• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1285-1296
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• 2011

패킷분류는 라우터의 가장 기본적이면서도 중요한 기능 중의 하나이며, 실시간 전송을 요구하는 새로운 인터넷 응용 프로그램의 등장과 더불어 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 패킷분류는 입력 패킷에 대하여 선속도로 이루어져야 하며, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행해야 하기 때문에 라우터 설계의 어려운 문제 중에 하나이다. 고속의 패킷분류를 제공하기 위한 다양한 패킷분류 알고리즘이 제안되어 왔으며, 그 중 계층적 접근 방식을 사용한 알고리즘은 하나의 필드에 대하여 검색이 수행될 때마다 많은 검색 영역이 제거되기 때문에 효율적이다. 그러나 계층적 구조는 역추적이라는 문제를 내재하고 있으며, 이를 해결하기 위해 사용되는 셋-프루닝 트라이나그리드-오브-트라이는 지나치게 많은 노드 복사를 야기하거나, 선-계산이라는 복잡한 과정을 요구한다. 본 논문에서는 셋-프루닝 하위 트라이의 간단한 합병을 통하여 복사되는 노드의 개수를 줄일 수 있는 스마트 셋-프루닝 구조를 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조는 셋-프루닝 트라이와 비교하여 복사되는 노드 수 및 룰 수가 2-8% 줄어듦을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.182-185
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• 2003

This paper presents a new design algorithm for the combination with the fuzzy classifier and the Bayesian classifier. Only few attempts have so far been made at providing an effective design algorithm combining the advantages and removing the disadvantages of two classifiers. Specifically, the suggested algorithms are composed of three steps: the combining, the fuzzy-set-based pruning, and the fuzzy set tuning. In the combining, the multi-inputs and multi-outputs (MIMO) fuzzy model is used to combine two classifiers. In the fuzzy-set-based pruning, to effectively decrease the complexity of the fuzzy-Bayesian classifier and the risk of the overfitting, the analysis method of the fuzzy set and the recursive pruning method are proposesd. In the fuzzy set tuning for the misclassified feature vectors, the premise parameters are adjusted by using the gradient decent algorithm. Finally, to show the feasibility and the validity of the proposed algorithm, a computer simulation is provided.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.137-141
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• 2003

LS-SVM(least squares support vector machine) is a widely applicable and useful machine learning technique for classification and regression analysis. LS-SVM can be a good substitute for statistical method but computational difficulties are still remained to operate the inversion of matrix of huge data set. In modern information society, we can easily get huge data sets by on line or batch mode. For these kind of huge data sets, we suggest an on line pruning regression method by LS-SVM. With relatively small number of pruned support vectors, we can have almost same performance as regression with full data set.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.141-144
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• 2020

Convolutional neural networks (CNNs) show high performance in computer vision tasks including object detection, but a lot of weight storage and computation is required. In this paper, a pruning scheme is applied to CNNs for object detection, which can remove much amount of weights with a negligible performance degradation. Contrary to the previous ones, the pruning scheme applied in this paper considers the base accelerator architecture. With the consideration, the pruned CNNs can be efficiently performed on an ASIC or FPGA accelerator. Even with the constrained pruning, the resulting CNN shows a negligible degradation of detection performance, less-than-1% point degradation of mAP on VOD0712 test set. With the proposed scheme, CNNs can be applied to objection dtection efficiently.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권6호
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• pp.482-496
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• 2008

인터넷 라우터에서의 패킷 분류는 들어오는 모든 패킷에 대하여 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 수행되어야 하는데, 여러 헤더 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여야 하므로, 라우터 설계에 있어 가장 어려운 문제중의 하나이다. 계층적 패킷 분류 구조는 하나의 필드 검색이 끝날 때마다 검색 영역이 현저하게 줄어듦으로 매우 효율적이다. 그러나 계층적 구조들은 빈 노드와 역추적이라는 두가지 문제를 내재하고 있다. 본 논문에서는 두가지 문제를 동시에 해결하는 새로운 계층적 패킷분류 구조를 제안한다. 역추적 문제는 셋-프루닝 기법을 이용하여 해결하였으며, 이진 검색트리를 적용하여 빈노드를 제거하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 성능을 현저히 향상시킴을 확인하였다. 또한 셋-프루닝에 있어 제한된 룰의 복사를 적용하는 최적화 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권3호
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• pp.175-186
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• 2010

다양한 어플리케이션의 등장과 인터넷 사용자의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터는 패킷이 입력되는 속도와 같은 속도로 패킷 분류작업을 수행하여 패킷의 클래스에 따른 품질 보장을 제공할 것이 요구되고 있다. 패킷 분류란 라우터에 입력된 패킷의 헤더가 가지고 있는 여러 개의 필드에 대해 다차원 검색을 수행하여, 미리 정의된 룰과 일치하는 결과 가운데 최우선순위를 갖는 룰을 찾아내는 과정을 말한다. 빠른 패킷 분류를 위하여 다양한 패킷 분류 알고리즘이 제안되어오고 있으며, 튜플 공간 제거(tuple space pruning) 알고리즘은 일치 가능한 룰을 갖는 튜플들만을 해싱을 사용하여 검색함으로 빠른 검색 성능을 제공한다. 블룸 필터(Bloom filter)는 특정 집합에 속하는 원소들의 멤버쉽에 관한 정보를 간단한 비트-벡터로 표현하는 데이터 구조로서, 특정 입력 값이 집합에 속한 원소인지를 알려주는 선-필터(pre-filter)로 사용된다. 본 논문에서는 블룸 필터를 이용하여 일치 가능성이 없는 튜플을 효율적으로 제거하는 새로운 튜플 제거 알고리즘을 제안한다. 실제 라우터에서 사용되는 룰 셋과 비슷한 특성을 갖는다고 알려진 데이터 베이스에 대한 성능 비교를 통하여, 본 논문에서 제안하는 구조가 패킷 분류 성능 및 메모리 사용량에 있어서 기존의 튜플공간 제거 알고리즘과 비교하여 월등히 우수함을 보았다.

• ETRI Journal
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• 제23권4호
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• pp.168-176
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• 2001

This paper discusses two important issues of corpus-based synthesis: synthesis unit generation based on phrase break strength information and pruning redundant synthesis unit instances. First, the new sentence set for recording was designed to make an efficient synthesis database, reflecting the characteristics of the Korean language. To obtain prosodic context sensitive units, we graded major prosodic phrases into 5 distinctive levels according to pause length and then discriminated intra-word triphones using the levels. Using the synthesis unit with phrase break strength information, synthetic speech was generated and evaluated subjectively. Second, a new pruning method based on weighted vector quantization (WVQ) was proposed to eliminate redundant synthesis unit instances from the synthesis database. WVQ takes the relative importance of each instance into account when clustering similar instances using vector quantization (VQ) technique. The proposed method was compared with two conventional pruning methods through objective and subjective evaluations of synthetic speech quality: one to simply limit the maximum number of instances, and the other based on normal VQ-based clustering. For the same reduction rate of instance number, the proposed method showed the best performance. The synthetic speech with reduction rate 45% had almost no perceptible degradation as compared to the synthetic speech without instance reduction.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.663-667
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• 2004

This paper presents new pruning and learning methods for the fuzzy rule-based classifier. The structure of the proposed classifier is framed from the fuzzy sets in the premise part of the rule and the Bayesian classifier in the consequent part. For the simplicity of the model structure, the unnecessary features for each fuzzy rule are eliminated through the iterative pruning algorithm. The quality of the feature is measured by the proposed correctness method, which is defined as the ratio of the fuzzy values for a set of the feature values on the decision region to one for all feature values. For the improvement of the classification performance, the parameters of the proposed classifier are finely adjusted by using the gradient descent method so that the misclassified feature vectors are correctly re-categorized. The cost function is determined as the squared-error between the classifier output for the correct class and the sum of the maximum output for the rest and a positive scalar. Then, the learning rules are derived from forming the gradient. Finally, the fuzzy rule-based classifier is tested on two data sets and is found to demonstrate an excellent performance.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문은 연관규칙 마이닝을 이용하여 성취도 평가 결과인 문항 응답 데이터를 대상으로 의미있는 문항간 관련성을 찾아낼 수 있는 도구를 개발하는데 연구의 목적이 있다. 제안된 도구는 의미없는 데이터들을 제거하여 보다 더 흥미(interestingness)있는 연관규칙을 생성하도록 하며, 이러한 결과는 교수-학습 방법이나 문제은행의 질을 향상시키는데 필요한 많은 정보를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위하여 임의의 문항 응답 실험 데이터 집합을 생성하고 정보이론(Information Theory) 기반의 surprisal 이라는 도구를 개발하여 의미 없는 데이트를 제거한 후, 연관규칙을 추출하였다. 실험 데이터는 특정 문항간 관계가 의도적으로 빈발 생성되도록 만들어지며, 추출된 연관규칙이 그러한 문항간 관계를 적절히 반영하고 있는지의 여부를 평가하고, 원본 데이터와 지지도(support) 기반으로 추출된 연관규칙과 비교함으로써 surprisal 도구의 타당성을 증명하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3449-3467
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• 2015

A broadcast operation is the fundamental transmission technique in mobile ad-hoc networks (MANETs). Because a broadcast operation can cause a broadcast storm, only selected forwarding nodes have the right to rebroadcast a broadcast message among the one-hop and two-hop neighboring nodes of a sender. This paper proposes the maximum intersection self-pruning (MISP) algorithm to minimize broadcasting redundancy. Herein, an example is given to help describe the main concept of MISP and upper bounds of forward node have been derived based on induction. A simulation conducted demonstrated that when conventional blind flooding (BF), self-pruning (SP), an optimized link state routing (OLSR) multipoint relay (MPR) set, and dominant pruning (DP), are replaced with the MISP in executing Strong duplicate address detection (DAD), the performances in terms of the energy consumption, upper bounds of the number of forward nodes, and message complexity have been improved. In addition, to evaluate the performance in reference to the link error probability, P_e, an enhancement was achieved by computing a proposed retransmission limit, S, for error recovery based on this probability. Retransmission limit control is critical for efficient energy consumption of MANET nodes operating with limited portable energy where Strong DAD reacts differently to link errors based on the operational procedures.