• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.9
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• pp.1033-1038
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• 2015

Complementary Filter is commonly used in signal processing method for real-time position measurement. Butterworth filter characteristic has a uniform gain in the pass band, the blocking band has a good blocking characteristics. Therefore, we propose a method of designing a complementary filter having a characteristic of Butterworth filter characteristic. By setting the appropriate filter coefficients in the simulation it appears to improve the performance of the filter. In the experiment it shows a real-time signal processing is possible by using the calculated filter coefficients in the simulation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.178-180
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• 2015

본 논문에서는 기계 학습(Machine Learning)을 이용하여 댓글의 악성 여부를 분류하는 시스템에 대해 설명한다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 맞춤법이 잘 되어있지 않는 특성을 가지고 있다. 따라서 댓글 분석을 위해 형태소 분석 결과와 문자단위 Bi-gram, Tri-gram을 자질로 이용한다. 전처리 된 댓글에서 각 자질 추출 방법에 따라 자질을 추출한다. 추출된 자질을 이용하여 기계학습 알고리즘의 모델을 학습하고 댓글의 악성 여부 분류에 활용한다. 본 논문에서는 댓글의 악성 여부 판별을 위한 자질 추출방법을 제안하고 실험을 통해 이에 대한 효용성을 검증하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.2
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• pp.163-170
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• 2019

Over the past decade, the development of the Web explosively increased the data. Feature selection step is an important step in extracting valuable data from a large amount of data. This study proposes a novel opinion mining model based on combining feature selection (FS) methods with Word embedding to vector (Word2vec) and BOW (Bag-of-words). FS methods adopted for this study are CFS (Correlation based FS) and IG (Information Gain). To select an optimal FS method, a number of classifiers ranging from LR (logistic regression), NN (neural network), NBN (naive Bayesian network) to RF (random forest), RS (random subspace), ST (stacking). Empirical results with electronics and kitchen datasets showed that LR and ST classifiers combined with IG applied to BOW features yield best performance in opinion mining. Results with laptop and restaurant datasets revealed that the RF classifier using IG applied to Word2vec features represents best performance in opinion mining.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2253-2256
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• 2003

인터넷이 가지고 있는 보안 취약성 때문에 바이러스, 해킹, 시스템 침입, 시스템 관리자 권한 획득, 침입사실 은닉, 서비스거부공격 등과 같은 다양한 형태의 네트워크 공격에 노출되어 있다. 이러한 네트워즈 공격으로 인해 인터넷에 대한 침해가 증가하고 있어 공공기관과 사회기반시설 및 금융 기관은 피해 규모와 영향이 크다. 따라서, 인터넷 침해를 최소화하기 위해 동적으로 침입을 감지하고 제어할 수 있는 보안 기술이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크의 패킷을 필터링하고 침입을 탐지하며 불법 침입을 통보하는 커널 수준의 통합 보안 엔진을 설계하고 구현하여 안전한 네트워킹 환경을 제공하며, 보안 환경의 변화에 민첩하게 유기적으로 대처할 수 있는 통합된 관리 방법을 제시한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.10
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• pp.705-712
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• 2013

Active learning aims to improve the performance of a classification model by repeating the process to select the most helpful unlabeled data and include it to the training set through labelling by expert. In this paper, we propose a method for active learning based on hierarchical agglomerative clustering using Ward's linkage. The proposed method is able to construct a training set actively so as to include at least one sample from each cluster and also to reflect the total data distribution by expanding the existing training set. While most of existing active learning methods assume that an initial training set is given, the proposed method is applicable in both cases when an initial training data is given or not given. Experimental results show the superiority of the proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.20 no.6
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• pp.6-10
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• 1983

In this paper, an implementation method for digital filters using the residue arithmetic is proposed. This method can be used for processing digital signals with larger number of bits by applying the idea of the bit-slice algorithm, while previous residue digital filters can process digital signals with only a small number of bits. Furthermore, high-speed residue addition, subtrac-tion, and multiplication using look-up tables make it possible to get more flexible filters. Everything that is mentioned above is proved by implementing a cascade fourth-order Butterworth lowpass digital filter using this method.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.1
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• pp.140-146
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• 2011

In this paper, we propose a fast object classification method based on texture and color information for video surveillance. We take the advantage of local patches by extracting SURF and color histogram from images. SURF gives intensity content information and color information strengthens distinctiveness by providing links to patch content. We achieve the advantages of fast computation of SURF as well as color cues of objects. We use Bag of Word models to generate global descriptors of a region of interest (ROI) or an image using the local features, and Na$\ddot{i}$ve Bayes model for classifying the global descriptor. In this paper, we also investigate discriminative descriptor named Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Our experiment result for 4 classes of the objects shows 95.75% of classification rate.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.3
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• pp.107-117
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• 2019

In the era of SNS, many people relies on it to express their emotions about various kinds of products and services. Therefore, for the companies eagerly seeking to investigate how their products and services are perceived in the market, emotion mining tasks using dataset from SNSs become important much more than ever. Basically, emotion mining is a branch of sentiment analysis which is based on BOW (bag-of-words) and TF-IDF. However, there are few studies on the emotion mining which adopt feature selection (FS) methods to look for optimal set of features ensuring better results. In this sense, this study aims to propose FS methods to conduct emotion mining tasks more effectively with better outcomes. This study uses Twitter and SemEval2007 dataset for the sake of emotion mining experiments. We applied three FS methods such as CFS (Correlation based FS), IG (Information Gain), and ReliefF. Emotion mining results were obtained from applying the selected features to nine classifiers. When applying DT (decision tree) to Tweet dataset, accuracy increases with CFS, IG, and ReliefF methods. When applying LR (logistic regression) to SemEval2007 dataset, accuracy increases with ReliefF method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.769-771
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 설비인 센서 네트워크는 많은 수의 센서 노드들로 구성되며, 각 센서 노드의 하드웨어는 매우 작은 규모이다. 또한 최소한의 전력 소모를 위하여 센서 노드들은 동적으로 재구성되며, 노드들 간의 통신은 무선 네트워크를 통하여 이루어진다. 센서 네트워크는 구축 목적에 따라 네트워크 토폴로지 및 라우팅 방식이 결정되어야 하고, 이와 더불어 센서 노드의 하드웨어와 소프트웨어도 필요에 따라 다양하게 변경되어야 한다. 따라서 센서 네트워즈가 구현되기 전에 시스템 동작과 성능을 예측할 수 있고 소프트웨어 개발 환경도 제공해주는 시뮬레이터가 사용 가능하다면, 시스템 개발 기간을 크게 단축시킬 수 있을 것이다. 기존의 센서 네트워크 시뮬레이터들은 특별한 응용을 위한 특정 기반의 하드웨어와 운영체제에 국한되어 개발되었기 때문에 다양한 센서 네트워크 환경을 지원하기에는 한계가 있으며, 센서 네트워크 설계상의 주요 요소인 전력 소모량 분석이 포함되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 특정한 응용이나 운영체제에 제한을 받지 않으면서 다양하게 센서 네트워크 환경을 설계 및 검증할 수 있고 전력 소모량 추정도 가능한 시뮬레이터를 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이터는 기계명령어-레일(machine instruction-level)의 이산-사건 시뮬레이션(discrete-event simulation) 기법을 이용함으로써 실제 센서 노드의 프로그램 실행 및 관련 동작들을 세부적으로 예측하는 데 사용될 수 있도록 하였다. 시뮬레이션의 작업부하(Workload)인 명령어 트레이스(instruction trace)로는 ATmega128L 마이크로컨트롤러용으로 크로스 컴파일된 인텔 헥스-레코드 형식(.hex) 또는 S-레코드 형식(.srec)의 파일을 사용한다.들을 해결하고자 프라이버시보호에 새로운 키 생성 방법을 통한 강력한 프로토콜을 제안 한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의 $84.4\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는 $31.0\%$, 여자는 $21.4\%$로 나타났고 이들을 제외한 나머지 사람들은 보통 속도 혹은 충분한 시간을 가지고 식사를 하였