• Advances in nano research
• /
• v.12 no.4
• /
• pp.345-352
• /
• 2022

In this paper, natural frequency curves are presented for three specific end supports considering distinct values of nonlocal parameter. The vibrational behavior of zigzag double walled carbon nanotubes is investigated using wave propagation with nonlocal effect. Frequency spectra of zigzag (12, 0) double walled carbon nanotubes have been analyzed with proposed model. Effects of nonlocal parameters have been fully investigated on the natural frequency against against variation of Poisson's ratio. A slow increase in frequencies against variation of Poisson's ratio also indicates insensitivity of it for suggested nonlocal model. Moreover, decrease in frequencies with increase in nonlocal parameter authenticates the applicability of nonlocal Love shell model. Also the frequency curves for C-F are lower throughout the computation than that of C-C curves.

• Molecules and Cells
• /
• v.45 no.5
• /
• pp.273-283
• /
• 2022

During meiosis, homologous chromosomes (homologs) pair and undergo genetic recombination via assembly and disassembly of the synaptonemal complex. Meiotic recombination is initiated by excess formation of DNA double-strand breaks (DSBs), among which a subset are repaired by reciprocal genetic exchange, called crossovers (COs). COs generate genetic variations across generations, profoundly affecting genetic diversity and breeding. At least one CO between homologs is essential for the first meiotic chromosome segregation, but generally only one and fewer than three inter-homolog COs occur in plants. CO frequency and distribution are biased along chromosomes, suppressed in centromeres, and controlled by pro-CO, anti-CO, and epigenetic factors. Accurate and high-throughput detection of COs is important for our understanding of CO formation and chromosome behavior. Here, we review advanced approaches that enable precise measurement of the location, frequency, and genomic landscapes of COs in plants, with a focus on Arabidopsis thaliana.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• v.22 no.6
• /
• pp.97-108
• /
• 2022

The video-assisted human action recognition [1] field is one of the most active ones in computer vision research. Since the depth data [2] obtained by Kinect cameras has more benefits than traditional RGB data, research on human action detection has recently increased because of the Kinect camera. We conducted a systematic study of strategies for recognizing human activity based on deep data in this article. All methods are grouped into deep map tactics and skeleton tactics. A comparison of some of the more traditional strategies is also covered. We then examined the specifics of different depth behavior databases and provided a straightforward distinction between them. We address the advantages and disadvantages of depth and skeleton-based techniques in this discussion.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.305-318
• /
• 2022

Abusive behaviors have become a common issue in many online social media platforms. Profanity is common form of abusive behavior in online. Social media platforms operate the filtering system using popular profanity words lists, but this method has drawbacks that it can be bypassed using an altered form and it can detect normal sentences as profanity. Especially in Korean language, the syllable is composed of graphemes and words are composed of multiple syllables, it can be decomposed into graphemes without impairing the transmission of meaning, and the form of a profane word can be seen as a different meaning in a sentence. This work focuses on the problem of filtering system mis-detecting normal phrases with profane phrases. For that, we proposed the deep learning-based framework including grapheme and syllable separation-based word embedding and appropriate CNN structure. The proposed model was evaluated on the chatting contents from the one of the famous online games in South Korea and generated 90.4% accuracy.

• Advances in nano research
• /
• v.14 no.3
• /
• pp.285-294
• /
• 2023

The dynamic and sensing performances of nanomechanical resonators with their different boundary conditions are studied based on surface elasticity-based modeling and simulation. Specifically, the effect of surface stress is included in Euler-Bernoulli beam model for different boundary conditions. It is shown that the surface effect on the intrinsic elastic property of nanowire is independent of boundary conditions, while these boundary conditions affect the frequency behavior of nanowire resonator. The detection sensitivity of nanowire resonator is remarkably found to depend on the boundary conditions such that double-clamping boundary condition results in the higher mass sensitivity of the resonator in comparison with simple-support or cantilever boundary condition. Furthermore, we show that the frequency shift of nanowire resonator due to mass adsorption is determined by its length, whereas the frequency shift is almost independent of its thickness. This study enables a design principle providing an insight into how the dynamic and sensing performances of nanomechanical resonator is determined and tuned.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2010.11a
• /
• pp.1285-1288
• /
• 2010

SIP 프로토콜은 멀티미디어 통신 세션을 생성, 삭제, 변경할 수 있는 프로토콜로 높은 간결성, 확장성 등 장점을 가지고 있다. 최근 인터넷전화의 대부분이 SIP 프로토콜을 사용하는 등 SIP 프로토콜의 사용이 많이 보편화 되었으나 그만큼 보안에 대한 위협 또한 중요한 문제가 되고있다. SIP는 응용계층 프로토콜로, 기존의 IP기반 보안 기술로는 공격 탐지/차단에 한계가 있을 수 있어 SIP 전용의 보안 기술 및 장비의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 SIP 트래픽의 응용계층 정보 통계를 통하여 DDoS 공격트래픽 행위 특성을 분석하고 이를 정상 트래픽과 구분, 탐지하는 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 자체 테스트 망 구축과 SIP DDoS 공격 에뮬레이션을 통해 검증한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2009.04a
• /
• pp.173-176
• /
• 2009

본 논문에서는 감시시스템이 갖추어진 환경 내에서 발생할 수 있는 특이 행동을 효율적으로 감지하기 위한 기법을 제시한다. 최근 대형 범죄 및 방화 사건 등의 방지목적으로 DVR 의 단순 녹화를 벗어나 지능형 감시시스템을 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 아직 초기 연구 단계에 있으며 영상내의 관심물체 추출을 위한 전경과 배경의 분리 및 추적 단계에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델을 통하여 전경과 배경을 분리하고, 관심영역에 한해서 Optical Flow 기법을 이용하여 폭력상황과 같은 특이 행동의 감지 여부를 판단 할 수 있는 방법에 대해 실험을 통해 평가하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2009.11a
• /
• pp.665-666
• /
• 2009

정보통신 기술과 저장 매체의 발전으로 많은 분야에 편리함과 더불어 산업기밀유출사고의 위험이 늘어나고 있다. 보안사고 중 80% 이상이 인적 보안 유출 이였으며 현직 직원의 유출은 약 25%정도의 부분을 차지하고 있었다. 기존의 단순한 시스템 로그 정보를 이용한 사용자 감사기술, DRM을 이용한 데이터 보호기술방법 보다는 진보된 방법이 필요하다. 사용자 정보와 시스템 정보, 시스템 콜 정보 수집을 통한 구분된 감사데이터의 통계기법을 이용한 지능적인 이상행위 탐지 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.228-231
• /
• 2021

인물의 행동 및 이동을 인식하는 것은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 사람의 행동을 파악하여 니즈를 예상하고 맞춤형 콘텐츠를 제공하거나 행동을 예측하여 범죄나 폭력을 예방하는 등 여러 방면으로 활용 가능하다. 그러나 이동과 현재 위치 정보만으로 인물의 행동을 예측하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간으로 사람의 이동과 행동을 인식하기 위해 Kinect v2가 제공하는 관절 정보와 YOLOv3를 이용하여 실시간으로 사람의 행동을 인식하는 시스템을 제작하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2021.05a
• /
• pp.132-135
• /
• 2021

최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.