• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2003년도 가을학술발표대회
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• pp.104-105
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• 2003

• 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.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.161-175
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• 2001

이 논문에서는 규칙 기반 추론 시스템에서 추론이 수행되는 과정에서 처리 대상인 입력 정보들에 모순이 존재하는 경우에 모순된 정보를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 기법은 ATMS의 라벨 표현 방법과 관리 기법을 개선하여 불확실성 값을 갖는 입력 정보를 처리할 수 있도록 하고, 상반된 입력 정보들로 인하여 배타적인 결론들을 동시에 지지하는 경우에 각 결론들과 지지하는 입력 정보들간의 모순을 검출할 수 있는 기법이 다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.139-150
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• 2006

도식화된 지도란 일반적인 지도가 가진 복잡한 지리 정보를 특정한 사용 목적에 따라 논리적으로 간략화시킨 다음 중요한 정보들은 부각시켜, 사용자가 인식하기 편하게 제작한 지도이다. 본 논문에서는 도로와 레이블 그리고 그 아이콘이 중요한 의미를 가지는 도식화된 지도를 제작하기 위한 알고리즘을 소개한다. 구조적인 지도의 생성을 위해서는 간략화 된 도로정보와 이에 따른 객체들의 배치 작업이 필요하다. 그러나 원본 지리정보의 복잡성으로 인하여 원본 도로 정보를 중심으로 객체들의 배치작업을 수행할 경우 객체들 간의 중첩이 발생하게 되어, 시각적으로 잘 정돈된 지도 생성이 어렵다. 논문에서 제안한 시스템은 이와 같이 상대적으로 복잡한 경로를 가진 구조적 지도를 효과적으로 시각화하기 위하여 다음과 같은 처리 절차를 수행한다. 1)DEC 기법을 사용하여 다각형으로 구성된 경로 곡선을 이루는 정점들 중에서 중요도가 떨어지는 정점들을 제거한다. 2) 중심 보로노이 조각화와 그리드 스내핑을 적용하여, 원본지도의 구조적 정보를 유지하면서 밀집도가 균일한 도로 정보를 생성한다. 3) 아이콘과 레이블이 서로 겹쳐지지 않도록 적절하게 배치하여 도식화된 지도를 완성한다. 그 결과 원본 지도의 밀집된 정점들을 균일한 간격으로 배치하였으며, 아이콘과 레이블을 배치할 수 있는 공간을 확보하였다. 이를 통해 아이콘과 레이블의 중첩을 최소화 할 수 있었으며, 복잡한 지도 정보로 부터 가독성이 높은 지도를 제작할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4A호
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• pp.241-249
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• 2005

ATM based MPLS(Multiprotocol Label Switching) is discussed for its provisioning QOS commitment capabilities, Traffic engineering and smooth migration for BcN in Korea. At this time, due to the comprehensive nature of ATM protocol, ATM has been adapted as the backbone system for carrying Internet traffic[1,2,3,4]. This paper presents preventive congestion control mechanisms for detecting HTR(Hard-To-Reach) LSP(Label Switched Path) in ATM based MPLS systems. In particular, we have introduced a HTR LSP detection method using network signaling information in an ATM layer. MPLS related studies can cover LSP failures in a physical layer fault, it can not impact network congestion status. Here we will present the research results for introducing HTR LSP detection methods and control mechanisms and this mechanism can be implementing as SOC for high speed processing a packet header. We concluded that it showed faster congestion avoidance abilities with a more reduced system load and maximized the efficiency of network resources by restricting ineffective machine attempts.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.996-1002
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• 2015

In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.

• 한국생활과학회지
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• 제6권2호
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• pp.115-120
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• 1997

To investigate the cognition of labeling system and its problems, problems in laundry, and consumer's dissatisfaction and to decrease problems in management of clothing products, total 476 subjects were surveyed in Taejon. The major results were as follows ; 1. The cognition of labeling system was understood by 93.1% of respondents, and 72.9% of them prefer to recognized labeling by figures and letters than by either of them. Most of respondents got the knowledge of labeling system from school. The most frequently experienced mislabeling was the label for management. 2. In cleaning, 60.4% of respondents made their decisions of the laundry method after seeing labeling system. When the label recommanded either of hand washing or dry cleaning, they usually laundered with hand washing after a few times of dry cleaning. The first consideration factor for laundry was fiber composition of textiles. 3. About 70% of respondents understood ironing, laundry, and drying mark on labeling system, and 53.8% understood fiber composition and bleaching. 4. More than 90% of respondents experienced dissatisfaction in handling clothing products. The reason of dissatisfaction was deformation and decoloring after laundry. Most of respondents experienced change of tactile sensation, too.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.125-137
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• 2011

최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.233-238
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• 2020

구조물 건전도 모니터링 시스템을 기반하는 교량 딥러닝 손상 추정 기법들은 대부분 지도학습을 기반으로 하고 있다. 지도학습의 특성상 손상 위치 추정 딥러닝 모델의 학습을 위해 교량의 손상 위치를 나타내는 라벨(Label) 데이터와 이에 따른 교량의 거동 데이터가 필요하다. 하지만 실제 현장에서 손상 위치 라벨 데이터를 정확히 얻어내는 것은 매우 어려운 일이므로, 지도학습 기반 딥러닝은 현장 적용성이 떨어진다는 한계가 있다. 반면에, 비지도학습 기반 딥러닝은 이러한 라벨 데이터 없이도 학습이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 비지도 학습의 대표적인 딥러닝 기법인 Variational Autoencoder를 활용한 교량 손상 위치 추정의 방법을 제안하고 검증하였으며, 그 결과, 교량 손상 위치 추정을 위한 VAE의 적용 가능성을 보였다.