• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.2
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• pp.199-209
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• 2022

Typical anomaly detection algorithms are trained by using prior data. Thus the batch learning based algorithms cause inevitable performance degradation when characteristics of newly incoming normal data change over time. We propose an online anomaly detection algorithm which can consider the gradual characteristic changes of incoming normal data. The proposed algorithm based on one-class classification model includes both offline and online learning procedures. In offline learning procedure, the algorithm learns the prior data to be close to centroid of the latent space and then updates the centroid of the latent space incrementally by new incoming data. In the online learning, the algorithm continues learning by using the updated centroid. Through experiments using public underwater acoustic data, the proposed online anomaly detection algorithm takes only approximately 2 % additional learning time for the incremental centroid update and learning. Nevertheless, the proposed algorithm shows 19.10 % improvement in Area Under the receiver operating characteristic Curve (AUC) performance compared to the offline learning model when new incoming normal data comes.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.7 no.5
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• pp.93-102
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• 2003

An optimal design method for hybrid structural control system of building structures subject to earthquake excitation is presented in this paper. Designing a hybrid structural control system may be defined as a process that optimizes the capacities and configuration of passive and active control systems as well as structural members. The optimal design proceeds by formulating the optimization problem via a multi-stage goal programming technique and, then, by finding reasonable solution to the optimization problem by means of a goal-updating genetic algorithm. In the multi-stage goal programming, design targets(or goals) are at first selected too correspond too several stages and the objective function is th n defined as the sum of the normalized distances between these design goals and each of the physical values, that is, the inter-story drifts and the capacities of the control system. Finally, the goal-updating genetic algorithm searches for optimal solutions satisfying each stage of design goals and, if a solution exists, the levels of design goals are consecutively updated to approach the global optimal solution closest too the higher level of desired goals. The process of the integrated optimization design is illustrated by a numerical simulation of a nine-story building structure subject to earthquake excitation. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing the optimally designed results with those of a hybrid structural control system where structural members, passive and active control systems are uniformly distributed.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.243-249
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• 1999

구매 의사 결정 과정에서 구매자는 상품 정보와 가격 정보를 필요로 한다. 웹상의 판매자 위주의 시장으로부터 필요한 정보를 수집하려면, 구매자는 매번 구매 때마다 판매자의 사이트를 검색해야 한다. 심지어 구매자가 거래하고 있는 판매자로부터 과거에 구매한 경험이 있는 아이템을 구매하는 경우에도 마찬가지이다. 현재의 전자상거래 환경에서는, 이렇게 기억을 활용하지 않고(memory-less) 검색에만 의존하는 구매자의 행태가 일반적이다. 이 현상을 조직의 구매 경험이 구성원들에게 공유되어야 하는 기업 구매자의 경우에 있어서는 대단히 낭비적인 요소로 작용될 것이다. 구매자 에이전트에게 기억 능력을 부여하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트가 갖고 있는 정보간의 일관성을 유지해 주어야 할 필요가 있다. 최소의 노력으로 일관성을 유지하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트간에 체계적인 갱신 프로토콜이 필요하다. 본 연구에서는 6가지의 프로토콜(Instantaneous Pull, Periodic Pull, Instantaneous Push, Periodic Push, Instantaneous Solicited Push, Periodic Solicited Push)을 비교하고, 에이전트의 아키텍처와 KQML/XML에 기반 한 메시지 구조를 제시한다. 이들 프로토콜의 상황에 따른 수행 성능 평가가 진행 중이며, 이러한 상황에 적응할 수 있는 에이전트의 프로토타입이 현재 개발 중이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.95-102
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• 2009

In 2006, Haddad, Krishnan and Soliman proposed a Cryptographically Generated Address based protocol as a standard for protecting HMIPv6. Though this protocol can provide both the strong message authentication and binding update key negotiation based on the public-key cryptography, it is still vulnerable to several attacks such as denial of service attacks and redirection attacks. This paper improves the problems caused by the protocol. The improved protocol is analyzed in terms of security and performance, and then is shown to be better than the previous one considering the two factors together.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.6 s.44
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• pp.125-131
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• 2006

This Paper proposes a new directory-based cache coherence scheme which significantly reduces coherence traffic by omitting unnecessary write-backs to home nodes for migratory exclusively-modified data. The proposed protocol is well matched to such migratory data which are accessed in turn by processors, since write-backs to home nodes are never used for such migratory sharing. The simulation result shows that our protocol dramatically alleviate the coherence traffic, and the traffic reduction could also lead to shorten network latency and execution time.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.10
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• pp.148-155
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• 2007

The routing optimization mode, which Mobile IPv6 provides for the direct communication between a mobile node and its correspond node, introduces various security threats, thus causing several protocols to be proposed for the secure binding update procedure. In particular, the Kang-Park protocol, which Kang and Park presented in 2005, achieves the optimized cryptographic operations and the strong security, while based on its unique security proxy structure. In spite of such advantages, it has some drawbacks in terms of security and efficiency. This paper improves the Kang-Park protocol through the strong CoA validation and early binding update methods. Also, we show that the improved protocol is better than others.

• The Journal of Information Technology
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• v.7 no.3
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• pp.11-18
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• 2004

Learning procedure in the neural network is updating of weights between neurons. Unadequate initial learning coefficient causes excessive iterations of learning process or incorrect learning results and degrades learning efficiency. In this paper, adaptive learning algorithm is proposed to increase the efficient in the learning algorithms of Self-Organization Neural Networks. The algorithm updates the weights adaptively when learning procedure runs. To prove the efficiency the algorithm is experimented to classification of strokes which is the reference handwritten character. The result shows improved classification rate about 1.44~3.65% proposed method compare with Kohonan and Mao's algorithms, in this paper.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.841-844
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• 2002

이 논문에서는 동적이고 규모가 큰 그룹에 대해서 한명의 그룹 관리자가 존재하면서, 특별히 새로운 그룹키가 갱신될 때마다 새로운 정보를 받기 힘든 구성원, 즉 스테이트리스 리시버(stateless receiver)에게 적합한 방법을 제안한다. 이 방법은 구성원에게 각각 한 개씩 주어지는 개인키를 전송하는 메시지를 제외한 다른 모든 메시지들에는 암호화 과정이 요구되지 않는다. 즉, 갱신된 그룹키를 공유하기 위해 필요한 계산은 단지 O($log_2$n) 번의 해쉬함수 계산과 배타적 논리합(XOR)을 수행하는 것이며, 그룹키를 갱신하기 위해 필요한 정보는 암호화될 필요없는 멀티캐스트 메시지와 그룹에 추가될 때 그룹 관리자로부터 받은 초기값이다. 또한 제안하는 방법은 새롭게 추가된 사람이 이전의 그룹키에 대한 어떠한 정보도 알 수 없으며(후방보호 : Backward Secrecy), 삭제되는 사람 역시 이후의 새로운 그룹키에 대한 정보를 알 수 없다(전방보호 : Forward Secrecy). 또한 제안된 방법에 게시판이 이용된다면, 각 그룹의 구성원은 어떠한 멀티캐스트 메시지없이 단지 자신의 초기 개인키만으로 필요한 모든 노드키들을 계산할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.31-34
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• 2004

회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 여러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 최신버전의 클러스터 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 최신버전의 클러스터 로그는 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성되고, 하나의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 감소하며, 전송비용이 감소한다. 회복노드에서는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.487-489
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• 2000

본 논문에서는 다해상도 영상에서 움직이는 다중 객체의 추적 방법을 다룬다. 일반적으로 객체 추적 알고리즘은 움직임 탐지, 정합, 갱신의 처리 단계로 구성되어 있다. 특히 다중객체 추적일 경우, 정합 과정은 매우 중요하다. 일반적인 시각 시스템에서는 대상 객체가 강체(rigid object)라고 가정하면 이러한 정합 과정은 비교적 쉽게 구현될 수 있다. 그러나 다해상도 영상에서는 한 위치에서 다른 위치로 움직일 때 그 영역의 형태 및 크기가 변형 되기 때문에 정합이 쉽게 이루어지지 않는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 다해상도 영상에서의 정합방법을 제안한다.