• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.29-36
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• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.6
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• pp.459-463
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• 2009

Background modeling and motion detection is the one of the most significant real time video processing technique. Until now, many researches are conducted into the topic but it still needs much time for robustness. It is more important when other algorithms are used together such as object tracking, classification or behavior understanding. In this paper, we propose efficient multi-modal background modeling methods which can be understood as simplified learning method of Gaussian mixture model. We present its validity using numerical methods and experimentally show detecting performance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.292-292
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• 2019

하구에 조성된 담수호 (estuarine reservoir)는 하천 출구점이 해양과 만나는 지점에 방조제 건설을 통해 형성되는 인공 호수이다. 방조제 건설과 함께 간척을 실시함에 따라 생성되는 토지를 농업용지로 활용하는 경우, 담수호는 농업수자원으로서 활용될 수 있으며 담수호의 수질 문제는 영농 활동에 중요한 요소로 작용하게 된다. 담수호의 수질을 관리는 크게 유역 대책과 호내 대책으로 나누어 이루어지고 있으며, 담수호 수질 관리 계획 수립에 앞서 담수호 수질 관리 방안에 따른 담수호 수질의 영향을 분석하는 것이 중요하다. 실제 다양한 유역 대책과 호내 대책을 적용하면서 그 효과를 검증하기에는 시간 및 경제적 한계성을 지니고 있으므로, 유역 및 호소 수질 모델링을 통한 수질 관리 시나리오별 담수호 수질 모의가 효율적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 농업용수 목표수질인 IV등급을 상회하여 수질 관리를 위한 대책이 시급한 담수호를 대상으로 유역 및 호소 모의 모델을 연계하여 다양한 수질 관리 시나리오에 따른 호내 수질 모의 결과를 비교 검토하였다. 본 연구에서 사용한 유역 모델은 최근에 개발된 SWAT Plus 모델로 기존의 SWAT 모델의 수문 해석 요소 중 일부를 알고리즘 개선한 것이 특징이다. 호소 모의 모델로는 3차원 수리 및 수질 해석에 많이 활용되고 있는 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code) 모형을 이용하였다. 또한 두 모형을 연계 운영하여 모의의 정확도를 높이기 위한 매개변수 최적화를 수행하였다. 본 연구를 통해 수질 개선대책의 평가 및 추진가능성에 대한 분석을 수행하여, 정량적인 농업용수 수질 기준을 만족하기 위한 담수호 수질 최적관리방안을 도출하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.27 no.4
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• pp.572-584
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• 2000

내용기반 이미지 검색을 하기 위해서는 이미지에 대한 내용정보가 필요하며, 이러한 내용정보간에는 상호 연관성이 존재한다. XML(eXtensible Markup Language)은 내용정보간의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 이미지 내용정보를 구조화하기 위한 방법으로 XML을 사용하였다. 또한 이미지는 눈에 보이는 객체의 시각적인 특징과 이미지 전테가 내포하는 시술적인 의미도 가지므로, 이러한 이미지의 특성에 따라 내용정보의 구조도 객체의 시각적 특징 중심의 모델링과 의미 중심의 모델링으로 구분하여 XML 문서 구조를 모델링 하였다. 구조화된 모델들 간의 객체지향 특성을 이용하여 XML 데이터 서버인 eXcelon에 통합하고, 이를 XQL(XML Query Language)에 의하여 질의해 냄으로써 검색 구간에 제약을 가하고 이를 통하여 더욱 효과적인 검색을 지원하도록 한다. 검색되어진 XML 문서 구조는 XSL(extensible StyleSheets Language)의 적용을 통하여 쉬운 형태로 웹 브라우저 상에 출력하도록 한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모댈링의 효율성을 검증하기 위하여, 웹 상에서 이미지 내용정보의 상호 연관성에 기반 하여 원하는 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.1_2
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• pp.15-34
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• 2006

This paper introduces an empirical modeling technique. This technique uses a set of sample results which are collected from a few small scale simulations. Empirical models are developed by applying a couple of statistical estimation techniques to these samples. We built two types of models for cache miss rates in Symmetric Multiprocessor systems. One is for the changes of input data set size while the specification of target system is fixed. The other is for the changes of the number of processors in target system while the input data set size is fixed. To develop accurate models, we built individual model for every kind of cache misses for each shared data structure in a program. The final model is then obtained by integrating them. Besides, combined use of Least Mean Squares and Robust Estimations enhances the quality of models by minimizing the distortion due to outliers. Empirical modeling technique produces extremely accurate models without analysis on sample data. In addition, since only snail scale simulations are necessary, once a set of samples can be collected, empirical method can be adopted in any research areas. In 17 cases among 24 trials, empirical models present extremely low prediction errors below $1\%$. In the remaining cases, the accuracy is excellent, as well. The models sustain high quality even when the behavioral characteristics of programs are irregular and the number of samples are barely enough.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.3
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• pp.300-312
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• 2000

The application areas of embedded real-time systems are very wide and so are the requirements for real-time processing and reliability of the systems. To develop embedded real-time systems effectively with its real-time and reliability properties guaranteed, an appropriate real-time model is needed. Recently, the research on real-time object-oriented model is active, which graft the concept of object-orientation on real-time systems modeling and development. In this paper, we propose dRTO (dependable Real-Time Object) model, with 5 primitive classes. These allow designers to effectively model the characteristics of real-time systems, i.e., object-orientation, real-time-ness and dependability. The dRTO model has three main features. First, it is able to model and implement the timing constraints imposed on real-time objects as well as interactions among the objects. Second, hardware and software components (including kernel) of embedded systems can be modeled in one frame. Third, it is able to represent fault detection and recovery mechanisms explicitly.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.316-316
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• 2012

본 연구에서는 국립환경과학원에서 체계화된 유역 및 하천환경 DB 구축을 통해 국내 모든 하천에 대한 수리 수문학적 기초자료를 표준화기 위해 만들고 있는 한국형 Reach File을 통하여 경안천 유역에 대해 QUAL2E 모형을 이용하여 수질모의 하고자 한다. 수질 모델링의 적용 사례를 살펴본 바에 따르면 하천을 모델링하기 위해서는 현장 특성 자료의 중요성, 특히 하천수리특성에 관련된 기초 자료의 가용성 여부가 모형의 성패에 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있다. 유량, 유속 및 폭과 깊이로 대변되는 하천 지형은 물질 이송에 대한 주요 외력 함수이며, 다른 모든 예측치 들은 이들에 의존적일 수밖에 없다. 따라서 이들의 정확한 표현은 올바른 수질 예측에 있어서 필수적이다. 국립환경과학원에서 구축하는 한국형 Reach File에는 도형 및 속성자료를 설계하였을 뿐만 아니라, 각 수계별 주요하천에 대한 Reach별로 하상단면정보 및 수리계수를 DB화하여 관리하고 있기 때문에 대상 하천의 유량, 유속 및 수심자료를 일괄적으로 제공을 하고 있다. 본 연구에서는 한국형 Reach File을 통하여 경안천유역의 수질을 모의하였다. Reach File에는 경안천 유역의 Reach 별로 수리학적 특성인 하천연장, 하상경사, 조도계수, 수리계수등 QUAL2E 모델의 입력자료등을 제공해 줌으로써 수질모의 과정의 정량화 및 간편화를 가능하게 하였다. 또한 효율성 증대에 기여하는 바가 클 것으로 예상되며 2013년 6월부터 시행되는 한강수계 수질오염총량관리 의무제 시행과 관련하여 보다 과학적이고 정확한 모델링 결과 도출이 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.22 no.4
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• pp.1-9
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• 2013

ADD (Agency for Defense Development) has developed the naval warfare simulation environment (QUEST), this paper describes the model library of naval weapon systems for the application of underwater warfare simulation included in the QUEST. Models are basically developed in order to measure the effectiveness and tactical development of underwater engagement between ships and weapons. Analyzing the mission space of underwater engagement and the functionality of the legacy models, we define standards of the model structure and developed the model components. Each components are the well-defined environment, system, subsystem, algorithm models, and the interfaces are defined between them. Users can construct a model in an efficient way to various warfare scenarios using the re-usable model components and co-work with the common model library.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.30 no.2
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• pp.49-64
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• 2021

M&S techniques are widely used as scientific means to systematically develop response plans to chemical and biological (CB) hazards. However, while the theoretical area of hazard dispersion modeling has achieved remarkable practical results, the operational analysis area to simulate CB hazard response plans is still in an early stage. This paper presents a model to simulate CB hazard response plans such as detection, protection, and decontamination. First, we present a possible way to display high-fidelity hazard dispersion in a combat simulation model, taking into account weather and terrain conditions. We then develop an improved vulnerability model of the combat simulation model, in order to simulate CB damage of combat simulation entities based on other casualty prediction techniques. In addition, we implement tactical behavior task models that simulate CB hazard response plans such as detection, reconnaissance, protection, and decontamination. Finally, we explore its feasibility by analyzing contamination detection effects by distributed CB detectors and decontamination effects according to the size of the {contaminated, decontamination} unit. We expect that the proposed model will be partially utilized in disaster prevention and simulation training area as well as analysis of combat effectiveness analysis of CB protection system and its operational concepts in the military area.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.35 no.2
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• pp.313-323
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• 2015

The purpose of this study is to investigate the cognitive process of student's modeling on a modeling-emphasized argument-based general chemistry experiment. The participants were twenty-one freshman students. Six topics were carried out during the first semester and semi-structured interview was implemented at the end of the semester. Semi-structured interview questions were used to elicit elements of effective model, modeling strategies, difficulties that students have experienced during modeling, and resolving the difficulties that students have experienced during modeling. All student interview data were collected and transcribed. The results of this study are summarized as follows: (1) Elements of effective model were considered to be visual expression, persuasive explanation, and rhetorical structure. (2) Modeling strategies included arranging important keywords or writing the outline, and during the modeling process, students used various data, suggested data after reconstructing, suggested definitions and explanations of core concepts, used meta-cognition, and considering rhetorical structure. (3) Difficulties students have experienced during modeling could be categorized as lack of modeling strategy and understanding. (4) Resolving difficulties students have experienced during modeling could be categorized as modeling strategy and understanding. Students learn the strategy by feedback, modeling experience, evaluation of experimental report, models which they constructed previously and references, and the understanding of contents were achieved through arguments which occurred during classes and during the process of writing the experimental reports. These results suggest that when using modeling in teaching and learning, the argument-based learning strategy can be effective in enhancing students' modeling by helping them to understand meta-modeling with scientific concepts.