• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권2호
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• pp.47-56
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• 2014

인터넷을 기반으로 하는 다양한 서비스 및 응용의 등장과 무선 디바이스의 보급은 인터넷 트래픽을 급격하게 증가시켰다. 인터넷 트래픽의 급격한 증가로 한정적인 네트워크 자원을 효율적으로 사용하기 위해 인터넷 트래픽 분석의 중요성이 증가하고 있다. 하지만 트래픽 분석 방법론에 비해 분석 결과를 체계적으로 관리하는 분류 체계에 대한 연구는 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 다각적이고 계층적인 트래픽 분석을 위한 분류 체계를 제안한다. 제안하는 분류 체계는 서비스, 응용, 프로토콜, 기준의 4가지 분류 기준을 사용하여 다각적으로 분석이 가능하며, 분류 기준 별로 계층화된 속성을 가지고 있어 결과의 통합화 및 세분화가 가능하다. 논문에서는 제안한 분류 기준을 실제 학내 망에 적용하여 분석함으로 분류 체계의 장점과 활용성을 보인다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.53-59
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계 방안에 대해 제안한다. 기존의 전체 이미지를 한 번에 분류하는 무 계층 이미지 분류에서는 상대적으로 유사한 모양을 가진 사물은 효율적으로 인식하지 못하는 모습을 보여줬다. 따라서 본 논문에서는 사물 이미지에 대해 계층적으로 분류를 시도하는 단계적 계층 구조에서의 이미지 분류 기법을 소개한다. 또한, 실제 시스템에 딥 러닝 이미지 분류가 적용되었을 때 발생할 수 있는 확장성에 대해서 고려하기 위해 확장성이 고려된 효율적인 클래스 구성 방식과 알고리즘도 소개한다. 이와 같은 방식은 상대적으로 유사한 형태를 보인 사물 이미지에 대해 더 높은 신뢰도로 이미지를 분류하는 것을 가능하게 한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제3권3호
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• pp.165-180
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• 2009

The HKIB, or Hankookilbo, test collections are two archives of Korean newswire stories manually categorized with semi-hierarchical or hierarchical category taxonomies. The base newswire stories were made available by the Hankook Ilbo (The Korea Daily) for research purposes. At first, Chungnam National University and KISTI collaborated to manually tag 40,075 news stories with categories by semi-hierarchical and balanced three-level classification scheme, where each news story has only one level-3 category (single-labeling). We refer to this original data set as HKIB-40075 test collection. And then Yonsei University and KISTI collaborated to select 20,000 newswire stories from the HKIB-40075 test collection, to rearrange the classification scheme to be fully hierarchical but unbalanced, and to assign one or more categories to each news story (multi-labeling). We refer to this modified data set as HKIB-20000 test collection. We benchmark a k-NN categorization algorithm both on HKIB-20000 and on HKIB-40075, illustrating properties of the collections, providing baseline results for future studies, and suggesting new directions for further research on Korean text categorization problem.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.15-16
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• 2007

In order to provide value-added services, next generation routers should perform packet classification for each incoming packet at wire-speed. In this paper, we proposed hierarchical priority trio (Hptrie) for packet classification. The proposed scheme improves the search performance and the memory requirement by replacing empty internal nodes in ordinary hierarchical trio with priority nodes which are the nodes including the highest priority rule among sub-trie nodes.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.22-26
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• 2005

In this paper, we classified the objectionable texts into four rates according to their harmfulness and proposed the hierarchical text rating system for objectionable documents. Since the documents in the same category have similarities in used words, expressions and structure of the document, the text rating system, which uses a single classification model, has low accuracy. To solve this problem, we separate objectionable documents into several subsets by using their properties, and then classify the subsets hierarchically. The proposed system consists of three layers. In each layer, we select features using the chi-square statistics, and then the weight of the features, which is calculated by using the TF-IDF weighting scheme, is used as an input of the non-linear SVM classifier. By means of a hierarchical scheme using the different features and the different number of features in each layer, we can characterize the objectionability of documents more effectively and expect to improve the performance of the rating system. We compared the performance of the proposed system and performance of several text rating systems and experimental results show that the proposed system can archive an excellent classification performance.

• 방송공학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.181-197
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• 2003

대역 분할 부호화(Sub-Band Coding: SBC)방식은 계층적 피라미드(hierarchical pyramid) 구조를 갖고 있어 움직임 예측 시 상위 계층에서는 전체적인 이동특성을 추정하고 하위 계층에서는 국부적인 세부 이동 특성을 추정할 수가 있어 실제 동영상 움직임 보상 성능이 매우 우수하다. 이와 같은 계층적 이동보상피라미드를 이용한 기존의 저대역(low-band) 이동보상 피라미드 방식에는 다음 두 가지 문제점들로 인해 매우 심각한 화질 저하가 발생한다. 첫째는 저대역 이동보상 피라미드의 각 계층에서 양자화기가 포함된 부호화기를 사용할 경우 하위 계층의 재생 영상일수록 상위 계층에서 누적된 양자화 오차(quantization error)들을 그대로 포함하기 때문에 연속된 영상에서의 정확한 이동 보상이 어렵게 된다. 둘째는 피라미드의 계층적 구조 모순으로 상위 계층예서 잘못된 움직임 추정(motion estimation)은 하위 계층으로 진행될수록 막대한 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 우선 대역분할 부호화 방식을 이용한 대역별 계층적 이동보상에 대한 수학적 분석을 하였으며, 이를 바탕으로 제안되었던 통과 대역(pass-band) 이동보상 피라미드 방식이 누적된 양자화 오차 요인이 제거됨으로서 기존의 저대역 이동보상 피라미드에 비해 성능이 우수하다는 것을 이론적으로 분석하여 이를 증명하였다. 또한 계층적 이동보상 피라미드에서 매우 중요한 최고 계층의 초기 이동벡터 추정을 위하여 에지 패턴 분류를 이용한 이동벡터 추정 방식을 새로이 제안하였으며, 실험 결과 성능의 우수함이 입증되었다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2006년도 연례 학술대회
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• pp.35-36
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• 2006

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권5호
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• pp.491-500
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• 2007

온라인상에서 거래되는 상품들을 분류하고 관리하기 위해서는 많은 시간과 비용을 들여 상품분류체계를 유지하여야 한다. 일반적으로 상품을 다루는 모든 분야에서 분류체계는 분류전문가에 의하여 수동으로 관리되고 있으며 이는 경제적인 측면, 시간적인 측면에서 많은 낭비를 초래하게 된다. 현대사회에서는 산업의 급속한 발전으로 상품의 다양화 융합화 등이 활발하게 이루어져 상품을 효율적으로 관리하기 위한 분류체계의 필요성은 더더욱 증가하고 있다. 따라서 상품분류체계를 자동화 하고자 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으며 이런 연구의 일환으로 본 논문에서는 분류체계를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 각각의 상품은 속성의 집합이다 라는 관점에서 출발하여 각 상품, 즉 속성집합 간 존재하는 포함관계를 활용하여 계층 트리구조의 분류체계를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제시하고 구현하였으며, 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 실효성을 입증하였다.

• KIEAE Journal
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• 제17권5호
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• pp.51-59
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• 2017

Purpose: This study aims to set up the classification system for providing infill information and draw detailed infill information required by suppliers, thereby promoting the revitalization of long-life housing and utilizing such information as preliminary data for establishing web system, on which infill information required by users in the long-life housing design process are available. Method: For the method of study, the infill information classification system and detailed information were drawn through the analysis of existing building material information systems; and the survey targeting working-level personnel was carried out in order to verify the drawn information system. The results of this study can be summarized as follows. First, the hierarchical classification system (scheme) was selected by quoting the classification system by material type as infill type, after analyzing existing DB information systems and drawing the hierarchical classification system for infill. Second, the comparative analysis between infill was available to users for the detailed infill information of long-life housing, and the essential information and general information were selected for differentiating information. Results: First, the hierarchical classification system (scheme) was selected by quoting the classification system by material type as infill type, after analyzing existing DB information systems and drawing the hierarchical classification system for infill. Second, the comparative analysis between infill was available to users for the detailed infill information of long-life housing, and the essential information and general information were selected for differentiating information. Third, only approximately 30% of the survey respondents recognized the infill of long-life housing, but they did not recognize its difference from existing building materials. Fourth, through the analysis of paths to obtain infill information of long-life housing, it was confirmed that infill information was obtained mostly through books and research papers regarding long-life housing, followed by the existing information systems. The significance of the study lies in that it is differentiated from the previous information system as the information system specialized in the infill of long-life housing was established, and can be used as a measure to revitalize long-life housing market.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.493-503
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• 2014

이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.