• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권3호
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• pp.201-217
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• 2006

본 논문에서는 실제 인터넷 백본으로부터 일주일간 캡쳐한 트래픽을 대상으로 기초 통계 분석을 하고, 여기서 발생한 이상트래픽을 분석한다. 이상트래픽은 국외에서 국내로 유입되는 UDP 기반 트래픽에서 나타났다. 트래픽 자료에 대한 탐색적 분석 결과 packets/sec 분포와 bytes/sec 분포에서 이상트래픽이 발생할 경우에 나타나는 새로운 형태의 특성이 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 이상트래픽의 원인이 되는 플로우를 분류하기 위하여 자율학습(unsupervised learning) 방법의 하나인 분류분석(k-means clustering)을 이용하였으며, 분류된 플로우의 특성분석을 토대로 발생한 이상트래픽은 DoS 공격의 일종에 의한 것으로 결론지었다. 또한 본 연구에서는 이상트래픽의 원인이 되는 플로우의 존재 시점을 탐지하기 위하여 새로운 기법을 제시한다. 제시된 기법은 분포적합검정(goodness of fit test)의 한 방법인 Cramer-Von-Misses 검정에서 쓰이는 통계량에 바탕을 두고 있으며 1초 단위의 탐지기법이다. 제시된 기법의 응용 결과, 이상트래픽의 존재 시점으로 판단된 시점과 DoS 공격으로 판단된 플로우들의 시점이 일치함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1689-1703
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• 2020

When data is transmitted over an unreliable channel, the error of the data packet may result in serious degradation. The multiple description coding (MDC) can solve this problem and save transmission costs. In this paper, we propose a deep multiple description coding network (MDCN) to realize efficient image compression. Firstly, our network framework is based on convolutional auto-encoder (CAE), which include multiple description encoder network (MDEN) and multiple description decoder network (MDDN). Secondly, in order to obtain high-quality reconstructed images at low bit rates, the encoding network and decoding network are integrated into an end-to-end compression framework. Thirdly, the multiple description decoder network includes side decoder network and central decoder network. When the decoder receives only one of the two multiple description code streams, side decoder network is used to obtain side reconstructed image of acceptable quality. When two descriptions are received, the high quality reconstructed image is obtained. In addition, instead of quantization with additive uniform noise, and SSIM loss and distance loss combine to train multiple description encoder networks to ensure that they can share structural information. Experimental results show that the proposed framework performs better than traditional multiple description coding methods.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.1-8
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• 2018

3D 프린팅 기반의 교육용 콘텐츠 제작과 보급은 창의적 문제 해결의 코딩 교육을 리드하고 활성화하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 아두이노를 활용하여 특화된 기능을 제공하는 8비트 MCU 기반 제어 보드 및 3D 프린팅 기반의 다양한 융합 콘텐츠를 개발하였다. 개발된 제어 프로그램은 양방향 통신을 기본 지원하므로 다양한 모니터링 패킷 지원으로 초당 10회 이상 수행한다. 또한, 다양한 정보 전달을 위한 최적화된 통신 프로토콜을 사용하여 여러 콘텐츠 제어가 가능해진다. 개발된 제어 보드와 3D 프린팅으로 제작된 콘텐츠들은 코딩의 원리와 개념을 교육하는 프로그래밍 교육 도구로 유용하게 활용할 수 있다.