Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2003.05c
/
pp.1555-1558
/
2003
침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 필요로 하는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 분석에 이용할 수 있다. 마이닝 기법중의 하나인 순차 패턴 탐사 방법은 일정한 시퀸스 내의 빈발한 항목을 추출하여 순차적으로 패턴을 탐사하는 방법이며 이를 이용하여 시퀸스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙들을 생성할 수 있다. 이 논문에서는 대량의 경보 데이터를 효율적으로 분석하고 반복적인 공격 패턴에 능동적인 대응을 위한 방법으로 확장된 순차패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘에 대해 제안하였고 이를 적용하므로써 침입탐지 시스템의 자동화 및 성능의 향상을 얻을 수 있다.
열차가 고속으로 터널에 진입하게 되면 터널 내부에서 극심한 압력 교란이 발생하게 되며 이로 인한 이명현상은 승객들에게 불쾌감을 크게 유발시키고, 열차 구조물에 작용하는 반복적인 하중변화 또한 구조상 큰 문제를 일으킬 수 있게 된다. 따라서 이를 해결하기 위해서는 터널 내부의 유동장에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문은 긴 터널을 효율적으로 해석하기 위해서 최소 차원의 공간 가정을 통하여 계산 시간을 절약할 수 있는 혼합차원 기법을 이용하여 현재 G7 시제차의 시험 운행 구간내의 터널들에 대해서 수치해석을 수행하였다. 해석 결과 터널 내부에서는 압축파, 팽창파의 상호 작용에 의한 복잡한 압력 교란이 발생하였고, 이러한 압력 변화는 열차 속도, 터널 길이, 측정위치에 따라 각각 다르게 나타났다. 따라서 터널 내부의 유동장을 정확히 예측하려면 열차 속도, 터널 길이, 열차 길이, 열차/터널 단면적 비, 측정 위치 등을 고려하여 해석을 수행하여야 한다. 이러한 수치 해석 결과는 시제차 시험 계획의 수립 및 시험기기의 선택과 설치 위치 등을 결정하는 중요한 자료로 활용될 수 있을 것이며, 고속 열차의 여압 시스템과 외부 부착 구조물에 대해서도 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
Recently, many deep convolutional neural networks for image super-resolution have been studied. Existing deep learning-based super-resolution algorithms are architecture that up-samples the resolution at the end of the network. The post-upsampling architecture has an inefficient structure at large scaling factor result of predicting a lot of information for mapping from low-resolution to high-resolution at once. In this paper, we propose a single image super-resolution using Channel Attention Residual Dense Block based on an iterative up-down sampling architecture. The proposed algorithm efficiently predicts the mapping relationship between low-resolution and high-resolution, and shows up to 0.14dB performance improvement and enhanced subjective image quality compared to the existing algorithm at large scaling factor result.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.32
no.10C
/
pp.975-981
/
2007
In this paper, we propose a spatially adaptive image restoration algorithm using local and statistics and estimated noise. The ratio of local mean, variance, and maximum values with different window size is used to constrain the solution space, and these parameters are computed at each iteration step using partially restored image. In addition, the additive noise estimated from partially restored image and the local constraints are used to determine a parameter for controlling the degree of local smoothness on the solution. The resulting iterative algorithm exhibits increased convergence speed when compared to the non-adaptive algorithm. In addition, a smooth solution with a controlled degree of smoothness is obtained without a prior knowledge about the noise. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm requires the similar iteration number to converge, but there is the improvement of SNR more than 0.2 dB comparing to the previous approach.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.17
no.4
/
pp.101-111
/
2014
Spatial events are predictable using data mining classification algorithms. Decision trees have been used as one of representative classification algorithms. And they were normally used in the classification tasks that have label class values. However since using rule ranking methods, spatial prediction have been applied in the spatial prediction problems. This paper compared rule ranking methods for the spatial prediction application using a decision tree. For the comparison experiment, C4.5 decision tree algorithm, and rule ranking methods such as Laplace, M-estimate and m-branch were implemented. As a spatial prediction case study, landslide which is one of representative spatial event occurs in the natural environment was applied. Among the rule ranking methods, in the results of accuracy evaluation, m-branch showed the better accuracy than other methods. However in case of m-brach and M-estimate required additional time-consuming procedure for searching optimal parameter values. Thus according to the application areas, the methods can be selectively used. The spatial prediction using a decision tree can be used not only for spatial predictions, but also for causal analysis in the specific event occurrence location.
Since wireless Internet services and small mobile communication devices come into wide use as well as the use of GPS is rapidly growing, researches on moving object, whose location information shifts sequently in accordance with time interval, are being carried out actively. Especially, the researches on vehicle moving object are applied to Advanced traveler information system, vehicle tracking system, and distribution transport system. These systems are very useful in searching previous positions, predicted future positions, the optimum course, and the shortest course of a vehicle by managing historical data of the vehicle movement. In addition, vehicle historical data are used for distribution transport plan and vehicle allocation. Vehicle historical data are stored at regular intervals, which can have a pattern. For example, a vehicle going repeatedly around a specific section follows a route very similar to another. If historical data of the vehicle with a repeated route course are stored at regular intervals, many redundant data occur, which result in much waste of storage. Therefore this thesis suggest a vehicle historical data store scheme for vehicles with a repeated route course using similar trajectory which efficiently store vehicle historical data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2006.05a
/
pp.2001-2005
/
2006
우리나라는 매년 집중호우로 인한 산사태로 인해 인적, 물질적 피해를 일으킨다. 반복적인 산사태의 피해를 방지 하기위해서는 산사태 예측 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안성시를 대상으로 GIS와 RS 자료를 활용하여 산사태 위험지를 분석하고자 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석 되었다. 하지만 Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.
In this paper, we propose an approach for extracting and filtering block motion vectors using an adaptive weight function. We first extract motion vectors from a sequence of images by using size-varibale block matching and then process them by adaptive robust estimation to filter out outliers (motion vectors out of concern). The proposed adaptive robust estimation defines a continuous sigmoid weight function. It then adaptively tunes the sigmoid function to its hard-limit as the residual errors between the model and input data are decreased, so that we can effectively separate non-outliers (motion vectors of concern) from outliers with the finally tuned hard-limit of the weight function. The experimental results show that the suggested approach is very effective in filtering block motion vectors.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
/
2017.05a
/
pp.939-941
/
2017
The use of composites is increasing for lightweight aerospace structures. Among these structures, the ring frame and the parts of the projectile body are mainly made of a fiber reinforced composite material which is less susceptible such as delamination to structural damage. As the use of fiber reinforced composites increases, interest in modeling efficient methods of stiffness and strength is increasing. This paper predict the mechanical strength according to the repeating unit cell(RUC) of the 2-D triaxial braided composites of fiber reinforced composites. Yarn slice definition, incremental approach and stiffness reduction model were used as strength prediction. Finally, the results of strength prediction are verified by comparing with experimental data of 2-D triaxial braided composites specimens.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2006.11a
/
pp.49-52
/
2006
본 논문은 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 이용하여, 영상내의 모든 화소에 대한 정확한 변이 정보를 획득하는 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 정합창(measurement window)을 사용하는 화소기반 정합방법을 통해 정확한 변이 추정과 비용 함수 계산시 반복적인 계산을 줄임으로써 전체적인 수행 속도를 향상시킬 수 있다. 정확한 변이 정보를 획득하는데 있어서 가려진 영역이 많은 영향을 미친다. 또한 가려진 영역의 판단 및 처리는 2대의 카메라로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 평행식으로 구성된 5대 이상의 다시점 카메라로부터 획득된 다시점 영상을 사용함으로써 변이 정보의 신뢰도를 높이고, 가려진 영역을 처리할 수 있다. 또한 비용 함수 계산의 반복성을 이용하여 계산량을 줄임으로써 전체적인 수행시간을 줄인다. 이렇게 획득된 변이 정보는 다시점 영상의 중간시점영상 생성을 위해 사용된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.