• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.68-73
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• 2001

MPLS(Multi protocol Label Switching)는 Network Traffic 흐름의 속도를 높이고 관리하기 쉽게 하기 위한 표준 기술이다. MPLS는 정해진 Pack 열에 특정 경로를 설정하는 것에 관여하고, 각 Pack 내에는 라벨이 있어 Router 입장에서는 그 Pack을 전달할 노드의 주소를 확인하여 소요시간을 절약한다. MPLS는 IP, ATM및 프레임 릴레이 Network protocol 등과 같이 작동한다. MPLS는 Network OSI 참조모델과 함께 3Layer가 아닌 Switching을 하는 2Layer에서 대부분의 Pack이 전달되게 한다. MPLS는 Traffic을 빠르게 움직이게 하며, QoS를 위한 Network관리를 쉽게 한다. 이런 이유에 MPLS 기술은 더 많고 특정한 Traffic을 전송하기 시작한 Network로 채택될 유망한 기술로 기대되고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.29-30
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• 2022

Curriculum learning은 딥러닝의 성능을 향상시키기 위해 사람의 학습 과정과 유사하게 일종의 'curriculum'을 도입해 모델을 학습시키는 방법이다. 대부분의 연구는 학습 데이터 중 개별 샘플의 난이도를 기반으로 점진적으로 모델을 학습시키는 방안에 중점을 두고 있다. 그러나, coarse-to-fine 메카니즘은 데이터의 난이도보다 학습에 사용되는 class의 유사도가 더욱 중요하다고 주장하며, 여러 난이도의 auxiliary task를 차례로 학습하는 방법을 제안했다. 그러나, 이 방법은 혼동행렬 기반으로 class의 유사성을 판단해 auxiliary task를 생성함으로 다중 레이블 분류에는 적용하기 어렵다는 한계점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 multi-label 환경에서 multi-class와 binary task를 생성하는 방법을 제안해 coarse-to-fine 메카니즘 적용을 위한 방안을 제시하고, 그 결과를 분석한다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제27권2호
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• pp.135-145
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• 2023

Recently, as deep learning technology has developed, various deep learning technologies have been introduced in handwritten recognition, greatly contributing to performance improvement. The recognition accuracy of handwritten Hangeul recognition has also improved significantly, but prior research has focused on recognizing 520 Hangul characters or 2,350 Hangul characters using SERI95 data or PE92 data. In the past, most of the expressions were possible with 2,350 Hangul characters, but as globalization progresses and information and communication technology develops, there are many cases where various foreign words need to be expressed in Hangul. In this paper, we propose a model that recognizes and combines the consonants, medial vowels, and final consonants of a Korean syllable using a multi-label classification model, and achieves a high recognition accuracy of 98.38% as a result of learning with the public data of Korean handwritten characters, PE92. In addition, this model learned only 2,350 Hangul characters, but can recognize the characters which is not included in the 2,350 Hangul characters

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.622-626
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• 2023

중첩 개체명 인식(Nested Named Entity Recognition)은 하나의 개체명 표현 안에 다른 개체명 표현이 들어 있는 중첩 구조의 개체명을 인식하는 작업으로, 중첩 개체명 인식을 위한 학습데이터 구축 작업은 일반 개체명 인식 학습데이터 구축보다 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Few-shot Learning 환경에 강건한 중첩 개체명 인식 모델을 제안한다. 이를 위해, 기존의 Biaffine 중첩 개체명 인식 모델의 출력 레이어를 라벨 의미 정보를 활용하도록 변경하여 학습데이터가 적은 환경에서 중첩 개체명 인식의 성능을 향상시키도록 하였다. 실험 결과 GENIA 중첩 개체명 인식 데이터의 5-shot, 10-shot, 20-shot 환경에서 기존의 Biaffine 모델보다 평균 10%p이상의 높은 F1-measure 성능을 보였다.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.59-70
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• 2024

We introduce a high-performance named entity recognition (NER) model for written and spoken language. To overcome challenges related to labeled data scarcity and domain shifts, we use transfer learning to leverage our previously developed KorBERT as the base model. We also adopt a meta-pseudo-label method using a teacher/student framework with labeled and unlabeled data. Our model presents two modifications. First, the student model is updated with an average loss from both human- and pseudo-labeled data. Second, the influence of noisy pseudo-labeled data is mitigated by considering feedback scores and updating the teacher model only when below a threshold (0.0005). We achieve the target NER performance in the spoken language domain and improve that in the written language domain by proposing a straightforward rollback method that reverts to the best model based on scarce human-labeled data. Further improvement is achieved by adjusting the label vector weights in the named entity dictionary.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권1호
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• pp.65-86
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• 2012

우리나라에 유통업체상표(Private Label)가 도입된 지 10년이 넘었음에도 불구하고 유통업체 상표에 대한 대부분의 연구는 소비자 관점에서 진행되어져 왔다. 본 연구는 유통업체상표를 소비자 관점이 아닌 제조업체의 관점에서 바라본 연구로, 제조업체의 유통업체상표 생산에 영향을 미치는 내외부적 요인들에 대해서 자원기반이론과 S-C-P Paradigm의 통합적인 연구모형인 전략적 시장관리 관점을 제시하였다. 연구결과를 보면, 제조업체의 마케팅 역량이 높을수록 전체 매출에서 유통업체상표가 차지하는 매출이 적은 것으로 나타났으며, 마케팅 역량에는 제조업체 브랜드명성, 마케팅 투자, 제품포트폴리오 등이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 제조업체의 마케팅 역량과 유통업체 상표 생산 간의 관계에는 제조업체의 경쟁강도가 조절효과를 미치는 것으로 나타났는데, 이는 일반적으로 마케팅 역량이 높은(낮은) 기업일수록 전체 매출에서 유통업체상표가 차지하는 비율이 낮지만(높지만), 이러한 기업들 중 경쟁강도를 낮게 지각하는 제조업체의 전체매출 중 유통업체상표가 차지하는 매출은 경쟁강도를 높게 지각하는 제조업체들에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 본 연구는 유통업체상표 생산에 대한 이론 및 실무적인 시사점을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권2호
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• pp.251-261
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• 2001

인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에는 많은 부하가 걸리고 있으며 스위칭 기술은 라우팅 보다 빠르게 데이터를 전송하면서 라우터 병목 현상을 줄일수 있다. 따라서 IP 라우팅에 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트워크가 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술 중 데이터 기반 레이블 스위칭에서는 흐름 분류와 캐쉬 테이블 관리가 중요하다. 흐름 분류는 패킷을 스위칭으로 전송할 것인지 그렇지 않으면 기존 라우팅으로 전송할 것인지를 결정하는 부분인데 이러한 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하는 곳이 캐쉬 테이블이다. 이런 캐쉬 테이블이 크면 클수록 많은 패킷을 스위칭 할 수 있고 스위칭 설정 비용을 줄일 수 있기 때문에 캐쉬 테이블은 클수록 좋으나 라우터 자원에 의해 제약을 받으므로 적절한 캐쉬 테이블 관리가 필요하다. 따라서 효율적인 캐쉬 테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 요구되어 진다. 본 논문에서는 레이블 스위칭을 위한 여러 캐쉬 대체 기법들을 소개하고 제안한다. 첫째로 스위칭 용량에 한계가 없을 경우 FIFO, LFC, LRU,기법을 평가하고 우선순위 LRU 가중치 우선순위 LRU 기법을 제안한다. 둘째로 스위칭 용량에 한계가 있을 경우 LFC-LFC, LFC-LRU, LRU-LFC, LRU-LRU 기법이 한계가있을 경우 LRU-가중치 LRU 기법이 가장 나은 성능을 보였다

• 대한임상독성학회지
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• 제3권2호
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• pp.71-78
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• 2005

Purpose: The morbidity of pesticides are largely related with accidental ingestion in human. The four principal ideals of clarity, completeness, conformity and consistency of label are important to make a correct usage and prevent unnecessary health risk. The aim of this study is to evaluate the appropriateness of pesticides labelling practice in Korea. Methods: The photographic label images of pesticide products were gathered through visiting thirteen manufacturers that produce pesticide products in Korea. We scored labelling practice by guidelines of Food and Agriculture Organization of the United Nations in 1995. Results: From August 2005 to November 2005, we gathered 1,296 label images of pesticide and $58.3{\%}$ (755/1,296) of images were scored by check lists for reviewing label content. The average score of four check list categories was $71.9{\pm}2.2$. Each categorical score were $91.7{\pm}0.9$ for the information appearing on the label, $31.3{\pm}0.0$ for safety precaution, $77.7{\pm}2.0$ for instructions for use, $87.0{\pm}8.7$ for general configurations. In safety precaution, the sentence of keeping locked up the product and two mandatory safety pictograms were missed in all label images. In general configurations category, there was score difference in product package types between bottle and bag container ($85.1{\pm}9.0$ vs. $90.3{\pm}7.2$, p < 0.01). Conclusion: Although there was no comparable previous data, the score of safety precaution was lowest than other categories because the two mandatory safety pictograms and locked up warning sentence were missed. In general configurations, the colour contrast was more inappropriate in the labels on bottle than bag container.

• 한국응용곤충학회지
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• 제51권4호
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• pp.405-410
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• 2012

본 연구는 토마토의 주요해충인 토마토녹응애(Aculops lycopersici Massee)의 조기 예찰을 위한 새로운 예찰법 개발에 관한 것이다. 토마토녹응애는 4월경 최초 발생하여 토마토의 아래 줄기부터 감염시키며 엽병을 타고 잎으로 이동한다. 발생이 심할 경우 줄기는 다소 광택이 나면서 녹이 낀 색을 보이며, 잎은 은빛을 띠다가 점차 녹슨 형태를 띠고 잎 끝이 말린다. 성숙된 과실보다 푸른색을 띠는 시기에 피해를 주며 과실에 피해가 보일 경우는 밀도가 상당히 높아야 하기 때문에 과실 피해를 보기란 쉽지 않다. 녹색의 라벨스티커에서 최초로 토마토녹응애를 찾아내는데 걸리는 시간은 약 7.0초로 가장 짧았으며 청색, 주황색, 백색의 경우 각각 17.1, 19.8, 12.3초의 시간이 걸렸다. 투과현미경에 측광을 주었을 때 가장 관찰이 용이하였다. 토마토녹응애는 4월 하순부터 발생하여 5월 중순 이후 급격히 밀도가 증가하였으며, 6월 중하순경 최대 발생 양상을 보이고 기온이 높아지면서 6월 하순 이후 밀도가 급격히 감소하였다. 토마토녹응애 접종 후 개체군 증가를 보았을 때, 접종 20일 후 하단부 줄기에서 최초로 관찰되었고 60일 후에는 상단부 줄기에서도 관찰되었다. 접종 후 최대의 발생량을 보이는 시기는 줄기의 경우 40일부터 60일까지였으며 잎의 경우는 약 80일 후였다. 라벨스티커는 토마토재배지에서 토마토녹응애의 발생을 예찰하기에 충분하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.37-40
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• 2000

Multi Protocol Label Switching (MPLS) is a high performance method for forwarding packets (frames) through a network. It enables routers at the edge of a network to apply simple labels to packets (frames). we use MPLS in the core network for internet. MPLS provide high speed switching and traffic engineering in MPLS domain but at the Label Edge Router(LER) there is frequently cell discarding via congestion and buffer management method. It is one of the most important reasons retransmission and congestion. In this paper we propose advanced LER scheme that provide less cell loss rate also efficient network infrastructure.