• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.739-742
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• 2000

본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 시스템을 이용하여 대용량 멀티미디어 데이터를 저장 및 검색하는 멀티미디어 데이터 관리 시스템(Multimedia Data Management System : MDMS)을 설계 구현한다. 따라서, 사용자, 응용 및 데이터베이스 각 계층에 객체지향 설계 방법을 적용시켜 일관된 인터페이스와 다양한 응용 분야의 확장을 유도하고 기존의 파일 단위의 관리 방법과 데이터베이스 저장 관리 방법을 선택 또는 동시 이용 할 수 있도록 하여 관리자 요구 수용의 폭을 넓힌다. 또한, 질의에 대한 효율적인 검색을 위하여 질의 분석기, 객체 질의기, 객체 추출기와 데이터베이스 연산전, 후의 데이터 일관성 유지를 위한 객체 관리기를 구현한다. 향후에는 제안된 시스템을 기반으로 내용 기반 질의 처리 및 웹 연동 통합 관리 시스템의 개발이 요구된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.16 no.3
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• pp.648-662
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• 2020

Bluetooth low energy (BLE) beacon is an actively push-to-broadcast electronic signal and can be used for object identification. This paper uses such beacon-based identification and Internet of Things (IoT) technologies for the elder health management service system to simplify the user interfaces and steps for preventive elder care. In the proposed system, an elder's family member, caregiver, or medical worker can conveniently and quickly record daily health management information. Besides, through the statistics and analysis of the data on the back end of the system, it is helpful for the elderly to refer to the data of daily care management and future management trends. Similarly, it is also an essential reference data for system maintenance and the new preventive health care services development.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.527-528
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• 2009

Presuming energy as a crucial resource, several duty cycle based MAC protocol have been proposed for wireless sensor network. However, these protocols have long latency problem for paying more attention on energy efficiency. In this paper, we propose Data Predicted Wakeup Based Duty Cycle MAC (DPW-MAC) for Wireless Sensor Networks for delay sensitive periodic applications in which timely delivery of data is a major concern with the maintenance of duty cycle.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.842-845
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• 2009

Wireless ad hoc networks often suffer from rapidly degrading performance with the number of user increases in the network. One of the major reasons for this rapid degradation of performance is the fact that users are sharing a single channel. Obviously, the problem of using single shared channel schemes is that the probability of collision increases with the number of nodes. Fortunately, it is possible to solve this problem with multi-channel approaches. Due to the especial properties of multiple channels, using the multiple channels is more efficient than single channel because it enhances the capacity of the channel and reduces the error rate during data transmission. Some multi-channel schemes us one dedicated channel for control packets and one separate channel for data transmissions. On the other hand, another protocols use more than two channels for data transmissions. This paper summarizes six multiple channel protocols based on these two kinds of schemes. Then we compare them and discuss the research challenge of multiple channel protocols.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.490-493
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• 2020

오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 APT(Advanced Persistent threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 문제이며, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 공격을 방어하는데 현재는 침입탐지 시스템에서 생성된 데이터가 주로 사용된다. 하지만 데이터가 많이 부족하여 과거에 생성된 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 침입 탐지 평가 데이터 세트인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 같은 데이터로 연구를 하고 있어 현대 컴퓨터 시스템 특정을 반영한 데이터의 비정상행위 탐지에 대한 연구가 많이 부족하다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함하고 있으면서 최근에 생성된 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 데이터를 이용한 분석 비교 연구를 통해 앞으로 호스트 기반 침입 탐지 데이터 시스템의 나아갈 새로운 연구 방향을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.526-529
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• 2020

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 지표를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 모델은 Random Forest 및 기본 심층 신경망 모델과 비교해 F1 Score를 기준으로 7~9%의 성능 향상을 이루었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1224-1225
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• 2023

디지털 헬스케어 서비스 활성화에 따라 디지털 의료 데이터의 양은 매년 급속하게 증가하고 있으며, 의 데이터의 상호 교환과 연동을 위한 다양한 CDM(Common Data Model)이 개발되고 있다. 그러나, 의료 데이터 교류에 대한 요구가 증가하면서, 기존 레거시 시스템의 데이터를 CDM으로 변환하기 위한 추가적인 비용이 소요될 수 밖에 없다. 이에 본 연구에서는 OMOP CDM (Observational Medial Outcomes Partnership Common DataModel) 기반 의료 데이터 ETL (Extract, Transform, Load) 툴을 개발하였다. OMOP CDM ETL 툴은 기존의 레거시 데이터베이스 정보를 CDM으로 변환할 수 있는 효과적인 료인터페이스를 제공함으로써, 디지털 의료 데이터 공유와 관리 및 분석의 효율성을 증대할 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.558-559
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• 2007

The detection of neural spike activity is a technical challenge that is very important for studying many types of brain function. On temporal recordings of firing events or interspike interval series of neural signal, spike pattern correspond to action will be repeated in the presence of background noise and they need to be detected to develop higher applications. We will introduce new method to find these patterns in raw multitrial data and is tested on surrogate data sets with the main target to get meaningful analysis of electrophysiological data from microelectrode arrays (MEA).

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.451-454
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• 2006

텔레매틱스 서비스 중 가장 중요한 서비스는 운전자가 요청하는 교통 상황 정보를 신속하고 정확하게 전달해 주는 것이다. 본 논문에서는 GPS 단말기를 장착한 차량들을 통해 수집된 자료를 활용한다. 가까운 과거의 패턴 자료를 이용하여 필터링 범위를 산정한 후, 실시간으로 비정상적인 GPS 자료를 제거하여 링크의 대표 속도 값을 산출하는 방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.10b
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• pp.1029-1032
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• 2001

본 논문은 물리학적 현상 중 무아레 무늬를 이용해 통신 중에 사용되는 데이터 암호화 기법을 제안한다. 먼저 무아레 무늬에 대한 기본적인 이론과 기존에 사용되어지는 데이터 암호화 기법에 대해 고찰하고 무아레 무늬를 이용한 데이터 암호화를 제안하고 마지막으로 제안된 무아레 현상을 이용한 데이터 암호화와 기존에 사용되는 암호화 기법을 비교 문제점과 해결 방안을 제안한다.