• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.792-798
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• 2007

본 논문에서는 학습기법을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하면서 규칙의 수를 줄일 수 있는 통계적 정보기반 계층적 퍼지-러프 분류방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 계층적 퍼지-러프 분류 시스템에서 각 계층의 입력부 퍼지집합의 분할 구간을 추출하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 통계적 정보로부터 추출된 분할 구간들과 연관된 퍼지 if-then 규칙의 수를 최소화하기 위해서 사용되었다. 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해 Fisher의 IRIS 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법의 분류 정확도와 규칙들의 수를 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존 방법들의 분류 성능과 유사함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권1호
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• pp.97-104
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• 2001

본 논문에서는 무선망에서 채널할당을 받은 호가 무선 패킷 데이터를 서비스하는 경우의 성능분석 수행을 위한 계층 모델을 제안한다. 제안된 계층 모델로는 상위계층으로 무선자원 관리를 위한 채널할당 모델을, 하위계층으로 에러발생을 고려한 패킷 재전송 프로토콜 모델을 고려하였으며 이들 모델은 모델링 도구인 SRN을 이용하여 각각 개발한다. 추계적 페트리 네트의 확장형인 SRN은 시스템 성능분석을 위한 간결한 모델링 기능을 제공해 주며 모델에 적절한 보상률(reward) 기능을 부여함으로써 원하는 성능지표를 구할 수 있다. 이들 두 계층간의 상호 연관된 매개변수의 값인 서비스 시간과 패킷 발생률은 고정점 반복순환(fixed-point iteration) 기법을 사용하여 구한다. 즉 상위계층의 호 서비스 시간은 한 호당 K개의 패킷전송을 완료할때 까지 소요되는 시간인 하위계층 모델의 지연시간으로 구할 수 있고, 하위계층 모델의 패킷 발사율은 상위계층의 새로운 호와 핸드오프 호의 발생률로부터 구할 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권8호
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• pp.68-76
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• 1998

본 논문에서는 이진 분열(binary split)에 의한 새로운 계층구조(hierarchical structure)의 형태학적 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 이는 각 계층에서 화질이 가장 낮은 하나의 영역에서 생성된 여러 마커중에서 단지 밝기 차가 가장 큰 두 개의 마커를 이용하여 두 영역으로 분할한다. 따라서 제안한 알고리즘은 기존의 방법보다 제한된 개수의 영역으로 화질의 개선을 가져오고 부호화 비용이 많이 소요되고, 인간시각에 민감하지 않는 경계선 정보를 감소시킨다. 또한 분할되는 영역의 개수를 조절할 수 있어 대역폭이 매우 제한된 PSTN(public switched telephone network), LAN, 그리고 이동통신망과 같은 환경에서 사용하기에 적합하다. 그리고 분할 결과에서 작은 영역을 없애기 위한 후처리 과정이 필요 없고, 각 계층의 단순화 단계에서 작은 크기의 형태소만을 사용하므로 기존의 방법보다 연산량이 적고 구조적으로 매우 간단하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.205-211
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• 2019

스테그아날리시스(steganalysis)는 스테가노그래피(steganography)에 의해 숨겨진 데이터를 감지하고 복구하기 위한 기법이다. 스테그아날리시스 방법은 데이터 삽입 시 발생하는 시각적, 통계적 변화를 분석하여 숨겨진 데이터를 찾는다. 숨겨진 데이터를 복원하기 위해서는 어떤 스테가노그래피 방법에 의해 데이터가 숨겨졌는지를 알아야 한다. 그러므로 본 논문은 다층 분류를 통해 입력 영상에 적용된 스테가노그래피 방법을 식별하는 계층적 CNN 구조를 제안한다. 이를 위해 4개의 기본 CNN을 각각 입력 영상에 스테가노그래피 방법이 적용되었는지 여부나 서로 다른 두 스테가노그래피 방법 중에 어떤 방법이 적용되었는지를 이진 판별하도록 학습시켰으며, 학습된 CNN을 계층적으로 연결하였다. 실험 결과를 통해 제안된 계층적 CNN 구조는 4개의 서로 다른 스테가노그래피 방법인 LSB(Least Significant Bit Substitution), PVD(Pixel Value Difference), WOW(Wavelet Obtained Weights), UNIWARD(Universal Wavelet Relative Distortion)을 79%의 정확도로 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.415-423
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• 2018

최근, 컴퓨터 분야의 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 등 컴퓨터 관련 학습이 각광을 받고 있다. 이들은 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 가장 하위 레벨로부터 학습을 시작하여, 최상위 레벨까지 그 결과를 전달하여 최종 결과를 산출하는 방식이다. 하위레벨로부터의 체계적인 학습을 통한 효과적인 성장 및 교육 방안에 대한 연구는 다양한 분야에서 이루어지고 있으나, 체계적인 규칙과 방법에 기반한 모델은 찾아보기가 힘들다. 이에, 본 논문에서는 성장 및 융합 모델인, TNT 모델(Transitive Nested Triangle Model)을 처음으로 제안한다. 제안하는 모델은 기하학적인 형태를 통해 형성된 각 기능들이 유기적 계층 관계를 형성하여, 상위로 성장 및 융합하면서, 그 결과가 반복 사용되는 순환적 재귀 모델이다. 즉, '수평적 형제 병합에 이은 상위로의 융합(Horizontal Sibling Merges and Upward Convergence)'의 분석적 방법이다. 이러한 모델은 공학, 디지털공학, 인문학, 예술학 등에 모두 적용될 수 있는 기본기적 이론으로, 본 연구에서는 제안하는 TNT 모델을 설명하는 것에 그 초점을 둔다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권6호
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• pp.711-720
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• 2001

인터넷을 구성하는 논리적인 도메인들의 규모가 확대됨에 따라 개체들간 보안 정책 협상이 복잡해지고 다양한 특성을 갖는 각 도메인들의 구성요소와 환경 등의 요인으로 각 시스템에 대한 보안 정책 설정 및 제어가 어려운 문제로 등장하고 있다. 이 논문에서는 이러한 현실적인 문제점을 해결하기 위해 대상 네트워크를 계층적 구조 구성한 후 그결과를 바탕으로 안전한 통신을 위한 보안 정책을 적용하기 위한 데이터베이스 스키마를 설계한다. 계층적 구조에서 서로 다른 도메인간에 보안정책은 보안정책 데이터 구조를 이용하여 효율적으로 데이터를 관리하고 보안정책 메커니즘을 이용하여 안전한 통신을 가능하게 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1817-1836
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• 2020

Network convergence is considered as one of the key solutions to the problem of achieving future high-capacity and reliable communications. This approach overcomes the limitations of separate wireless technologies. Efficient interface selection is one of the most important issues in convergence networks. This paper solves the problem faced by users of selecting the most appropriate interface in the heterogeneous radio-access network (RAN) environment. Our proposed scheme combines a hierarchical evaluation of networks and game theory to solve the network-selection problem. Instead, of considering a fixed weight system while ranking the networks, the proposed scheme considers the service requirements, as well as static and dynamic network attributes. The best network is selected for a particular service request. To establish a hierarchy among the network-evaluation criteria for service requests, an analytical hierarchy process (AHP) is used. To determine the optimum network selection, the network hierarchy is combined with game theory. AHP attains the network hierarchy. The weights of different access networks for a service are calculated. It is performed by combining AHP scores considering user's experienced static network attributes and dynamic radio parameters. This paper provides a strategic game. In this game, the network scores of service requests for various RANs and the user's willingness to pay for these services are used to model a network-versus-user game. The Nash equilibria signify those access networks that are chosen by individual user and result maximum payoff. The examples for the interface selection illustrate the effectiveness of the proposed scheme.

• 산학경영연구
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• 제20권1호
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• pp.19-32
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• 2007

경영환경이 빠르게 변화하고 더욱 경쟁적으로 바뀜에 따라, 경영자들은 새로운 인터넷환경에 맞는 새로운 조직구조의 필요성을 절감하게 되었다. 본 논문은 산업경제의 관료조직에서 탈피하여 네트워크 경제시대의 네트워크 조직을 설계하는 데 적용될 수 있는 분석틀을 제시하였다. 본 분석틀은 네트워크 조직 설계 시 고려되어야 할 세 가지 특성을 포함한다. 첫째, 관료조직에서의 순종적인 종업원들은 네트워크 조직에서는 보다 능동적이고 창의적인 지식 근로자가 되어야 한다. 둘째, 관료 조직에서의 통제적인 경영자는 네트워크 조직에서는 비전을 제시하는 권한위임형 경영자로 변모해야 한다. 셋째, 관료 조직에서의 표준화와 통제에 무게중심을 두었던 경직된 조직은 네트워크 조직에서는 유연하고 계속적으로 진화하는 학습 조직으로 변모해야 한다. 이와같은 세 가지 특성을 갖춘 네트워크 조직을 성공적으로 완성하기 위해서는 직원과 과업과 기술을 연결시키고 통합시켜 줄 수 있는 통합형 정보시스템의 구축이 필수적이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.714-727
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• 2015

The hierarchical structure in networks is widely applied in many practical scenarios especially in some emergency cases. In this paper, we focus on a tree network with and without packet loss where one source sends data to n destinations, through m relay nodes employing random linear network coding (RLNC) over a Galois field in parallel transmission systems. We derive closed-form probability expressions of successful decoding at a destination node and at all destination nodes in this multicast scenario. For the convenience of computing, we also propose an upper bound for the failure probability. We then investigate the impact of the major parameters, i.e., the size of finite fields, the number of internal nodes, the number of sink nodes and the channel failure probability, on the decoding performance with simulation results. In addition, numerical results show that, under a fixed exact decoding probability, the required field size can be minimized. When failure decoding probabilities are given, the operation is simple and its complexity is low in a small finite field.