• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.135-140
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• 2012

The mirror neuron system in the cerebrum, which are handled by visual information-based imitative learning. When we observe the observer's range of mirror neuron system, we can assume intention of performance through progress of neural activation as specific range, in include of partially hidden range. It is goal of our paper that imitative learning is applied to 3D vision-based intelligent system. We have experiment as stereo camera-based restoration about acquired 3D image our previous research Using Optical flow, unscented Kalman filter. At this point, 3D input image is sequential continuous image as including of partially hidden range. We used Hidden Markov Model to perform the intention recognition about performance as result of restoration-based hidden range. The dynamic inference function about sequential input data have compatible properties such as hand gesture recognition include of hidden range. In this paper, for proposed intention recognition, we already had a simulation about object outline and feature extraction in the previous research, we generated temporal continuous feature vector about feature extraction and when we apply to Hidden Markov Model, make a result of simulation about hand gesture classification according to intention pattern. We got the result of hand gesture classification as value of posterior probability, and proved the accuracy outstandingness through the result.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.2
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• pp.77-87
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• 2021

With the development of the Internet and personal computers, various and complex attacks begin to emerge. As the attacks become more complex, signature-based detection become difficult. It leads to the research on behavior-based log anomaly detection. Recent work utilizes deep learning to learn the order and it shows good performance. Despite its good performance, it does not provide any explanation for prediction. The lack of explanation can occur difficulty of finding contamination of data or the vulnerability of the model itself. As a result, the users lose their reliability of the model. To address this problem, this work proposes an explainable log anomaly detection system. In this study, log parsing is the first to proceed. Afterward, sequential rules are extracted by Bayesian posterior probability. As a result, the "If condition then results, post-probability" type rule set is extracted. If the sample is matched to the ruleset, it is normal, otherwise, it is an anomaly. We utilize HDFS datasets for the experiment, resulting in F1score 92.7% in test dataset.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.6
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• pp.367-376
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• 2002

XML allows users to define elements using arbitrary words and organize them in a nested structure. These features of XML offer both challenges and opportunities in information retrieval and document management. In this paper, we propose a new methodology for computing similarity considering XML semantics - meanings of the elements and nested structures of XML documents. We generate extended-element vectors, using thesaurus, to normalize synonyms, compound words, and abbreviations and build similarity matrix using them. And then we compute similarity between XML elements. We also discover and minimize XML structure using automata(NFA(Nondeterministic Finite Automata) and DFA(Deterministic Finite automata). We compute similarity between XML structures using similarity matrix between elements and minimized XML structures. Our methodology considering XML semantics shows 100% accuracy in identifying the category of real documents from on-line bookstore.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.1
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• pp.59-69
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• 2020

The purpose of this study is to design the framework of evaluation on learner's cognitive skill for artificial intelligence(AI) education through computational thinking. To design the rubric and framework for evaluating the change of leaner's intrinsic thinking, the evaluation process was consisted of a sequential stage with a) agency that cognitive learning assistance for data collection, b) abstraction that recognizes the pattern of data and performs the categorization process by decomposing the characteristics of collected data, and c) modeling that constructing algorithms based on refined data through abstraction. The evaluating framework was designed for not only the cognitive domain of learners' perceptions, learning, behaviors, and outcomes but also the areas of knowledge, competencies, and attitudes about the problem-solving process and results of learners to evaluate the changes of inherent cognitive learning about AI education. The results of the research are meaningful in that the evaluating framework for AI education was developed for the development of individualized evaluation tools according to the context of teaching and learning, and it could be used as a standard in various areas of AI education in the future.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.166-166
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• 2017

모돈의 건강 상태를 정량 지수화 하기 위한 연구를 수행 중이다. 지제이상, 섭식 불량, 수면 패턴 등의 운동 특성 분석을 위하여 복수의 초음파 센서를 이용하였다. 시계열 계측 신호를 분석하여 정량 지수화를 수행하는 과정에서 주파수 도메인 분석을 시도하였다. 이 과정에서 주파수 도메인의 분해능에 따른 편차 극복을 위한 비선형 모델링을 수행하였다. 또한 인접한 시계열 데이터 구간 간의 상관성 분석이 가능하면 대용량 데이터의 실시간 처리로 인한 지연 시간 극복 및 기대되는 예후에 대한 조기 진단이 가능할 것이다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 Tensorflow와 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 엔진을 동시 적용한 심층 학습 시스템을 이용하였다. 전 처리를 위하여 주파수 분해능 (2분, 3분, 5분, 7분, 11분, 13분, 17분, 19분)에 따른 데이터 집합을 1단계로 두고, 상위 10 순위 안에 드는 파워 스펙트럼 밀도의 크기를 2단계로 하여, 총 2~10개의 입력 노드를 순차적으로 선정하였고, 동일한 방식으로 인접한 시계열의 파워 스펙터럼 밀도를 순위를 변화시켜 지정하였다. 대표적인 심층학습 모델인 Softmax regression with a multilayer convolutional network를 이용하여 Recursive feature selection 경우의 수를 $8{\times}9{\times}9$로 총 648 가지 선정하고, Epoch는 10,000회로 지정하였다. Calibration 모델링의 경우 Cost function이 10% 이하인 경우 해당 경우의 학습을 중단하였으며, 모델 간 상호 교차 검증을 수행하기 위하여 $_8C_2{\times}_8C_2{\times}_8C_2$ 경우의 수에 대한 Verification test를 수행하였다. Calibration 과정 상 모든 경우에 대하여 10% 이하의 Cost function 값을 보였으나, 검증 테스트 과정에서 모든 경우에 대하여 $r^2$ < 0.5 인 결정 계수 값이 나타났다. 단적으로 심층학습 모델의 과도한 적합(Over fitting) 방식의 한계를 보인 것이라 판단할 수 있다. 적합한 Feature selection 및 심층 학습 모델에 대한 지속적이고 추가적인 고려를 통해 과도적합을 해소함과 동시에 실효적이고 활용 가능한 Classification을 위한 입, 출력 노드 단의 전후 Indexing, Quantization에 대한 고려가 필요할 것이다. 이를 통해 모돈 생체 정보 정량화를 위한 지능형 현장 진단 기술 연구를 지속할 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.28 no.3
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• pp.186-194
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• 2017

In this paper, we analyze the main performance of satellite's Synthetic Aperture Radar system for high resolution and wide swath. We have used the radiation pattern of reflector antenna with array feed and comparison between the conventional ScanSAR mode and SweepSAR mode has been carried out. The SweepSAR mode is a high-resolution wide-swath mode that transmits beams over a wide range and receives echo signals through sequential beamforming based on SCORE(SCan On REceive). In this paper, we analyzed the operating principle and characteristics of satellite's SweepSAR mode and simulate system performances. In addition, in order to increase the utilization of image, performances analysis for multiple frequency bands(C-band, X-band) has been considered.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.9
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• pp.405-412
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• 2013

Current web has evolved to a mashed-up format according to the change of the implementation and usage patterns. Web services and user experiences have improved, however, security threats are also increased as the web contents that are not yet verified combine together. To mitigate the threats incurred as an adverse effect of the web development, we need to check security on the combined web contents. In this paper, we propose a scheduling method to detect malicious web pages not only inside but also outside through extended links for secure operation of a web site. The scheduling method considers several aspects of each page including connection popularity, suspiciousness, and check elapse time to make a decision on the order for security check on numerous web pages connected with links. We verified the effectiveness of the security check complying with the scheduling method that uses the priority given to each page.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.217-232
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• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.24 no.6 s.92
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• pp.103-117
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• 2006

This study develops an agent-based simulation model to evaluate tourist information systems under ubiquitous environment. In this study, individual tourist's activity chaining behavior is formulated as a utility maximization problem. The underlying assumption of the model is that tourists increase their activities within their time and budget constraints to maximize their utilities. The model seeks individual's optimal tour schedule by solving Prize-Collecting Multiple-Day Traveling Salesman Problem(PC MD TSP). The simulation-based evaluation framework allows investigating individual utility gains by their information type and the total expenditure at each tour attractions. The real-time tour activity scheduling system enables tourists to optimize their tour activities by minimizing their time loss and maximizing their opportunity to use high utility facilities.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.363-363
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• 2013

태양광 발전산업에서 현재 주류인 결정 실리콘 태양전지의 변환효율은 꾸준히 향상되고 있으나, 태양전지의 가격이 매년 서서히 하강되고 있는 실정에서 결정질 실리콘 가격의 상승 등으로 부가가치 창출에 어려움이 있으며, 생산 원가를 낮출 수 있는 태양전지 제조기술로는 2 세대 태양전지로 불리는 박막형이 현재의 대안이며, 특히 에너지 변환 효율과 생산 원가에서 장점이 있는 것이 CIGS 박막 태양전지로 판단된다. 화합물반도체 베이스인 CIGS 박막태양전지는 연구실에서는 세계적으로 20.3% 높은 효율을 보고하고 있으며, 모듈급에서도 13% 효율로 생산이 시작되고 있다. 국내에서도 연구실 규모 뿐만 아니라 대면적(모듈급) CIGS 박막태양전지 증착용 장비, 제조공정 등의 기술개발이 진행되고 있다. CIGSe2를 광흡수층으로 하는 CIGSe2 박막 태양전지의 구조는 여러 층의 단위박막(하부전극, 광흡수층, 버퍼층, 상부투명전극)을 순차적으로 형성시켜 만든다. 이중에 소다라임유리를 기판으로 하는 하부전극은 Mo 재료를 스퍼터링 방법으로 증착하여 주로 사용한다. 하부전극은 우수한 전기적 특성이 요구되며, 주상조직으로 성장하여야 하며, 고온 안정성 확보를 위하여 기판과의 밀착성이 좋아야하고 또한 레이저 패턴시 기판에서 잘 떨어져야 하는 특성을 동시에 가져야 한다. 본 연구에서는 대면적 CIGSe2 박막태양전지에서 요구되는 하부전극 Mo 박막의 제작과 그 특성에 대해 평가하고, 최종적으로 대면적 CIGSe2 박막태양전지 공정에 적용 그 결과를 논하고자 한다.