• Title/Summary/Keyword: 망분리

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신경망을 이용한 빠른 서포트 벡터 분류 (Fast Support Vector Classification based on Artificial Neural Networks)

  • Kim, Kwang-In
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.604-606
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    • 2004
  • 본 논문에서는 빠른 서포트 벡터 분류를 위해 신경망을 사용하는 방법을 제안한다. 주어 진 학습 데이터를 통해 낮은 학습 오류를 가지는 다단계 신경망을 얻으면 출력층을 제외한 은닉층은 주어진 문제를 선형분리 가능하게 하는 특징 추출기로 간주할 수 있다. 많은 계산시간을 요하는 키널 맵 대신 이를 사용해서 빠른 서포트 벡터 분류를 가능하게 하였다.

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로그 분석을 이용한 공격 트리 생성과 실시간 공격 탐지 시스템 (Attack Tree Generation and Real-Time Attack Detection System Using Log Analysis)

  • 김두회;김용현;김동화;신동규;신동일
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.207-210
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    • 2017
  • 최근 국방부는 우리 군이 운영하는 내부망이 해킹에 의해 공격당한 사실을 발표했다. 국방부는 내부망은 외부와의 망 분리를 통해 안전하게 관리되고 있다고 밝혔지만, 이번 사건으로 군에서 사용하는 내부망에도 악성코드 공격이 가능한 취약점이 존재한다는 사실이 밝혀졌다. 본 논문에서는 국방부에서 사용되는 내부망과 일반적으로 사용하는 외부망에서도 보안을 강화할 수 있는 시스템을 개발했다. 본 시스템은 공격 등급을 적용한 트리를 생성하여 일정 수준이 되면 사용자에게 알리고 공격에 이르기 전에 시스템 단에서 차단이 가능하다. 본 논문에서 개발한 시스템을 사용하면 중요한 국가기밀자료나 지적 재산이 높은 자료를 가진 국가 및 기업들이 데이터를 보호 할 수 있고 시스템이 파괴당하는 것을 사전에 방지하여 물리적인 측면도 이점을 얻을 수 있다.

OFDM 기반 차세대 광가입자망 연구 동향 (Next Generation OFDM-based Optical Access Network Technologies)

  • 두경환;조승현;방학전;이상수;이종현
    • 전자통신동향분석
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    • 제28권6호
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    • pp.63-74
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    • 2013
  • 모바일, 클라우드, 빅데이터 등 최근 IT 산업의 패러다임의 변화로 인해 매년 25% 이상 증가하는 트래픽 추세에 따라 광 가입자망의 전송 기술도 빠르게 진화하고 있다. 가입자 망의 영역 확장을 위해 분기 수, 전송 거리 확대를 위한 기술개발 및 표준화 노력 또한 끊임없이 이어지고 있다. 링크당 40Gbps 이상의 전송 속도를 요구하는 차세대 광 가입자망 기술 중의 하나인 OFDM 기반 PON은 멀티캐리어 방식으로 대용량, 장거리 전송이 가능하며, 서브캐리어 별로 서비스를 분리할 수 있고, 유연한 서브캐리어 관리를 통해 동적 대역 할당이 가능하므로 향후 유무선 융합 가입자 망에 적합한 기술로써, 기존 광 분배망의 구조 및 시설 교체없이 WDM(Wavelength Division Multiplexing)-PON(Passive Optical Network), T(Time)DM-PON 기술과 융합하여, 전송 용량을 확장할 수 있는 큰 장점을 가지고 있다. 본고에서는 OFDMA-PON 기술을 소개하고, EU, 미국 등 선진 연구 기관의 연구동향을 소개하고 향후 전망에 대해 논하고자 한다.

정제된 데이터를 이용한 신경망의 설계 자동화에 관한 연구 (An automated neural network design from a well organized data set)

  • 백주현;김홍기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.53-56
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    • 1998
  • 본 논문에서의 공학적인 체계성을 갖고 초기 연결 가중치 및 임계치를 결정해 주면서, 학습까지 가능한 신경망을 제안한다. 기존의 오류 역전파 신경망을 적용할 때 경험에 의하여 은닉층 노드수를 결정하거나 임의의 실수 값으로 초기 연결 가중치 및 임계값을 주었을 때 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할 수 있고, Bose가 제안된 Voronoi 공간 분류에 의한 신경망 구성에서 학습이 불가능하다는 제안적인 단점을 보안하였다. 초기 가중치는 Voronoi 공간 분류가 이루어져 있다고 할 때 Bose가 제안한 초기 가중치 결정법을 개선하여 사용하고, Bose의 경우 신경망 노드가 Step function을 이용하여 정보를 전달하였으나 본 연구에서는 학습이 가능한 함수인 Sigmoid function을 이용하였다. 제안된 새로운 신경망의 성능 및 효율성을 비교하기 위하여 선형분리가 불가능한 XOR문제를 실험한 결과, 기존의 학습 가능한 EBP에서 허용오차 0.05 수준일 때 80%정도 학습마비 현상이 발생하였던 심각한 문제점을 보완할 수 있었고, 또한 학습 속도면에서 8~9배 정도 빠른 성능을 나타내었다.

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자소 분리 방법을 이용한 차량번호판의 용도구분 문자 인식 (The Recognition of Vehicle Plate`s Korean Character Using Grapheme Segmentation)

  • 김성우;강동구;박재현;차의영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.646-648
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    • 2002
  • 본 논문에서는 차량번호판의 용도구분 문자를 자소 단위로 분리하는 효율적인 방법을 제안하고, 신경망을 이용하여 자소를 인식하는 방법을 소개한다. 용도구분 문자(가, 거, 나, 너‥‥)는 실제 번호판의 훼손, 카메라의 성능, 기타 여러 가지 조건에 의해서 번호판 영상에 많은 잡영이 포함된다. 따라서 차량번호판 한글문자를 자소분리하는 것은 어려운 작업이다. 제안하는 이진 영상처리 기법(morphological operation, connected component labeling 등) 으로 분리된 자소가 인식시스템으로의 입력벡터로 입력되었을 때 높은 인식률을 보이는 것을 실험을 통하여 확인하였다

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정답 분리 인코더와 복사 메커니즘을 이용한 한국어 질문 생성 (Using Answer-Separated Encoder And Copying Mechanism)

  • 김건영;이창기
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.419-423
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    • 2019
  • 질문과 그에 대한 근거가 있는 문서를 읽고 정답을 예측하는 기계 독해 연구가 최근 활발하게 연구되고 있다. 기계 독해 문제를 위해 주로 사용되는 방법은 다층의 신경망으로 구성된 딥러닝 모델로 좋은 성능을 위해서는 양질의 대용량 학습 데이터가 필요하다. 그러나 질과 양을 동시에 만족하는 학습 데이터를 구축하는 작업에는 많은 경제적 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 정답 분리 인코더와 복사 메커니즘을 이용한 단답 기반 한국어 질문 자동 생성 모델을 제안한다.

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국가연구망의 발전방향 및 차세대 국가연구망 보안 (Developement Strategy for the National Research Network and Next Generation Network Security)

  • 이명선;조부승;박형우;김현철
    • 융합보안논문지
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    • 제16권7호
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    • pp.3-11
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    • 2016
  • 최근 광네트워킹 기술의 급격한 발전, SDN (Software-Defined Network) 및 NFV (Network Function Virtualization)로 대두되는 네트워크의 소프트웨어화, 그리고 단순한 고성능연결서비스를 포함한 연구협업을 가능하게 하는 플랫폼으로써의 연구망 등 인터넷 서비스을 포함한 연구망에서는 급격한 변화가 진행되고 있다. 이에 슈퍼컴과 함께 국가과학기술경쟁력을 대표하는 국가연구망의 향후 발전방향을 선진 국가연구망의 비교분석 및 사회가 요구하는 연구망의 역할 변화에 맞추어 조망해본다. 또한 국가연구망 백본의 40Gbps 및 100Gbps급 초광대역 네트워크화, 대용량의 데이터를 고속으로 전송하기 위한 Science DMZ 기반의 망분리, 마지막으로 BRO 기반 프로그래머블 가능한 캠퍼스 네트워크 Lastmile 보안 환경 구축 방안을 제시한다.

문서영상의 낱자 단위 언어 구분 (Language Identification of Character-level in Document Image)

  • 권세광;오일석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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    • pp.613-615
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    • 2003
  • 본 논문은 문서 구조분석을 통해 얻어진 텍스트 영상에 대해 낱자 단위 분할 과정과 분할된 낱자에 대한 언어 구분 방법을 제안한다. 먼저 8방향 연결 요소를 이용한 레이블링을 수행하고 각 레이블의 거리관계와 한글 종모음의 특징을 이용하여 낱자 분리를 수행한다. 분리가 이루어진 낱자의 언어 구분은 각 낱자에 존재하는 concavity 특징을 이용하여 한글과 영어로 구분하게 된다. Concavity 특징을 찾기 위해 낱자를 이루는 흑화소 중 수직런을 이루는 흑화소 중 일부와 세리프 성분을 제거하며 그 방법을 기술한다. concavity 특징은 분리기를 통해 한글과 영어 두 가지로 분리되며, 분류기는 신경망을 이용한다. 제안된 방법은 20개의 텍스트 영상에 총 7923개의 낱자를 대상으로 실험하였으며, 낱자 분리는 97.20%의 정확도를 보였으며 분리된 낱자에 대한 언어 구분은 92.70%의 정확도를 얻을 수 있었다.

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데이터 통신을 위한 우리나라 공중교환전화망 개방과 공중교환데이타망 구성의 전망

  • 조규심
    • 기술사
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    • 제16권1호
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    • pp.4-12
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    • 1983
  • 데이터통신은 역사적으로 볼 때 전용회선이용시기로부터 공중전화교환망개선을 거쳐 데이터 전용교환망 구축으로 발전해 간다. 초기단계부터 분리독립된 데이터전용교환건설은 방대한 비용이 소요되므로 어느 나라도 이런 방법을 택하지 않는다. 한국도 전용회선시대를 지나 금년상반기(1983)에는 공중전화교환망을 데이터통신에 개선할 것과 금년하반기에는 데이터통신공중교환기인 Packet교환기를 설치할 계획이다. 이 논문은 서울의 공중교환전화선의 특성을 측정한 것과 한국의 데이터통신의 장래의 발전을 전망한 것이다.

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신경망을 이용한 예쁜 꼬마 선충 microRNA target 예측 (Identification of Caenorhabditis elegans microRNA target using a neural network)

  • Lee, Wha-Jin;Zhang, Byoung-Tak
    • 한국생물정보학회:학술대회논문집
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    • 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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    • pp.150-157
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    • 2004
  • microRNA (miRNA)는 21-25 nucleotide (nt)의 single-stranded RNA 분자로서 mRNA의 3' untranslated region (3' UTR)에 상보적으로 결합하여 유전자 발현을 제어하는 새로운 조절물질이다. 지금까지 실험을 통해 수백 개의 miRNA가 알려져 있으나, miRNA에 의해 조절되는 target 유전자는 실험상의 어려움으로 아직까지 거의 알려지지 않았다. miRNA는 서열의 길이가 짧고 target과 느슨한 상보적 결합을 하기 때문에 기존의 서열 비교 방법으로 miRNA의 target을 찾는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 신경망을 이용하여 Caenorhabditis elegans mRNA의 3' UTR에서 miRNA가 결합하는 영역을 예측하였다. 신경망은 복잡한 비선형 데이터를 잘 분리해내고 불완전하고 잡음이 많은 입력에 강하기 때문에 miRNA target 예측에 적합하다. miRNA와 mRNA의 결합 영역을 다양하게 분석하였고 민감도 0.59, 특수도 0.99의 성능을 갖는 신경망을 구현하였다. 신경망 입력 값을 달리하여 각각의 특성이 결과에 미치는 영향을 분석하였고 기존 예측 방법에 의한 결과와 비교하여 성능을 평가하였다.

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