• 한국도서관정보학회지
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• 제42권1호
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• pp.29-49
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• 2011

사서교사가 독서교육을 성공적으로 수행하기 위해서는 독서에 관한 학생들의 특성을 파악하고 있어야 한다. 그러나 현재 학생들의 독서 관련 특성을 파악하기 위한 도구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 구조방정식 모형을 이용하여 독서 플로우 유형을 분류하고 독서 플로우 유형을 측정할 수 있는 검사도구를 제안하였다. 독서 플로우의 유형을 분류하기 위해서 4개의 연구모형(워너, 던과 던, MBTI, flow 구성모형)을 설정하고 각 모형을 AMOS 구조방정식 모형에 대입하여 적합성을 검증하였다. 그 결과 4개의 연구모형 중 flow 구성 모형이 가장 적합한 모형임을 확인하였다. flow 구성 모형을 바탕으로 독서 플로우 유형을 분류하고 독서 플로우 유형 검사를 위한 도구를 제안하였다. 제안한 독서 플로우 유형은 4 차원 16 가지의 세부 유형으로 구성되고 있고 검사도구는 4개 영역, 28개 문항으로 설정하였다. 본 연구에서 사용한 데이터는 본 연구자의 선행연구를 위해 수집한 1,836개의 데이터를 재사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.73-79
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• 2001

IP 스위칭은 IP 라우터의 성능을 개선시키기 위해 제안된 라우팅 기술이다. IP 스위칭에서 흐름 분류는 중요한 이슈 중에 하나이다. 보다 좋은 성능을 발휘하기 위해서 흐름 분류 방법은 다양하게 변화하는 IP 트래픽에 대하여 일치하도록 조절되어야 하며 IP 스위치는 가능한 많은 스위치의 하드웨어 자원을 사용해야 한다. 본 논문에서는 IP 스위칭에 대한 동적 흐름 분류 방법을 제안한다. 스위치에서 현재 사용되어지고 있는 하드웨어 스위칭 자원들에 따라서 제어 파라미터 값을 동적으로 조절함으로써 다양한 IP 트래픽에 대하여 기존의 방법보다 하드웨어 자원을 효율적으로 이용함으로써 U 스위치의 성능을 개선시킬 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.517-521
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• 2008

Hand motion classification problem is considered as basis for sign or gesture recognition. We promote optical flow as main feature extracted from images sequences to simultaneously segment the motion's area by its magnitude and characterize the motion' s directions by its orientation. We manage the flow orientation histogram as motion descriptor. A motion is encoded by concatenating the flow orientation histogram from several frames. We utilize simple histogram matching to classify the motion sequences. Attempted experiments show the feasibility of our method for hand motion localization and classification.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.169-172
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• 2000

IP Switching is a new routing technology proposed to improve the performance of IP routers. Flow classification is one of the key issues in IP Switching. To achieve better performance, flow classification should be matched to the varying IP traffic and an IP switch should make use of its hardware switching resources as fully as possible. This paper proposes an adaptive flow classification algorithm for IP Switching. By dynamically adjusting the values of its control parameters in response to the present usage of the hardware switching resources, this adaptive algorithm can efficiently match the varying IP traffic and thus improve the performance of an IP switch.

• 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.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회B
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• pp.2423-2428
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• 2008

A turbo classifier having a rotating rotor of two stage classification region has been developed to have a cut size of 1 micro meter. Particle number concentrations were counted using Aerosol Particle Sizer (APS, TSI co., USA) at inlet and outlet of the classifier. Partial classification efficiency was obtained at various rotation speeds, total flow rates, and feed rates of powders, and classification characteristic depending on design parameters was discussed. Classification performance was enhanced as rotation speed of rotor increased and total flow rate decreased.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권3호
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• pp.307-322
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• 2010

Traffic classification is an essential task for network management. Many researchers have paid attention to initial sub-flow features based classifiers for traffic classification. However, the existing classifiers cannot classify traffic effectively in mobile IP networks. The classifiers depend on initial sub-flows, but they cannot always capture the sub-flows at a point of attachment for a variety of elements because of seamless mobility. Thus the ideal classifier should be capable of traffic classification based on not only initial sub-flows but also various types of sub-flows. In this paper, we propose a classifiable sub-flow selection method to realize the ideal classifier. The experimental results are so far promising for this research direction, even though they are derived from a reduced set of general applications and under relatively simplifying assumptions. Altogether, the significant contribution is indicating the feasibility of the ideal classifier by selecting not only initial sub-flows but also transition sub-flows.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.149-150
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• 2019

기존의 Flow 규칙 구분을 위해 연구되었던 기법들은 적응적 또는 사전 처리의 접근법이 제안되었으나 각각의 장단점을 기반으로 효율적인 접근법이 연구되어야한다. 본 연구에서는 Flow 규칙을 삽입하기 전에, 스위치의 계산 작업을 완화하기 위하여 전이 학습 기법인 TrAdaBoost를 이용함으로써 Flow 규칙들을 구분하는 접근법을 제안한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.767-772
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• 2005

The Internet is a packet switched network which offers best-effort service, but current IP network provide enhanced services such Quality of Services, Virtual Private Network (VPN) services, Distribute Firewall and IP Security Gateways. All such services need packet classification for determining the flow. The problem is performing scalable packet classification at wire speeds even as rule databases increase in size. Therefore, this research offer packet classification algorithm that increase classifier performance when working with enlarge rules database by rearrange rule structure into Bitmap Intersection Lookup (BIL) tables. It will use packet's header field for looking up BIL tables and take the result with intersection operation by logical AND. This approach will use simple algorithm and rule structure, it make classifier have high search speed and fast updates.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1157-1159
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• 1987

A syntactic and semantic approach is used to make type classification based on feature points(whorl, delta, core) and the shape of flow line around feature points. The image is divided into 30 by 30 subregions which are represented in the average direction and 4-tuple direction component. Next the relaxation process with singularity detection and convergency checking is performed. A set of semantic languages is used to describe the major flow line around the extracted feature points. LR(1) parser and feature transfer function are used to recognize the coded flow patterns. The 72 fingerprint impressions is used to test the proposed approach and the rate of the classification is about 93 percentages.