• 한국IT서비스학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.137-148
• /
• 2017

Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.1079-1090
• /
• 2012

조직 내에 정보자산들의 숫자가 증가하고, 관련된 취약점의 종류와 개수가 증가함에 따라 조직 내 네트워크에 어떠한 취약점이 존재하는지 파악하는 것이 점차 어려워지고 있다. 취약점 데이터베이스 및 이를 활용한 취약점 분석 관련 정량적 분석 기준들 역시 존재하지만, 각각의 보안전문가들의 주관적인 기준에 따른 평가방식과, 수동적 측정 방법으로 인해 네트워크 시스템의 위험도 및 공격 침투 경로를 정량적 평가에 기반하여 예측하기에 효율적이지 못한 문제가 있다. 본 논문에서는 자동화된 취약점 평가 및 공격 침투 경로 예측 시스템인 HRMS(Hacking and Response Measurement System)를 제안하고, 네트워크 시스템 내 예상 공격 경로를 도출한 결과를 제시하였다. HRMS는 정보자산에 대한 충분한 정보가 주어지지 않았다 하더라도, 기존에 알려진 시스템 또는 어플리케이션의 보안관련 평판치를 취약점 평가지표를 기반으로 계산하여, exploitability를 산정하고 attack graph 경로를 생성한다는 점에서 효율적이라 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 HRMS를 이용하여 적극적인 취약점 분석을 통한 보안관리를 할 때에 공격경로 예상을 통한 능동적인 대응책을 마련할 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권3호
• /
• pp.971-989
• /
• 2015

With the development of cloud computing, more and more Web services are deployed on geo-distributed datacenters and are offered to cloud users all over the world. Through service composition technologies, these independent fine-grain services can be integrated to value-added coarse-grain services. During the composition, a number of Web services may provide the same function but differ in performance. In addition, the distribution of cloud datacenters presents a geographically dispersive manner, which elevates the impact of the network on the QoS of composite services. So it is important to select an optimal composition path in terms of QoS when many functionally equivalent services are available. To achieve this objective, we first present a graph model that takes both QoS of Web services and QoS of network into consideration. Then, a novel approach aiming at selecting the optimal composition path that fulfills the user's end-to-end QoS requirements is provided. We evaluate our approach through simulation and compare our method with existing solutions. Results show that our approach significantly outperforms existing solutions in terms of optimality and scalability.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권5호
• /
• pp.394-402
• /
• 2010

자바스크립트는 현재 웹 사이트, 웹 어플리케이션에서 가장 많이 사용되는 스크립트 언어 중 하나이다. 자바스크립트로 작성된 프로그램은 원본 프로그램 형태로 클라이언트에게 전송되므로 무단 복제, 도용에 쉽게 노출된다. 때문에 자바스크립트 프로그램의 도용을 탐지하기 위한 연구가 필요하다. 현재 일반적으로 프로그램 표절 탐지를 위해 사용되는 자동화 도구들의 경우 고수준의 표절 기법에 적절히 대응하지 못한다. 반면에 프로그램 종속성 그래프에 기반을 둔 기존 연구들의 경우 자바스크립트의 동적인 특징을 적절히 반영하지 못한다. 또한 지나친 일반화로 인해 일부 틀린 판정(false positive)을 보이며 대상 프로그램의 크기가 클 경우 탐지 속도에 문제를 보이고 있다. 본 논문에서는 자바스크립트에 특화된 프로그램 종속성 그래프(이하 JS PDG)와 이를 사용한 도용 탐지 기법을 제안하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 JS PDG는 세분화된 노드 타입을 가지고 있어 기존 PDG와 비교해 보다 정확한 그래프 간 비교를 할 수 있도록 하며 포함하고 있는 노드 타입에 따라 정의되는 JS PDG의 타입은 탐색 범위를 분할을 가능하게 해 전체 도용 탐지 속도가 개선 될 수 있도록 한다. 실험 결과 기존 PDG에서 나타나는 틀린 판정을 확인할 수 있었으며 PDG간 비교 횟수가 줄어들어 도용 탐지 속도가 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1269-1276
• /
• 2023

작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지P
• /
• 제58권3호
• /
• pp.316-322
• /
• 2009

This paper presents an analytical design method of a passive harmonic filter for a three-phase diode rectifier and uses a new transfer function approach in the analysis and design. The transfer function approach derives an analytical formulation of an utility system including passive filters with a basis of Laplace transform and provides a graphical formulation so that a visualized insight into an interaction between individual filter and system response can be attainted. Harmonic impedance, voltage division and current division transfer function are used as a design tool, which makes a calculated filter parameters to satisfy IEEE-519 distortion limits. A simple five-step design procedure is introduced in the filter design, which consists of system analysis, selection of PCC(Point of Common Coupling), filter specification calculation, appropriate filter design for system and filter implementation. Philosophy governing the design procedure is based on a numerical/graphical iterative solution, trial and error with visualization feed-back based on "algebra on the graph". Finally, performance of the designed passive harmonic filter is verified by experiment and shows that 5th, 7th, 9th, 11th and 13th harmonics are decreased within IEEE-519 distortion limits, respectively.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2006

단백질의 기능 예측 모델은 guilt-by-association 개념을 바탕으로 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 이 방법은 목표 단백질이 기능이 알려진 단백질과 상호작용이 없는 경우 기능 예측이 불가능하다. 본 논문에서는 단백질 기능 예측 모델을 K-class 다중 분류 문제로 재 정의하고 단백질-단백질 상호작용 데이터 및 단백질의 알려진 속성 등을 학습 모델에 이용한 단위신경망의 설계와 응용을 제안한다. 제안하는 모델은 Yeast 단백질 데이터의 기능 예측에서 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용하는 방법에 비해 분류 예측율에서 우수한 성능을 보였으며 또한 상호작용이 밝혀지지 않은 단백질의 기능 예측을 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.57-64
• /
• 2004

In GIS-based network analysis, topological measure of network structure can be considered as one of important factors in the urban transportation analysis. Related to this measure, it is known that the connectivity indices such as alpha index and gamma index, which mean degree of network connectivity and complexity on a graph or a circuit, provide fundamental information. On the other hand, shimbel index is one of GIS-based spatial metrics to characterize degree of network concentration. However, the approach using these quantitative indices has not been widely used in practical level yet. In this study, an application program, in complied as extension, running on ArcView- GIS is implemented and demonstrated case examples using basic layers such as road centerline and administrative boundary. In this approach, geo-spatial imagery can be effectively used to actual applications to determine the analysis zone, which is composed of networks to extract these indices. As the results of the implementation and the case examples, it is notified that alpha and gamma indices as well as shimbel index can be used as referential data or auxiliary information for urban planning and transportation planning.

• ETRI Journal
• /
• 제39권3호
• /
• pp.345-352
• /
• 2017

Traffic management is a highly beneficial mechanism for satisfying quality-of-service requirements and overcoming the resource scarcity problems in networks. This paper introduces an optimal connection admission control mechanism to decrease the packet loss ratio and end-to-end delay in cognitive radio sensor networks (CRSNs). This mechanism admits data flows based on the value of information sent by the sensor nodes, the network state, and the estimated required resources of the data flows. The number of required channels of each data flow is estimated using a proposed formula that is inspired by a graph coloring approach. The proposed admission control mechanism is formulated as a semi-Markov decision process and a linear programming problem is derived to obtain the optimal admission control policy for obtaining the maximum reward. Simulation results demonstrate that the proposed mechanism outperforms a recently proposed admission control mechanism in CRSNs.

• 전자공학회논문지A
• /
• 제31A권7호
• /
• pp.117-124
• /
• 1994

In this pape, we propose a graph-theoretic approach for solving the allocation problem for the synthesis of datapaths based on multiport memories. An efficient algorithm is devised by using the weighted bipartite matching algorithm to assign variables to each port of memory modules. The proposed algorithm assigns program variables into a minimum number of multiport memory modules such that usage of memory elements and interconnection cost can be kept minimal. Experimental results show that the proposed algorithm generates the datapaths with fewer registers in memory modules and less interconnection cost for several benchmarks available from the literatures.