• Animal cells and systems
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• 제15권2호
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• pp.169-177
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• 2011

In August 2002, a heavy rainfall (445 mm in total for 5 consecutive days) resulted in a catastrophic flood, and it completely washed away the benthic fauna from the mainstream channel of the Gapyeong stream, a typical mid-sized stream in the central Korean peninsula. This study was to investigate the recovery patterns of aquatic insect communities that were damaged by the flood. Aquatic insects were sampled quantitatively using a Surber sampler ($50{\times}50$ cm, 1 riffle and 1 pool/run habitats per site) from three sites (4th-6th order) of the Gapyeong stream prior to 2000 and seasonally after the flood event from 2003 to 2006. Before the flood in the reference year (2000), a total of 77 species of aquatic insects were collected, whereas after the flood 47 species (2003), 51 species (2004), 64 species (2005) and 55 species (2006) were collected from the whole sampling sites. The aquatic insect density decreased to 26.85% (2003), 90.25% (2004), 52.53% (2005) and 54.95% (2006) of that recorded in the reference year. Although approximately 70% of the aquatic insect fauna has recovered since the flood event, the species composition in the most recent year differed substantially (similarity ca. 50%). On the other hand, the compositions of functional groups have not significantly changed. Aquatic insect communities at the riffle sites were affected more profoundly than those at the pool/run sites. The aquatic insect communities at the upstream site recovered more rapidly than those at the downstream sites.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.25-36
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• 2017

최근 스마트폰 사용자가 증가함에 따라 특히 안드로이드 기반 모바일 단말을 대상으로 다양한 어플리케이션들이 개발 및 이용되고 있다. 하지만 악의적인 목적으로 개발된 악성 어플리케이션 또한 3rd Party 오픈 마켓을 통해 배포되고 있으며 모바일 단말 내 사용자의 개인정보 또는 금융정보 등을 외부로 유출하는 등의 피해가 계속적으로 증가하고 있다. 따라서 이를 방지하기 위해서는 안드로이드 기반 모바일 단말 사용자를 대상으로 악성 앱과 정상 앱을 구별할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 앱 실행시 발생하는 시스템 콜 이벤트를 추출해서 악성 앱을 탐지하는 기존 관련 연구에 대해 분석하였다. 이를 토대로 다수의 모바일 단말에서 앱이 실행되는 과정에서 발생하는 커널 계층 이벤트들에 대한 발생 순서간 유사도 분석을 통해 악성 앱을 판별하는 기법을 제안하였으며 상용 단말을 대상으로 실험 결과를 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.711-716
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• 2006

Since the introduction of digital camera to the mass market, the number of digital photos owned by an individual is growing at an alarming rate. This phenomenon naturally leads to the issues of difficulties while searching and browsing in the personal digital photo archive. Traditional approach typically involves content-based image retrieval using computer vision algorithms. However, due to the performance limitations of these algorithms, at least on the casual digital photos taken by non-professional photographers, more recent approaches are centered on time-based clustering algorithms, analyzing the shot times of photos. These time-based clustering algorithms are based on the insight that when these photos are clustered according to the shot-time similarity, we have "event clusters" that will help the user browse through her photo archive. It is also reported that one of the remaining problems with the time-based approach is that people perceive events in different scales. In this paper, we present an adaptive time-based clustering algorithm that exploits the usage history of digital photos in order to infer the user's preference on the event granularity. Experiments show significant performance improvements in the clustering accuracy.

• 동아시아식생활학회지
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• 제18권3호
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• pp.277-293
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• 2008

We conducted a consensual, expansive, and successive study to compare cultural differences and similarities between Korean, Chinese and Japanese's Seasonal Festivals and Foods documentarily. It showed interesting results that the three countries had celebrated with similar meanings, and shared similar events and special foods. Seasonal Festivals happen throughout the year sequentially: the New Year Day, January $15^{th}$(first full moon festival), March $3^{rd}$(double three day), May $5^{th}$(double five day), July $7^{th}$(double seven day) and finally the Year Farewell Festival. While, the festival of a royal birthday of Buddha happens on April $8^{th}$ in both countries: Korea and Japan. There is also one of the big festivals called the harvest moon festival on August $15^{th}$, and this event celebrates with special foods both in Korea and China. On December $23^{th}$, it is a special day for both Chinese and Japanese, but they celebrate the day with different meanings to it. Three countries have a special seasonal event celebrated each other. Koreans have a special event called Sambok to overcome summer with special food during a middle of June to the beginning of July. Chinese have a special event for overcoming winter with soup on December $8^{th}$. Japanese have a special event with rice cake to safety on January $11^{th}$. On these seasonal festivals, it is different to note that two different kinds of calendars are used. The lunar calendar is used by Koreans and Chinese whereas the solar calendar is used by Japanese. Because of the similarity in Buddhism, and agricultural industry, and especially sharing Chinese Characters in words, these three countries have in common in many ways to celebrate Seasonal Festival, and it is very unique custom in the world. Nowadays; however, these traditional events and special foods are changing in more simplified version and almost disappearing in all three countries. Therefore, we suggest that the Seasonal Festivals and Foods should be more emphasized in flourishing and exchanging between Korea, China and Japan.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.463-467
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• 2015

Mega-shock means a sporadic event such as the earning shock, which occurred by sudden market changes, and it can cause serious problems of profit loss of international construction projects. Therefore, the early response and prevention by analyzing and predicting the Mega-shock is critical for successful project delivery. This research is preliminary study to develop a prediction model that supports market condition analysis and Mega-shock forecasting. To avoid disadvantages of classic statistical approaches that assume the market factors are linear and independent and thus have limitations to explain complex interrelationship among a range of international market factors, the research team explored the Fractal Theory that can explain self-similarity and recursiveness of construction market changes. The research first found out correlation of the major market factors by statistically analyzing time-series data. The research then conducted a base of the Fractal analysis to distinguish features of fractal from data. The outcome will have potential to contribute to building up a foundation of the early shock warning system for the strategic international project management.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.473-483
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• 2017

최근 들어, 3D 서비스, UHD 비디오, 가상현실(Virtual Reality, VR) 등의 다양한 서비스에 대한 공급 및 수요가 증가하고, 이러한 시장의 동향에 따라, 고품질 및 대화면의 콘텐츠에 대한 수요도 함께 증가하고 있다. UWV 서비스는 기존 파노라마보다 넓은 시야각을 이용하여 사용자들에게 생동감 있는 경험을 제공하고 해당 이벤트에 대한 이해도를 증진하는 서비스이며, 본 논문에서는 UWV 서비스를 제공하기 위한 공간 유사도 맵 생성 방법 및 UWV 파일 저장 포맷 기술을 제안한다. 공간 유사도 맵은 영상의 유사도를 측정하고, 측정된 유사도를 기반으로 하여 영상의 위치 정보를 생성하고 기록한 것으로, 이를 이용하여 영상의 정합 시간을 단축해, 대화면 콘텐츠의 생성시간을 단축시킬 수 있다. UWV 파일 포맷은 ISOBMFF를 기반으로 한 공간 유사도 맵 및 대화면을 구성하는 각 콘텐츠를 함께 처리할 수 있는 파일 포맷이며, 랜덤 액세스를 지원한다. 본 논문에서는 공간 유사도 맵 및 UWV 파일 포맷 검증하기 위해 UWV 플레이어를 설계하였고, 실험을 통한 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.231-237
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• 2017

최근 기업의 보안 시스템으로부터 수집되는 보안 인텔리전스 수는 악성코드의 확산으로 인해 기하급수적으로 증가하고 있다. 빅 데이터 환경이 도래하면서 기업들은 침해사고에 대한 다양한 정보를 이용할 수 있게 되면서 기업이 수집할 수 있는 침해사고 정보가 다양해지고 있다. 이에 따라 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고의 다양한 속성을 사용하여 보다 정확하게 유사침해사고를 그룹별로 분류할 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 분석 이론에 근거하여 침해사고를 공격유형과 침해자원을 고려한 다중 프로파일을 개발하고, 이를 활용하여 보안 인텔리전스를 구성하고 있는 침해사고 유형 분류의 정확성을 개선하는 다중 프로파일 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안 모델은 침입탐지시스템에서 수집된 계층적 침해자원에 대한 유사도 분석을 통해 새로운 침해사고를 효과적으로 분석할 수 있다. 사실적이고 의미 있는 침해사고의 구성을 통한 유형 분류는 새로운 침해사고에 대한 유사 침해사고를 정확하게 분류 제공함으로써 분석의 실용성을 향상시킨다.

• 한국경제지리학회지
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• 제11권4호
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• pp.564-579
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• 2008

물리적 또는 기능적으로 연결된 두 지점에서 발생하는 이벤트(쌍대위치 이벤트)들 사이의 국지적인 공간적 연관성을 평가하는 것은 쉽지 않다. 그것은 대개 그러한 형태의 지리적 현상들이 가지고 있는 프로세스 자체의 복잡한 특성 때문이지만, 실제 공간 상에서 재현될 때 매우 복잡하게 얽혀 시각적 패턴을 인식하기 어렵기 때문이기도 하다. 이 논문은 국지적 스케일에서 공간적으로 자기상관된 쌍대위치 이벤트(또는 벡터)들을 확인하기 위한 대안적 방법을 다루고 있다. 제시된 통계적 알고리즘은 (벡터들의) 시작 포인트들의 클러스터링을 평가하기 위한 단변량 포인트 패턴 분석과 시작 포인트들에 상응하는 벡터들의 유사성 측정을 혼합하여 개발되었다. 사례 분석은 미국 오하이오주 프랭클린 카운티의 지역 주택시장에서 2004년에서 2006년 동안 이루어진 주택거래 데이터를 사용하여 이루어졌다. 분석 결과, 국지적으로 특성화될 수 있는, 특히 지역 커뮤니티와 연관된 다양한 이동들을 보여주는 주택거래들을 확인할 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.9-19
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• 2022

최근, 디지털전환의 확대로 사이버공격의 위협에 더욱 더 노출되고 있으며, 각 기관 및 기업은 공격이 유입되는 것을 막기 위해 시그니처 기반의 침입차단시스템을 네트워크 가장 앞단에 운영중에 있다. 그러나, 관련된 ICT시스템에 적절한 서비스를 제공하기 위해 엄격한 차단규칙을 적용할 수 없어 많은 오이벤트가 발생되고, 운영효율이 저하되고 있다. 따라서, 공격탐지 정확도 향상을 위하여 인공지능을 이용한 많은 연구과제가 수행되고 있다. 대부분의 논문은 정해진 연구용 데이터셋을 이용하여 수행하였지만, 실제 네트워크에서는 연구용 학습데이터셋과는 다른 로그를 이용해야만 하기 때문에 실제 시스템에서는 사용사례는 많지 않다. 본 논문에서는 실제 시스템에서 수집한 보안이벤트 로그에 대하여 주요 공격키워드를 분류하고, 주요 키워드별로 가중치를 부과, TF-IDF를 이용하여 유사도 검사를 수행후 실제 공격여부를 판단하는 기법에 대하여 제안하고자 한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.277-286
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• 2019

In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.