• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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• pp.361-363
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• 2001

본 논문은 IPv6 헤더의 플로우 레이블 필드를 이용한 레이블 포워딩 방법을 제안하고 이 방법을 기반으로 리눅스 운영체제에서 멀티캐스팅 라우팅 레몬과 유니 캐스팅 데몬과 구현하여 레이블 포워딩에 의한 유니 캐스트 및 멀티캐스트 전송을 구현하였다. 레이블을 이용한 포워딩은 라우팅 엔트리를 결정하기 위해 If주소 중 가장 많은 부분이 일치되는 엔트리를 찾는 방법(longest prefix match) 을 기본으로 하는 IP주소정색 방법에 비해, 짧은 레이블 값 전체가 일치하는 엔트리를 찾는 방법 (short label exact match)을 원칙으로 하고있어 상대적으로 빠른 속도로 라우팅 테이블을 검색할 수 있으며, 쉽게 QoS를 제공할 수 있는 구조를 제공한다. 실험을 통해 구현된 레이블 포워딩을 이용한 유니캐스트 및 멀티캐스트 전송이 잘 동작함을 확인하였고, 성능비교 실험을 통해 레이불 포워딩이 일반 IP 검색 포워딩 방법보다 더 좋은 성능을 발휘함을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.436-438
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• 2004

인터넷 서비스에 QoS(Quality of Service)를 제공하면서 IP(Internet Protocol)의 유연성과 확장성을 제공하기 위해 IETF에서는 MPLS(Multiple Protocol Label Switching)기술을 표준화하였다. 또한, MPLS기술의 기본이 되는 시그널링 프로토콜로 LDP(Label Distribution Protocol), CR-LDP(Constrained based LDP). RSVP-TE(Resource Reservation Protocol-Traffic Engineering)의 표준화를 진행해 왔다. 따라서 본 논문에서는 MPLS 기술을 적용하여 현재의 IP망에서 보다 안정적이고 차별화된 서비스를 제공하기 위해 리눅스 상에서 구연한 라우터기반 MPLS 시스템을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 라우터 기반 MPLS 시스템은 기존 IP망과의 연동을 위해 MPLS 도메인상의 OSPF데몬을 수정하며, MPLS망에서 명시적 경로를 제어하기 위해 MPLS데몬을 수정한다. 그리고 MPLS데몬과 OSPF데몬은 수정된 Zebra데몬에 의해 스트림 형태로 정보를 교환한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.891-894
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• 2004

This paper proposes an improved image segmentation algorithm by the watershed algorithm based on the local adaptive threshold on local minima search and the fixing threshold on label allocation. The previous watershed algorithm generates the problem of over-segmentation. The over-segmentation makes the boundary in the inaccuracy region by occurring around the object. In order to solve those problems we quantize the input color image by the vector quantization, remove noise and find the gradient image. We sorted local minima applying the local adaptive threshold on local minima search of the input color image. The simulation results show that the proposed algorithm controls over-segmentation and makes the fine boundary around segmented region applying the fixing threshold based on sorted local minima on label allocation.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.523-525
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• 2001

MPLS(Multi-Protocol Label Switching)망에서 LSP(Label Switched Path)의 수와 레이블 수를 줄이는 것은 망 자원 관리 측면에서 매우 중요하다. 다중점대점(Multipoint-to-Point) LSP[1]는 이러한 요구사항으로 제안되었다. 하나의 다중점대점 LSP는 다수의 망 입구 노드로부터 하나의 망 출구 노드까지의 경로를 나타낸다. 다중 점대점 LSP는 미리 정의된 경로이다. 망 형태 정보가 빈번히 변하는 실제 망을 고려할 대 다중점대점 LSP는 경로가 신속히 재결정될 필요가 있다. 본 논문에서는 망의 트래픽 부하 균형을 위해 Monte-Carlo 시뮬레이션을 이용한 빠른 LSP 결정 방법을 제시한다. 또한 경로 결정시 Greedy 알고리즘을 사용하므로 최적의 다중점대점 LSP 결정에 접근하는 경로를 결정한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1450-1463
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• 2019

The problem towards crowd behavior recognition in a serious clustered scene is extremely challenged on account of variable scales with non-uniformity. This paper aims to propose a crowed behavior classification framework based on a transferring hybrid network blending 3D res-net with inception-v3. First, the 3D res-inception network is presented so as to learn the augmented visual feature of UCF 101. Then the target dataset is applied to fine-tune the network parameters in an attempt to classify the behavior of densely crowded scenes. Finally, a transferred entropy function is used to calculate the probability of multiple labels in accordance with these features. Experimental results show that the proposed method could greatly improve the accuracy of crowd behavior recognition and enhance the accuracy of multiple label classification.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.373-375
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• 2023

본 논문에서는 멀티 레이블을 이용한 CNN 구조 활용과 NLP 학습을 이용하여 한국 영화의 장르를 예측하는 방법을 제안한다. 포스터는 영화의 전반적인 내용을 한눈에 알아볼 수 있게 하는 매체이기 때문에 다양한 요소들로 구성되어 있다. 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 활용해, 한국 영화 포스터가 가지는 특징들을 추출하여 영화 장르 분류를 진행하였다. 하지만, 영화의 경우 감독이 생각하는 장르와 관객이 영화를 봤을 때, 느끼는 장르가 다를 수 있다. 그렇기 때문에 장르 예측에 있어서 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 합성곱 신경망 활용뿐만 아니라, 자연어 처리(Natural Language Processing)를 같이 활용한 방법을 제안한다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2004년도 추계종합학술대회 논문 초록집
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• pp.85-85
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• 2004

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.742-762
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• 2015

In this study, we propose a distance metric learning approach called discriminant metric learning (DML) for face verification, which addresses a binary-class problem for classifying whether or not two input images are of the same subject. The critical issue for solving this problem is determining the method to be used for measuring the distance between two images. Among various methods, the large margin nearest neighbor (LMNN) method is a state-of-the-art algorithm. However, to compensate the LMNN's entangled data distribution due to high levels of appearance variations in unconstrained environments, DML's goal is to penalize violations of the negative pair distance relationship, i.e., the images with different labels, while being integrated with LMNN to model the distance relation between positive pairs, i.e., the images with the same label. The likelihoods of the input images, estimated using DML and LMNN metrics, are then weighted and combined for further analysis. Additionally, rather than using the k-nearest neighbor (k-NN) classification mechanism, we propose a verification mechanism that measures the correlation of the class label distribution of neighbors to reduce the false negative rate of positive pairs. From the experimental results, we see that DML can modify the relation of negative pairs in the original LMNN space and compensate for LMNN's performance on faces with large variances, such as pose and expression.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.57-62
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• 2010

본 논문에서는 취업정보를 원활하게 접할 수 있는 환경을 제공하기 위한 구직 구인 정보를 구축하기 위하여 2가지를 제시하였다. 첫째, 취업사이트를 구축하기 위해 실 사례를 대상으로 데이터베이스 코드 확장 기준, 카테고리화 기준, 그리고 ERD (Entity Relation Diagram)를 설계하였다. 둘째, 친숙성이 강한 레이블 규칙을 위한 소수 레이블링 기준을 정의하였다. 따라서, 데이터베이스를 설계 및 구축하는데 있어 일정한 규칙을 체계적으로 적용함으로써 데이터베이스 구축 운영시 일관성과 효율성을 높이고 응용프로그램 개발 및 운영의 편의를 제공할 수 있으며 제안한 코드 확장 규칙 정의는 국내외 구인 구직 정보제공 기관에 표준화가 가능하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-51
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• 2020

최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.