• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.21 no.2
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• pp.9-13
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• 2021

Type 2 diabetes mellitus (T2D) is a complex diabetes disease that is caused by high blood sugar, insulin resistance, and a relative lack of insulin. Many studies are trying to predict variant genes that causes this disease by using a sample disease model. In this paper we predict diabetic and normal persons by using fisher score feature selection, chi-2 feature selection and Logistic Regression supervised learning algorithm with best accuracy of 90.23%.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.289-292
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• 2013

본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.751-753
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• 2013

안드로이드 플랫폼은 타 모바일 플랫폼보다 보안에 있어서 더 많은 취약점을 안고 있다. 따라서 현재 발생하고 있는 대부분의 모바일 악성코드는 안드로이드 플랫폼에서 발생하고 있다. 현재 악성코드 탐지 기법 중 기계학습을 도입한 방법은 변종 악성코드의 대처에 유연하다. 하지만 기계학습기법은 불필요한 Feature를 학습데이터로 사용할 경우, 오버피팅이 발생하여 전체적인 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 발생하는 리소스를 모니터링하여 Feature vector를 생성하고, Feature-selection 알고리즘을 통하여 Feature의 수에 따라 기계학습 Classifier를 통한 악성코드 탐지의 성능지표를 보인다. 이를 통하여, 기계학습을 통한 악성코드 탐지에서 Feature-selection의 필요성과 중요성을 설명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.16 no.2
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• pp.405-423
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• 2022

The distance vector-hop (DV-Hop) is one of the emblematic algorithms that use node connectivity for locating, which often accompanies by a large positioning error. To reduce positioning error, the bio-inspired algorithm and weight optimization model are introduced to address positioning. Most scholars argue that the weight value decreases as the hop counts increases. However, this point of view ignores the intrinsic relationship between the error and weight. To address this issue, this paper constructs the relationship model between error and hop counts based on actual communication characteristics of sensor nodes in wireless sensor network. Additionally, we prove that the error converges to 1/6CR when the hop count increase and tendency to infinity. Finally, this paper presents a modified error-oriented weight positioning model, and implements it with genetic algorithm. The experimental results demonstrate excellent robustness and error removal.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.22 no.8
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• pp.275-279
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• 2022

The growth of technology nowadays has made many things easy for humans. These things are from everyday small task to more complex tasks. Such growth also comes with the illegal activities that are perform by using technology. These illegal activities can simple as displaying annoying message to big frauds. The easiest way for the attacker to perform such activities is to convenience user to click on the malicious link. It has been a great concern since a decay to classify URLs as malicious or benign. The blacklist has been used initially for that purpose and is it being used nowadays. It is efficient but has a drawback to update blacklist automatically. So, this method is replace by classification of URLs based on machine learning algorithms. In this paper we have use four machine learning classification algorithms to classify URLs as malicious or benign. These algorithms are support vector machine, random forest, n-nearest neighbor, and decision tree. The dataset that is used in this research has 36694 instances. A comparison of precision accuracy and recall values are shown for dataset with and without preprocessing.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.653-656
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• 2010

MANET(Mobile Ad-hoc Network)에서는 노드들의 에너지가 제한적이기 때문에 에너지 효율적인 경로 설정이 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 AOMDV(Ad-hoc On-demand Multipath Distance Vector)를 기반으로 노드의 에너지를 고려한 경로 설정과 유지 기법이 추가된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안한 다중경로 라우팅 프로토콜은 노드의 에너지 잔량을 고려하여 경로를 설정하기 때문에 에너지 고갈로 인한 경로 재설정 횟수를 줄일 수 있으며, 노드의 에너지 잔량 임계치를 설정하여 노드의 에너지 잔량이 임계치 이하가 되면 에러 패킷을 전송함으로서 경로 변경 및 재설정시 생기는 데이터의 손실과 전송지연을 줄일 수 있다.

• East Asian mathematical journal
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• v.25 no.4
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• pp.527-532
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• 2009

In this paper, we study the following extended generalized variational inequality problem, introduced by Noor (for short, EGVI) : Given a closed convex subset K in q-uniformly smooth Banach space B, three nonlinear mappings T : $K\;{\rightarrow}\;B^*$, g : $K\;{\rightarrow}\;K$, h : $K\;{\rightarrow}\;K$ and a vector ${\xi}\;{\in}\;B^*$, find $x\;{\in}\;K$, $h(x)\;{\in}\;K$ such that $\xi$, g(y)-h(x)> $\geq$ 0, for all $y\;{\in}\;K$, $g(y)\;{\in}\;K$. [see [2]: M. Aslam Noor, Extended general variational inequalities, Appl. Math. Lett. 22 (2009) 182-186.] By using sunny nonexpansive retraction $Q_K$ and the well-known Banach's fixed point principle, we prove existence results for solutions of (EGVI). Our results extend some recent results from the literature.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1234-1236
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• 2011

최근 고령화 사회가 도래함에 따라 복지 사회 실현을 위해 의료기술에 IT 기술을 접목하여 인간의 건강을 효과적으로 유지하려는 요구가 증가하였다. 이러한 요구의 증가로 인해 원격으로 건강 상태를 검진하여 질병을 방지하거나 만성적인 환자의 건강상태를 장기적으로 관찰할 수 있는 IT 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 누적된 인체 센서 데이터에 대한 분류화 기법을 제안하여 구현하고 성능을 검증하였다. 분류화 기법은 인체 센서 데이터에 잘 적용될 수 있는 지지벡터 기계를 활용하여 구현하였다. 인체 센서 데이터의 대표패턴 정의와 실험을 위한 잡음 생성을 통하여 분류화 정확도를 높일 수 있도록 실험을 설계하였고 다양한 설정 변수에서도 기법을 실험하여 빠르고 정확한 기법을 설계 및 구현하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.418-421
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• 2011

인간의 감성은 개인이 생활을 통하여 갖게 되는 자신의 기준에 의하여 동일한 외부자극에 대해서 다양하게 나타난다. 대부분 우리는 인간이 수행하는 각각의 행동들을 통해 문제 해결을 위한 감성의 변화와 생각, 사고의 절차 등을 인지할 수 있기 때문에 감성은 인간의 작업 능력과 정보 분석 및 해결 등의 문제들과 밀접하게 관계가 있다. 본 논문에서는 이미지의 내재 정보에서 특징점을 추출하고 추출한 특징점을 SVM 알고리즘을 이용하여 학습시킨 후 결과 클래스를 러셀 평면 좌표계에 맵핑함으로써 이미지의 감성 정보를 추출하는 연구를 진행하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.45-47
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• 2021

APU(Accelerated Processing Unit)는 CPU와 GPU가 통합되어있는 프로세서이며 같은 메모리 공간을 사용한다. CPU와 GPU가 분리되어있는 기존 이종 컴퓨팅 환경에서는 GPU가 작업을 처리하기 위해 CPU에서 GPU로 메모리 복사가 이루어졌지만, APU는 같은 메모리 공간을 사용하므로 메모리 복사 없이 가상주소 할당으로 같은 물리 주소에 접근할 수 있으며 이를 Zero Copy라 한다. Zero Copy 성능을 테스트하기 위해 희소행렬 연산을 사용하였으며 기존 메모리 복사대비 크기가 큰 데이터는 약 4.67배, 크기가 작은 데이터는 약 6.27배 빨랐다.