• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권1호
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• pp.37-50
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• 2009

SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템은 국가 기반시설에서 주로 사용되는 제어 시스템이다. 과거 SCADA 시스템은 폐쇄 망에서 운영되어진다는 이유로 보안에 대한 고려 없이 설계되었다. 하지만 기술의 발달로 SCADA 시스템과 공용망과의 연계가 추진되면서 보안에 대한 문제점이 대두 되고 있다. 본 논문에서는 SCADA 시스템의 제약사항과 보안요구사항을 살펴보고, 안전한 SCADA 시스템을 위한 키 관리 구조를 제안한다. 기존에 제안되어있는 SCADA 시스템을 위한 키 관리 방식이 메시지 브로드캐스팅을 지원하지 못하는 반면, 제안하는 방식은 메시지 브로드캐스팅을 지원한다. 또한 제안하는 방식은 성능상의 제약을 가지고 있는 RTU의 계산량을 최소화하기 위해, 상위 노드(SUB-MTU 또는 MTU)에 계산량을 분배하여 RTU의 잠재적인 성능 병목을 해결하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.709-714
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• 2020

현대사회에서 산림자원은 자연환경에 직접적으로 영향을 미치는 중요한 요소이다. 최근 급속한 산업화와 주변 국들의 영향으로 우리나라는 극심한 황사나 미세먼지 등 환경오염으로 매년 많은 사람들이 고통을 받고 있으며, 그 어느 때보다도 자연환경 보호와 효율적인 산림자원 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현실 세계에서는 기대와는 다르게 잦은 산불 발생과 홍수 피해 및 무분별한 난개발 등으로 소중한 산림자원이 제대로 관리되지 못하고 헛되이 소실되어지고 있는 실정이다. 따라서 산림 관련 문제들을 효과적으로 해결하기 위한 보다 적극적인 산림자원 관리 방안이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위한 방안으로 산림자원의 과학적이고 체계적인 조성과 관리를 위해 드론 항공사진을 이용한 산림자원 관리와 벌목 대상의 수목 의사결정, 홍수대비 수로 결정 그리고 향후 조성할 산림 조림사업에 도움을 줄 수 있는 산림자원 성장예측이 가능한 산림정보 데이터베이스를 설계하고 구현하고자 한다.

• 농업과학연구
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• 제47권3호
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• pp.633-644
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• 2020

Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1^st and 2^nd derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.535-545
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• 2014

최근 소프트웨어 산업의 발전과 더불어 소프트웨어 취약점을 이용한 공격이 사회적으로 많은 이슈가 되고 있다. 특히, 웹 브라우저 취약점을 이용한 공격은 윈도우 보호메커니즘을 우회할 수 있기 때문에 주요 공격 대상이 될 수 있다. 이러한 보안위협으로부터 웹 브라우저를 보호하기 위한 퍼징 연구가 지속적으로 수행되어 왔다. 하지만 기존 웹 브라우저 퍼징 도구에서는 대부분 DOM 트리를 무작위로 변형시키는 단순한 형태의 퍼징 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 알려진 취약점에 대한 패턴 분석과 기존 웹 브라우저 퍼징 도구의 분석을 통해 최신 웹 브라우저 취약점을 보다 효과적으로 탐지하기 위한 이벤트 및 커맨드 기반 퍼징 방법을 제안한다. 기존 퍼징 도구 3종과 제안하는 방법을 비교한 결과 이벤트 및 커맨드 기반의 퍼징 도구가 더욱 효과적이라는 것을 볼 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.803-810
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• 2005

온톨로지의 용용 분야 중 하나인 정보 검색(Information Retrieval) 분야는 그 응용에 있어서 가장 도전적인 분야 중 하나이며, 그 중에서도 이미지의 메타데이터와 온톨로지를 기반으로 하는 정보 검색은 키워드 기반의 이미지 검색을 대체 할만한 기술로 각광 받고 있다. 미술 작품이나 풍경 사진 둥 시각 미디어는 정보 검색에서도 수요가 매우 많은 영역이다. 본 논문에서는 인터넷 상에서 복수의 시각 미디어 제공자가 있고 이제공자들의 정보를 가지고 있는 단일 중계자가 있는 상황에서 시각 미디어를 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 즉 서비스 온톨로지, 제공자 온톨로지 같은 온톨로지를 정의하고 사용자의 질의에 맞는 제공자의 목록을 효율적으로 얻기 위한 ASN.1 기반의 추론 방법을 제안하였다 이 방법은 기존의 트리 기반이나 구간 (interval) 기반의 방법에 비해 더 효율적이었다. 끝으로 실험을 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다. 또한 제공자가 중계자에게 자신의 서비스를 등록할 때 생기는 서비스 온톨로지에 병합하는 문제에 대한 효과적인 방법을 제안하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제41권4호
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• pp.189-195
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• 2018

With the advent of the digital age, production and distribution of web pages has been exploding. Internet users frequently need to extract specific information they want from these vast web pages. However, it takes lots of time and effort for users to find a specific information in many web pages. While search engines that are commonly used provide users with web pages containing the information they are looking for on the Internet, additional time and efforts are required to find the specific information among extensive search results. Therefore, it is necessary to develop algorithms that can automatically extract specific information in web pages. Every year, thousands of international conference are held all over the world. Each international conference has a website and provides general information for the conference such as the date of the event, the venue, greeting, the abstract submission deadline for a paper, the date of the registration, etc. It is not easy for researchers to catch the abstract submission deadline quickly because it is displayed in various formats from conference to conference and frequently updated. This study focuses on the issue of extracting abstract submission deadlines from International conference websites. In this study, we use three machine learning models such as SVM, decision trees, and artificial neural network to develop algorithms to extract an abstract submission deadline in an international conference website. Performances of the suggested algorithms are evaluated using 2,200 conference websites.

• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.251-256
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• 2019

현대사회가 급속히 발전하면서 자연과 환경의 중요성에 대한 관심이 주요 이슈로 대두되고 있다. 특별히 최근 빠른 산업화로 극심한 환경오염과 미세먼지로 인한 사람들의 건강이 크게 위협을 받으면서 자연보호와 산림자원 관리에 대한 관심이 집중되고 있다. 하지만 잦은 화재나 풍수해 및 난개발 등으로 인해 소중한 산림자원이 제대로 관리 되지 못하고 헛되이 소실되어 지고 있는 실정이다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해서는 산림자원의 체계적이고 과학적인 조성과 관리가 필요하며, 이를 위해 산림을 구성하는 나무 정보와 산의 지형 정보 및 생태계 정보를 아우르는 정확하고 구체적인 산림자원 정보 데이터베이스 구축이 절실히 요구된다. 본 연구는 드론 기술을 이용하여 촬영된 산림자원 이미지를 기반으로 특정 지역 위치기반 산림 자원의 생태에 대한 정보와 그 위치 지역의 지형 정보를 기반으로 효율적인 산림자원 관리와 벌목 대상이 되는 수목 의사결정 그리고 향후 조성할 산림 조림사업에 도움을 줄 수 있는 산림자원 정보 데이터베이스를 설계하고 구축하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.316-318
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• 2019

최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1377-1393
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• 2023

Social media is used for various purposes including entertainment, communication, information search, and voicing their thoughts and concerns about a service, product, or issue. The social media data can be used for information mining and getting insights from it. The World Health Organization has listed COVID-19 as a global epidemic since 2020. People from every aspect of life as well as the entire health system have been severely impacted by this pandemic. Even now, after almost three years of the pandemic declaration, the fear caused by the COVID-19 virus leading to higher depression, stress, and anxiety levels has not been fully overcome. This has also triggered numerous kinds of discussions covering various aspects of the pandemic on the social media platforms. Among these aspects is the part focused on vaccines developed by different countries, their features and the advantages and disadvantages associated with each vaccine. Social media users often share their thoughts about vaccinations and vaccines. This data can be used to determine the popularity levels of vaccines, which can provide the producers with some insight for future decision making about their product. In this article, we used Twitter data for the vaccine popularity detection. We gathered data by scraping tweets about various vaccines from different countries. After that, various machine learning and deep learning models, i.e., naive bayes, decision tree, support vector machines, k-nearest neighbor, and deep neural network are used for sentiment analysis to determine the popularity of each vaccine. The results of experiments show that the proposed deep neural network model outperforms the other models by achieving 97.87% accuracy.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.119-127
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• 2022

Most of the construction works are conducted outdoors, so the construction workers are affected by weather conditions such as temperature, humidity, and wind velocity which can be evaluated the thermal comfort as environmental factors. In our previous researches, it was found that construction accidents are usually occurred in the discomfort ranges. The safety management, therefore, should be planned in consideration of the thermal comfort and measured by a specialized simulation tool. However, it is very complex, time-consuming, and difficult to model. To address this issue, this study is aimed to develop a framework of a prediction model for improving the prediction accuracy about outdoor thermal comfort considering environmental factors using machine learning algorithms with hyperparameter tuning. This study is done in four steps: i) Establishment of database, ii) Selection of variables to develop prediction model, iii) Development of prediction model; iv) Conducting of hyperparameter tuning. The tree type algorithm is used to develop the prediction model. The results of this study are as follows. First, considering three variables related to environmental factor, the prediction accuracy was 85.74%. Second, the prediction accuracy was 86.55% when considering four environmental factors. Third, after conducting hyperparameter tuning, the prediction accuracy was increased up to 87.28%. This study has several contributions. First, using this prediction model, the thermal comfort can be calculated easily and quickly. Second, using this prediction model, the safety management can be utilized to manage the construction accident considering weather conditions.