• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권1호
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• pp.7-12
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• 2009

The advanced computer network and Internet technology enables connectivity of computers through an open network environment. Despite the growing numbers of security threats to networks, most intrusion detection identifies security attacks mainly by detecting misuse using a set of rules based on past hacking patterns. This pattern matching has a high rate of false positives and can not detect new hacking patterns, making it vulnerable to previously unidentified attack patterns and variations in attack and increasing false negatives. Intrusion detection and prevention technologies are thus required. We proposed a network based hybrid Probe Intrusion Detection model using Fuzzy cognitive maps (PIDuF) that detects intrusion by DoS (DDoS and PDoS) attack detection using packet analysis. A DoS attack typically appears as a probe and SYN flooding attack. SYN flooding using FCM model captures and analyzes packet information to detect SYN flooding attacks. Using the result of decision module analysis, which used FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. For the performance evaluation, the "IDS Evaluation Data Set" created by MIT was used. From the simulation we obtained the max-average true positive rate of 97.064% and the max-average false negative rate of 2.936%. The true positive error rate of the PIDuF is similar to that of Bernhard's true positive error rate.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권3호
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• pp.304-306
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• 2016

본 논문에서는 펄스 재머의 영향에 대해 코히런트 무선 광통신 시스템에서 비트오류율을 분석한다. 유도된 수식은 닫힌형태로 쉽게 코히런트 광 통신 시스템 성능을 확인할 수 있다. 또한 최적의 공격을 위한 재머를 작동시키는 심볼 시간 비율을 계산한다. 결과를 통해서, 유도된 비트오류율이 정확한 것을 확인한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.121-127
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• 2010

본 논문에서는 기존의 CMA 블라인드 적응 등화기의 통신 채널 역모델링 성능을 개선시킬 수 있는 Constellation Matching 기법을 적용한 개선된 CMA 블라인드 적응 알고리즘에 대한 것이다. 무선 이동 채널과 같은 대역 제한 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭 영향을 줄이기 위하여 사용되던 기존의 CMA 블라인드 적응 등화기에서는 진폭 찌그러짐을 보상하는 반면 개선된 적응 알고리즘에서는 부가적인 신호 constellation matching (CM) 오차항을 포함하는 비용 함수를 적용하여 등화기 출력에서 진폭과 위상 찌그러짐을 최소화하도록 동작한다. 개선 알고리즘의 역모델링의 성능을 평가하기위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 잔여 부호간 간섭양과 복원된 신호의 constellation 을 기존 방식과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 방식이 기존 방식보다 정상 상태에서 안정된 잔여 부호간 간섭양을 얻을 수 있었지만 수렴 속도에서 초기의 적응 과정에서 늦어짐을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.1-8
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• 2015

본 논문에서는 적응적 가중치를 사용한 Least Mean Square Error(LMSE) 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위한 전처리과정, 평균 심전도 신호 및 표준편차를 추출한다. 그리고 추출된 정보들을 DB에 저장하고 이를 적응적 가중치로 사용하여 개인 인식에 사용한다. 적응적 가중치는 두 가지를 사용하는데 첫 번째 적응적 가중치는 입력 신호의 표준편차의 역수이고, 두번째 적응적 가중치는 DB에 저장된 사람들의 평균 심전도 신호간의 표준편차에 비례한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과 32명에 대해서 100%의 인식률을 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권3호
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• pp.95-101
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• 2019

Recently, there have been many issues related to text recognition using Tesseract. One of these issues is that the text recognition accuracy is significantly lower for smaller fonts. Tesseract extracts text by creating an outline with direction in the image. By searching the Tesseract database, template matching with characters with similar feature points is used to select the character with the lowest error. Because of the poor text extraction, the recognition accuracy is lowerd. In this paper, we compared text recognition accuracy after applying various super-resolution methods to smaller text images and experimented with how the recognition accuracy varies for various image size. In order to recognize small Korean text images, we have used super-resolution algorithms based on deep learning models such as SRCNN, ESRCNN, DSRCNN, and DCSCN. The dataset for training and testing consisted of Korean-based scanned images. The images was resized from 0.5 times to 0.8 times with 12pt font size. The experiment was performed on x0.5 resized images, and the experimental result showed that DCSCN super-resolution is the most efficient method to reduce precision error rate by 7.8%, and reduce the recall error rate by 8.4%. The experimental results have demonstrated that the accuracy of text recognition for smaller Korean fonts can be improved by adding super-resolution methods to the OCR preprocessing module.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권6호
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• pp.1-9
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• 2007

최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제20권3호
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• pp.51-64
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• 2015

In the present study, we develop two history matching techniques based on Markov chain Monte Carlo method where radial basis function and Gaussian distribution generated by unconditional geostatistical simulation are employed as the random walk transition kernels. The Bayesian inverse methods for aquifer characterization as the developed models can be effectively applied to the condition even when the targeted information such as hydraulic conductivity is absent and there are transient hydraulic head records due to imposed stress at observation wells. The model which uses unconditional simulation as random walk transition kernel has advantage in that spatial statistics can be directly associated with the predictions. The model using radial basis function network shares the same advantages as the model with unconditional simulation, yet the radial basis function network based the model does not require external geostatistical techniques. Also, by employing radial basis function as transition kernel, multi-scale nested structures can be rigorously addressed. In the validations of the developed models, the overall predictabilities of both models are sound by showing high correlation coefficient between the reference and the predicted. In terms of the model performance, the model with radial basis function network has higher error reduction rate and computational efficiency than with unconditional geostatistical simulation.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권3호
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• pp.289-293
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• 2013

광대역 통신을 위한 비동기 (noncoherent) 수신기인 CMSA (codeword matching and signal aggregation) 방식을 이용한 BCM (block coded modulation) 방식은 TR (transmitted reference) 방식보다 에너지 효율적인 방식으로 알려져 있다. 그러나, 프레임간 간섭/심볼간 간섭 (IFI/ISI : interframe interference/inter symbol interference)가 존재하는 채널 환경에서는 신호대 잡음비 (SNR : signal to noise ratio)가 증가하더라도, 수신 신호의 전력이 증가하는 것과 동시에 인접한 코드간의 간섭의 증가로 인하여 비트오율 (BER : bit error rate) 등과 같은 성능향상이 제한적으로 이루어진다. 제안하는 방식은 BCM의 부호 정합 (code matching) 대신에 TR 신호를 기반으로 블록 부호화된 기준틀 (block coded template)을 구성한 후, 수신신호에 상관기 (correlator)를 통과하여 송신신호를 추정하는 방식이다. 모의실험을 통하여 제안하는 방식이 BCM보다 우수한 성능을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.927-929
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• 2011

본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up Conversion)에 사용되는 대표적인 움직임 보상 프레임 보간 기술들에 사용되는 블록 기반의 왜곡 예측기법에 대한 성능을 비교한다. 기존에 제안된 블록 기반의 움직임 보상 보간에 대한 왜곡 측정 기법들에 대한 각각 특징과 차이점에 대하여 조사하고, 각각의 독립적인 제어와 결합된 통합 제어에 의해 실제 왜곡을 효과적으로 예측하는 모델에 대해 논한다. 특히, 블록 기반의 시간축 정합특성, 공간적 정합특성, 이웃블록과의 움직임 벡터 유사성, 공간 주파수 특성 등으로 세분화하고, 컴퓨터 모의실험에 기초하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제시된 결과들은 FRUC 기법에 효과적으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 분산 비디오 부호화 기법에 효과적으로 사용되어 성능개선을 이룰 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.427-434
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• 2009

인터넷 및 모바일 환경의 빠른 발전과 함께 신조어나 줄임말과 같은 철자 오류들을 포함하는 텍스트들이 활발히 통용되고 있다. 이러한 철자 오류들은 텍스트의 가독성을 떨어뜨림으로써 자연어처리 응용들을 개발하는데 걸림돌이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 철자오류 교정사전과 신문기사 말뭉치를 이용한 철자 오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 구하기 쉬운 신문기사 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하기 때문에 데이터 구축비용이 크지 않다는 장점이 있다. 또한 교정사전 기반의 단순 매칭 방법을 사용하기 때문에 띄어쓰기 교정 시스템이나 형태소 분석기와 같은 별도의 외부 모듈이 필요 없다는 장점이 있다. 신문기사 말뭉치와 실제 휴대폰에서 수집한 문자 메시지 말뭉치를 이용한 실험 결과, 제안 모델은 다양한 평가 척도에서 비교적 높은 성능(오교정률 7.3%, F1-척도 97.3%, 위양성율 1.1%)을 보였다.