• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.250-254
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• 2003

최근 몇 년 동안 이루어진 네트워크 및 인터넷 시장의 발전과 더불어 빈번히 발생하는 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 이러한 도구들 중 침입탐지시스템은 시스템내의 불법침입을 탐지하는 시스템으로, 침입탐지시스템의 문제점인 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 논문에서는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 인증된 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하기 위해 각 서버의 취약성을 다수의 판단자에 의한 오탐 확률수치를 입력받아 퍼지기법을 이용하여 취합, 판단자의 불확실성을 감소시킨 필터링룰을 생성 및 적용하여 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현하므로써 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.39-40
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• 2008

본 논문은 네트워크 기반 제어시스템(NCS: Networked Control Systems)모델매칭 제어기법을 적용한 효율적인 제어알고리즘을 제안한다. 비선형의 특징을 가지는 제어기 및 관측기의 시간지연을 Pade 근사법으로 선형화하여 선형시스템 이론을 적용한 모델매칭 제어기를 설계하였다. 또한, 제어기의 차수를 줄이기 위하여 저차시스템으로 근사화하여 그 타당성을 검증하였다. 제안한 제어알고리즘의 타당성 및 신뢰성을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였으며 기존의 PID 제어기법과 비교분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.479-482
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• 2009

급변하는 경영 환경에서 기업의 목표나 정책목적을 실현하기 위해 많은 기업들이 비즈니스 프로세스의 중요성을 인식하게 되면서 비즈니스 프로세스 관리에 대한 관심이 높아졌다. 이러한 비즈니스 프로세스를 관리하기 위해 일반적으로 모델링 작업을 수행하게 되는데 모델링 작업 시 예기치 못한 여러 가지 이상 현상을 포함 될 수 있다. 본 논문에서는 본 연구자가 발표한 선행 논문을 바탕으로 기존의 이상 현상 검출 기법 중 그래프 축소 기법을 확장하여 모델링 단계에서 정의된 비즈니스 프로세스 모델의 구조적 이상 현상을 검출하고 명제 논리학을 이용하여 이의 타당성을 증명하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.6
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• pp.57-69
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• 2005

This paper proposes a minimal workflow model as a feasible solution to the workflow process rediscovery problem. The minimal workflow model can be represented by the minimal workflow net. The process model is represented by ICN(Information Control Net) Modeling method, ICN can configure activity dependent net applying proper algorithm according to activity dependency among activities which configure the ICN, The proposed model is possible to develop with the application of minimal workflow net and with the application of the algorithm related to activity dependent net properties, Hence, it can solve the process rediscovery problem and can also be helpful on process improvement.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.10 no.6
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• pp.800-805
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• 2007

The critical speed of railway bogie is very important in terms of the verification of the vehicle design procedure and safety. The dynamic performance of bogie is tested on the railway roller rig in a laboratory in place of field testing on track. But, the testing on the full scale roller rig caused many problems relating to test costs, test time and has the difficulty in test condition setup. To overcome these problems, scaled models were used in the filed of railway vehicle design and test. In this paper, we have studied the critical speed of scaled bogie model. We have made the 1/5 scaled bogie, the scaled roller rig and analyzed the critical speed of the scaled bogie through the numerical simulation and running test of the scaled bogie. We have confirmed that the analysis results of the critical speed correspond with the test results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1757_1758
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• 2009

본 논문에서는 철도차량의 능동조향시스템 연구를 위한 축소 조향대차의 장애물 검지시스템 구축에 대여 연구하였다. 철도차량에서 능동조향이란 곡선부 주행 시 차륜/레일 접촉에 의한 승차감 저하 및 차륜/레일의 마모와 소음을 줄이고, 고속주행을 위한 조향성능 및 주행안정성을 확보하기 위한 휠셋의 제어기술이다. 따라서 논문에서는 조향제어전략 및 제어기법을 연구하기 위한 축소 차량모델(견인대차와 조향대차로 구성)의 개발과정으로서 자동운전을 위한 장애물 검지시스템에 대한 연구를 수행하였으며 주행실험을 통해 그 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.303-304
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• 2023

확률론적 위험성 평가는 하중, 재료특성 등과 같은 불확실성 인자를 고려하여 구조물의 안전성을 평가하는 기법이지만 모든 불확실성을 고려하는 것은 현실적으로 불가능하다. 또한 원전 격납건물은 콘크리트, 철근, 라이너, 텐던이 복잡하게 결합되어 있다. 따라서 전역민감도 분석을 통해 격납건물의 불확실성 인자 검토하고 선정하는 작업은 필요하다. 따라서 본 연구는 대리모델을 기반으로 축소규모 원전 격납건물의 전역 민감도 분석을 수행하고 격납건물의 주요 영향인자를 분석하고자 한다. 유한요소 해석 모델을 기반으로 대리모델의 학습데이터를 생성하였으며 구축된 대리모델의 성능지표를 분석하였을 때 높은 회귀성능을 갖는 것으로 판단된다. 대리모델을 기반으로 전역 민감도 분석을 수행한 결과 콘크리트의 인장균열이 발생하는 내압수준에서 민감도 지수는 콘크리트의 압축강도가 높지만, 전체적인 내압 구간에서 민감도 지수는 텐던의 탄성계수 및 항복강도가 높은 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.2
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• pp.144-149
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• 2006

This paper deals with a balanced model reduction for uncertain nonlinear systems via T-S fuzzy approach. We define a generalized controllability/observability gramian and obtain a balanced state space model using generalized gramians which can be obtained from solutions of linear matrix inequalities. We present a balanced model reduction scheme by truncating not only state variables but also uncertain elements. An upper bound of the model reduction error will also be suggested. In order to demonstrate the efficacy of our method, a numerical example will be presented.

• Convergence Security Journal
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• v.23 no.1
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• pp.117-123
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• 2023

To detect advanced ransomware attacks with machine learning-based models, the classification model must train learning data with high-dimensional feature space. And in this case, a 'curse of dimension' phenomenon is likely to occur. Therefore, dimensionality reduction of features must be preceded in order to increase the accuracy of the learning model and improve the execution speed while avoiding the 'curse of dimension' phenomenon. In this paper, we conducted classification of ransomware by applying three machine learning models and two feature extraction techniques to two datasets with extremely different dimensions of feature space. As a result of the experiment, the feature dimensionality reduction techniques did not significantly affect the performance improvement in binary classification, and it was the same even when the dimension of featurespace was small in multi-class clasification. However, when the dataset had high-dimensional feature space, LDA(Linear Discriminant Analysis) showed quite excellent performance.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.27 no.2
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• pp.63-69
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• 2017

Naval ships are particularly required to maintain acoustic and magnetic silence due to their operational characteristics. Among them, underwater magnetic field signals derived by ships are likely to be detected by threats such as surveillance systems and mine systems at close distance. In order to increase the survivability of the vessels, various techniques for reducing the magnetic field signal are being studied and it is necessary to consider not only the magnitude of the magnetic field signal but also the gradient of it. In this paper, we use the commercial electromagnetic finite element analysis tool to predict the induced magnetic field signal of ship's scaled model, and arrange the degaussing coil. And the optimum degaussing current of the coil was derived by applying the particle swarm optimization algorithm considering the gradient constraint. The validity of the optimal degaussing technique is verified analytically by comparing the magnetic field signals after the degaussing with or without gradient constraint.