• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.5116-5134
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• 2015

In this paper, due to the network security defense is mainly static defense, a dynamic classification network security defense strategy model is proposed by analyzing the security situation of complex computer network. According to the network security impact parameters, eight security elements and classification standard are obtained. At the same time, the dynamic classification algorithm based on fuzzy theory is also presented. The experimental analysis results show that the proposed model and algorithm are feasible and effective. The model is a good way to solve a safety problem that the static defense cannot cope with tactics and lack of dynamic change.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.236-243
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• 2016

This paper presents a threat list acquisition method in an engagement area using the support vector machines (SVM). The proposed method consists of track creation, track estimation, track feature extraction, and threat list classification. To classify the threat track robustly, dynamic track estimation and pattern recognition algorithms are used. Dynamic tracks are estimated accurately by approximating a track movement using position, velocity and time. After track estimation, track features are extracted from the track information, and used to classify threat list. Experimental results showed that the threat list acquisition method in the engagement area achieved about 95 % accuracy rate for whole test tracks when using the SVM classifier. In case of improving the real-time process through further studies, it can be expected to apply the fire control systems.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.540-549
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• 2018

초고속 고기동 미사일의 요격에 있어서 기두부와 단 분리 시 조각들을 식별하는 것은 중요한 문제이다. 기두부는 비행 안정성을 위하여 세차운동을 하며, 단 분리 시 조각들은 텀블링 운동을 한다. 기두부와 단 분리 시 조각들의 주기적인 미세거동에 의하여 이들의 동적 RCS에서는 주기성과 통계적 특성이 나타난다. 본 논문에서는 기두부와 단 분리 시 조각들의 동적 RCS에서 나타나는 주기성과 통계적 특성을 이용하여 기두부와 단 분리 시의 조각들을 분류하는 방법을 제안하였다. 동적 RCS가 가지고 있는 주기성과 통계적 특성으로부터 세 종류의 특성벡터를 추출하고, SVM(support vector machine)을 사용하여 분류하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.201-208
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• 2014

본 논문은 DTW 결과를 이용하여 분류기 구조를 설계하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다수 클래스의 데이터를 분류하기 위한 SVM 기반 이진트리 구조를 설계하는데 있어 DTW 결과를 이용한다. 각 클래스에 대한 데이터를 DTW의 입력으로 하여 얻어진 결과행렬의 열의 합을 이용하여 계산된 임계치를 기준으로 SVM 기반 이진트리 구조(SVM-BTA)를 설계한다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위해 데이터베이스와 k-means 알고리즘을 이용한 이진트리 구조의 분류 결과를 비교한다. 분류에 사용된 데이터는 수중과도소음 데이터베이스의 18개 클래스 333개의 데이터이다. 제안된 분류기는 데이터베이스의 체계를 이용한 분류기에 비해 분류성능이 향상되었고, k-means 알고리즘을 이용한 분류기에 비해 비 생물소음의 검출 확률이 향상되었다. 제안된 SVM-BTA는 생물 소음(BO) 68.77%, 기계 소음인 체인(CHAN) 92.86%, 그 외의 기계 소음 및 음향학적 소음, 기타소음의 6종은 100%로 분류한다.

• Journal of Internet Technology
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• 제20권5호
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• pp.1575-1588
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• 2019

Recently, to design dynamic networks without existing infrastructure, wireless ad hoc networks have been proposed to establish self-organizing networks. In this type of network, to resolve the primary research challenge of establishing a stable path between source and destination, several metrics or utility values have been proposed to meet the specific objectives, as well as improve packet delivery ratio when developing communication protocols or addressing technical issues. Notably, most existing studies use the Multi Attribute Decision Making (MADM) algorithm to balance weights between relevant metrics to realize the above objective. However, despite their significant efforts, a comprehensive survey paper analyzing them together has not been published. Thus, in this paper, we describe the recent research and development efforts to employ MADM in ad hoc networks. First, we provide an overview of MADM and explain the well-known algorithms. After categorizing the current work according to the algorithms, the existing schemes are further divided by the type of networks. Based on this classification, we then detail the procedures with their research objectives. Furthermore, we present other research challenges and apparent problems in this research area.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제29권1호
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• pp.7-12
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• 2020

최근 기능 안전에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 산업 분야에서 기능 안전 표준의 적용이 요구되고 있다. 기능 안전 표준은 시스템의 오작동을 방지하기 위해 필요한 기능 안전 관련 활동들을 정의한 문서이다. 이 표준에 정의된 모든 활동들은 시스템의 위험 분석 및 평가를 통해 산출된 등급 분류 결과에 따라 차등적으로 요구된다. 국내 무기체계 분야에는 방위사업청에서 발간한 무기체계 소프트웨어 개발 및 관리 매뉴얼이 존재한다. 이 매뉴얼은 기능 안전 관련 활동으로 소프트웨어 정적 및 동적 분석 활동을 요구한다. 하지만 해당 매뉴얼에는 선행 활동으로 요구되는 위험 분석 및 평가를 통한 등급 분류 활동 관련 내용이 구체적으로 언급되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 기능 안전 표준들을 기반으로 무기체계 소프트웨어 개발 및 관리 매뉴얼의 문제점을 분석하고 이에 대한 개선 방안을 제시하도록 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권4호
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• pp.193-205
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• 2003

지능 제어, 통신, 컴퓨터 및 센서 기술, 영상 처리, 메카트로닉스 등과 같은 다양한 분야에서 로봇 축구 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 그중 전략 연구는 대부분 공격 전략 연구에 치중하고 있으며, 점차 지능적인 공격 전략을 구현하는 방향으로 흘러가고 있다. 이에 따라 과거의 단순한 수비 전략으로는 완전한 수비가 불가능하게 되었다. 따라서, 지능적인 공격을 효율적으로 수비할 수 있는 수비 전략이 필요하며, 효율적인 수비를 위하여 공격자 로봇의 의도 추출이 필요하다. 본 논문에서는, 퍼지 최대 최소 신경망을 이용한 축구 로봇의 공격 의도 추출기를 설계하였다. 첫째로 축구 로봇 시스템에서의 의도를 정의하고 의도 추출에 대하여 설명한다. 다음으로 설계한 퍼지 최대 최소 신경망을 이용하여 설계한 축구 로봇의 의도 추출기에 대하여 설명한다. 퍼지 최대 최소 신경망은 패턴분류 방법 중의 하나로 온라인 적용, 짧은 학습 시간, 소프트 결정(soft decision) 등의 많은 장점을 갖고 있다. 따라서, 다이나믹한 환경을 가진 축구 로봇 시스템의 의도 추출에 적합하다. 이 의도 추출기는 상대 팀 로봇이 공격시 어떠한 상황에서 어떠한 행동을 할 것인가를 미리 알아내어 수비 시 이용할 수 있도록 하며, 학습을 통하여 의도 추출을 함으로써 상대 팀 경기를 보고 팀의 전략을 파악하는 전략 분석기로도 사용이 가능하다. 자체 제작한 3대3 로봇 축구 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션을 하였으며, 학습을 함에 따라서 의도 추출률이 증가함을 확인할 수 있었다.