• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2002년도 종합학술발표회논문집
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• pp.524-527
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• 2002

본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 호스트 기반 침임 탐지 방법을 제안한다. 침입 탐지는 침입과 정상을 판단하는 이진분류 문제이므로 이진분류에 뛰어난 성능을 발휘하는 SVM을 이용하여 침입 탐지 시스템을 구현하였다. 먼저 감사자료를 system call level에서 분석한 후, sliding window기법에 의해 패턴 feature를 추출하고 training set을 구성하였다. 여기에 SVM을 적용하여 decision model을 생성하였고, 이에 대한 판정 테스트 결과 90% 이상의 높은 침입탐지 적중률을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.234-236
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• 2004

Transmission control protocol(TCP) is protocol used in internet. TCP is seldom transmission error and is protocol based on wire environment. TCP uses 3 way handshake ways, data transmission control through windows size, data transmission control through reception confirmation, sliding window for packet delivery. In this study, designed TCP packet ion module for analyze the TCP segments & correct information about TCP. TCP capture in internet using designed TCP module and analysed TCP segments composition. Through this, could analyze the correct information of protocol in network.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.167.5-167
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• 2001

Single point attitude determination method provides an optimal attitude minimizing the Wahba loss function. However, for the insufficient number of measurement vectors, the conventional single point methods has no unique solution. Thus, we introduce the sequential method to and an optimal attitude minimizing the windowed loss function. In this paper, this function is de ned as the sum of square errors for all measurement vectors within the axed sliding window. For simple implementation, the proposed algorithm is rewritten as a recursive form. Moreover, the covariance matrix is derived and expressed as a recursive form. Finally, we apply this algorithm to the attitude determination system with three LOS measurement sensors.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.129-135
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• 2016

본 논문에서는 이동 창 함수 추적기라는 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동표적의 궤적을 효율적으로 추정하기 위해 과거 궤적의 정보를 포함하는 이동 구간이 선형이라는 가정을 한 선형 창 함수를 적용하여 구현한다. 제안된 알고리즘의 창 함수의 파라메터는 측정 잡음의 영향을 줄이기 위해 그리고 알파-베터 추적기와 비교하여 더 적은 계산량 증가로 빠른 이동 표적 추적을 구현하기 위해 적절하게 선택할 수 있다. 본 논문에서 제안한 창 함수 추적기를 검증하기 위해 잡음상황에서 선형과 비선형 궤적에 대한 컴퓨터 모의실험을 수행했다. 또한 제안된 창 함수 추적기는 초기값에 대한 둔감한 특성과 예측할 수 없는 시변 측정 환경에서 창 함수 추적기를 사용할 경우 더 높은 자유도를 가짐을 보였다.

• 감성과학
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• 제21권3호
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• pp.83-102
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• 2018

The process model of emotion regulation suggests that cognitive reappraisal and expressive suppression engage at different time points in the regulation process. Although multiple brain regions and networks have been identified for each strategy, no articles have explored changes in network characteristics or network connectivity over time. The present study examined (a) the whole-brain network and six other resting-state networks, (b) their modularity and global efficiency, which is an index of the efficiency of information exchange across the network, (c) the degree and betweenness centrality for 160 brain regions to identify the hub nodes with the most control over the entire network, and (d) the intra-network and inter-network functional connectivity (FC). Such investigations were performed using a traditional large-scale FC analysis and a relatively recent sliding window correlation analysis. The results showed that the right inferior orbitofrontal cortex was the hub region of the whole-brain network for both strategies. The present findings of temporally altering functional activity of the networks revealed that the default mode network (DMN) activated at the early stage of reappraisal, followed by the task-positive networks (cingulo-opercular network and fronto-parietal network), emotion-processing networks (the cerebellar network and DMN), and sensorimotor network (SMN) that activated at the early stage of suppression, followed by the greater recruitment of task-positive networks and their functional connection with the emotional response-related networks (SMN and occipital network). This is the first study that provides neuroimaging evidence supporting the process model of emotion regulation by revealing the temporally varying network efficiency and intra- and inter-network functional connections of reappraisal and suppression.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.175-182
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• 2017

영상데이터를 획득하거나 저장하는 과정에서는 주변 환경이나 장치의 특성에 따라 잡음이 발생한다. 또한 영상의 전송과정에서도 채널 간섭에 의한 잡음이 발생할 수 있다. 이러한 잡음은 정보의 손실을 가져옴으로써 이어지는 영상처리 단계에서 화질의 저하가 나타나게 된다. 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 들 수 있는데, 영상처리는 일반적으로 이들이 혼재하는 복합 잡음 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 복합 잡음을 저감할 수 있는 반복 가중 평균 필터를 제안한다. 먼저 입력 영상으로부터 임펄스 잡음 화소를 제거한 다음, $3{\times}3$ 슬라이딩 윈도우 영역에 대해 가중 평균 마스크 연산을 수행하여 중앙 화소값을 구하는 간단한 방법이다. 제거된 임펄스 잡음 화소가 가중 평균값으로 모두 채워질 때까지 필터링을 반복한다. 제안한 필터를 ${\sigma}=10$인 가우시안 잡음과 다양한 밀도의 임펖스 잡음이 포함된 영상에 적용하여 처리한 결과, 잡음 밀도 60% 이하에서 기존의 SAWF, AWMF, MMF 등에 비해 PSNR이 각각 최대 12.98 dB, 1.97 dB, 1.97 dB 개선되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.30-39
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• 2006

TCP는 데이터 전송, 흐름 제어 및 혼잡 제어를 위해 sliding window mechanism을 사용하여 신뢰성을 보장하지만 기본적으로 유선 통신망 환경만을 고려하여 설계된 프로토콜이라는 한계점을 갖고 있다. 무선 링크 상에서는 주로 전송 오류와 핸드오프에 의해 빈번한 패킷 유실이 발생함으로써 기존의 TCP 프로토콜을 무선망에 그대로 적용하는 경우 종단간 전송 성능은 급격히 떨어지게 된다. 무선통신기기 이동성을 고려한 TCP 최적화 방안에 관하여 여러 연구가 이루어져 왔으나 본 논문에서는 Snoop와 Freeze-TCP를 혼합적으로 적용하여 TCP 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 제안된 방안의 경우 end-to-end semantics가 그대로 유지되며 송신측이나 중간 라우터의 기존 프로토콜의 수정을 요구하지 않는다. 이 방안을 적용하는 경우 TCP 코드의 변경은 Freeze-TCP의 적용을 위해 이동통신기기에 국한되며 기지국에 Snoop 모듈을 추가하는 것만으로 충분하여 구현이 용이하다는 장점을 가지고 있다. 따라서 제안된 방안은 현재 구축되어 있는 망에서 충분히 상호 동작할 수 있다. 본 논문에서는 NS-2를 이용한 시뮬레이션을 통하여 일반 TCP, 기존 방식, 그리고 제안된 방안간의 성능을 비교 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.41-49
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• 2007

EPON(Ethernet Passive Optical Network)는 적은 비용으로 고품질 서비스를 제공하기 위한 차세대 기술로써, EPON을 구성하는 모든 ONU(Optical Network Unit)들은 한정된 업링크 채널을 나누어 사용한다. 대용량 LAN에 사용자들의 대역폭 요구를 충족시키기 위해서, OLT(Optical Line Terminal)는 효과적인 방법으로 업링크 채널의 시간슬롯을 각 ONU에게 분할 할당한다. 본 논문에서는 효율적인 업링크 채널의 시간슬롯 분배(대역폭 할당)를 위해 기존 연구 IPACT(Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time)와 SLICT(Sliding Cycle Time)방식에 대해 살펴보고, 새로운 대역폭 할당 방식인 DRSM(Dynamic Right Sizing of Maximum-windows)을 제안한다. 이 방식은 과거 모든 ONU에게 할당된 대역폭 정보를 기반으로 다음 구간에서 ONU에 할당 가능한 최대 대역폭을 계산하고, 계산된 최대 전송 가능 대역폭과 ONU의 대역폭 요구량으로 각 ONU의 전송 윈도우의 크기를 결정한다. 제안한 방식은 모든 ONU의 대역폭 요구를 허용 범위 내에서 최대한 충족시키고, ONU들간 균등한 대역폭 할당을 추구한다.

• KIEAE Journal
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• 제14권3호
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• pp.87-95
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• 2014

The purpose of this study is to evaluate the correlation coefficients between the airtightness and sound insulation performance of Han-style windows in New Han-ok. To achieve these goals, field measurements were accomplished in 18 bedrooms of 16 Han-oks in which actual residents were living, and then lab measurements were proceeded in the reverberation lab for evaluating the sound insulation performance. Followings are results. The results of the correlation analysis between the airtightness(Air change per hour at 50 Pa, ACH50) and sound insulation performance(Sound reduction index, Rw) in bedrooms of actual Han-oks, it was found that there were no significant correlation between two evaluating values. On the other hand, it was analyzed that the correlation coefficients of total 24 structures(double casement windows, single casement window, casement and sliding windows, single sliding window, 6 types per each structure) were located on 0.6757 exponentially and 0.4154 lineary in the lab evaluating conditions. But, The results of evaluating 4 structure classificatorily, it was found that there were high correlation coefficients(0.8665~0.9273 at ACH50, 0.8414~0.9346 at Rw). These results were signified that the correlation coefficients were changed according to the each structure and case by case analysis were necessary at the same time.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권1호
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• pp.241-265
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• 2020

Purpose Various machine learning techniques are used to implement for predicting corporate credit. However, previous research doesn't utilize time series input features and has a limited prediction timing. Furthermore, in the case of corporate bond credit rating forecast, corporate sample is limited because only large companies are selected for corporate bond credit rating. To address limitations of prior research, this study attempts to implement a predictive model with more sample companies, which can adjust the forecasting point at the present time by using the credit score information and corporate information in time series. Design/methodology/approach To implement this forecasting model, this study uses the sample of 2,191 companies with KIS credit scores for 18 years from 2000 to 2017. For improving the performance of the predictive model, various financial and non-financial features are applied as input variables in a time series through a sliding window technique. In addition, this research also tests various machine learning techniques that were traditionally used to increase the validity of analysis results, and the deep learning technique that is being actively researched of late. Findings RNN-based stateful LSTM model shows good performance in credit rating prediction. By extending the forecasting time point, we find how the performance of the predictive model changes over time and evaluate the feature groups in the short and long terms. In comparison with other studies, the results of 5 classification prediction through label reclassification show good performance relatively. In addition, about 90% accuracy is found in the bad credit forecasts.