• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.362-364
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• 1998

최근의 네트워크의 특징은 '광대역 통합 서비스 네트워크'라 할 수 있다. 뿐만 아니라, 최근의 ATM연결은 점대점 연결은 물론, 점대다점 연결을 특징으로 하고 있다. 이 논문에서는 하나의 ATM 멀티캐스트 (MVCC)세션 내에서, ATM계층 상위에 TCP와 같은 LAN기반 네트워크 연동에 대해 다룬다. ATM네트워크 상에 멀티캐스트 연결을 설정할 경우, 공유 트리 방식에 의해 연결 트리를 구성하고, AAL5 계층을 사용하므로 CIP 가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 ABT/IT RM셀을 이용한 블록단위의 전송을 고려한다. 또한, ATM VC 위에 LAN 기반 네트워크 연동 서비스를 제공하기 위해 UBR 클래스를 이용하게 되는데. 그 속성상 QoS를 보장하지 못하고 네트워크에 혼잡 발생시에 우선적으로 폐기되며 단지 EPD메커니즘과 같은 버퍼 관리 방식만을 사용할 뿐이다. 따라서, ABT RM 셀을 통한 블록 단위 전송을 이용하게 되면 CIP를 해결할 뿐만 아니라. 여러 응용 트래픽 유형을 고려한 스케줄링을 통해 네트워크 상에 혼잡이 발생할 경우에 UBR 트래픽이 무차별적으로 폐기되는 현상을 막고, 효율적이고 공평한 서비스를 제공할 수 있다. 이을 위해.ATM스위치 내에 하나의 멀티캐스트 세션에 대한 블록 스케줄링 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.112-114
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• 2005

센서 네트워크는 많은 수의 센서 노드들로 구성된 네트워크로 센서를 통해 주변 정보를 감지하고 감지된 정보를 수집하고 처리한다. 센서 네트워크는 그 적용 분야가 광범위하여, 그에 따른 보안요구사항 또한 다양하다. 교량 감시에 사용되는 센서들의 특징은 교량에 일정한 간격으로 고정되어 위치하여 센서이동이 거의 없는 고정된 센서 네트워크를 형성하게 된다. 따라서, 이러한 특징을 고려한 보안프로토콜의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 교량 감시에 사용되는 센서 네트워크와 같이 고정된 센서들로 이루어진 네트워크상에서의 보안 요구사항을 분석하고 이를 만족시킬 수 있는 보안 프로토콜을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.137-139
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• 2019

본 논문은 다양한 음성 특징과 텍스트를 이용한 멀티 모드 순환신경망 네트워크를 사용하여 음성을 통한 범주형(categorical) 분류 방법과 Arousal-Valence(AV) 도메인에서의 분류방법을 통해 감정인식 결과를 제시한다. 본 연구에서는 음성 특징으로는 MFCC, Energy, Velocity, Acceleration, Prosody 및 Mel Spectrogram 등의 다양한 특징들의 조합을 이용하였고 이에 해당하는 텍스트 정보를 순환신경망 기반 네트워크를 통해 융합하여 범주형 분류 방법과 과 AV 도메인에서의 분류 방법을 이용해 감정을 이산적으로 분류하였다. 실험 결과, 음성 특징의 조합으로 MFCC Energy, Velocity, Acceleration 각 13 차원과 35 차원의 Prosody 의 조합을 사용하였을 때 범주형 분류 방법에서는 75%로 다른 특징 조합들 보다 높은 결과를 보였고 AV 도메인 에서도 같은 음성 특징의 조합이 Arousal 55.3%, Valence 53.1%로 각각 가장 높은 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.514-518
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• 2008

인터넷의 보급에 따라 네트워크를 통한 공격에 피해가 급증하고 있다. 이러한 네트워크 침해를 막기위해 여러 연구자들은 침입탐지 시스템(IDS)을 제안하였으나, 시스템의 탐지율에만 초점을 맞추고 있기 때문에 실시간(Realtime)으로 동작하지 못하고 있다. 실시간 IDS를 위하여 최근 다양한 특징선택(Feature selection)들이 제안되고 있다. 본1) 논문에서는 특징들을 중요도의 순위를 정하는 새로운 랭킹 방법과 이 방법에 따라서 특징을 선택하는 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 알고리즘을 통하여 선택된 특징을 사용할 경우 탐지결과가 우수함을 실험으로 보여주고 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.4
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• pp.564-572
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• 2019

With the development of deep learning, the performance of facial landmark detection methods has been greatly improved. The heat map regression method, which is a representative facial landmark detection method, is widely used as an efficient and robust method. However, the landmark coordinates cannot be directly obtained through a single network, and the accuracy is reduced in determining the landmark coordinates from the heat map. To solve these problems, we propose to combine integral regression with the existing heat map regression method. Through experiments using various datasets, we show that the proposed integral regression network significantly improves the performance of facial landmark detection.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.102-104
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• 2017

최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.220-222
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• 2003

최근 각 가정에 초고속 인터넷의 급속한 보급에 따라 정보가전간의 제어와 통신을 위한 홈 네트워크가 등장하게 되었다. 이와 같은 홈 네트워크에서는 비디오나 오디오와 같은 멀티미디어 서비스가 주요 트래픽이 될 것으로 예측되고 있다. 그러나 홈 네트워크에서의 각 정보가전은 이질적이고 분산적인 특징을 가지고 있기 때문에 컴퓨팅 능력과 지원 가능한 멀티미디어 타입이 정보가전마다 다르다. 따라서 본 논문에서는 정보가전의 특징에따라 멀티미디어 서비스를 지원할 수 있는 Home Manager(HomeMngr)를 설계하였다. 제안 기법은 이동 에이전트를 이용하여 자원의 동적 재구성과 분산 프로세싱를 수행하여 멀티미디어 서비스를 지원하게 된다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.30 no.6
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• pp.1013-1021
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• 2020

Malware Authorship Attribution is a research field for identifying malware by comparing the author characteristics of unknown malware with the characteristics of known malware authors. The authorship attribution method using binaries has the advantage that it is easy to collect and analyze targeted malicious codes, but the scope of using features is limited compared to the method using source code. This limitation has the disadvantage that accuracy decreases for a large number of authors. This study proposes a method of 'Defining semantic features from binaries' and 'Defining allowable ranges for redundant features using the concept of survival network' to complement the limitations in the identification of binary authors. The proposed method defines Opcode-based graph features from binary information, and defines the allowable range for selecting unique features for each author using the concept of a survival network. Through this, it was possible to define the feature definition and feature selection method for each author as a single technology, and through the experiment, it was confirmed that it was possible to derive the same level of accuracy as the source code-based analysis with an improvement of 5.0% accuracy compared to the previous study.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1623-1626
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• 2002

무선 통신은 제한된 대역과 단말 기능에 있어서의 제약으로 유선 환경에서 제공받는 서비스를 수용하는데 문제가 된다. 이러한 문제의 해소 방안으로 무선 접속 기능을 향상하기 위한 근거리 사설 무선망인 ad hoc 네트워크가 치관 주목을 받고 있다. ad hoc 네트워크는 말은 장점들이 있으나 그에 따른 문제점들 또한 많다. ad hoc 네트워크의 특징으로 인하여 기존치 인프라 네트워크에 적용되던 메커니즘들이 적용되기가 어렵다. 특히 두선 연결에 따른 보안 취약점과 중앙 통제를 위한 고정된 제어장치가 없어 인증과 키 관리가 문제가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 ad hoc 네트워크 환경의 특징으로 인하여 발생하는 문제점들과 보안상의 취약점들을 살펴본다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.1
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• pp.39-42
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• 1994

인공 신경망은 빠른 속도와 안정성 등의 많은 장점을 갖고 있기 때문에 최근 들어서 여러 분야 에서 그 응용이 활발히 연구되고 있다. 인공 신경망의 한 모델인 홉필드 네트워크는 네트워크의 에너지를 최소화시키는 방향으로 네트워크의 상태를 바꾸며, 최소 에너지 상태에서 안정 상태를 유지하는 특징을 갖고 있다. 이러한 흡필드 네트워크의 특징은 흡필드 네트워크를 최적화 문 제에 적용시킬 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 기존의 최적화 기법은 기본적으로 국부적인 탐색 기법을 사용하기 때문에, 전역적 최적해를 구하기 위해 초기점을 달리하여 여러번 계산을 수행하여 그 중 가장 좋은 결과를 취하는 방법을 사용하여야 한다. 따라서 이러한 방법은 초 기점의 선택이 결과에 큰 영향을 미치게 되는데, 설계 변수가 많고 제한 조건이 복잡할 경우 초기점 선택에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 흡필드 네트워크와 시뮬레이티드 어닐링을 결 합하여 전역적 최적해를 찾는 기법으로서 뉴드-옵티마이저 모델을 제시하고 있다.