Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.12
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pp.137-148
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2012
In this paper, we proposed the location-aware coordinate routing algorithm for improving the performance of routing algorithm by using ZigBee in Smart Grid environment. A distributed address allocation scheme used an existing algorithm that has wasted in address space. The x, y and z coordinate axes from divided address space of 16 bit to solve this problems. However, coordinate routing does not take account of wireless link condition. If wiress link condition is not considered, when the routing table is updated, the nodes with bad link conditions are updated in the routing table and can be chosen as the next hop. This brings out the retransmissions because of received packet's errors. Also, because of these retransmissions, additional power is consumed. In this paper, we propose the location-aware coordinate routing algorithm considering wiress link condition, where reliable data transmission is made and the consumed enegy is minimize. and we compared and connected region and transition region of ZigBee location based routing in the aspect of average number of multi hops, subordinate packet delivery ratio, delay time, and energy consumption of proposed algorithm. It turned out that there were improvements in performances of each items.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2017.11a
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pp.366-368
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2017
본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.16
no.2
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pp.255-263
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2012
Early algorithm education is very important in order to nurture excellent S/W developers in an information society. However a algorithm learning is a great challenge to elementary school students since understanding what a computer algorithm written in a static text format meant to do is difficult. It is expected that a student can easily visualize a algorithm through animations. In this study, we evaluate the pedagogical effectiveness of algorithm visualizations in teaching the fundamental data structures and algorithms in elementary schools. Thus we defined a new measure called 'Algorithm Visualization Factor(AVF)' and developed both text-oriented and animation-oriented PPTs of algorithm education elements, that is, Stack, Queue, Bubble Sort, Heap Sort, BDF, and DFS. We have conducted experiments and evaluations on diverse students groups. Extensive experiment results show that the average score of the student groups using animation-orirented PPT is greater(22%) than the one of the student groups using text-orirented PPT.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.721-723
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2005
본 논문에서는 영상 기반 항해를 위하여 최적의 영상 샘플링을 획득하기 위한 영상 샘플링 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 초기 과다 샘플링 된 영상열의 입력으로부터 장면 전역에 걸쳐 적절한 렌더링 품질을 보장하는 최소의 샘플링을 선택하는 감소 샘플링(decremental sampling)의 접근 방법을 기반으로 본 문제를 Set Covering 문제로 공식화한다. 각 시점으로부터 최상의 영상 품질을 보장하는 영역을 3D 와핑 알고리즘을 사용하여 포함 영역으로 표현하여, 이렇게 표현된 Set Covering 문제는 유전 알고리즘을 사용하여 최적화 문제로 설계한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법을 통해 최적 해를 구함으로서 만족할 만한 영상 기반 항해의 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문은 협업 필터링(Collaborative Filtering)기반의 추천시스템에 필요한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사용자의 선호도를 Implicit Feedback을 통해 예측하는 Implicit Rating과 사용자 선호도와 컨텐츠의 정보를 바탕으로 사용자의 프로파일을 형성하는 Tag 기반의 사용자 프로파일과 P2P망 내에서 자신과 유사한 사용자 그룹을 형성하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 제안한 알고리즘을 적용하여 Web Text 기반의 CF기반의 개인화 추천시스템을 구현하였으며 구현된 프로그램을 실제 사용자에게 배포하여 Feasibility를 검증하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.4
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pp.92-99
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2008
We propose an effective voice-pishing detection algorithm based on the 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV). The detection of voice pishing is performed based on a Gaussian mixture model (GMM) using decoding parameters of the SMV directly extracted from the decoding process of the transmitted speech information in the mobile phone. The experimental results indicate that SMV decoding parameters are effective in discriminating between general voice and phisher's voice and the performance is significantly acceptable when the proposed technique is applied.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.454-456
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2002
한국어의 비재귀 명사구 즉 기반 명사구(basehp)를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 한개의 주어진 학습 알고리즘에 대해 문맥 윈도우의 크기와 문맥 윈도우의 위치를 달리해 가면서 학습시킨다 이러한 방법을 통해 서로 다른 정보를 바탕으로 한 기반 명사구 인식을 수행할 수 있으며, 그 결과서로 다른 여러 개의 결과들을 생성할 수 있다. 본 논문에에서는 이렇게 얻어진 여러 개의 인식 결과들을 적절한 방법으로 결합하여 한국어에서 91% 이상의 높은 기반명사구 인식 정확도를 얻어낼 수 있다. 15만 단어 규모의 국어정보베이스의 말뭉치를 사용했으며 , 학습 알고리즘으로는 메모리 기반 학습 알고리즘 (memory-based learning)을 이용하여 실험하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11b
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pp.975-978
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2002
본 연구는 네트워크 기반 침입탐지 시스템(NIDS)의 우회공격 방지를 위한 적응적 규칙 추정 알고리즘(ARE; Adaptive Rule Estimation)을 제안한다. 네트워크 기반 침입탐지 시스템에서 가장 많이 사용하는 침입탐지 방법은 규칙 기반의 패턴 매칭 기법이며, 이 방법은 삽입과 삭제에 의한 우회 공격에 많은 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 삽입과 삭제에 의한 우회 공격을 방지 하고자 하는 취지에서 제안된 알고리즘이다. 적응적 규칙 추정에 의한 침입 탐지 알고리즘은 두 개의 과정으로 구성되며, 전처리 부분에서는 최적의 규칙을 선택하고, 주처리 부분에서 적응적으로 규칙 패턴의 변형된 위치를 찾아서 비교 판단하는 과정으로 이루어져 있다. 제안된 적응적 규칙 추정 알고리즘은 기존의 규칙 기반 패턴 매칭에서 우회공격이 가능한 것들이 탐지되며, 미탐지 확률을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 실제 센서네트워크 적용시 발생하는 다양한 간섭 문제를 완화할 수 있는 전송파워제어 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 SINR 기반의 이론적 모델과 폐루프 제어방식을 이용하여 간섭 영향에 대하여 전송파워를 능동적으로 조절한다. 따라서 다양한 간섭의 영향 아래에서도 높은 전송률을 유지하면서, 동시에 에너지 소모를 크게 줄이도록 한다. 제안된 알고리즘은 실재 실험을 통하여 검증되었으며, 기존의 알고리즘에 비해서 높은 전송율과 에너지 효율을 보이고 있다.
본 논문에서는, 지문인식에 있어서 특징 추출알고리즘과 추출된 특징을 가지고, matching하는 알고리즘을 제안하였다. 지문인식에 필요한 특징추출 알고리즘들은 Gabor-filter라는 알고리즘에 기반을 두었으며, minutiae 와는 달리 특징추출에 있어서 전처리과정(smoothing, binarization, thining, restoration) 을 필요로 하지않는다. 또한, 지문의 matching에 있어서의 알고리즘은 fingercode들 간의 유사성에 기반을 두었다. 이를 통한 실 험결과로써, 인식의 정확성은 95.7(%), FAR(2.9%), FRR(1.4%)을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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