• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.19-21
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• 2005

현대의 산업화 사회에서는 자동인식을 통해서 사람과 사물을 식별하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그 대표적인 예로 바코드를 이용한 접촉식 판별기술이 있고, 라디오 주파수를 이용한 RFID(Radio Frequency Identification) 기술을 들 수 있다. RFID의 경우는 무선 주파수를 이용하기 때문에 대량의 사물을 동시에 인식 할 수 있다는 장점이 있다. 하지만. 어떠한 상황에서 리더의 요청에 응답을 하는 리더-태그 시스템이기 때문에 사용자의 프라이버시 침해 문제를 야기 할 수 있다. 사용자의 프라이버시 침해문제를 막기 위해서 많은 연구들이 진행되고 있다. 그 중에서, Miyako Ohkubo의 Hash체인을 이용한 프라이버시 보호 기법은 정보유출, 위치추적공격(Location Tracking Attack), 전방위보안성(Forward Security)과 같은 프라이버시 침해문제들로부터 사용자의 프라이버시를 보호 할 수 있는 프로토콜이다. 그러나 Hash함수를 태그에 구현하는 것은 현재까지는 불가능한 상황이다. 또, Martin Feldhofer의 AES(Advanced Encryption Standard)를 사용한 프로토콜은 실제로 태그에 구현 가능하면서 내부구조가 8bit인 AES를 사용함으로써 암호학적인 강도를 높였으나, 프라이버시 침해 문제에서 단점을 드러냈다. 이러한 단점을 보완한 AES기반에서의 개선된 RFID 프라이버시 보호 프로토콜은 실제적으로 태그에 구현 가능한 AES를 이용한 암호화 체인을 통해서 프라이버시 보호에 우수하면서 실제 사용이 가능한 프로토콜을 제안하였다[1]. 그러나, 이 프로토콜은 생성되는 키 값들이 물리적 공격을 통해서 노출이 되었을 때, 이전의 seed값과 키 값들이 노출 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 프라이버시보호에 새로운 키 생성 방법을 통한 강력한 프로토콜을 제안 한다.하였으나 사료효율은 증진시켰으며, 후자(사양, 사료)와의 상호작용은 나타나지 않았다. 이상의 결과는 거세비육돈에서 1) androgen과 estrogen은 공히 자발적인 사료섭취와 등지방 침적을 억제하고 IGF-I 분비를 증가시키며, 2) 성선스테로이드호르몬의 이 같은 성장에 미치는 효과의 일부는 IGF-I을 통해 매개될 수도 있을을 시사한다. 약 $70 {\~} 90\%$의 phenoxyethanol이 유상에 존재하였다. 또한, 미생물에 대한 항균력도 phenoxyethanol이 수상에 많이 존재할수록 증가하는 경향을 나타내었다. 따라서, 제형 내 oil tomposition을 변화시킴으로써 phenoxyethanol의 사용량을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 피부 투과를 감소시켜 보다 피부 자극이 적은 저자극 방부시스템 개발이 가능하리라 보여 진다. 첨가하여 제조한 curd yoghurt는 저장성과 관능적인 면에서 우수한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 신제품의 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다. 여자의 경우 0.8이상이 되어서 심혈관계 질환의 위험 범위에 속하는 수준이었다. 삼두근의 두겹 두께는 남녀 각각 $20.2\pm8.58cm,\;22.2\pm4.40mm$으로 남녀간에 유의한 차이는 없었다. 조사대상자의 식습관 상태는 전체 대상자의 $84.4\%$가 대부분이 하루 세끼 식사를 규칙적으로 하고 있었으며 식사속도는 허겁지겁 빨리 섭취하는 경우가 남자는 $31.0\%$, 여자는 $21.4\%$로 나타났고 이들을 제외한 나머지 사람들은 보통 속도 혹은 충분한 시간을 가지고 식사를 하였다. 평소 식사량은 조금 적게 혹은 적당하게 섭취하는 사람이 대부분이었으며 남자가 여자보다는 배부르게 먹는 경 향이 유의적으로 높았다(p<0.05). 식사는 혼자 하는 경우가 남자

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.1 no.1
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• pp.130-147
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• 1990

This study intended to investigate the characteristics of adolescent drug user in Korea. A questionnaire on adolescent drug use was administered to 1st or 2nd grade 898 students (465 males, 433 females) from 9 senior high schools in Seoul area. The extent of current using six representative drugs such as cigarettes, alcohol, chemical substance inducing hallucination(e,g., thinner, bond etc.), psychostimulant, hypnotic and minor tranqulizer was self-reported. Also their psychological distress, self-concept and individual-related variables such as academic grade, deviant behavior, drug-using peers, the perceived availability of drugs, the degree of family discipline, and the perceived parents' attitude for drinking and smoking were surveyed. Subjects were grouped into six(male) or five(female) subgroups (nonuser, simple experiencer, one kind of drug user, two kinds of drugs user, three kinds of drugs user(male only), minor tranqulizer user) to their extent of drug use. Then ANOVA procedure performed for group comparison of their psychological distress, self-concept and individual-related variables. The results showed that the most popular drugs among adolescents in Korea were cigarettes and alcohol. Minor tranqulizer was used by about 2.8% of male and 7.41% of female subjects. In general abusers showed lower academic grade, more deviant experiences, having more drug-using peers, higher degree of psychological distress, and lower postitive self-concept than nonuser group. According to the results of discriminant analysis, hostility and deviant behavior were reliable predictive variables that distinguished abuser group from nonuser group among the associated variables in this study. These results suggest that some common factors affect drug use of Korean high school students : high school students who have many common risk factors could be abusers more easily. These findings supported risk factor theory that the extent of drug use of adolescents might be associated with general maladjustment in everyday life.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• Korean Journal of Psychosomatic Medicine
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• v.25 no.1
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• pp.3-11
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• 2017

Objectives : The aim of this study was to draw attention toward so called 'behavioral variant frontotemporal dementia(bvFTD) phenocopy syndrome', which is difficult to discriminate with the primary psychiatric disorders, showing poor response to conventional therapeutic drugs, leading to higher risk to misdiagnoses and legal problems. Furthermore, the author insisted that our interest and study on them must be continued. Methods : English articles published during 2000 thru 2016 had been searched by internet with the combination of words such as 'frontotemporal', 'phenocopy' and 'behavioral', and reviewed. Besides, two clinical vignettes were described. Results : Precise diagnosis is important because patients' behavioral symptoms can influence on their families and community. However, disease-modifying treatment for bvFTD are not developed until now, and recent therapeutic drugs are only good for specific symptoms, while deterioration progresses in spite of proper psychiatric management. The possible bvFTD patients are not progressed into probable bvFTD clinically, showing no decline of cogntive and social function, no decrease of activity function, longer survival time, and normal neuroimaging for several years. Conclusions : Rather than expected, there are much more patients having clinical symptoms, course and diagnostic findings including neuroimaging, which are atypical to classical frontotemporal dementia and primary psychiatric disorders. If our knowledge and discriminating ability is improved, discovery rate of that cases will be increased. However, the identity of these atypical features are not clarified until now, it must be further actively investigated.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.5B
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• pp.467-474
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• 2011

Debris flow is one of the most hazardous natural processes in mountainous regions. The degradation of discharge capacity of drainage facilities due to debris flows may result in damages of properties and casualty as well as road. Understanding and accurate reproducing flow behaviour of debris flows at various conditions, such as sediment volume concentration and approaching channel and culvert slopes, are prerequisite to develop advanced design criteria for drainage facilities to prevent such damages. We carried out a series of laboratory experiments of debris flows in a rectangular channel of constant width with an abrupt change of bottom slope. The experimental flume consists of an approaching channel part with the bed slope ranging $15^{\circ}$ to $30^{\circ}$ and the test channel with slope ranging from $0^{\circ}$ to $12^{\circ}$ which mimics a typical drainage culvert. The experiments have been conducted for 22 test cases with various flow conditions of channel slopes and sediment volume concentration of debris flows to investigate those effects on the behaviour of debris flows. The results show that, according to sediment volume concentration, the depth of debris flow is approximately 50% to 150% larger than that of fresh water flow at the same flow rate. Experimental results quantitatively present that flow behaviour and deposit history of debris flows in the culvert depend on the slopes of the approaching and drainage channels and sediment volume concentration. Based on the experimental results, furthermore, a logistic model is developed to find the optimized culvert slope which prevents the debris flow from depositing in the culvert.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.329-331
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• 2018

In this paper, we propose a monitoring system that starts with the supply of raw materials for threading, is processed into a lathe machine, and checks for defects of the product are automatically performed by the robot with Smart Factory technology through assembly and disassembly. Completion check according to the production instruction quantity and production instruction is made by checking the production status according to whether or not the raw material is worn by the displacement sensor, and checking the pitch and the contour of the processed female and male to determine OK and NG. The robotic system acts as a relay for loading and unloading of raw materials, pallet transfer, and overall process, and it acts as an intermediary for organically driving. The location information of the threaded products is collected by using the non-contact wireless tag and the energy saving system Production efficiency and utilization rate were checked. The environmental sensor collects the air-conditioning environment data (temperature, humidity), measures the temperature and humidity accurately, and checks the quality of product processing. It monitors and monitors the driving hazard level environment (overheating, humidity) of the product. Controls for CNC and robot module PLC as a heterogeneous system.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.5
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• pp.1095-1106
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• 2014

Symbolic data analysis extends the data mining and exploratory data analysis to the knowledge mining, we can suggest the SDA tree model on clinical and genomic data with new knowledge mining SDA approach. Using SDA application for huge genomic SNP data, we can get the correlation the availability of understanding of hidden structure of HCC data could be proved. We can confirm validity of application of SDA to the tree structured progression model and to quantify the clinical lab data and SNP data for early diagnosis of HCC. Our proposed model constructs the representative model for HCC survival time and causal association with their SNP gene data. To fit the simple and easy interpretation tree structured survival model which could reduced from huge clinical and genomic data under the new statistical theory of knowledge mining with SDA.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.6
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• pp.823-830
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• 2002

Enterprise security management system proposed to properly manage heterogeneous security products is the security management infrastructure designed to avoid needless duplications of management tasks and inter-operate those security products effectively. In this paper, we propose the model of generalized security policies. It is designed to help security management build invulnerable security policies that can unify various existing management infrastructures of security policies. Its goal is not only to improve security strength and increase the management efficiency and convenience but also to make it possible to include different security management infrastructures while building security policies. In the generalization process of security policies. we first diagnose the security status of monitored networks by analyzing security goals, requirements, and security-related information that security agents collect. Next, we decide the security mechanisms and objects for security policies, and then evaluate the properness of them on the basis of security goals, requirements and a policy list. With the generalization process, it is possible to integrate heterogeneous security policies and guarantee the integrity of them by avoiding conflicts or duplications among security policies. And further, it provides convenience to manage many security products existing in large networks.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.6
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• pp.183-190
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• 2011

In this paper, we propose a prototype system for abnormal sound detection and identification which detects and recognizes the abnormal situations by means of analyzing audio information coming in real time from CCTV cameras under surveillance environment. The proposed system is composed of two layers: The first layer is an one-class support vector machine, i.e., support vector data description (SVDD) that performs rapid detection of abnormal situations and alerts to the manager. The second layer classifies the detected abnormal sound into predefined class such as 'gun', 'scream', 'siren', 'crash', 'bomb' via a sparse representation classifier (SRC) to cope with emergency situations. The proposed system is designed in a hierarchical manner via a mixture of SVDD and SRC, which has desired characteristics as follows: 1) By fast detecting abnormal sound using SVDD trained with only normal sound, it does not perform the unnecessary classification for normal sound. 2) It ensures a reliable system performance via a SRC that has been successfully applied in the field of face recognition. 3) With the intrinsic incremental learning capability of SRC, it can actively adapt itself to the change of a sound database. The experimental results with the qualitative analysis illustrate the efficiency of the proposed method.