• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05c
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• pp.2057-2060
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• 2003

현재 구현중인 침입탐지 시스템인 Secure Fortress에 대해 그 특성과 구조에 대해서 살펴보고 시스템의 개선을 위해 새로운 침입탐지 기술인 유전알고리즘, 신경망, 면역시스템을 조사 및 분석하여 연구 동향이나 발전 가능성 등의 요소에 비추어 개선 방향을 정한다. 유전 알고리즘은 다윈의 자연선택설을 바탕으로 선택, 재생 및 교배, 돌연변이의 과정을 통해 솔루션을 도출하는 방식이며 면역시스템은 생물학적인 면역 체계에서처럼 시스템이 스스로를 보호한다는 개념에서 출발하여 유닉스의 시스템 콜을 이용하여 시스템 프로세스 중심의 지식베이스를 구성하고 침입행위를 규정한다. 또한 신경망은 감시대상이 되는 요소에 따라 통계정보를 등급화 하는 일련의 과정을 통해 비정상적인 행위를 초기 학습 후 시스템에 순응하는 기술을 사용하여 고정적인 규칙에서 탈피한 여러 가지 장점을 갖는다 차후에는 이 알고리즘의 도입을 위한 서비스별 침입대상 요소 선정 등의 준비 작업이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.323-325
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• 2000

정보통신의 발전에 따라 컴퓨터 및 주변 장치간에 칼라를 정확히 재생할 수 있는 능력이 산업 경쟁력에 중요한 요소로 부상하고 있다. 본 논문에서는 모니터 상의 이미지를 프린터로 인쇄하기 위하여 사용되는 기존의 참조테이블(Look Up Table) 방식을 살펴보고 이 기능을 대체할 수 있는 신경회로망에 의한 칼라보정 매핑 방법을 제안하였다. 참조테이블 방식에서는 3차원으로 구성된 테이블을 구성하기가 쉽지 않고 구간 사이의 칼라값은 보간법을 써서 구해야 한다. 신경회로망에 의한 방법에서는 일단 학습을 완료하면 실시간으로 칼라를 보정해 주는 장점이 있다. 실험에서는 두 가지 방법에 의한 칼라 샘플의 모델을 통한 결과 값을 비교해 보고 상호간의 장단점과 성능 향상을 위한 방법을 토의하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.711-714
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• 2009

잡음환경 하의 회화에서 잡음량을 줄이고 신호처리 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 잡음량에 따라서 적응적으로 처리되는 신호처리 시스템이 필요하다. 또한 잡음이 중첩된 음성으로부터 잡음을 제거하기 위해서는 잡음의 크기에 따라서 음성 처리 시스템의 파라미터를 변경하는 것이 양호한 음질의 음성을 재생하는데 바람직하다. 따라서 본 논문에서는 음성 속에 포함되는 잡음량을 인식하는 방법으로 선형예측계수를 구하여 시간지연신경회로망(Time-delay neural network: TDNN)의 입력으로 사용하여 학습시키는 잡음량을 인식하는 방법을 제안한다. 본 잡음량 인식은 다양한 배경잡음에 의하여 열화된 3종류의 음성이 TDNN에 의하여 학습되어진다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 여러 잡음에 대하여 양호한 인식결과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.325-326
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• 2021

LNG는 환경규제에 따라 화석에너지에서 친환경 재생에너지로 전환되는데 중요한 역할을 하는 에너지원이다. UN산하 세계해사기구(IMO)의 MARPOL협약에 따라 선박 황산화물 배출가스규제로 LNG추진 선박에 대한 수요가 증가되고 있을 뿐만 아니라 미국의 쉐일혁명으로 LNG를 수출함에 따라 공급의 변화가 급격하게 이뤄지고 있다. 과거 국가 주도의 프로젝트 성격이 강한 LNG 운송시장은 장기정기용선계약이 대부분이었으나 수요와 공급시장의 급격한 변화로 스팟시장의 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문은 LNG 운송시장에서 시장참여자들의 스팟거래에 합리적인 의사결정이 이뤄지도록 과학적인 예측방법을 제시하고자 한다. LNG 스팟운임 예측에 기계학습모델 중 인공신경망 모델을 적용할 것이며 기존의 시계열분석 방법인 ARIMA모델과 비교하여 본문에서 제시된 모델의 예측성능의 우수성을 확인하였다. 본 논문은 LNG 스팟운임을 다룬 최초의 연구로서 학문적인 차별성이 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.849-852
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• 2021

화석연료의 빈번한 사용으로 인한 지구온난화 문제가 심각해지면서 화석연료를 대체할 수 있는 신재생 에너지가 떠오르고 있다. 그중에서도 에너지원이 청정하고 무제한으로 사용할 수 있다는 장점을 가진 태양광 발전소가 주목을 받고 있다. 하지만 기후에 따라 영향을 많이 받는 특징 때문에 안정적인 전력 생산을 위해서는 태양광 발전량 예측이 매우 중요해지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하였다. 그 결과 LSTM 모델이 RNN 모델보다 높은 예측력을 보였고, 손실 값이 0.1보다 낮은 높은 정확도를 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.555-557
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• 2023

해양의 영향을 많이 받는 우리나라의 지리적 특성상 해양 상황은 산업 및 생업과 밀접한 관계가 있다. OPEN API 를 이용하여 유향/유속, 조위등 해양 환경관련 실시간 시계열 데이터를 수집한 후 2 차원 공간에 표시하여 순환 신경망 모델을 이용하여 학습한다. 학습된 모델을 실제 데이터에 적용하여 파랑을 예측한다. 시계열의 성격이 있고 공간상에 표시할 수 있는 데이터라면 본 논문에서 제시한 체계를 통해 예측할 수 있을 것이라 예상한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.260-267
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• 2005

자기조직화지도(Self Organizing Map, SOM)는 비지도 신경망으로서 고차원의 입력공간을 위상적관계를 유지시키면서 저차원으로 사영 시킬 수 있는 특징을 갖고 있다. SOM은 패턴인 식과 자료압축/재생 등 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있으며 특히 고차원 자료의 시각화 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 SOM의 quantization error를 줄이기 위한 목적으로 인공데이터를 생성시켜 학습에 이용하는 방법을 제시한다. 이는 특히 데이터가 부족한 상황에서 SOM을 학습시켜야 할 때 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• v.31 no.5
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• pp.427-435
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• 2005

The purpose of this study was to compare clinical availability of fibrin adhesive technique with microneural suture technique. We applicated fibrin adhesive technique and microneural suture technique on cut sciatic nerve in rat and used to Compound muscle action potential of rat thigh muscle compartment and histologic finding for comparision of clinical availability. The results were as following. 1. Using latency and amplitude in Compound muscle action potential test, we compared microneural suture technique with fibrin adhesive technique for nerve regeneration effect. the means was slightly different between two method. but there's no statistically significant differences. 2. Histologic finding was similar in microneural suture technique and fibrin adhesive technique for regeneration of axon and myelin sheath in destruction site after nerve anastomosis. These results showed that the efficacy of fibrin adhesive technique was similar to that of conventional microneural suture technique. Moreover, fibrin adhesive technique is decreased operating time and imporved of incapability of accessment in conventional suture technique. Therefore this technique is a useful method to nerve anastomosis in nerve enervation and neurotransplantation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.3 s.303
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• pp.129-136
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• 2005

To reduce the noise in the noisy speech, it is desirable to change the parameters of the speech processing system according to the noise intensity to reproduce a good quality speech. This paper proposes an estimation method of noise intensity using a three layered neural network, which is able to learn the three graded speeches that is degraded by white noise or road noise. Experimental results demonstrate that the noise intensity could be estimated by the neural network. Even if the speakers and speech data are different from the training data, estimation rates for the noise intensity can be estimated by the neural network with an average accuracy of $95\%$ or more for white noise.

• Archives of Reconstructive Microsurgery
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• v.10 no.1
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• pp.12-17
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• 2001

Recovery of nerve injury is conditioned by various factors including physical state, injured site, cause of injury, and neurorrhaphy Many researchers have reported on regeneration of nerve using end to side neurorrhaphy. The purpose of this study was to examine regeneration of nerve in various conditioned side to side neurorrhaphy. Total of 25 male Sprague-Dawley rats weighing 220 to 250 gm were divided into five groups of five rats each. The group 1, sham group, composed of dissection only without nerve transaction. The group 2, control group, composed of nerve division only without neurorrhaphy or sural nerve graft. The group 3 composed of one segmental sural nerve graft between the tibial and peroneal nerve after division. Group 4 had two segment graft, and the group 5 with three segment graft, each segment being 6mm long and 5 mm apart. The side to side neurorrhaphy was performed between peroneal nerve and tibial nerve using segmental sural nerve graft in rats. We exposed the sciatic nerve, tibial nerve, peroneal nerve, and sural nerve on left side with prone position. The peroneal nerve was cut on the bifurcation site from tibial nerve and the side to side epineurial neurorrhaphy was performed between peroneal nerve and tibial nerve through 6 mm sural nerve segment graft with 11-0 nylon under operating microscope. The electromyography and the weight from ipsilateral tibialis anterior muscle was performed at one month after neurorrhaphy Peroneal and tibial nerve was examined at distal and proximal to the neurorrhaphy site by methylene blue stain under light microscope for histologic appearance. The number of nerve fibers were counted using the image analyzer. Statistically, both in electromyography and number of nerve fibers, the differences in values between the groups were significant.