Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.35-42
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2005
문서 분류에서의 one class 분류 문제는 오직 하나의 범주를 생성하고 새로운 문서가 주어졌을 때 그 문서가 미리 만들어진 하나의 범주에 속하는가를 판별하는 문제이다. 기존의 여러 범주로 이루어진 분류 문제를 해결할 때와는 달리 one class 분류에서는 학습 시에 관심의 대상이 되는 하나의 범주와 관련이 있는 문서들만을 사용하여 학습을 수행하기 때문에 범주의 경계를 정하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 본 논문에서는 기존의 연구에서 one class 분류 문제를 해결할 때 관심의 대상이 되는 예제의 일부를 부정 예제로 간주하여 one class 문제를 two class 문제로 변환하고 추가적으로 새로운 가상 부정 예제를 설정하여 학습을 수행하였던 방법에서 더 나아가 범주화를 위한 적절한 부정자질을 선택하고 이를 긍정자질과 함께 사용하여 학습을 수행한 후 SVM을 통하여 범주화 성능을 학인 해 보기로 한다.
비록 부정경쟁방지법의 제정 목적이 부정경쟁행위 등의 방지를 통하여 건전한 거래질서를 유지한다는 의미의 경쟁체제 확립에 있기는 하지만, 우리나라의 경우는 법 제정 당시와는 달리 사실상 산업스파이에 대한 영업비밀의 보호나 주지의 상표 영업표지의 보호와 같은 지적재산권의 보호 법률로서의 역할로 점차 변화하고 있고, 특히 부정경쟁방지법이 주지의 상표에 대한 출처의 혼동에 대한 규제뿐만이 아니라 별도로 저명상표의 희석화(稀釋化) 방지라는 법익, 이에 더 나아가 도메인 네임(Domain Name)의 선점과 원산지 및 품질의 오인(誤認) 야기행위, 주지 저명한 타인의 디자인(Design), 캐릭터(Character)와 같은 상품의 표지에 이르기까지 지적재산권과 관련된 보다 넓은 법익의 보호까지 수행하게 되면서 그 기능은 날로 강화되고 있는 상태이다. 이에 반하여 부정경쟁방지법상의 부정경쟁행위 자체에 대한 규제는 사실상 주지 저명한 타인의 상표나 상품표지의 식별력이나 출처표시기능 등의 보호라는 의미의 분쟁수준을 넘지 못하고 있어, '경쟁법'으로서의 역할은 상대적으로 미약해지고 있는 것 또한 현실이다. 또한, 공정거래법 제23조 제1항 제8호를 비롯하여 현행 공정거래법상의 불공정거래행위에 대한 규정체제를 살펴보면, 해석 여하에 따라서는 부정경쟁방지법상의 부정경쟁행위가 대부분 공정거래법상의 불공정거래행위의 범위 내로 포섭될 수도 있는 상황이기도 하다. 이에 양 법률의 성격과 역할, 앞으로 나아가야 할 방향을 고민하지 않을 수 없고, 이와 같은 논의는 발전적 입법론으로서의 가치를 갖는다. 물론 불공정거래행위(부정경쟁행위)에 대한 규제에 있어서 반드시 독일법체계에 따를 것인지 아니면 미국의 경우를 따를 것인지에 대한 선택 자체가 논리적으로 양립 불가능한 것은 아닐 것이지만 우리나라의 경우는 1980년 "독점규제 및 공정거래에 관한 법률"이 제정되는 과정에서 당시 부정경쟁방지법에 담겨 있던 기존의 부정경쟁행위에 대한 규정과 공정거래법상의 불공정거래행위와의 경합이나 중복문제는 마땅히 검토되었어야 했음에도 불구하고 공정 거래법의 제정과정에서 사실상 부정경쟁방지법의 존재 자체가 간과되어 오늘에 이르고 있다. 그동안 양 법률상의 규정 중복이나 충돌을 정식으로 문제 삼았던 바는 없었지만 '발전적 입법론' 이라는 차원에서 살펴 보면 부정경쟁방지법상의 부정경쟁행위에 대한 규제는 앞으로 공정거래법체계 내의 불공정거래행위로 포섭할 필요가 있고 이를 통하여 경쟁정책의 전문 전담기구로서 불공정거래행위에 대한 규제의 중심에 서 있는 공정거래위원회를 중심으로 효율적이고 통일적인 경쟁정책을 확립을 기대하여 볼 수 있을 것이다. 이 과정에서 공정거래법의 변화 또한 뒤따라야 하는데, 부정경쟁방지법상의 부정경쟁행위의 편입에 따라 불공정거래행위에 대한 규정 일부를 알맞게 다시 수정하는 것에 그치지 않고, 기존 부정경쟁방지법이 인정하고 있었던 사인간(私人間) 금지 또는 예방청구권 또한 공정거래법으로 그대로 편입되는 방향으로의 입법 개선이 이루어질 필요가 있으며, 그동안 '부정경쟁방지법의 공정거래법으로의 편입문제'와는 전혀 무관하게 공정거래법의 사적 구제 및 사소(私訴)의 활성화 차원의 논의로서 공정거래법상 사인간 금지청구권의 도입 여부가 검토되어 왔지만, 앞으로 이 문제는 부정경쟁방지법상 부정경쟁행위의 공정거래법체계 내로의 편입문제와 함께 이를 포함한 더욱 큰 논의로서 다시 적극적으로 검토될 필요가 있다고 본다. 이를 통하여 앞으로 부정경쟁방지법은 특허청을 중심으로 산업스파이에 대한 규제나 영업비밀의 보호와 기타 지적재산권의 보호에 온 힘을 다하고, 공정거래법은 공정거래위원회를 중심으로 불공정거래행위 (부정경쟁행위에 대한 보다 포괄적이고 통일적인 규제를 담당하여 '선택과 집중' 이라는 차원의 각 법률체계의 한 차원 높은 발전 또한 기대해 볼 수 있을 것으로 확신한다. 이러한 합의점을 시작으로 미시적인 다음 단계의 논의에 해당하는 사인간 금지청구권의 허용범위나 허용요건, 남용을 방지하기 위한 제도적 장치, 단체소송 등의 허용 여부 등의 논의도 함께 하여야 할 것이고, 이 과정에서 미국의 클레이튼법(Clayton Act)이나 가까운 일본의 입법례를 참고하여 우리의 실정에 맞는 규제의 틀을 마련함이 타당할 것이고, 이를 통하여 궁극적으로 그동안 공정거래법의 사적 집행의 활성화를 통한 경쟁질서의 확립의 강화라는 이상에 더욱 가까워질 수 있는 좋은 입법적 변화의 모습을 볼 수 있을 것이라 생각한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.1
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pp.16-22
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2010
Electrocardiogram(ECG) analysis and arrhythmia recognition are critical for diagnosis and treatment of ill patients. Cardiac arrhythmia is a condition in which heart beat may be irregular and presents a serious threat to the patient recovering from ventricular tachycardia (VT) and ventricular fibrillation (VF). Other arrhythmias like atrial premature contraction (APC), Premature ventricular contraction (PVC) and superventricular tachycardia (SVT) are important in diagnosing the heart diseases. This paper presented new method to classify various arrhythmias contrary to other techniques which are limited to only two or three arrhythmias. ECG is decomposed into Intrinsic Mode Functions (IMFs) by Empirical Mode Decomposition (EMD). Burg algorithm was performed on IMFs to obtain AR coefficients which can reduce the dimension of feature vector and utilized as Multi-class SVM inputs which is basically extended from binary SVM. We chose optimal parameters for SVM classifier, applied to arrhythmias classification and achieved the accuracies of detecting NSR, APC, PVC, SVT, VT and VP were 96.8% to 99.5%. The results showed that EMD was useful for the preprocessing and feature extraction and multi-class SVM for classification of cardiac arrhythmias, with high usefulness.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2000.11a
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pp.227-238
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2000
Firewall은 다양한 부정Access의 방지책으로서 확실히 유효한 수단이지만 이 Firewall은 사용자로부터 지시된 설정을 충실히 실행하는 것으로 설정 오류, 소프트웨어의 정지, 허가된 룰을 악용한 침입 등 반드시 사용자가 바라는 작용을 무조건적 상태에서 보증해 주는 것은 아니다. 따라서 사용자는 도입 후 에도 운용시에 Access log를 감시하고 본래의 Security Policy에 반하는 행위를 매일 매일 체크하지 않으면 안될 상황에 처해 있다. 본 연구는 이러한 부정Access에 대한 이와 같은 Firewall의 현상에 대한 과제 중에서 "부정Access를 어떻게 하면 일찍, 정확히 체크할 수 있는가\ulcorner"라는 주제를 선택하여 Firewall의 한계와 그 대응책을 실제로 부정Access를 시험해 보는 것으로 검증하기로 하였다. 실험결과에서 (1)Port Scan이나 전자메일 폭탄(서비스정지공격)등은 Firewall로 방지하는 것은 불가능하거나 혹은 Checking이 곤란하다. (2)공격마다 로그 수집을 했음에도 관계없이 Firewall의 로그는 번잡하므로 단시간에 사태의 발견이 대단히 곤란하다고 하는 Firewall의 한계를 인식하였다. 그리고 그 대책으로서 우리는 체크 툴의 유효성에 착안하여 조사한 결과, 결국 무엇이 부정Access인가에 대해서는 어디까지나 이용하는 측이 판단하여 Firewall 상에 설정하지 않으면 안되지만 체크 툴은 이 부정Access 정보를 데이터베이스로서 갖고 있음으로써 '무엇이 부정Access인가'를 이용자 대신에 판단하고 툴에 따라서는 설정을 자동적으로 변경하여 부정 Access의 저지율을 향상시킨다. 이처럼 체크 툴은 Firewall의 수비능력을 보강하는 위치에 있다고 생각할 수 있다.다. 4 장에서는 3장에서 제기한 각각의 문제점에 대해 RAD 의 관점에 비추어 e-business 시스템의 단기개발을 실현하기 위한 고려사항이나 조건 해결책을 제안한다. 본 논문이 지금부터 e-business 를 시작하려고 하는 분, e-business 시스템의 개발을 시작하려고 하는 분께 단기간의 e-business 실현을 위한 하나의 지침이 된다면 다행이겠다.formable template is used to optimize the matching. Then, clustering the similar shapes by the distance between each centroid, papaya can be completely detected from the background.uage ("Association of research for algorithm of calculating machine (1992)"). As a result, conventional NN and CNN were available for interpolation of sampling data. Moreover, when nonlinear intensity is not so large under the field condition of small slope, interpolation performance of CNN was a little not so better than NN. However, when nonlinear intensity is large under the field condition of large slope, interpolation performance of CNN was relatively better than NN.콩과 자연 콩이 성분 분석에서 차이를
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.359-361
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2003
기존의 오용 기반 침입탐지 시스템에서는 변형되거나 새로운 해킹 방법에 대한 지속적인 탐지패턴을 지원해 주어야 하는 단점이 있다. 이러한 변형되거나 알려지지 않은 공격에 대한 탐지는 비정상행위 탐지 방법으로 본 논문에서는 컴퓨터 면역시스템의 부정 및 긍정선택 방법과 가중치의 특성을 이용하였다. 즉, 알리진 공격으로부터 특성을 추출하여 알려지지 않은 공격에 대응할 수 있도록 특성을 변경하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법으로 공격 특성을 추출하고 특성 추출에 사용하지 않은 다른 공격에 대한 탐지를 실험한 결과 u2r 공격인 buffer overflow 공격과 race condition 공격에 대하여 정확한 탐지가 이루어짐을 보였다.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.4
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pp.727-732
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2012
This paper presents an approach to classify normal and arrhythmia from the MIT-BIH Arrhythmia Database using Discrete Cosine Transform(DCT), Discrete Wavelet Transform(DWT) and neural network. In the first step, Discrete Cosine Transform is used to obtain the representative 15 coefficients for input features of neural network. In the second step, Discrete Wavelet Transform are used to extract maximum value, minimum value, mean value, variance, and standard deviation of detail coefficients. Neural network classifies normal and arrhythmia beats using 55 numbers of input features, and then the accuracy rate is 98.8%.
A finite element model for simulating gradually and rapidly varied unsteady flow in open channel is developed based on dynamic wave equation using Petrov-Galerkin method. A matrix stability analysis shows the selective damping of short wave lengths and excellent phase accuracies achived by Petrov-Galerkin method. Whereas the Preissmann scheme displays less selective damping and poor phase accuracies, and Bubnov-Galerkin method shows nondissipative characteristics whicn causes a divergence problem in short wave length. The analysis also shows that the Petrov-Galerkin method displays the desirable combination of selective damping of high frequency progressive waves over a wide range of Courant number and good phase accuracy at low Courant number. Therefore, the Petrov-Galerkin can be effectively applied to gradually and rapidly varied unsteady flow.
백혈병은 조혈계통의 악성 증식성 질환으로서 현재까지 주로 화학약물요법에 의존하고 있는 실정이다. 화학약물요법은 백혈병 세포를 소멸시킬 수 있지만 또한 인체에 여러 가지 독성 반응 및 부작용을 일으키기도 한다. 따라서 중서의결합으로 백혈병 치료에 접근하는 것은 중요한 의미를 갖는다. 중의학에서 소아 백혈병을 치료하는 경우 청열해독법(淸熱解毒法), 부정보허법(扶正補虛法), 활혈화어법(活血化瘀法)을 주로 사용한다. 청열해독법은 백혈병의 조기치료에 주로 활용되는데, 인체의 저항력을 증강시켜 화학약물요법을 실시하는 동안 흔히 나타날 수 있는 감염증상을 예방하는 효과를 얻을 수 있다. 부정보허법(扶正補虛法)은 주로 화학약물요법의 유도 완화기 및 치료효과의 유지를 위하여 활용되는데, 이는 인체의 면역력을 향상시켜 화학약물요법이 인체에 미치는 손상을 경감시킬 수 있다. 활혈화어법(活血化瘀法)은 미세순환을 개선시키는 작용을 하며 골수의 조혈기능을 촉진하고 면역기능을 조절하며 또한 일부 활혈화어제(活血化瘀劑)는 백혈병 세포에 직접적인 억제효과를 보인다. 소아백혈병에 대하여 화학약물요법을 진행하는 동안 중약을 같이 병행하는 경우 다음과 같은 과정으로 나누어 실시할 수 있다. 1. 유도완화치료(화학요법)단계: 이와 같은 치료과정은 대개 화학약물요법으로 인한 극심한 독성반응이나 주작용을 나타내게 되는데, 이 과정에서 중약치료를 병행하면 신속하게 증상을 개선시킬 수 있다. 만약 구토나 설사와 같은 소화계 부작용이 나타나면 화위강역법(和胃降逆法)을 활용하고, 감염 증상이 나타나면 부정(扶正)과 거사법(祛邪法)을 병행할 수 있다. 화학약물요법을 진행한 후 신체가 극도로 허약해지고 골수의 기능이 심하게 억제되는 경우는 주로 부정(扶正)시키는 중약을 사용하면서 익기양혈제(益氣養血劑)를 곁들이고 보조적으로 단삼(丹蔘), 당귀(當歸), 천궁(川芎), 계혈등(鷄血藤) 등과 같은 활혈화어제(活血化瘀劑)를 사용하여 골수의 조혈기능을 회복시킨다. 2. 치료효과의 유지단계: 본 과정에서는 중약치료에 있어서 부정(扶正)과 거사법(祛邪法)을 병행한다. 화학약물요법을 실시하는 동시에 거사제(祛邪劑)를 중용(重用)함으로써 화학약물요법의 효과를 강화시킨다. 화학약물요법이 끝난 뒤 부정(扶正)시키는 약물을 중용(重用)하여 인체의 면역기능을 증강시키고 백혈병세포를 억제시킨다. 3. 치료효과의 유지 및 강화단계: 치료효과의 유지단계에서는 변증논치(辨證論治)의 원칙에 입각하여 항암효과가 있는 중약을 활용할 수 있는데, 예를 들어 백화사설초(白花蛇舌草), 산자고(山慈?), 청대(靑黛), 용규(龍葵) 등을 사용할 수 있고, 육신환(六神丸)을 장기적으로 복용하여도 된다. 소아백혈병 치료에 있어서 중서의결합의 치료법을 활용하는 경우 다음과 같은 내용에 주안점을 둘 수 있다. 화학약물요법을 진행하는 과정에서 중약을 병행하여 투여하는 경우 사진합삼(四診合參)을 근간으로 종합적인 분석을 통하여 병인(病因)을 살피어 치료에 임하도록 한다. 약물의 선택과 처방의 구성은 반드시 변증논치(辨證論治)의 원칙하에 이루어져야 한다. 화학약물요법과 중약치료를 병행하는 과정에서 변증(辨證)과 변병(辨病)이 서로 결합되고 부정(扶正)과 거사법(祛邪法)을 병행하여 활용한다. 정체관(整體觀)에서 출발하여 환자를 관찰하는 동시에 특징적인 증후(證候)에 대한 변증논치(辨證論治)도 중요하며, 또한 백혈병 환자의 유형(類型)이나 임상 혈액검사 소견, 골수의 양상, 화학요법의 진행단계 및 환자의 연령과 체질 등을 충분히 가만하여 종합적인 분석을 토대로 치료법을 선택하여야 중약요법과 화학약물요법의 협동적인 효과를 증폭시키고 백혈병치료에 새로운 전기를 마련할 수 있을 것이다.
정보사회를 거치면서 네트워크의 발전과 관련한 많은 응용 분야들이 연구되고 있는데, 그 중에서도 암호학을 이용한 전자 투표의 비중이 증대되고 있다. 이러한 전자 투표는 그 중요성에도 불구하고 아직까지 취약한 점이 많이 산재해 있다. 특히, 전자 투표를 총괄하는 선거 관리위원회가 부정을 저지를 경우 투표 자체의 신뢰성은 무너지게 되며, 투표권의 매매가 성립할 경우에는 전자 투표에 있어 치명적인 악영향을 미치게 될 것이다. 딸서 몬 논문은 기존의 투표를 전자 투표로 적용시키는 과정에서 어떠한 요소들이 필요한지 확인해 보고 선거관리 위원회의 부정 방지 및 매매 방지를 위한 요구 조건을 살펴볼 것이다. 또한 매매방지를 위해 네트워크 상에서 익명성을 제공하는 안전한 선택 기법인 “Magic Sticker” 기법을 사용하여, 투표자의 투표 내용이 공개되더라도 투표 결과를 안전하게 보호할 수 있는 전자 투표 시스템을 제안한다.
Studies on predicting arrhythmia using machine learning have been actively conducted with increasing number of arrhythmia patients. Existing studies have predicted arrhythmia based on multivariate data of feature variables extracted from RR interval data at a specific time point. In this study, we consider that the pattern of the heart state changes with time can be important information for the arrhythmia prediction. Therefore, we investigate the usefulness of predicting the arrhythmia with multivariate time series data obtained by extracting and accumulating the multivariate vectors of the feature variables at various time points. When considering 1-nearest neighbor classification method and its ensemble for comparison, it is confirmed that the multivariate time series data based method can have better classification performance than the multivariate data based method if we select an appropriate time series distance function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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