Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.22
no.9
/
pp.1165-1171
/
2018
CNN requires a large amount of computation and memory in the process of extracting the feature of the object. Also, It is trained from the network that the user has configured, and because the structure of the network is fixed, it can not be modified during training and it is also difficult to use it in a mobile device with low computing power. To solve these problems, we apply a pruning method to the pre-trained weight file to reduce computation and memory requirements. This method consists of three steps. First, all the weights of the pre-trained network file are retrieved for each layer. Second, take an absolute value for the weight of each layer and obtain the average. After setting the average to a threshold, remove the weight below the threshold. Finally, the network file applied the pruning method is re-trained. We experimented with LeNet-5 and AlexNet, achieved 31x on LeNet-5 and 12x on AlexNet.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
/
v.1
no.1
/
pp.11-20
/
2012
Stream data shows a sequence of values changing continuously over time. Due to the nature of stream data, its trend is continuously changing according to various time intervals. Therefore the prediction of stream data must be carried out simultaneously with respect to multiple intervals, i.e. Continuous Multiple Prediction(CMP). In this paper, we propose a Continuous Integrated Hierarchical Temporal Memory (CIHTM) network for CMP based on the Hierarchical Temporal Memory (HTM) model which is a neocortex leraning algorithm. To develop the CIHTM network, we created three kinds of new modules: Shift Vector Senor, Spatio-Temporal Classifier and Multiple Integrator. And also we developed learning and inferencing algorithm of CIHTM network.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2006.06b
/
pp.232-234
/
2006
본 논문에서는 마르코프 결정 문제 (Markov decision problem)의 풀이 효율을 잴 수 있는 척도를 알아보기 위해 복잡계 네트워크 (complex network) 의 관점에서 MDP를 하나의 그래프로 나타내고, 그 그래프의 위상학적 성질들을 여러 네트워크 척도 (network measurements)들을 이용하여 측정하고 그 MDP의 풀이 효율과의 관계를 분석하였다. 실세계의 여러 문제들이 MDP로 표현될 수 있고, 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration)이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘등을 사용하여 풀 수 있으나, 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법들이다. 시간적 추상화를 도입할 경우 MDP가 보다 효율적으로 풀리는 꼴로 바뀐다는 사실에 착안하여, MDP의 풀이 효율을 네트워크 척도를 이용하여 측정할 수 있는 여러 위상학적 성질들을 기반으로 분석하였다. 다양한 구조와 파라미터를 가진 MDP들을 사용해 네트워크 척도들과 MDP의 풀이 효율간의 관계를 분석해 본 결과, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리 (mean geodesic distance) 가 그 MDP의 풀이 효율을 결정하는 가장 중요한 기준이라는 사실을 알 수 있었다.
As wireless mobile networks have been widely adopted due to their convenience for deployment, the research for improving their performance has been actively conducted. Since their throughput is restrained by the packet corruption rate not by congestion as in wired networks, however, network simulations for performance evaluation need to select the appropriate wireless channel model representing the behavior of propagation errors for the evaluated channel. The selection of the right model should depend on various factors such as the adopted frequency band, the level of signal power, the existence of obstacles against signal propagation, the sensitivity of protocols to bit errors, and etc. This paper analyzes 10-day bit traces collected from real sensor channels exhibiting the high bit error rate to determine a suitable sensor channel model. For selection, it also evaluates the performance of two error recovery algorithms such as a link layer FEC algorithm and three TCPs (Tahoe, Reno, and Vegas) over several channel models. The comparison analysis shows that CM(Chaotic Map) model predicts 3-time less BER variance and 10-time larger PER(Packet Error Rate) than traces while these differences between the other models and traces are larger than 10-time. The simulation experiments, furthermore, prove that CM model evaluates the performance of these algorithms over sensor channels with the precision at least 10-time more accurate than any other models.
Recently, with the development of deep learning technology, researches to apply a deep learning algorithm to analyze unstructured data such as text and images are being actively conducted. Text classification has been studied for a long time in academia and industry, and various attempts are being performed to utilize data characteristics to improve classification performance. In particular, a hierarchical relationship of labels has been utilized for hierarchical classification. However, the top-down approach mainly used for hierarchical classification has a limitation that misclassification at a higher level blocks the opportunity for correct classification at a lower level. Therefore, in this study, we propose a methodology for classifying hierarchical data using the autoencoder-based deeply supervised network that high-level classification does not block the low-level classification while considering the hierarchical relationship of labels. The proposed methodology adds a main classifier that predicts a low-level label to the autoencoder's latent variable and an auxiliary classifier that predicts a high-level label to the hidden layer of the autoencoder. As a result of experiments on 22,512 academic papers to evaluate the performance of the proposed methodology, it was confirmed that the proposed model showed superior classification accuracy and F1-score compared to the traditional supervised autoencoder and DNN model.
In current P2P concept, pure P2P and Hybrid P2P structures are used commonly. Gnutella and Ktella are forms of pure P2P. and forms of Hybrid P2P are innumerable. File searching models exist in these models. These models provide group management for file sharing, searching and indexing. The general file sharing model is good at maintaining connectivity. However, it is defective in group management. Therefore, this study approaches hierarchical structure in file sharing models through routing technique and backup system. This system was designed so that the user was able to maintain group efficiency and connection reliability in large-scale network.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2006.05a
/
pp.749-752
/
2006
최근 P2P (Peer-to-Peer) 시스템은 인터넷의 사용량 증가와 네트워크 속도의 증가, 개인 PC 의 성능 향상과 같은 외부적인 요인과 기존의 클라이언트 서버와 비교해 보다 효율적으로 다양한 자원을 공유할 수 있다는 내부적인 장점으로 인해 관심이 증가되고 있다. 초기 P2p 시스템은 냅스터와 같은 중앙 집중형 기반에서 JXTA 와 같은 순수 모델로 변화 되었으며, 최근 두 가지의 장점을 결합한 수퍼 피어 기반의 계층형 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 피어를 수퍼 피어와 일반 피어로 분류하는 2 계층 P2P 시스템에 대해 연구하였다. 제안한 시스템은 일반 피어가 동적인 성능과 유사도를 기반으로 최적의 수퍼 피어를 선택하도록 한다. 일반 피어는 가장 적합한 수퍼 피어를 선택함으로서 보다 효율적으로 쿼리를 처리할 수 있으며 일반 피어가 요구하는 서비스와 유사한 서비스를 제공함으로써 일반 피어의 만족도를 향상 시킬 수 있다.
통신은 기본적으로 사람과 사람 간의 의사소통에서 출발한다. 그러나 만물지능통신은 통신의 대상을 사람-사물-공간-시스템으로 확장한 초연결(hyperconnectivity) 네트워킹을 전제로 한다. 본고에서는 이러한 만물지능통신 기반의 초연결 산업 구도를 분석하기 위하여, 스마트 혁명 이후의 IT 산업 분석틀로 부상한 CPNT(Content, Platform, Network, Terminal) 계층구조를 적용함과 동시에 초연결 산업의 준거틀로 일본 경제산업성 기술전략맵에 포함된 미래 사회의 삽화 내용을 원용했다. 동 기술전략맵에서는 2025년을 실현연도로 상정하여, 기술이 개발된 미래 생활환경을 삽화를 통하여 기술하고 있다. 동 삽화의 구도와 내용을 분석한 결과 초연결 산업은 사람-사물-공간-시스템 간의 초연결로 특징지을 수 있고, 콘텐츠-플랫폼-단말-네트워크 계층구조로 재구성할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 작업을 통하여 초연결 산업 생태계의 기본 구도로서 천지인(天地人) 모델을 제안하였다.
The CGA proposed by IETF working group prevents address spoofing and stealing and provides digital signature to users, but key collision problem arises. To solve this critical problem, the CGA defines the SEC field within address format, which is set to high value when high security is required and vice versa, but the CGA faces a dilemma between security and the processing time. As SEC value increases, the processing time to generate the CGA grows dramatically while key collision ratio increases if low SEC value is applied to the CGA. We propose modified CGA (MCGA) that has shorter processing time than the CGA and offers digital signature with small overheads. To solve key collision problem, we employ hierarchical ad hoc network. The MCGA is applicable to IPv6 networks as well public networks. In this paper, we design a mathematical model to analyze the processing time for MCGA and CGA first and evaluate the processing time via simulations, where the processing time for MCGA is reduced down 3.3 times when SEC value is set to 0 and 68,000 times when SEC value is set to 1. Further, we have proved that the CGA is inappropriate for both ad hoc networks and IPv6 networks when the SEC field is set to more than 3.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.13
no.6
/
pp.643-648
/
2003
In order to provide efficient retrieving results for user query on the web environment, the various searching algorithms have developed and considered user's preference and convenience. However, the searching algorithms are developed on the horizontal and non hierarchical web environment in general and could not apply to the complex hierarchical and functional web environments such like the enterprise network. In this paper, we purpose the multi-agent based web mining system which can provide the efficient mining results to the user on the special web environment. For doing this, we suggest the network model with the hierarchical web environment and model the multi agent based web mining system which has four corporation agents and fourteen process modules. Then, we explain the detailed functions of each agent considered the hierarchical environment according to the module. Especially, we purpose the new merging agent and improved ranking algorithm by using the graph theory.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.