• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.4
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• pp.1-9
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• 2007

Decision fusion in wireless sensor networks under non-Gaussian noise channels is studied. To consider the tail behavior noise distributions, we use a exponentially-tailed distribution as a wide class of noise distributions. Based on a canonical parallel fusion model with fading and noise channels, the likelihood ratio(LR) based fusion rule is considered as an optimal fusion rule under Neyman-Pearson criterion. With both high and low signal-to-noise ratio (SNR) approximation to the optimal rule, we obtain several suboptimal fusion rules. and we propose a simple fusion rule that provides robust detection performance with a minimum prior information, Performance evaluation for several fusion rules is peformed through simulation. Simulation results show the robustness of the Proposed simple fusion rule.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.11
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• pp.279-285
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• 2012

This study classified the categorization process of convergence products as a rule-based and a similarity-based categorization process. And we examined that how the categorization process was determined according to information types(visual vs. visual + verbal) about the components of two prototypes before convergence and thinking styles(holistic vs. analytic). The result of this study showed: (1) The rule-based categorization process appeared more in case of visual information with verbal information than only visual information. (2) Analytic thinkers chose a rule-based categorization process more than holistic thinkers. These findings provide the theoretical and practical implications to comprehend the categorization process of convergence products and the judgement for consideration set from various convergence products.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.2
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• pp.27-33
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• 2017

To efficiently provide cloud computing services to users over the Internet, IT resources must be configured in the data center based on virtualization and distributed computing technology. This paper focuses specifically on the problem that new training data can be added at any time in a wide range of fields, and new attributes can be added to training data at any time. In such a case, rule generated by the training data with the former attribute set can not be used. Moreover, the rule can not be combined with the new data set(with the newly added attributes). This paper proposes further development of the new inference engine that can handle the above case naturally. Rule generated from former data set can be combined with the new data set to form the refined rule.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.634-636
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• 2020

대형 및 복합 화재에 효과적으로 대응하기 위해서 화재 현장에 대한 다양한 컨텍스트를 고려하여 표준작전절차 및 매뉴얼을 기반으로 최적의 대응 방안을 도출해야 한다. 이러한 의사결정을 긴급한 상황에서 신속하고 정확하게 수행하기 위하여 화재 상황 및 관련 대응규칙을 자동으로 분석하고 대응절차를 선제적으로 제시하는 방법이 필요하다. 이를 위해 이 논문에서는 공간정보 및 화재안전정보를 이용하여 규칙 기반으로 화재 대응 의사결정을 지원하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 소방대상물의 실내외 공간정보 및 다양한 화재안전정보를 기반으로 화재 상황의 가변성을 모델링하고 이를 참조하여 화재 대응규칙 명세를 개발한다. 그리고 의사결정 시 주어진 상황에 맞게 가변성을 선택하고 룰 엔진을 통해 대응규칙을 실행하여 대응절차를 도출한다. 제안하는 방법을 재난현장 표준작전절차의 대상물별 표준작전절차를 대상으로 적용하여 실현 가능성을 검증하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.1
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• pp.11-24
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• 1998

이 논문에서는 상황에 적합한 정보들을 선택하고 이를 해당되는 GUI (Graphic User Interface) 객체를 통해 사용자에게 제시하기 위한 규칙 기반의 지능적 사용적 인터페이스 구조를 제안하고, 이를 이용하여 실제로 군사 분야 정보 융합 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 군사분야와 같이 복잡하고 급변하는 상황에서는 상황에 따라 필요한 정보가 다를 뿐만 아니라, 불필요한 정보의 제시로 인해 오히려 사용자의 판단에 혼란을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 점을 고려하여, 제시할 정보와 GUI 객체의 적절한 대응뿐만 아니라, 상황에 따라 사용자에게 필요한 정보를 해당분야의 전문가로부터 획득한 규칙에 의해 선택적으로 제시하도록 하기 위한 GUI 구조를 제안하였다. 개발한 GUI의 구조는 입력 해석, 제시할 정보의 선택, GUI 객체의 선택, GUI객체의 생성 및 속성 기정, GUI 객체의 배치 및 출력 단계들로 구성되며, 각각의 단계는 규칙에 의해 처리된다. 제안된 구조에 의해 공중 작전 수립을 위한 정보 융합 시스템의 사용자 인터페이스를 개발한 결과, 다양한 매체를 통해 많은 데이터가 들어오는 상황에서 필요한 정보만을 선택하여 적절히 제시해 줌으로써 사용자의 신속한 상황 판단과 결정 수립을 지원할 수 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.1
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• pp.261-294
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• 1993

Most of expert systems,as a rule-based system,should be convenient to modify a rule and to insert a new rule, which is called modularity of rules. When we think correlated evidences in expert systems. conventional systems are too local to recognize the common origin of the information, and they would update the belief of the hypothesis as if it were supposed by independence soureces. In this paper to overcome such drawbacks we propose Fuzzy Belief Network which is based on the Beysian Network which provide the modulartiy between rules. To build Fuzzy Belief Network, we define nodes and links and propose algorithms for data fusion in individual node and for propagation belief value obtained as a result of data fusion.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.289-294
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• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.15 no.4
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• pp.83-90
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• 2015

Recent, Cyber attacks such as hacking and malicious code techniques are evolving very rapidly changing cyber a ttacks are increasing, the number of malicious code techniques vary accordingly become intelligent. In the case of m alware because of the ambiguity in the number of malware have increased rapidly by name or classified as maliciou s code may have difficulty coping with. This paper investigated the naming convention of the vaccine manufacturer s in Korea to solve this problem, the analysis and offers a naming convention for security control event detection r ule analysis to compare the pattern of the detection rule out based on this current.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.293-296
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• 2021

텍스트 형식의 암호는 가용성이 높고 비용이 저렴한 장점으로 인해 가장 널리 사용되는 방식이다. 사용자는 암호를 알고 있어야 하므로 기억하기 쉬워야하므로 대부분의 암호는 편향되어 규칙성을 보인다. 암호 크래킹의 대부분은 이러한 규칙을 기반으로 수행된다. 최근에는 GAN, RNN, LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 암호 크래킹 연구에 적용되고 있으며 또한 다가오는 양자 컴퓨터 시대에서는 Grover의 알고리즘을 사용과 편향된 암호의 특성을 기반으로 사용자 암호에 대한 위협이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.360-362
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• 2023

건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.