• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.11-17
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• 2010

본 논문에서는 클래스 불균형 학습을 위한 이차 최적화 문제의 해를 구하는 개선된 SMO 학습 알고리즘을 제안한다. 클래스에 서로 다른 정규화 값이 부여되는 지지벡터기계의 최적화 문제의 구현에 SMO 알고리즘이 적합하며, 제안된 알고리즘은 서로 다른 클래스에서 선택된 두 라그랑지 변수의 현재 해를 구하는 학습 단계를 반복한다. 제안된 학습 알고리즘은 UCI 벤치마킹 문제에서 테스트되어 클래스 불균형 분포를 반영하는 g-mean 평가를 이용한 일반화 성능이 SMO 알고리즘과 비교되었다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 SMO에 비해 적은 클래스 데이터의 예측율을 높이고 학습시간을 단축시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.39-45
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• 2003

자바의 동적인 클래스 로딩은 자바 플랫폼에서 실행시간에 소프트웨어 컴포넌트를 동적으로 로딩하기 위한 강력한 메커니즘이다. 다른 시스템에서도 동적 로딩과 링킹을 제공하지만 지연 로딩, 타입안전 링크, 사용자 정의 로딩정책, 다중 이름 공간 등은 자바가 가진 중요한 특징들이다. 클래스 로딩에서 핵심은 타입 안전을 보장하는 것이다. 타입 안전은 자바 보안에서 아주 중요한 부분을 차지한다. 하지만 자바 가상 머신에서 타입 안전에 대한 메커니즘은 매우 복잡하고, 접근이 명확하지 않아서 지금 까지 많은 버그가 발생하여 타입 안전에 문제가 되었다. 본 논문은 자바 가상 머신에서 동적인 클래스 로더의 동작을 분석하고, 연산적 의미론(operational semantics)으로 추상화하고 현재 로드되어진 클래스와 추가된 제한 등을 이용하여 이전에 제시되었던 타입 안전에 대한 문제를 분석한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권1호
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• pp.71-80
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• 2001

구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들은 클래스, 상속성, 메시지 전달 그리고 캡슐롸와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한, 기존이 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석 단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로써, 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 Unified Process의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대하여 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력의 복잡도 CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 클래스의 크기 및 상속성에 대하여 수학적인 증명을 하였으며, Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였다. 또한, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 사용하여 복잡도를 측정하였고 기존의 복잡도 척도인 CBO와 WMC의 값을 계산하여 비교하였다. CC와 CBO, IC와 WMC의 값을 비교해 본 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 제안된 복잡도 척도의 계산 결과 값이 그 값들보다 좀 더 복잡도를 잘 표현하고 있었다. 이로써 소프트웨어 개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아진다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권8호
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• pp.783-787
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• 2008

BWA(Broadband Wireless Access) 시스템 대표적인 시스템 중 하나인 IEEE 802.16/WiBro시스템은 효율적인 QoS를 제공하기 위하여 기지국(BS)과 단말(SS)간의 QoS 협상 과정 및 서비스 클래스를 정의하고 있다 정의하고 있는 서비스 클래스는 UGS, ertPS, rtPS, nrtPS, 그리고 BE 이지만, 표준에서는 서비스 클래스에 어떻게 서비스를 제공할지에 대한 정확한 정의가 없다. 따라서, 효율적인 활용을 위해 기지국측의 전반적인 스케줄러 구조 제시에 초점을 맞추어서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 세부적인 서비스 클래스에 관해서는 기존의 패킷 스케줄링 알고리즘을 그대로 적용하는 방식으로 진행되었다. 하지만, IEEE 802.16/WiBro 시스템의 대역폭 할당 방식이 각 서비스 클래스마다 다르기 때문에 세부적인 서비스 클래스의 QoS를 위해서는 스케줄링 알고리즘에서도 이 점이 고려되어야 한다. 특히, 폴링(polling) 을 통해 서비스를 제공받는 rtPS 클래스의 경우 스케줄링 시에 이 점을 고려 할 필요가 있다. 따라서, 본 논문에서는 지금까지의 연구 결과인 스케줄러 구조를 기반으로 해서 지연에 민감한 특성을 가지고 있는 rtPS 클래스에 대한 두 단계 드롭 기법을 제시함으로써 효율적인 서비스 전송 및 대역폭의 낭비를 줄이고자 한다

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1026-1037
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• 2016

3GPP (3rd Generation Partnership Project)에서는 IoT (Internet of Things) 서비스의 제공을 위해 초다수의 단말을 지원할 수 있는 NB-IoT (narrowband IoT) 시스템 표준화를 진행 중이다. NB-IoT 시스템은 넓은 커버리지 내 초다수의 단말들을 서비스하면서 시스템의 성능을 향상시키기 위해 커버리지 클래스를 사용하며, 이를 위해 이동 중인 단말은 기지국과 단말 사이의 채널 환경이나 거리 등과 같은 커버리지 클래스 변경 기준에 따라 커버리지 클래스를 변경한다. 하지만 종래의 NB-IoT 시스템 표준에서 단말은 고정된 커버리지 클래스 변경 기준을 사용하기 때문에 이동 중인 단말이 커버리지 클래스를 변경하는 경우 시스템 성능이 열화 된다. 본 논문에서는 IoT 단말의 위치 또는 채널 상태에 따라 동적으로 커버리지 클래스를 변경함으로써 NB-IoT 시스템의 성능을 향상시키는 커버리지 클래스 변경 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 커버리지 클래스 변경 기법이 기존 커버리지 클래스 변경 기법 대비 시그널링 오버헤드와 PDCCH 디코딩 오류율을 모두 감소시키는 것을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.406-412
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• 2019

본 연구에서는 H2H와 M2M 서비스가 공존하는 LTE-A 시스템에서 유사한 지연특성을 갖는 서비스들을 3개의 클래스로 분류하고 우선순위에 따라 무선자원을 할당하는 2가지 알고리즘을 제시한다. 첫 번째는 높은 우선순위의 클래스에서 낮은 순위의 클래스로 자원을 할당하며, 각 클래스에서는 M2M보다 H2H에 우선권을 주는 알고리즘이며, 두 번째는 가장 높은 우선순위의 클래스를 제외하고 나머지 클래스에서는 지연특성에 상관없이 H2H에 우선순위를 주는 방법이다. 각 클래스에서 M2M 기기들의 접속률(${\alpha}$)에 따라 임의접속 성공확률을 분석하였다. 기존시스템과의 비교에서, 2개 클래스(4개의 서비스)에 ${\alpha}_{2M}=0.05$인 경우 0.5에서 0.52로 향상되었다. 3개의 클래스에서, ${\alpha}_{2M}={\alpha}_{3M}=1$인 경우에는 0.5에서 0.57로, ${\alpha}_{2M}=0.5$, ${\alpha}_{3M}=0.1$인 경우에는 0.5에서 0.58로 성공확률이 약간 증가함을 알 수 있었다. 또한 제안된 두 알고리즘의 성능은 거의 동일했다. 이것은 제안된 방식에서 최대 6개의 서비스를 고려했지만, 각 클래스의 H2H의 평균 유입률을 동일하게 설정했기 때문에 임의접속 성공확률은 기존 방식과 거의 유사한 결과가 얻어졌음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권8호
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• pp.1028-1038
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• 1999

본 논문에선 LR 문법의 부분 클래스를 동치인 LL 문법으로 변환하는 방법을 제시한다. 이 변환이 적용 가능한 문법을 확장된k`-transformable 문법이라 정의한다. 변환된 문법은 left-to-right 커버의 성질을 만족한다. 기존 연구에서 제시한 변환 방법은 LR 문법의 부분 클래스인 {{{{k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 LL 문법으로 바꾼다. 이 논문에서 제시하는 새로운 변환 방법의 적용 가능한 문법의 범위는 k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 포함한다. 기존의 커버링 성질을 만족하는 LL로의 문법 변환은 보편적인 LR 파서의 행동을 시뮬레이션하여 얻어진다. 이 과정에서 쉬프트, 리듀스 행동 이외에 무한의 가능성을 가진 스택 스트링의 유한 표현을 위해 리덕션 심볼에 대한 예상 행동이 추가된다. 본 논문에서는 파싱 문맥을 나타내는 LR 아이템들을 기존의 스택 스트링 표현 형태에 추가하여 스택 스트링 표현법을 정제하고, 리덕션 심볼에 대한 예상 방법을 확장하는 정형식을 제시한다. 이에 근거하여 LL 커버링 문법이 존재하는 클래스를 확장된 {{{{k`-transformable 문법으로 확장시킨다.Abstract A new transformation of a subclass of LR(k`) grammars into equivalent LL(k`) grammars is studied. The subclass of LR(k`) grammars is called extended k`-transformable. The transformed LL(k`) grammars left-to-right cover the original LR(k`) grammars. Previous transformations transform k`-transformable and PLR(k`) into LL(k`). The new transformation is more powerful in that it handles the extended k`-transformable subclass of LR(k`), which strictly includes k`-transformable and PLR(k`) classes. The previous covering transformations into LL grammars are obtained by simulating the actions of the conventional LR parser. Specially, a predict action of reduction goals is added to the action set in order to finitely represent stack string. In this paper, the stack string representation is refined by adding LR items to represent a parsing context, and the prediction of reduction goal is extended by generalizing the prediction formalism. Based on them, the previous grammar classes with LL({{{{k`) covering grammars are extended to extended k`-transformable grammars.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권6호
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• pp.579-588
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• 2015

구조실험을 위한 데이터 모델은 구조실험에 관련된 실험정보를 정형화하여 표현하므로 데이터 저장소를 개발하는데 이용할 수 있다. 데이터 모델은 특히 대규모의 구조실험정보 또는 일반적인 다양한 실험정보를 위한 데이터 저장소에 효과적인데 예를 들면 NEES에서 개발한 NEEShub Project Warehouse가 있다. 본 논문은 데이터 모델의 구성과 사용을 평가하기 위한 평가요소를 제안하고 있다. 클래스의 속성이 값을 갖는지를 의미하는 AVE(attribute value existence)란 용어를 도입하여 속성의 사용성에 대한 Attribute AVE, 클래스의 사용성에 대한 Class AVE, 하위레벨에 있는 클래스를 포함하는 Class Level AVE, 하나의 프로젝트의 모든 클래스를 포함하는 Project AVE, 모든 프로젝트를 포함하는 데이터 모델에 대한 Data Model AVE를 정의하였다. 이러한 평가요소들을 NEES 데이터 모델의 프로젝트들에 적용하였는데 데이터 모델내의 클래스와 객체에 대한 사용성을 수치적으로 기술하여 평가하는 것이 가능하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.85-95
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• 2006

본 논문에서 4족(quadruped) 동물들의 여러 가지 인스턴스(instance)들에 대한 '보행(walk)'의 모델링을 간단하게 하기 위한 방법이다. 최초의 클래스 계층에서 정교하게 모델화 된 4족 동물 사용에 의해 최초의 클래스 계층에서 정의 되어 지지 않은 새로운 하위 클래스의 인스턴스에 대해 쉽게 확장하는 '보행'의 모델을 제안한다. 이 방법을 얻기 위해서 분석된 walk의 패턴과 이전에 조사한 클래스 계층에서 연구되어진 4족 동물의 유사한 구조를 따라 분류하고 적용한다. 그리고 상위 클래스(super class)에서 상속되는 동작(action)에 대한 방법을 제안한다. 본 논문은 4족 동물의 특징들을 구체화함으로써 4족 동물의 'walk'를 모델화 하고 필요한 요인들을 정의하였다. 또한 '보행'의 파라메타들에 관한 도메인들을 사용하고 4족 동물의 전형적인 인스턴스들인 말과 소를 모델을 적용한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권8호
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• pp.372-377
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• 2008

최근 활발히 연구가 진행 중인 유전발현 데이타를 이용한 다중클래스 암 분류는 DNA 마이크로어레이로부터 획득된 대규모의 유전자 정보를 분석하여 암의 종류를 판단한다. 수집된 유전발현 데이타에는 대상 암과 관련이 없는 유전자도 포함되어 있기 때문에 높은 성능의 분류 결과를 얻기 위해서 유용한 유전자를 선택하는 것이 필요하다. 기존의 순위기반 유전자 선택은 이진클래스를 대상으로 고안되었고 이상표식 유전자(Ideal marker gene)를 이용하기 때문에 다중클래스 암 분류에 직접 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이상표식 유전자를 사용하지 않고 유전발현 수준의 분포를 직접 분석하는 순위기반 다중클래스 유전자 선택 기법을 제안한다. 유전발현 수준을 이산화하고 학습 데이타로부터 빈도를 계산하여 클래스 간 분별력을 측정한 후, 선택된 유전자를 이용하여 나이브 베이즈 분류기를 사용해 다중 암 분류를 수행한다. 제안하는 방법을 다수의 다중클래스 암 분류 데이타에 적용하여 기존 유전자 선택 방법에 비해 우수함을 확인하였다.