Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.22
no.4
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pp.785-796
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2012
In this paper, we propose an effective Behavior-based detection technique using the frequency of system calls to detect malicious code, when the number of training data is fewer than the number of properties on system calls. In this study, we collect the Native APIs which are Windows kernel data generated by running program code. Then we adopt the normalized freqeuncy of Native APIs as the basic properties. In addition, the basic properties are transformed to new properties by GLDA(Generalized Linear Discriminant Analysis) that is an effective method to discriminate between malicious code and normal code, although the number of training data is fewer than the number of properties. To detect the malicious code, kNN(k-Nearest Neighbor) classification, one of the bayesian classification technique, was used in this paper. We compared the proposed detection method with the other methods on collected Native APIs to verify efficiency of proposed method. It is presented that proposed detection method has a lower false positive rate than other methods on the threshold value when detection rate is 100%.
The current gas regulations have been reformed into a new technical standards system called as "KGS (Korea Gas Safety) Code" system. Korea Gas Safety Corporation has developed a new framework of technical standards classification method and will manage the new technical standards system in compliance with the mandatory requirements of gas regulations. This study will cover an overall view of the reformation and show "KGS Code" in detail.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.11
no.4
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pp.65-77
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2007
Site response analyses were performed based on equivalent linear technique using shear wave velocity profiles of 162 sites collected around the Korean peninsula. The site characteristics, particularly the shear wave velocities and the depth to the bedrock, are compared to those in the western United States. The results show that the site-response coefficients based on the mean shear velocity of the top 30m ($V_{S30}$) suggested in the current code underestimates the motion in short-period ranges and overestimates the motion in mid-period ranges. The current Korean code based on UBC is required to be modified considering site characteristics in Korea for the reliable estimation of site amplification. From the results of numerical estimations, new regression curves were derived between site coefficients ($F_{a}\;and\;F_{v}$) and the fundamental site periods, and site coefficients were grouped based on site periods with reasonable standard deviations compared to site classification based on $V_{S30}$. Finally, new site classification system and modification of design response spectra are recommended considering geotechnical characteristics in Korea.
Purpose: NCS(National Competency Standards) is a systematic organization of knowledge, skills, and literacy required for performing tasks in industrial settings. This research aims to search for keywords that are important to us and to present key directions of education for the fourth industrial age in the future. Methods: The systematic classification system of NCS was investigated and the classification code structure was analyzed. Among them, the frame and structure analysis of the classification code of quality was analyzed using R-program. Results: This study grasped the quality classification situation of NCS and suggested improvement plan from the operational aspect of the fourth industrial revolution era. Conclusion: In conclusion, this study suggested the idea of education direction of SMEs(Small and Medium-sized Enterprises) in the era of the 4th industrial revolution by understanding NCS which reflects Korean characteristics.
This paper describes a fingerprint classification on the basis of feature points(whorl, core) and feature vector and uses a syntactic approach to identify the shape of flow line around the core. Fingerprint image is divided into 8 by 8 subregions and fingerprint region is separated from background. For each subregion of fingerprint region, the dominant ridge direction is obtained to use the slit window quantized in 8 direction and relaxation is performed to correct ridge direction code. Feature points(whorl, core, delta) are found from the ridge direction code. First classification procedure divides the types of fingerprint into 4 class based on whorl and cores. The shape of flow line around the core is obtained by tracing for the fingerprint which has one core or two core and is represented as string. If the string is acceptable by LR(1) parser, feature vector is obtained from feature points(whorl, core, delta) and the shape of flow line around the core. Feature vector is used hierarchically and linearly to classify fingerprint again. The experiment resulted in 97.3 percentages of sucessful classification for 71 fingerprint impressions.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.4
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pp.68-80
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2022
Since the launch of AI, technology development to implement complete and sophisticated AI functions has continued. In efforts to develop technologies for complete automation, Machine Learning techniques and deep learning techniques are mainly used. These techniques deal with supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning as internal technical elements, and use the Big-data Analysis method again to set the cornerstone for decision-making. In addition, established decision-making is being improved through subsequent repetition and renewal of decision-making standards. In other words, big data analysis, which enables data classification and recognition/recognition, is important enough to be called a key technical element of AI function. Therefore, big data analysis itself is important and requires sophisticated analysis. In this study, among various tools that can analyze big data, we will use a Python program to find out what variables can affect addiction according to smartphone use in a decision tree environment. We the Python program checks whether data classification by decision tree shows the same performance as other tools, and sees if it can give reliability to decision-making about the addictiveness of smartphone use. Through the results of this study, it can be seen that there is no problem in performing big data analysis using any of the various statistical tools such as Python and R when analyzing big data.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.11
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pp.175-209
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1984
The purpose of this study is to build a general principle for the automatic book-classification which can be put to use in library operation, and to present a methodology of the automatic classification for the library. Since the enumerative classification scheme which exist as manual systems cannot be a n.0, pplied to the automation of classification, the principles of Colon Classification by S.R. Ranganathan is brought in and studied. The result of the study can be summarized as follows: (1) Automatic book-classification can be performed by the principles of faceted classification. (2) This study presents a general and an a n.0, pplication principles for the automatic book-classification. (3) File design for the automatic book-classification of a general classification is different from that of special classification, (4) The methodology is to classify the literature by inputting the title into a terminal. In addition, the expected Value from the Automatic Book-classification is as follows: (1) The prompt and accurate process of classification is possible. (2) Though a book is classified in any library it can have the same classification number. (3) The user can retrieve the classification code of a book for which he or she wants to search through the dialogue with the computer. (4) Since the concept coordination method is employed, even the representing of a multi-subject concept is made simple. (5) By performing automatic book-classification, the automation of library operation can be completed.
Software development creates many product that class components, Class Diagram, form, object, and design pattern. So this Paper suggests Index/XML Sequence Relation information system for product abstraction and classification, the system of design product Sequence Relation abstraction which can store, reuse design patterns in the meta modeling database with pattern Relation information. This is Index/XML Sequence Relation system which can easily change various relation information of product for product abstraction and classification. This system designed to extract and classify design pattern efficiently and then functional indexing, sequence base indexing for standard pattern, code indexing to change pattern into code and grouping by Index-ID code, and its role information can apply by structural extraction and design pattern indexing process. and it has managed various products, class item, diagram, forms, components and design pattern.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.1
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pp.147-155
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2010
Landcover information of access-denied area was extracted from low-medium and high resolution satellite image. Training for supervised classification was performed to refer visually by landcover map which is made and distributed from The Ministry of Environment. The classification result was compared by relating data of FACC land classification system. As we rasterize digital military map with same pixel size of satellite classification, the accuracy test was performed by image to image method. In vegetation case, ancillary data such as NDVI and image for seasons are going to improve accuracy. FACC code of FDB need to recognize the properties which can be automated.
Standard industry and occupation code are usually assigned manually in Korean census. The manual coding is very labor intensive and expensive task. Furthermore, inconsistent coding is resulted from the ability of human experts and their working environments. This paper proposes an automatic code classification system which converts natural language responses on survey questionnaires into corresponding numeric codes by using manually constructed rule base and example-based machine learning. The system was trained with 400,000 records of which standard codes was assigned. It was evaluated with 10-fold cross validation and was tested with three code sets: population occupation set, industry set, and industry survey set. The proposed system showed 76.63%, 82.24 and 99.68% accuracy for each code set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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