• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.386-388
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• 1998

Multiprotocol Label Switching(MPLS)는 기존 인터넷 라우팅에서 사용하는 longest prefix match 방식 대신에 short label exact match 방식을 사용함으로써 더 단순한 고속 포워딩 기술을 제공한다. 또한, 동일한 Forwarding Equivalence Class(FEC)에속하는 플로우들을 합성하여 하나의 레이블을 사용하는 방법 즉, Multipoint-to-point Tree(MPT)를 형성함으로써 확장설을 향상시켰다. 본 논문에선 현재 이슈가 괴고 있는 "IP address prefix"와 "host LSP"의 FEC타입과는 전송방식이 다른 브로드캐스팅을 위한"broadcast"FEC 타입을 제안하였으며, 브로드캐스트 패킷을 전송하는데 있어서 각각의Label Switched Path(LSP)제어 방식을 사용할 경우의 문제점을 분석하고, 유니캐스팅과 브로드캐스팅의 서로 다른 레이블 할당방식으로 인한 레이블 충돌을 해결하기 위해서 레이블 범위를 분류하여 사용하는 방식을 제안한다.해서 레이블 범위를 분류하여 사용하는 방식을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.386-389
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• 2000

인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에 많은 부담을 주고 있다. 반면 스위칭 기술은 라우팅보다 빠르게 데이터를 전송할수 있다. 그 결과 라우터 병목 현상을 해결하고자 IP 라우팅이 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트웍이 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술중 데이터 기반 레이블 스위칭에서 매우 중요한 것은 캐쉬 테이블 관리이다. 캐쉬 테이블에는 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하고 있는데 캐쉬 테이블 크기는 라우터자원에 의해 제약을 받으므로 캐쉬 대체기법이 필요하게 된다. 따라서 효율적이 캐쉬테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽 특성을 고려해 LFC 기법과 LRU 기법의 단점을 보완한 L2A 캐쉬 대체 기법을 제안한다. L2A 기법은 기본적인 FIFO , LFC, LRU 기법보다 나은 성능을 보이며 특히 캐쉬 크기가 작을 경우에도 타 기법에 비해 탁월한 성능을 유지한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.445-447
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• 2000

인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에 많은 부담을 주고 있다. 반면 스위칭 기술은 라우팅보다 빠르게 데이터를 전송할 수 있다. 그 결과 라우터 병목 현상을 해결하고자 IP 라우팅에 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트웍이 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술 중 데이터 기반 레이블 스위칭에서 매우 중요한 것은 캐쉬 테이블 관리이다. 캐쉬 테이블에는 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하고 있는데 캐쉬테이블 크기는 라우터 자원에 의해 제약을 받으므로 캐쉬 대체 기법이 필요하게 된다. 따라서 효율적인 캐쉬 테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽 특성을 고려해 기본적인 FIFO, LFC, LRU 기법을 실제 인터넷 트래픽을 사용해 성능 평가하고 새로운 가중치 우선순위 LRU 기법을 제안한다. 특히 가중치 우선순위 LRU 기법은 플로우 인앤아웃 현상이 없고 시간이 지나도 새로운 플로우를 적절히 생성해내는 일관성을 지니면서도 스위칭 비용을 줄이는 장점을 가지고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-138
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• 2013

본 논문에서는 의존구조 분석 결과로부터 구문 레이블을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 의존 구조 분석 결과의 의존소-지배소 쌍에 대해 자질을 생성하고, 문장 단위로 CRFs를 이용하여 구문 레이블을 부착한다. 실험을 통해 90.8%의 정확도를 보였고, 구문 레이블이 없는 의존구조 시스템의 후처리로 사용 가능하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.251-256
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• 2021

개체명 인식은 정보 추출의 하위 작업으로, 문서에서 개체명에 해당하는 단어를 찾아 알맞은 개체명을 분류하는 자연어처리 기술이다. 질의 응답, 관계 추출 등과 같은 자연어처리 작업에 대한 관심이 높아짐에 따라 세부 분류 개체명 인식에 대한 수요가 증가했다. 그러나 기존 개체명 인식 성능에 비해 세부 분류 개체명 인식의 성능이 낮다. 이러한 성능 차이의 원인은 세부 분류 개체명 데이터가 불균형하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 대분류 개체명 정보를 활용하여 세부 분류 개체명 인식을 수행하는 방법과 대분류 개체명 인식의 오류 전파를 완화하기 위한 2단계 학습 방법을 제안한다. 또한 레이블 주의집중 네트워크 기반의 구조에서 레이블의 공통 요소를 공유하여 세부 분류 개체명 인식에 효과적인 레이블 임베딩 구성 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.410-413
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• 2023

레이블링 작업은 데이터 분석 시 필요한 사전 작업중 하나이다. 모든 데이터들에 대해 레이블링 작업은 시간/인적 자원을 필요로 하기에, 해당 작업을 보완할 방법이 존재한다면 요구되는 리소스를 줄여 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통신회사에서 적재된 데이터 셋에 대하여 레이블이 없는 데이터(Unlabeled-data)에 대해 의사 레이블링(Pseudo-labeling), SMOTE 를 통한 데이터 증강을 활용하여 기존에 활용되지 못한 데이터를 추가하여 모델에 학습시킨다. 실험을 통해 의사 레이블을 통한 모델 학습 방법이 기존 도메인 지식의 레이블 방법보다 효율적이고 성능이 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권4호
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• pp.527-538
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• 2004

본 논문에서는 MPLS에서 전체 플로우의 수를 줄이고 확장성(scalability) 문제를 해결할 수 있는 테이블 관리 방안으로서 플로우 집적화와 플로우 유지 시간 제어 알고리즘을 제안하였다. 목적지 주소 기반 플로우 집적화 방식은 인터넷에서 전체 플로우의 수를 감소시키고 레이블을 효율적으로 사용할 수 있도록 관리하여 전체 패킷의 스위칭 비율을 향상시킬 수 있는 방식이며, 플로우 유지 시간 제어 알고리즘은 불필요한 플로우에게 할당되어 있는 레이블을 가능한 빨리 해제함으로써 레이블의 과도한 낭비를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 실제 인터넷 트래픽 트레이스를 이용하여 시뮬레이션을 수행함으로써 제안한 두 가지 방식의 성능을 검증하였다. 성능검증에서는 레이블 사용 효율, 평균 fp이블 사용량, 그리고 스위칭 된 패킷수와 스위칭 된 비율을 이용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1053-1059
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• 2012

바코드 레이블은 저비용과 편리함으로 인해 물품의 식별을 위해 널리 사용되고 있다. 바코드 레이블은 실링인쇄(seal printing)를 통해 대량으로 생산되는데 그 과정에서 인쇄 품질이 좋지 않거나 레이블 내의 바코드와 텍스트가 서로 일치하지 않는 불량품이 발생하기도 한다. 불량 레이블은 인식 불량 및 업무 오류를 가져오고 이로 인해 물류 지체 및 처리비용 증가를 가져온다. 본 논문에서는 이미지 처리기술을 이용하여 생산단계에서 레이블을 검사하는 온라인 바코드 품질 검사 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 카메라에 의해 얻은 이미지를 사용하여 바코드의 품질과 데이터와의 일치성을 검증하고, 불량레이블이 발견되면 경고 신호와 함께 불량임을 표시하여 불량품이 조기에 제거되도록 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.254-259
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• 2013

본 논문에서는 준감독 학습 알고리즘(Semi-Supervised Learning Algorithm)의 학습데이터에 필요한 소수의 레이블 데이터를 능동적으로 선택하기 위한 무감독경쟁학습 알고리즘인 VCNN(Vector Centroid Neural Network)을 제안한다. 준감독 학습 알고리즘에서 레이블 데이터의 선택은 학습 결과 큰 영향을 미치고, 레이블 데이터를 선택하는데 있어 많은 비용과 전문적인 지식이 필요하다. 본 논문에서 능동적이고 효율적인 레이블 데이터 선택을 검증하기 위하여 UCI database 와 caltech dataset 을 이용하여 실험한 결과, 기존의 레이블 데이터 선택 방법과 비교하여 안정된 분류 결과와 최소의 오차율을 나타냈다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.97-106
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• 1999

본 논문에서는 group of picture 변화에 강하도록 레이블을 동영상에 내장하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 DCT와 IDCT 과정 없이 화소 영역에서 레이블을 내장하지만 DCT 주파수 영역에서 내장된 레이블을 검출한다. 레이블을 내장할 때 동영상의 품질을 훼손하지 않기 위해서 인간 시각 시스템에 기초한 워터마크의 크기를 구한다. DCT 주파수 영역에서 레이블을 검출할 때 화소 패턴과 DCT 계수의 부호 열 정보를 가지는 lookup table을 이용한다. 중심 극한 이론을 사용하여 MPEG2 부호화된 동영상에서의 레이블 검출 비트 에러율을 분석하고 기존의 방법들과 비교한다.