traffic types with limited traffic features and a small number of packets, while maintaining low complexity by utilizing a simple decision tree.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제17권2호
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• pp.91-97
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• 2021

User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.