Jang, Hobin;Noh, Geontae;Jeong, Ik Rae;Chun, Ji Young
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.5
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pp.915-932
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2022
According to the Personal Information Protection Act and Pseudonymization Guidelines, the mapping is processed to the hash value of the combination key generation items including Salt value when different combination applicants wish to combine. Example of combination key generation items may include personal information like name, phone number, date of birth, address, and so on. Also, due to the properties of the hash functions, when different applicants store their items in exactly the same form, the combination can proceed without any problems. However, this method is vulnerable to combination in scenarios such as address changing and renaming, which occur due to different database update times of combination applicants. Therefore, we propose a privacy preserving combination key generation scheme robust to updates of items used to generate combination key even in scenarios such as address changing and renaming, based on the thresholds through probabilistic record linkage, and it can contribute to the development of domestic Big Data and Artificial Intelligence business.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.114-114
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2022
딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.1
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pp.309-330
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2022
Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of 'Open Data' searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.
본 논문에서는 selective mapping(SLM)과 partial transmit sequence(PTS)기법을 결합하여 othogonal frequency division multiplexing(OFDM) 신호들의 peak-to-average power ratio(PAPR)감소 성능을 향상 시키며 SLM과 PTS기법의 결합으로 인한 증가된 복잡성을 inverse fast Fourier transform(IFFT)의 어떤 중간 단계 이후 위상 시퀀스를 곱함으로써 낮추었다. 이와 같이 새로운 알고리듬을 제안하고 제안한 기법과 기존의 SLM과 PTS 기법의 PAPR 감소 성능을 simulation을 통하여 비교, 분석하였다.
Although many studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective in the classification problems. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques. This study proposes the linearly combining methodology of different classification techniques. The methodology is developed to find the optimal combining weight and compute the weighted-average of different techniques' outputs. The proposed methodology is represented as the form of mixed integer programming. The objective function of proposed combining methodology is to minimize total misclassification cost which is the weighted-sum of two types of misclassification. To simplify the problem solving process, cutoff value is fixed and threshold function is removed. The form of mixed integer programming is solved with the branch and bound methods. The result showed that proposed methodology classified more accurately than any of techniques individually did. It is confirmed that Proposed methodology Predicts significantly better than individual techniques and the other combining methods.
Collaborative filtering is a popular technique that recommends items based on the opinions of other people in recommender systems. Memory-based collaborative filtering which uses user database can be divided in user-based approaches and item-based approaches. User-based collaborative filtering predicts a user's preference of an item using the preferences of similar neighborhood, while item-based collaborative filtering predicts the preference of an item based on the similarity of items. This paper proposes a combined forecast scheme that predicts the preference of a user to an item by combining user-based prediction and item-based prediction using the ratio of the number of similar users and the number of similar items. Experimental results using MovieLens data set and the BookCrossing data set show that the proposed scheme improves the accuracy of prediction for movies and books compared with the user-based scheme and item-based scheme.
Kim, Ell-Kou;Kim, Young;Kwon, Sang-Keun;Yoon, Young-Chul
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.20
no.8
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pp.673-679
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2009
This paper proposes a resonance power-combining technique using CRLH-transmission line. The circuits using proposed technique consist of the parallel capacitances and transmission lines to satisfy matching conditions and to combine power of amplifiers. The CRLH(Composite Right/Lefi-Handed) transmission lines are used to reduce the circuit size. As a result, the power combining amplifier using proposed techniques is measured that a gain is equal and the output power is increased about 2.2 dB higher than the single amplifier. Also, a size of amplifier is 78.3 % smaller than the conventional amplifier using RH transmission line.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.1
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pp.24-31
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2006
In the present study, a strongly coupled analysis code is developed for transonic flutter analysis. For aerodynamic analysis, two dimensional Reynolds-Averaged Navier-Stokes equation was used for governing equation, and ε-SST for turbulence model, DP-SGS(Data Parallel Symmetric Gauss Seidel) Algorithm for parallelization algorithm. 2 degree-of-freedom pitch and plunge model was used for structural analysis. To obtain flutter response in the time domain, dual time stepping method was applied to both flow and structure solver. Strongly coupled method was implemented by successive iteration of fluid-structure interaction in pseudo time step. Computed results show flutter speed boundaries and limit cycle oscillation phenomena in addition to typical flutter responses - damped, divergent and neutral responses. It is also found that the accuracy of transonic flutter analysis is strongly dependent on the methodology of fluid-structure interaction as well as on the choice of turbulence model.
본 논문은 ITER의 플라즈마 제어를 위하여 자기적으로 결합된 초전도 PF 코일에 흐르는 전류를 제어하는 기법과 RTDS 실험결과를 분석하였다. MATLAB/SIMULINK를 이용하여 유도 결합된 4개의 초전도코일을 모델링하여 전류제어기법을 시뮬레이션하였으며, 실험은 RTDS를 이용하여 진행하였다. 각 부하전류가 전류 지령치를 추종할 때, 동시다발적으로 발생하는 상호 인덕턴스와 전류 극성변화의 영향을 MIMO(Multi Input Multi Output) 시스템 기반으로 하여 각 초전도코일의 전압변화 특성을 해석하였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 MIMO 시스템 특성의 유도 결합된 초전도코일의 전류제어 특성을 검증하였다.
본고에서는 저가형 관성 센서를 이용하여 실내 항법을 수행하는 여러 방법들에 대해 알아본다. 저가형 관성 센서를 이용한 추측 항법은 휴대성이 뛰어나고 외부의 인프라 없이 구현이 가능하고 가격이 저렴하다는 장점이 있지만, 오차가 빠르게 누적된다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 사용자의 보행 특성을 이용한 보행자 추측 항법이 제안되었다. 본고에서는 보행자 추측 항법의 두 분류 기법인 걸음-이동방향 결합 기법과 관성 항법-영속도 보정 결합 기법의 원리와 각 기법들의 기술 동향에 대해 다루고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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