• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.61-73
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• 2017

본 연구에서는 문서 클러스터링 결과 도출된 개별 클러스터가 함축하고 있는 의미를 파악하는 데 필요한 어휘들의 정보량을 활용한 문서 클러스터 레이블링(Documents Cluster Labeling) 방법을 제안하였다. 이를 위해, 클러스터에 포함된 어휘들이 해당 클러스터에서 얼마나 중요한 비중을 차지하고 있는지 파악하기 위하여 각 어휘의 출현 빈도와 정보량을 이용한 어휘의 가중치를 계산한 후, 워드넷을 이용하여 클러스터에 포함된 어휘들의 최근접 공통 상위어를 후보 레이블로 식별하였다. 이상의 과정을 거쳐 식별된 후보 레이블의 정보량과 클러스터내에서의 중요도 가중치를 활용해, 해당 클러스터의 의미와 특징을 포괄적으로 표현할 수 있는 대표 레이블을 결정하였다. 본 연구의 우수성을 입증하기 위해 다음과 같은 실험을 수행하였다. 실험은 본 연구에서 제안한 방법에 따라 선정된 레이블과 후보 레이블을 워드넷에 프로젝션한 후, 워드넷상에서 이들 레이블의 위치(깊이)를 확인하였다. 또한 선정된 후보 레이블을 상위어로 갖고 있는 클러스터 내 어휘의 수를 도출하여, 휴리스틱 방법에 따라 선정된 레이블을 전문가가 찾은 대표 레이블과의 비교를 수행하였다. 평가지표로 후보 레이블의 적합성($Suitability_{cl}$)과 대표 레이블의 적절성($Appropriacy_{rl}$)을 활용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법을 적용해 문서 클러스터 레이블링을 수행할 경우, 후보 레이블의 적합성의 경우 기존의 방법보다 약간 감소하지만 계산량이 기존 방법의 약 20% 정도로 감소하였으며, 대표 레이블의 적절성의 경우 기존의 방법보다 우수한 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9B호
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• pp.778-790
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• 2004

본 논문에서는 광 버스트 교환 (Optical Burst Switching; OBS) 기반의 광 통신망에 GMPLS (Generalized Multiprotocol Label Switching) 기술을 적용하기 위한 OBS 라우터의 기능 모델을 제시한다. 또한 이 모델에서 운용되고 사용자의 QoS 요구를 수용하는 연결 수락 제어 알고리즘을 제안한다. 기능 모델을 제시하기 위하여 IP/WDM(IP over WDM) 기반 광 인터넷을 위한 기존의 GMPLS와 OBS 특정을 먼저 고려한다. 이를 기반으로 현재의 파장 경로 배정 기반 GMPLS가 제어 정보를 이용하여 버스트 데이터의 경계를 구분하고 광 링크에서 버스트 단위의 통계적 다중화가 가능한 OBS의 특정을 수용하도록 기능 모델을 제안한다. 마지막으로 제안된 모델에 서 버스트 손실률과 서비스 차등률 같은 QoS 파라미터를 고려하여 연결 수락 제어가 가능하도록 OBS을 위한 offset 시간 결정 (offset time decision; OTD) 알고리즘을 이용한다. 제안된 연결 수락 제어 알고리즘은 LSP (Label Switched Path)의 인가된 부하와 파장 정보 요구 QoS 파라미터를 OTD 알고리즘에 대업한다. 새로운 LSP 설정 요구가 발생할 때 OTD 알고리즘으로 결정된 offset 시간으로 요구 QoS를 만족하면 설정 요구를 수락한다. 성능 평가는 시뮬레이션을 이용하며 제안된 방식이 기존 방식에 비해서 많은 LSP에 의한 이용을 증가와 요구 QoS를 만족시킴을 보인다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권6호
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• pp.602-611
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• 2011

The inter-domain routing scalability issue is a major challenge facing the Internet. Recent wide deployments of multihoming and traffic engineering urge for solutions to this issue. So far, tunnel-based proposals and compact routing schemes have been suggested. An implicit assumption in the routing community is that structured address labels are crucial for routing scalability. This paper first systematically examines the properties of identifiers and address labels and their functional differences. It develops a simple Internet routing model and shows that a binary relation T defined on the address label set A determines the cardinality of the compact label set L. Furthermore, it is shown that routing schemes based on flat address labels are not scalable. This implies that routing scalability and routing stability are inherently related and must be considered together when a routing scheme is evaluated. Furthermore, a metric is defined to measure the efficiency of the address label coding. Simulations show that given a 3000-autonomous system (AS) topology, the required length of address labels in compact routing schemes is only 9.12 bits while the required length is 10.64 bits for the Internet protocol (IP) upper bound case. Simulations also show that the ${\alpha}$ values of the compact routing and IP routing schemes are 0.80 and 0.95, respectively, for a 3000-AS topology. This indicates that a compact routing scheme with necessary routing stability is desirable. It is also seen that using provider allocated IP addresses in multihomed stub ASs does not significantly reduce the global routing size of an IP routing system.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권1호
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• pp.65-72
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• 2002

본 논문에서는 ATM 기반 MPLS(Multi-Protocol Label Switch)망에서 라우터의 레이블 공간을 효율적으로 사용하여 망의 확장성을 높이기 위한 방안인 레이블 통합 기능이 탑재된 고속 Crossbar Switch론 구현한다. 차등서비스(Differentiated Service)와 레이블 통합 기능을 동시에 수행 할 수 있는 적합한 하드웨어 구조를 제안한다. 본 논문에서는 각 코어 LSR(Label Switch Router)의 출력버퍼에서 망 폭주 발생 가능성이 있을 시 EPD(Early Packet Discard) 알고리즘을 통한 적응적 폭주 제어 방법을 사용하므로써 네트워크 자원의 낭비론 막았으며, 제안한 VC(Virtual Channel)-merge 기법의 정당성을 입증하기 위하여 Non VC-merge 기법과의 비교 분석을 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 제안한 VC-merge가능한 스위치는 VHDL로 모델링하여 합성 설계하고, 삼성 0.5m SOG 공정으로 팁을 제작하였다.

• 동력기계공학회지
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• 제21권4호
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• pp.57-61
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• 2017

The vehicle label fuel economy is used as an energy management indicator nationwide. It induces technology development of automobile manufacturers and plays a role of providing information when purchasing a consumer vehicle. However, consumers who purchase a new vehicle continued to complain that the label fuel economy is different from the mandatory fuel economy rate. The domestic fuel economy measurement method is the same as the North American measurement method. The results of the two test modes (urban (FTP-75 mode), highway (HWFET mode)) are calculated in five test modes reflecting various environmental conditions and driving patterns 5-cycle correction formula is used which is equivalent to the fuel efficiency value. In this study, to solve the consumers' curiosity about the fuel economy of new vehicle, we use domestic fuel economy measurement method to measure the new car condition within 150 km of driving distance and the cumulative driving distance condition of domestic label fuel economy test vehicle. A comparative evaluation of fuel economy was carried out for a durability vehicle of $6,500{\pm}1,000km$. A result, mean value of the fuel economy of the four gasoline vehicles increased by 2.7 % in the city center mode and by 2.5 % in the highway mode in the durable vehicle compared new vehicle. And in the case of the diesel vehicle it increased by 2.5 % and 3.9 % respectively. The harmful exhaust gas emitted from the vehicle also resulted in more emissions of both gasoline and diesel vehicles in new vehicles. It is considered that the increase of the frictional force of the vehicle driving system and the lubricating oil system would have an effect on the reduction of the fuel economy of the new vehicle, and it was found that the fuel economy and the exhaust gas were improved by proper cumulative distance (domesticate) to the new vehicle.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제52권4호
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• pp.383-391
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• 2022

Purpose: Periodontitis, the most prevalent chronic inflammatory condition affecting teeth-supporting tissues, is diagnosed and classified through clinical and radiographic examinations. The staging of periodontitis using panoramic radiographs provides information for designing computer-assisted diagnostic systems. Performing image segmentation in periodontitis is required for image processing in diagnostic applications. This study evaluated image segmentation for periodontitis staging based on deep learning approaches. Materials and Methods: Multi-Label U-Net and Mask R-CNN models were compared for image segmentation to detect periodontitis using 100 digital panoramic radiographs. Normal conditions and 4 stages of periodontitis were annotated on these panoramic radiographs. A total of 1100 original and augmented images were then randomly divided into a training (75%) dataset to produce segmentation models and a testing (25%) dataset to determine the evaluation metrics of the segmentation models. Results: The performance of the segmentation models against the radiographic diagnosis of periodontitis conducted by a dentist was described by evaluation metrics(i.e., dice coefficient and intersection-over-union [IoU] score). MultiLabel U-Net achieved a dice coefficient of 0.96 and an IoU score of 0.97. Meanwhile, Mask R-CNN attained a dice coefficient of 0.87 and an IoU score of 0.74. U-Net showed the characteristic of semantic segmentation, and Mask R-CNN performed instance segmentation with accuracy, precision, recall, and F1-score values of 95%, 85.6%, 88.2%, and 86.6%, respectively. Conclusion: Multi-Label U-Net produced superior image segmentation to that of Mask R-CNN. The authors recommend integrating it with other techniques to develop hybrid models for automatic periodontitis detection.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.77-88
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• 2017

최근 지식과 정보가 가치를 생산하는 지식기반사회로 접어들면서 지식재산권의 대표적인 형태인 특허에 대한 중요성이 매우 높아지고 있으며 출원되는 특허의 양도 매년 증가하고 있다. 방대한 양의 특허정보를 효과적으로 이용하기 위해서 특허문서를 그 발명의 기술적 주제에 따라 적절하게 분류하는 것이 필요하며 이를 위해 IPC(International Patent Classification)가 주로 사용되고 있다. 현재 주로 사람의 손으로 이뤄지는 특허문서의 IPC 분류과정의 효율성을 높이기 위하여 다양한 데이터마이닝과 기계학습 알고리즘을 기반으로 IPC 자동분류에 관한 연구들이 수행되어 왔다. 하지만 기존의 IPC 자동분류에 관한 연구의 대부분은 특허문서의 구조적 특징과 같은 특허문서 고유의 데이터 특성에 대한 고려보다는 다양한 기계학습 알고리즘을 특허문서로 적용하는 것에 초점을 맞춰왔다. 이에 본 논문에서는 IPC 자동분류를 위해 특허문서의 특징과 구조적 필드의 역할을 기반으로 특허문서 분류에 영향을 끼치는 두 가지 필드, 기술분야 및 배경기술 필드의 활용을 제안한다. 그리고 특허문서가 동시에 다수의 IPC 분류코드를 가지는 점을 반영하여 다중 레이블 분류(multi-label classification) 모델을 구축한다. 또한 IPC 다중 레이블 분류의 실제 현장에서의 적용 가능성 확인을 위해 630개의 범주를 가지는 IPC 서브클래스 레벨까지 분류 가능한 수법을 제안한다. 이를 위해 국내에서 등록된 564,793건의 특허문서를 대상으로 특허문서의 구조적 필드의 영향을 확인하기 위한 IPC 다중 레이블 분류 실험을 수행하였고, 그 결과 제목, 요약, 청구항, 기술분야 및 배경기술 필드를 활용한 실험에서 87.2%의 싱글매치 정확도를 얻었다. 이를 통해 기술분야 및 배경기술 두 필드가 IPC 서브클래스 레벨까지의 다중 레이블 분류의 정확도를 향상시키는데 중요한 역할을 하고 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4476-4490
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• 2017

The aim of image annotation is to determine labels that can accurately describe the semantic information of images. Many approaches have been proposed to automate the image annotation task while achieving good performance. However, in most cases, the semantic similarities of images are ignored. Towards this end, we propose a novel Visual-Semantic Nearest Neighbor (VS-KNN) method by collectively exploring visual and semantic similarities for image annotation. First, for each label, visual nearest neighbors of a given test image are constructed from training images associated with this label. Second, each neighboring subset is determined by mining the semantic similarity and the visual similarity. Finally, the relevance between the images and labels is determined based on maximum a posteriori estimation. Extensive experiments were conducted using three widely used image datasets. The experimental results show the effectiveness of the proposed method in comparison with state-of-the-arts methods.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제11권3호
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• pp.179-184
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• 2013

Traditional clustering methods are usually based on the bag-of-words (BOW) model. A disadvantage of the BOW model is that it ignores the semantic relationship among terms in the data set. To resolve this problem, ontology or matrix factorization approaches are usually used. However, a major problem of the ontology approach is that it is usually difficult to find a comprehensive ontology that can cover all the concepts mentioned in a collection. This paper proposes a new document clustering method using semantic features and fuzzy relations for solving the problems of ontology and matrix factorization approaches. The proposed method can improve the quality of document clustering because the clustered documents use fuzzy relation values between semantic features and terms to distinguish clearly among dissimilar documents in clusters. The selected cluster label terms can represent the inherent structure of a document set better by using semantic features based on non-negative matrix factorization, which is used in document clustering. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제23권1호
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• pp.51-61
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• 2008

본 연구는 건강기능식품에 대한 소비자 연구를 통하여 신뢰도를 향상시키기 위한 표시 제도를 제안하기 위해 수행되었다. 소비자가 쉽게 건강기능식품을 확인할 수 있도록 공모를 통하여 인증마크를 개발하고 소비자 조사를 실시하였다. 조사대상자는 대도시, 중소도시 등 2000명으로 하여 1:1 면접조사를 실시하였다. 조사결과 건강기능식품 인증마크의 필요도가 매우 높았고, 텍스트 형태보다 텍스트/그래픽이 혼합된 형태의 영양 기능정보의 신뢰도가 높았다. 또한 인체에 작용하는 기전을 포함한 영양 기능정보가 소비자의 신뢰도를 높이는 데 도움이 되는 것으로 조사되었다. 따라서 건강기능식품 인증마크는 소비자로 하여금 제품을 선택하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료되며, 또한 건강기능식품의 신뢰도를 높일 수 있는 표시제도의 개선에 기여할 것으로 사료된다.