• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
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• pp.197-206
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• 2003

With the growing usage of the networks, the world-wide Internet has become the main means to exchange data and carry out transactions. It has also become the main means to attack hosts. To solve the security problems which occur in the network such as Internet, we import software products of network security elements like an IDS (Intrusion Detection System) and a firewall. In this paper, we have designed and constructed the General Simulation Environment of Network Security model composed of multiple IDSes and a firewall which coordinate by CNP (Contract Net Protocol) for the effective detection of the intrusion. The CNP, the methodology for efficient integration of computer systems on heterogeneous environment such as distributed systems, is essentially a collection of agents, which cooperate to resolve a problem. Command console in the CNP is a manager who controls tie execution of agents or a contractee, who performs intrusion detection. In the Network Security model, each model of simulation environment is hierarchically designed by DEVS (Discrete EVent system Specification) formalism. The purpose of this simulation is to evaluate the characteristics and performance of CNP architecture with rete pattern matching algorithm and the application of rete pattern matching algorithm for the speeding up the inference cycle phases of the intrusion detection expert system.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.756-761
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• 2021

Dynamic route guidance (DRG) finds the fastest path from a source to a destination location considering the real-time congestion information. In Korea, the traffic state information is available by the public transportation data (PTD) which is indexed on top of the node-link map (NLM). While the NLM is the authoritative low-detailed road network for major roads only, the OpenStreetMap road network (ORN) supports not only a high-detailed road network but also a few open-source routing engines, such as OSRM and Valhalla. In this paper, we propose a DRG framework based on road network matching between the NLM and ORN. This framework regularly retrieves the NLM-indexed PTD to construct a historical speed profile which is then mapped to ORN. Next, we extend the Valhalla routing engine to support dynamic routing based on the historical speed profile. The numerical results at the Yeoui-do island with collected 11-month PTD show that our DRG framework reduces the travel time up to 15.24 % and improves the estimation accuracy of travel time more than 5 times.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.343-364
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• 2021

In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.

• 한국전자파학회논문지
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• 제29권9호
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• pp.661-667
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• 2018

SDR(software defined radio)기술을 활용한 전술통신 무전기는 음성뿐만 아니라, 고속 데이터 통신이 가능한 수준으로 발전하였으며, 다대역 및 다채널 특성을 갖고 있어 다수의 무전기 운용에서 탈피가 가능하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 모노폴 안테나에 다이플렉서 정합구조를 이용하여 전술차량형 광대역 안테나를 구현하였다. 제안한 안테나는 두개(상단, 하단)의 방사체와 다이플렉서 구조를 이용한 정합단, 하단 방사체에 삽입되어 있는 3개의 L-C회로망, 스프링 마운트로 구성되어 있다. 다이플렉서 정합단은 V/UHF 대역에서 광대역 정합특성을 갖도록 설계하였으며, 안테나 하단 방사체에 삽입되어 있는 L-C 회로망은 안테나의 운용주파수에 따라 안테나의 전기적 길이를 조절할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 제안한 안테나는 EM 툴을 활용하여 설계하였으며, 제작하여 open site 환경에서 측정을 수행하였다. 측정 결과, V/UHF 대역에서 높은 이득 특성과 중심주파수 대비 190 % 이상의 대역폭에서 VSWR 3.5 : 1 이하의 광대역 특성을 갖는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1B호
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• pp.47-55
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• 2009

최근의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입이 의심되는 패킷을 나타내는 데 정규표현식이 사용되고 있다. 고속 네트워크를 통해서 입력되는 패킷을 실시간으로 검사하기 위해서는 하드웨어 기반 패턴 매칭이 필수적이며 변화되는 패턴 규칙을 다루기 위해서는 FPGA와 같은 재구성 가능한 디바이스를 사용하는 것이 바람직하다. FPGA의 동작 속도 제한으로 바이트 단위의 패킷 검사로는 실시간 검사를 할 수 없는 경우에 이를 해결하기 위해서 여러 바이트 단위로 검사하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정규표현식 패턴 매칭을 n바이트 단위로 처리하는 하드웨어의 구조와 설계 방법을 제시하고 이에 대한 패턴 매칭 회로 생성기를 구현한다. Snort 규칙에 대해 FPGA로 합성된 하드웨어는 n=4일 때에 규칙에 따라서 $2.62{\sim}3.4$배의 처리 속도 향상을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권8호
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• pp.1913-1925
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• 2012

In order to efficiently utilize limited radio resources, resource allocation schemes in OFDMA-based wireless networks have gained intensive attention recently. Instead of improving the throughput performance, the utility is adopted as the metric for resource allocation, which provides reasonable methods to build up the relationship between user experience and various quality-of-service (QoS) metrics. After formulating the optimization problem by using a weighted bipartite graph, a modified bipartite matching method is proposed to find a suboptimal solution for the resource allocation problem in OFDMA-based wireless systems with feasible computational complexity. Finally, simulation results are presented to validate the effectiveness of the proposed method.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.306-309
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• 1996

This paper presents a method of landmark recognition in indoor environments using a neural-network for an autonomous mobile robot. In order to adapt to image deformation of a landmark resulted from variations of view-points and distances, a multi-labeled template matching(MLTM) method and a dynamic area search method(DASM) are proposed. The MLTM is. used for matching an image template with deformed real images and the DASM is proposed to detect correct feature points among incorrect feature points. Finally a feed-forward neural-network using back-propagation algorithm is adopted for recognizing the landmark.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 춘계학술대회 논문집 센서 박막재료 반도체 세라믹
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• pp.194-199
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• 2003

Depth error correction effect for maladjusted stereo cameras with calibrated pixel distance parameter is presented. The proposed neural network technique is the real time computation method based theory of inter-node diffusion for searching the safety distances from the sudden appearance-objects during the work driving. The main steps of the distance computation using the theory of stereo vision like the eyes of man is following steps. One is the processing for finding the corresponding points of stereo images and the other is the interpolation processing of full image data from nonlinear image data of objects. All of them request much memory space and time. Therefore the most reliable neural-network algorithm is derived for real-time matching of objects, which is composed of a dynamic programming algorithm based on sequence matching techniques.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.79-90
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• 2008

실시간적인 데이터의 수집과 더불어 수집한 데이터의 실시간적인 전송을 기반으로 사용자가 센서데이터를 보다 폭넓게 활용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 시스템에서 자동적으로 정보를 배포해주는 정보배포 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 요구에 맞추어 본 논문에서는 그리드 환경을 기반으로 센서네트워크에서 유입되는 방대한 양의 데이터를 처리 및 공유하기 위한 정보배포 시스템과 보다 효율적으로 데이터와 사용자의 요구를 매칭하는 방법을 제공하는 CGIM알고리즘을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권2호
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• pp.69-76
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• 2018

참조 표현이란 장면 영상 내의 특정 물체를 가리키는 자연어 문장들을 의미한다. 본 논문에서는 참조 표현 이해를 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 장면 영상 내 대상 물체의 영역을 찾아내기 위해, 참조 표현에서 언급하는 대상 물체뿐만 아니라 보조 물체, 그리고 대상 물체와 보조 물체 사이의 관계까지 풍부한 정보를 활용한다. 또한 제안 모델에서는 영상 내 각 후보 영역의 적합도 계산을 위해 물체 적합도와 관계 적합도를 참조 표현의 문장 구조에 따라 결합한다. 따라서, 본 모델은 크게 총 네 가지 서브 네트워크들로 구성된다: 언어 표현 네트워크(LRN), 물체 정합 네트워크(OMN), 관계 정합 네트워크(RMN), 그리고 가중 결합 네트워크(WCN). 본 논문에서는 세 가지 서로 다른 참조 표현 데이터집합들을 이용한 실험을 통해, 제안 모델이 현존 최고 수준의 참조 표현 이해 성능을 보인다는 것을 입증하였다.