• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.11B
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• pp.1234-1244
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• 2009

Nowadays, the traffic type and behavior are extremely diverse due to the appearance of various services and applications on Internet, which makes the need of application-level traffic classification important for the efficient management and control of network resources. Although lots of methods for traffic classification have been introduced in literature, they have some limitations to achieve an acceptable level of performance in terms of accuracy and completeness. In this paper we propose an application traffic classification method using statistic signatures, defined as a directional sequence of packet size in a flow, which is unique for each application. The statistic signatures of each application are collected by our automatic grouping and extracting mechanism which is mainly described in this paper. By matching to the statistic signatures we can easily and quickly identify the application name of traffic flows with high accuracy, which is also shown by comprehensive excrement with our campus traffic data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.309-313
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• 2008

본 논문의 목적은 ENSO의 영향에 의한 우리나라 강우의 특성을 분석하는 것이다. 따라서 우리나라 기상관측소의 강우량 자료를 Warm(El Nino), Cold(La Nina), Normal 에피소드에 따라 기간별로 분류하였다. 또한 이렇게 분류한 자료는 Markov Chain 모형을 이용하여 100년의 자료로 모의 발생하였고 에피소드별로 빈도분석을 실시하였다. 빈도분석 결과 에피소드에 따라 각 기상관측소별로 강우의 크기에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 군집분석을 실시하여 각 에피소드의 공간적인 영향에 대해서 분석하였다. 결과적으로 Warm(El Nino), Cold(La Nina) and Normal 에피소드로 대표되는 ENSO는 우리나라의 강우특성에 크게 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.12
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• pp.1141-1154
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• 2000

본 논문에서는 Java 프로그램의 복잡도를 측정하기 위해 필요한 인자들을 제안하였다. 이러한 인자들을 추출하기 위해 Java 프로그램을 분석하여 객체지향 설계 척도 값들을 계산하고 통계적 분석을 수행하였다. 그 결과 기존의 연구에서 발견되었던 클래스의 크기 인자 외에도 메소드 호출 빈도, 응집도, 자식 클래스의 수, 내부 클래스 및 상속 계층의 깊이가 주요 인자임이 파악되었다. 클래스의 크기 척도로 분류되었던 자식 클래스의 수는 다른 크기 척도들과 다른 성질을 가진다는 것을 발견하였다. 또한 프로그램의 크기가 커지고 결합도가 높아질수록 응집도가 떨어진다는 것을 입증하였다. 그리고 인자 분석을 바탕으로 인간의 인지 능력과 인자의 상관관계를 고려한 가중치를 적용하기 위해 인자별로 회귀분석을 수행하였다. 보다 적은 척도를 가지고 인자를 설명할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 두 그룹에 대한 교차 검증 결과 회귀식이 높은 신뢰도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 본 논문에서 제안한 인자들을 이용하는 경우 Java 프로그램의 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도로 사용할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.4
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• pp.701-712
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• 2013

The e-learning industry status survey statistic provides information about the actual conditions of supply and demand of the e-learning industries. NIPA (National IT Industry Promotion Agency) has published the annual report of the survey results since 2004. Due to the 9th version of the KSIC (Korean standard industrial classification) revised in 2008, a refinement of the sampling design for the survey becomes necessary, especially that for the business demand sector. This article, based on the 9th revision of the KSIC, constructs a stratification of the target population used for the e-learning industry status survey on the business demand sector. Classification of strata in the business population is based on the industrial type and employment scale of business. Under the stratified population, we design a sampling scheme by using the power allocation method that enables us to satisfy a target coefficient of variation of each industrial stratum. In order to secure an accurate survey results based on the proposed sampling design, we consider the problem of calculating the design weights, derivation of parameter estimators, and formulas of their standard errors.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.285-288
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• 2007

A realization for automatic stock cubic measuring and distributing management embedded system with 3 dimensional ultrasonic sensing is presented in this paper. The height and width of cubic are measured by comparing the 3 values from 3 ultrasonic sensors with reference when an object is passing the conveyer and length is calculated by the passing time and velocity, compensate cubic values for error to vary with the environment temperature, and reduce the error by averaging the sensing data not to be right posture of object. The system enables to classify and load a packed stocks at the store and transportation practically based on the rectangular hexahedral objects.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2015.08a
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• pp.91-91
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• 2015

반도체 공정의 발전에 의해 최근 생산되는 메모리 등은 십 수 나노미터까지 좁아진 선 폭을 갖게 되었다. 이러한 이유로, 기존에는 큰 문제를 발생시키지 않던 나노미터 영역의 입자들이 박막 증착 공정과 같은 반도체 제조공정 수율을 저감시키게 되었다. 따라서 오염입자의 유입을 막거나 제어하기 위해 transmission electron microscopy (TEM)나 scanning electron microscopy (SEM)과 같은 전자현미경을 활용한 비 실시간 입자 측정 방법 및 광원을 이용하는 in-situ particle monitor (ISPM) 및 전기적 이동도를 이용한 scanning mobility particle sizer (SMPS) 등 다양한 원리를 이용한 실시간 입자 측정방법이 현재 사용중에 있다. 이 중 진공 내 입자의 수농도를 측정하기 위해 개발된 particle beam mass spectrometer (PBMS) 기술은 박막 증착 공정 등 chemical vapor deposition (CVD) 방법을 이용하는 진공공정에서 활용 가능하여 개발이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 PBMS의 한계점인 입자 밀도, 형상 등의 특성분석이 용이하도록 PBMS와 scanning electron microscopy (SEM), 그리고 energy dispersive spectroscopy (EDS) 기술을 결합하여 입자의 직경별 개수농도, 각 입자의 형상 및 성분을 함께 측정 가능하도록 하였다. 협소한 반도체 제조공정 내부 공간에 적용 가능하도록 기존 PBMS 대비 크기 또한 소형화 하였다. 각 구성요소인 공기역학 집속렌즈, electron gun, 편향판, 그리고 패러데이 컵의 설치 및 물리적인 교정을 진행한 후 입자발생장치를 통해 발생시킨 sodium chloride 입자를 상압 입자 측정 및 분류장치인 SMPS 장치를 이용하여 크기별로 분류시켜 압력차를 통해 PBMS로 유입시켜 측정을 진행하였다. 나노입자의 입경분포, 형상 및 성분을 측정결과를 토대로 장치의 측정정확도를 교정하였다. 교정된 장치를 이용하여 실제 박막 증착공정 챔버의 배기라인에서 발생하는 입자의 수농도, 형상 및 성분의 복합특성 측정이 가능하였으며, 최종적으로 실제 공정에 적용가능하도록 장치 교정을 완료하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.1D
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• pp.45-51
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• 2010

Traffic volume is essential data for traffic control or maintenance and rehabilitation planning. The volume especially with respect to the type of vehicles can facilitate to those road operations. In this research, a method for vehicle classification was developed using skewed sensors which can generate traffic signatures. In order to characterize vehicle types, the method investigates whether the second axle of each vehicle consists of dual tires. The presence of dual tire is determined by the discriminate function obtained from discriminant analysis. The validation using 1,878 vehicles recorded from a highway using a CCTV camera indicated significantly accurate results: 96.92% for class 1, 82.91% for class 3 and 79.13% for class 4.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.4
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• pp.111-124
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• 1999

The Purpose of this thesis is to develop a vehicle classification algorithm using single Magnetometer detector during presence time of vehicle detection and is to examine a held application from field test. We collected data using Magnetometer detector on freeway and used digital data to change voltage values according to magnetic flux density in analysis. We collected these datum during the presence time and then obtained characteristics from wave form in these datum. Based on these characteristics, We used the following three methods for this a1gorithm :1. Template Matching Method,2. Neural Network Method using Back-propagation Algorithm 3. Complex Method using changed slope points and mixing method 1, 2. Of course, Before processing of over three methods, These data were processed normalizing by 20, 40 of size in only X axis and moving average by 0, 3, 4, 5 of size. Vehicle classification were Processed in three steps ; 2, 3, 5 types classification. In 2 types vehicle classification, recognition rate is 83% by template matching method.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2005.08a
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• pp.65-70
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• 2005

계층적 문서 클러스터링에 있어서 실험집단에 따라 응집식 기법과 분할식 기법의 성능이 다르며, 이를 좌우하는 요소는 분류의 깊이, 즉 분류수준이라고 가정하였다. 조금만 나누면 되는 대분류인 경우는 상대적으로 분할식 기법이 유리하고, 조금만 합치면 되는 소분류인 경우에는 응집식 기법이 유리할 것이라고 판단했기 때문이다. 그에 따라 분할식 클러스터링 기법인 양분(Bisecting) K-means기법과 응집식 기법인 완전연결, 평균연결, WARD기법의 성능을 실험집단이 대분류인 경우와 소분류인 경우의 유사계수를 적용하여 각 기법별 성능을 비교하여 실험집단의 특성에 따른 적합 클러스터링 기법을 찾고자 하였다. 실험결과 응집식 기법과 분할식 기법의 성능 우열에 영향을 미치는 것은 분류수준보다는 변이계수로 측정된 상대적인 군집의 크기 편차인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.43-44
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• 2022

기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.