Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.39-42
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2023
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
Juhyeon Kim;Gihwan Yoon;Yoondong Sung;Hak-Geun Jeong;Jongbok Baek;Moses Kang
Journal of IKEEE
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v.27
no.4
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pp.657-667
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2023
This paper proposes two-stage optimization framework to re-estimate the photovoltaic (PV) hosting capacity (HC) by improving parameters for voltage controls of the smart inverter. In the first stage, PV HC is estimated considering Volt-Var (VV) and Volt-Watt (VW) controls, aligning with IEEE Std 1547-2018 guidelines. In the second stage, adjust parameters of VV and VW to improve HC. To investigate the performance of the proposed algorithm, simulations conducted using OpenDSS on an IEEE 37-bus system. The results demonstrate that effectively increases PV HC.
In this paper, we introduce the contents of research on the establishment of an evaluation environment for autonomous cooperative driving platform for commercial vehicles based on V2X communication. For the evaluation of the autonomous cooperative driving platform based on V2X communication, various standards, standards, and guidelines for test evaluation should be developed and provided to the test subject, along with the establishment of test beds such as roads and V2X infrastructure that can apply various driving scenarios. do. In addition, based on this, various reference equipment and test equipment for actual test and evaluation should be developed. In this paper, various technologies, standards, equipment, and construction infrastructure developed to construct the evaluation environment for autonomous cooperative driving platform for commercial vehicles based on V2X communication are introduced.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.23
no.1
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pp.167-181
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2024
Utilization of a driving simulator in the development of autonomous driving technology allows us to perform various tests effectively in criticial environments, thereby reducing the development cost and efforts. However, there exists a serious drawback that the driving simulator has a big difference from the real environment, so a problem occurs when the autonomous driving algorithm developed using the driving simulator is applied directly to the real vehicle system. This is defined as so-called Sim2Real problem and can be classified into scenarios, sensor modeling, and vehicle dynamics. This Paper presensts on a method to solve the Sim2Real problem in autonomous driving simulator focusing on IMU sensor. In order to reduce the difference between emulated virtual IMU sensor real IMU sensor, IMU sensor emulation techniques through precision error modeling of IMU sensor are introduced. The error model of IMU sensors takes into account bias, scale factor, misalignmnet, and random walk by IMU sensor grades.
An MP3 encoder chip has been designed and fabricated with the hardware and software co-design concepts. In the aspect of the software. the calculation cycles of the distortion control loop. which requires most of the calculation cycles in MP3 encoding procedure. have been reduced to $67\%$ of the original algorithm through the 'scale factor Pre-calculation'. By using a floating Point 32 bit DSP core and designing the FFT block with the hardware. we can get the additional reduction of the calculation cycles in addition to the software optimization. The designed chip has been verified using HW emulation and fabricated via 0.25um CMOS technology The fabricated chip has the size of $6.2{\time}6.2mm^2$ and operates normally on the test board in the qualitative and quantitative aspect.
This paper proposes a spectral modeling of Korean traditional instrument, Haegeum, using cepstral analysis to naturally describe Haegeum sounds varying with time. To get a precise result of cepstral analysis, we set the frame size to 3 periods of input signal and more cepstral coefficients are used to extract formants. The performance is enhanced by flexibly controlling the cutoff frequency of bandpass filter depending on the resonances in the synthesis process of sinusoidal components and the deleting peaks remained in the residual signal. To detect the change of pitch, we divide the input frames into silence, attack, and sustain region and determine which region the current frame is involved in. Then, the proposed method readjusts the frame size according to the fundamental frequency in the case of the current frame is in attack region and corrects the extraction errors of the fundamental frequency for the frames in sustain region. With these processes, the synthesized sounds are much more similar to the originals. The evaluation result through the listening test by a Haegeum player says that the synthesized sounds are almost similar to originals (96~100 % similar to the original sounds).
Kim, Eun-Young;Seo, Chang-Woo;Lim, Yong-Hwan;Jeon, Seong-Chae
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.28
no.3
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pp.268-272
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2009
In this paper, we propose a Gaussian Mixture Model (GMM) based incremental robust adaptation with a forgetting factor for the speaker verification. Speaker recognition system uses a speaker model adaptation method with small amounts of data in order to obtain a good performance. However, a conventional adaptation method has vulnerable to the outlier from the irregular utterance variations and the presence noise, which results in inaccurate speaker model. As time goes by, a rate in which new data are adapted to a model is reduced. The proposed algorithm uses an incremental robust adaptation in order to reduce effect of outlier and use forgetting factor in order to maintain adaptive rate of new data on GMM based speaker model. The incremental robust adaptation uses a method which registers small amount of data in a speaker recognition model and adapts a model to new data to be tested. Experimental results from the data set gathered over seven months show that the proposed algorithm is robust against outliers and maintains adaptive rate of new data.
Gi-Taek An;Woo-Seok Choi;Jun-Yong Park;Jung-Min Park;Kyung-Soon Lee
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.5
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pp.221-226
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2024
In information retrieval, queries come in various types, ranging from abstract queries to those containing specific keywords, making it a challenging task to accurately produce results according to user demands. Additionally, search systems must handle queries encompassing various elements such as typos, multilingualism, and codes. Reranking is performed through training suitable documents for queries using DeBERTa, a deep learning model that has shown high performance in recent research. To evaluate the effectiveness of the proposed method, experiments were conducted using the test collection of the Product Search Track at the TREC 2023 international information retrieval evaluation competition. In the comparison of NDCG performance measurements regarding the experimental results, the proposed method showed a 10.48% improvement over BM25, a basic information retrieval model, in terms of search through query error handling, provisional relevance feedback-based product title-based query expansion, and reranking according to query types, achieving a score of 0.7810.
In this paper, an analytical approach for the design and analysis of an aperiodic electromagnetic bandgap (EBG)-based power distribution network (PDN) in high-speed integrated-circuit (IC) packages and printed circuit boards (PCBs) is proposed. Aperiodic EBG is an effective method to solve the noise problem of high-speed IC packages and PCBs. However, its analysis becomes challenging due to increased computation time. To overcome the problem, the proposed analytical method entails deriving impedance parameters for EBG island and the overall PDN, which includes locally placed EBG structures. To validate the proposed method, a test vehicle is fabricated, demonstrating good agreement with the measurements. Significantly, the proposed analytical method reduces computation time by 99.7 %compared to the full-wave simulation method.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.5
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pp.203-211
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2024
Utilizing programming languages for data visualization can enhance the efficiency and effectiveness in handling data volume, processing time, and flexibility. However, practice is required to become proficient in programming. Therefore public data-based the problem bank was developed to practice data visualization in a programming automatic assessment system. Public data were collected based on topics suggested in the curriculum and were preprocessed to make it suitable for users to visualize. The problem bank was associated with the mathematics curriculum to learn various data visualization methods. The developed problems were reviewed to expert and pilot testing, which validated the level of the questions and the potential of integrating data visualization in math education. However, feedback indicated a lack of student interest in the topics, leading us to develop additional questions using student-center data. The developed problem bank is expected to be used when students who have learned Python in primary school information gifted or middle school or higher learn data visualization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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