• Journal of Industrial Convergence
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• v.16 no.1
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• pp.15-20
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• 2018

Along with the increase of internet shopping, crimes that exploited personal information on the invoice of goods are becoming more and more advanced and becoming more and more classified from the interception of goods through voice phishing attack, injury, sexual offense. Therefore, in order to guarantee the anonymity of the customer's delivery information, there is a need for a delivery tracking prevention system which keeps the route information of the product's destination secret among delivery companies. For this purpose, We suggest that delivery tracing protect model based smart contract for guaranteed anonymity to protect the anonymity by encrypting delivery information and by separation of payment and personal information using the anonymity technique of block chain-based cryptography. Our proposed model contributes to expansion of internet shopping based on block chaining by providing information about product sales to company and guaranteeing anonymity of customer's delivery information to customer.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.302-304
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• 2003

최근 인터넷을 통하여 급속히 확산되고 있는 분산 서비스 거부 공격은 전 세계 웹 사이트들에 큰 피해를 입히면서 세계적인 문제로 부상되었다. 현재 이에 대한 대책으로 방화벽이나 침입 탐지 시스템을 이용하지만. 전 세계에서 동시 다발적으로 일어나는 이 공격을 근본적으로 방지하는 데는 적합지 않다. 이에 본 논문에서는 공격 트래픽의 송신자 주소를 임의의 IP 주소를 사용하여 공격의 발원지를 추적할 수 없는 기존 문제점을 해결할 수 있는 분산 서비스 거부 공격 발원지 자동 추적 모델을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.301-303
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• 2004

인터넷의 급성장으로 해킹이나 Dos 공격, 웜, 바이러스 등의 사이버 범죄가 크게 증가하고 지능화되어 최근 역추적에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 보안 도구로 침입탐지시스템(IDS) 이나 침입방지시스템 (IPS) 등이 있으나 해킹이나 DoS 공격을 방어하는데 현실적으로 한계가 있다. 따라서 능동적인 해킹 방어를 위한 기본적인 기술로 해커의 실제 위치를 추적하는 역추적 시스템 기술이 필요하다. 특히 IPv4에서의 역추적 시스템에 대한 연구는 활발하게 이루어지고 있지만 IPv6에 대한 연구는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 IPv4의 주소 고갈로 인해 앞으로 이를 대신할 IPv6에 대한 공격 근원지 역추적 시스템 개발이 시급하다고 보고. 해킹을 시도하는 해커의 실제 위치를 실시간으로 추적할 수 있도록 IPv6 헤더 패킷의 트래픽 클래스(Traffic Class)와 플로우 라벨(Flow Label)을 이용하여 IPv6에서의 실시간 네트워크 침입자 역추적 시스템 모델을 제안하고자 한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.2
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• pp.186-196
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• 2018

In this paper, we propose an on-line tracking method using convolutional neural network (CNN) for tracking object. It is well known that a large number of training samples are needed to train the model offline. To solve this problem, we use an untrained model and update the model by collecting training samples online directly from the test sequences. While conventional methods have been used to learn models by training samples offline, we demonstrate that a small group of samples are sufficient for online object tracking. In addition, we define a loss function containing color information, and prevent the model from being trained by wrong training samples. Experiments validate that tracking performance is equivalent to four comparative methods or outperforms them.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.58-60
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• 2002

CRM이 기업의 핵심 경영전략으로 도입되면서 기업이 보유하고 있는 고객데이터를수집, 통합, 가공, 분석하여 마케팅을 위해 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히, 기존고객의 유지 전략과 기존고객을 활용한 신상품 유도 전략이 중요한 이슈로 대두되면서 마이닝을 통한 CRM관점의 고객이탈방지는 각 통신사에서 지속적으로 추진하고 있는 분야이다. 본 연구에서는 KT의 고객이탈방지 모텔 구축을 사례로 효율적인 마이닝 모델 구축을 위한 고객통합구조를 제안하고자 한다. 그러고, 고객이탈방지 모델 구축의 전처리 과정으로 고객통합구조를 적용하여 고객중심의 변수 도출, 이용행태 추적 등을 통해 의미 있는 해지변수를 찾아내는 방법과 그 효과에 대해 기술한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.2
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• pp.198-210
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• 1999

산업 및 통신기술이 급속히 발전함에 따라, 다양한 형태의 침입기법을 통해 클라이언트-서버 구조의 정보 공유 및 서비스 개념으로 운영되는 시스템상에서 중요한 정보에 대한 유출 및 파괴로 인한 역기능이 심각할 정도로 증가하고 있다. 따라서, 정보시스템에서의 정보의 불법유출을 방지하고 문서나 시스템에 대한 불법행위를 감지할 수 있는 감사추적 기법이 요구된다. 이 논문에서는 능동데이타베이스의 능동규칙을 기존 기법보다 효과적으로 침입자를 감지할수 있는 새로운 감사추적 및 분석시스템 모델을 제안하였다. 이 모델은 시스템사용자에 의해서 발생되는 감사자료의 비정상 여부를 판단할수 있는 기법과 유형별 침입자를 감지하는 알고리즘을 제시하여 정상적인 사용자의 이탈된 행동을 판단할 수 있는 바업을 제시한다.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.4
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• pp.3-12
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• 2023

In the post-COVID era, the importance of quarantine measures is greatly emphasized, and accordingly, research related to the detection of mask wearing conditions and prevention of other infectious diseases using deep learning is being conducted. However, research on the detection and tracking of visitors to cultural facilities to prevent the spread of diseases is equally important, so research on this should be conducted. In this paper, a convolutional neural network-based object detection model is trained through transfer learning using a pre-collected dataset. The weights of the trained detection model are then applied to a multi-object tracking model to monitor visitors. The visitor detection model demonstrates results with a precision of 96.3%, recall of 85.2%, and an F1-score of 90.4%. Quantitative results of the tracking model include a MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of 65.6%, IDF1 (ID F1 Score) of 68.3%, and HOTA (Higher Order Tracking Accuracy) of 57.2%. Furthermore, a qualitative comparison with other multi-object tracking models showcased superior results for the model proposed in this paper. The research of this paper can be applied to the hygiene systems within cultural facilities in the post-COVID era.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.3
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• pp.611-616
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• 2020

In order to prevent the further spread of the COVID-19 virus in big cities, this paper proposes a semantic diagnosis and tracking system based on Linked Data through the cluster analysis of the infection situation in Seoul, South Korea. This paper is mainly composed of three sections, information of infected people in Seoul is collected for the cluster analysis, important infected patient attributes are extracted to establish a diagnostic model based on random forest, and a tracking system based on Linked Data is designed and implemented. Experimental results show that the accuracy of our diagnostic model is more than 80%. Moreover, our tracking system is more flexible and open than existing systems and supports semantic queries.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.10
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• pp.2090-2101
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• 2015

We propose a robust tracking method that combines the merits of ACM(active contour model) and the color-based PF(particle filter), effectively. In the proposed method, PF and ACM track the color distribution and the contour of the target, respectively, and Decision part merges the estimate results from the two trackers to determine the position and scale of the target and to update the target model. By controlling the internal energy of ACM based on the estimate of the position and scale from PF tracker, we can prevent the snake pointers from falsely converging to the background clutters. We appled the proposed method to track the head of person in video and have conducted computer experiments to analyze the errors of the estimated position and scale.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.1
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• pp.1-10
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• 2020

The application of multiphase flows is increasingly being applied to analyze phenomena such as single phase flows where the fluid boundary changes continuously over time or the problem of mixing a liquid phase and a gas phase. In particular, multiphase flow models that take into account incompressible Newtonian fluids for liquid and gas are often applied to solve the problems of the free water surface such as wave fields. In general, multi-phase flow models require time-based the surface tracking of each fluid's phase boundary, which determines the accuracy of the final calculation of the model. This study evaluates the advection performance of representative VOF-type boundary tracking techniques applied to various CFD numerical codes. The effectiveness of the FCT method to control the numerical flux to minimize the numerical diffusion in the conventional VOF-type boundary tracking method and advection calculation was mainly evaluated. In addition, the possibility of tracking performance of free surface using CIP method (Yabe and Aoki, 1991) was also investigated. Numerical results show that the FCT-VOF method introducing an anti-diffusive flux to precent excessive diffusion is superior to other methods under the confined conditions in this study. The results from this study are expected to be used as an important basic data in selecting free surface tracking techniques applied to various numerical codes.