• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.9-13
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• 2005

Computer security has become a critical issue with the rapid development of business and other transaction systems over the Internet. The application of artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to intrusion detection systems has been increasing recently. But most research is focused on improving the classification performance of a classifier. Selecting important features from input data leads to simplification of the problem, and faster and more accurate detection rates. Thus selecting important features is an important issue in intrusion detection. Another issue in intrusion detection is that most of the intrusion detection systems are performed by off-line and it is not a suitable method for a real-time intrusion detection system. In this paper, we develop the real-time intrusion detection system, which combines an on-line feature extraction method with the Least Squares Support Vector Machine classifier. Applying the proposed system to KDD CUP 99 data, experimental results show that it has a remarkable feature extraction and classification performance compared to existing off-line intrusion detection systems.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.253-260
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• 2015

디지털 공간에서 개인과 조직의 활동기록이 축적되면서 활용할 수 있는 정보의 양도 폭발적으로 증가하고 있는 환경에 있어 사용자에게 가장 절실한 요구사항은 '유용한' 정보의 '효율적인' 획득에 있다. 본 논문에서는 실시간 이슈 탐지 기술을 활용하여 국방 정보 서비스로의 접목, 디지털 융복합을 시도한다. 국방 분야와 관련된 웹 상에 공개된 대량의 콘텐츠와 국방 보고서 및 DB를 연계하여 무기체계, 정책 및 훈련, 기관 및 조직 등에 대한 국방 이슈를 실시간으로 탐지하는 특화 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 실시간 국방 이슈 탐지 및 그룹핑 기술에 대한 요구사항을 수렴하고 분석하여 핵심 기능을 도출하고자 한다. 또한 '국방' 분야에 특화된 언어자원을 보강하고 이슈성 지수 자질을 발굴함으로써 도메인 특화 이슈 탐지 방법의 차별화를 꾀한다. 더불어 실제 수집된 웹 뉴스미디어에 기반한 국방 분야 이슈 탐지 결과와 기존 이슈 탐지 결과와 비교함으로써 그 차이를 규명하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.857-860
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• 2009

Intrusion detection in Wireless Sensor Network (WSN) is of practical interest in many applications such as detecting an intruder in a battlefield. The intrusion detection is defined as a mechanism for a WSN to detect the existence of inappropriate, incorrect, or anomalous moving attackers. For this purpose, it is a fundamental issue to characterize the WSN parameters such as node density and sensing range in terms of a desirable detection probability. In this paper, we consider this issue according to two WSN models: homogeneous and heterogeneous WSN.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.158-168
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• 2017

빅데이터 관련 기술의 발전으로 공공 보건 분야 등을 필두로 데이터에 기반한 정책을 결정하는 체계적인 방법론에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 데이터를 기반으로 국가, 사회의 주요 이슈를 지능적으로 탐지하기 위해서 도메인 전문가와의 협업을 통해 이슈 탐지 모델을 개발하는 방법을 제안한다. 우선, '해외 발생 감염병 국내 유입' 이슈를 대상으로 이슈에 영향을 주는 요인을 도출하고, 영향 요인을 대표하는 변수 들을 설정한다. 다음으로 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 각 영향요인 간의 인과 분석을 통해 인과지도를 구성하여 영향력 높은 주요 요인들을 찾아낸다. 이 과정에서는 데이터 분석가와 감염병 도메인의 전문가와의 협업을 통해 실증적인 모델링을 진행한다. 이러한 도메인 지식 기반 이슈 탐지 모델을 기반으로 하여 상시 모니터링이 가능한 이슈 탐지 체계가 구축되면 더욱 효과적인 정책 의사 결정이 가능할 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권4호
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• pp.1528-1539
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• 2023

Since the leakage of sodium in an SFR (sodium-cooled fast reactor) causes an explosion upon reaction with air and water, sodium leakages represent an important safety issue. In this study, a novel technique for improving the reliability of sodium leakage detection applying DDVR (dynamic data validation and reconciliation) is proposed and verified to resolve this technical issue. DDVR is an approach that aims to improve the accuracy of a target system in a dynamic state by minimizing random errors, such as from the uncertainty of instruments and the surrounding environment, and by eliminating gross errors, such as instrument failure, miscalibration, or aging, using the spatial redundancy of measurements in a physical model and the reliability information of the instruments. DDVR also makes it possible to estimate the state of unmeasured points. To validate this approach for supporting sodium leakage detection, this study applies experimental data from a sodium leakage detection experiment performed by the Korea Atomic Energy Research Institute. The validation results show that the reliability of sodium leakage detection is improved by cooperation between DDVR and hardware measurements. Based on these findings, technology integrating software and hardware approaches is suggested to improve the reliability of sodium leakage detection by presenting the expected true state of the system.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권3호
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• pp.59-69
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• 2017

The best 'hub' to communicate with the citizen is using social media to marketing the business. However, there has several issued and the most common issue that face in critical is a capital issue. This issue is always highlight because most of automatic sentiment detection tool for Facebook or any other social media price is expensive and they lack of technical skills in order to control the tool. Therefore, in directly they have some obstacle to get faster product's feedback from customers. Thus, the personal online retailing need to struggle to stay in market because they need to compete with successful online company such as G-market. Sentiment analysis also known as opinion mining. Aim of this research is develop the tool that allow user to automatic detect the sentiment comment on social media account. RAD model methodology is chosen since its have several phases could produce more activities and output. Soppy tool will be develop using Microsoft Visual. In order to generate an accurate sentiment detection, the functionality testing will be use to find the effectiveness of this Soppy tool. This proposed automated Soppy Tool would be able to provide a platform to measure the impact of the customer sentiment over the postings on their social media site. The results and findings from the impact measurement could then be use as a recommendation in the developing or reviewing to enhance the capability and the profit to their personal online retailing company.

• 로봇학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.106-116
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• 2024

Ensuring robust 3D object detection is a core challenge for autonomous driving systems operating in urban environments. To tackle this issue, various 3D representation, including point cloud, voxels, and pillars, have been widely adopted, making use of LiDAR, Camera, and Radar sensors. These representations improved 3D object detection performance, but real-world urban scenarios with unexpected situations can still lead to numerous false positives, posing a challenge for robust 3D models. This paper presents a post-processing algorithm that dynamically adjusts object detection thresholds based on the distance from the ego-vehicle. While conventional perception algorithms typically employ a single threshold in post-processing, 3D models perform well in detecting nearby objects but may exhibit suboptimal performance for distant ones. The proposed algorithm tackles this issue by employing adaptive thresholds based on the distance from the ego-vehicle, minimizing false negatives and reducing false positives in the 3D model. The results show performance enhancements in the 3D model across a range of scenarios, encompassing not only typical urban road conditions but also scenarios involving adverse weather conditions.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.157-176
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• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.426-430
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• 1987

The reliability is the critical issue in many computer applications, particularly in process control system. In this paper we describe how to achieve the reliability improvement in controller system based multiprocessor. The proposed method is accomplished by using the techniques of fault detection, fault isolation, safe action, and fault diagnosis.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.31.1-31
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• 2001

Computer security is a very important issue these days. Computer viruses, worms, Trojan horses, and cracking are prevalent and causing serious damages. There are also many ways developed to defend against such attacks including cryptography and firewalls. However, it is not possible to guarantee complete security of computer systems or networks. Recently much attention has been directed to ways to detect intrusions and recover from damages. Although there have been a lot of research efforts to develop efficient intrusion detection systems, little has been done to facilitate the interaction between intrusion detection systems and users ...