• Tunnel and Underground Space
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• v.21 no.5
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• pp.349-358
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• 2011

This paper introduces a new P wave arrival time determination algorithm of acoustic emission (AE) suitable to identify P waves with low signal-to-noise ratio generated in rock masses around the high-level radioactive waste disposal repositories. The algorithms adopted for this paper were amplitude threshold picker, Akaike Information Criterion (AIC), two step AIC, and Hinkley criterion. The elastic waves were generated by Pencil Lead Break test on a granite sample, then mixed with white noise to make it difficult to distinguish P wave artificially. The results obtained from amplitude threshold picker, AIC, and Hinkley criterion produced relatively large error due to the low signal-to-noise ratio. On the other hand, two step AIC algorithm provided the correct results regardless of white noise so that the accuracy of source localization was more improved and could be satisfied with the error range.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.141-148
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• 2008

각종 인공지능 기법들을 활용하여, 주식시장의 흐름을 예측하려는 연구가 지금까지 많은 인공지능 및 금융공학의 연구자들에 의해 시도되어 왔으며, 그 결과 다양한 인공지능 기법들이 예측 방법론으로 제시되어 왔다. 이런 가운데 서로 다른 예측모형들이 산출하는 예측결과를 종합 - 보완하는 결합기법에 관련된 연구가 90년대 후반부터 오늘날까지 꾸준하게 발표되고 있다. 본 연구 역시 유전자 알고리즘 기반의 새로 인공지능 예측모형간 결합기법을 제시하고 있다. 다만, 기존의 연구모형들이 각 개별모형 결과의 상대적 가중치에 초점을 맞추고 있었다면, 본 연구의 제안모형은 등락을 판단하는데 활용되는 임계치까지 유전자 알고리즘을 이용해 동시에 최적화하도록 설계되어 있다는 점에서 차별화된다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 1998년부터 2007년까지의 KOSPI 지수 등락 예측을 위해 구축된 로지스틱 회귀모형, 인공신경망, SVM모형의 결과들을 제안모형을 이용해 결합하였다. 그 결과, 예측력 향상에 본 연구의 제안모형이 기여 할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.726-727
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• 2016

정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.2
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• pp.27-40
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• 2015

Inferring firewall policy is to discover firewall policy by analyzing response packets as results of active probing without any prior information. However, a brute-force approach for generating probing packets is unavailable because the probing packets may be regarded as attack traffic and blocked by attack detection threshold of a firewall. In this paper, we propose a firewall policy inference method using an efficient probing algorithm which considers the number of source IP addresses, maximum probing packets per second and interval size of adjacent sweep lines as inference parameters to avoid detection. We then verify whether the generated probing packets are classified as network attack patterns by a firewall, and present the result of evaluation of the correctness by comparing original firewall policy with inferred firewall policy.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.1
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• pp.141-150
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• 2012

This paper suggests a critical path search algorithm that can easily draw PERT/GANTT chart which manages and plans a project schedule. In order to evaluate a critical path that determines the project schedule, Critical Path Method (CPM) is generally utilized. However, CPM undergoes 5 stages to calculate the critical path for a network diagram that is previously designed according to correlative relationship and execution period of project execution activities. And it may not correctly evaluate $T_E$ (The Earliest Time), since it does not suggest the way how to determine the sequence of the nodes activities that calculate the $T_E$. Also, the sequence of the network diagram activities obtained from CPM cannot be visually represented, and hence Lucko suggested an algorithm which undergoes 9 stages. On the other hand, the suggested algorithm, first of all, decides the sequence in advance, by reallocating the nodes into levels after Breadth-First Search of the network diagram that is previously designed. Next, it randomly chooses nodes of each level and immediately determines the critical path only after calculation of $T_E$. Finally, it enables the representation of the execution sequence of the project activity to be seen precisely visual by means of a small movement of $T_E$ of the nodes that are not belonging to the critical path, on basis of the $T_E$ of the nodes which belong to the critical path. The suggested algorithm has been proved its applicability to 10 real project data. It is able to get the critical path from all the projects, and precisely and visually represented the execution sequence of the activities. Also, this has advantages of, firstly, reducing 5 stages of CPM into 1, simplifying Lucko's 9 stages into 2 stages that are used to clearly express the execution sequence of the activities, and directly converting the representation into PERT/GANTT chart.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.373-376
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• 2009

영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 사용되는 영상처리의 세부 기술범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상정보의 개선에 있다. 영상정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상처리 기술이 영상정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 Fuzzy Mask Filter 알고리즘을 제안한다. Fuzzy Mask Filter 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 Fuzzy Logic에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력영상의 화소값을 결정하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.3
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• pp.389-396
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• 2001

In detection of a scene change of the moving pictures which has massive information capacity, the temporal sampling method has a faster searching speed and lower missing scene change detection than the sequential searching method for the whole moving pictures, yet employed searching algorithm and detection interval greatly affect missing frame and searching precision. In this study, the whole moving pictures were primarily retrieved threshold by the temporal difference of histogram scene change detection method. We suggested a dynamic threshold algorithm using cut detection interval and derived an equation formula to determine optimal primary retrieval threshold which can cut detection interval computation. Experimental results show that the proposed dynamic threshold algorithm using cut detection interval method works up about 30 percent in precision of performance than the sequential searching method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.553-555
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• 2003

사람의 얼굴을 검출 및 인식을 하는 여러 가지 다양한 알고리즘이 소개되고 있다. 본 논문에서는 사람의 피부색을 이용한 컬러정보(Color Information)와 국부 최적 임계치 기법을 사용하여 얼굴의 형상정보를 검출하고 얼굴 영역을 검출하는 방법을 사용한다. 컬러정보를 사용하여 얼굴의 후보영역을 선정한 후에 그 후보영역에서 얼굴의 특징인 눈, 눈썹, 입을 찾는 방법을 제안한다. 피부색은 일정한 분포를 가지고 있기 때문에 후보영역을 비교적 정확히 찾을 수 있으며, 국부 최적 임계치 기법은 효과적인 얼굴 특징 검출방법이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.554-557
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• 2000

이 논문은 MPEG 비디오 스트림에서 급격하거나 점진적인 장면전환을 검출하는 효과적인 방법을 제안하고 있다. 이 방법에서는 MPEG 압축 영역에서 DC계수를 통해 DC 영상을 복원한 다음 이전 영상과의 그레이레벨 값과의 차이를 구하여 평균값을 가지고 있고 현재 프레임의 그레이 레벨값과 비교하여 임계값이상의 차이가 나면 장면전환이 이루어졌다는 것을 검출하는 알고리즘이다. 을 이용하여 임계값을 구하여 실시간으로 적용함으로 높은 적중률을 가질 수 있게 된다. DC계수는 MPEG에서 가장 많은 정보를 포함하고 있으므로 속도 상승을 위해 AC계수의 값을 계산하지 않는다. 실험결과 고정 임계값을 적용한 다른 방법보다 높은 적중률을 나타났다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.1976-1979
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• 2003

본 논문에서는 연속영상에서 잡음과 객체가 잘 분할되지 않는 환경 내에 있는 객체를 자동으로 분할하는 차영상 기반 알고리즘을 제안하였다. 기존의 차영상 기반의 단일 임계간을 이용한 방식에는 잡음에 크게 영향을 받고 배경과 객체가 비슷한 밝기 값을 가지는 경우 잘 추출되지 않는 많은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 임계값을 설정하는 영역을 축소하여 잡음간섭의 최소화를 구성하였고 축소된 영역 내의 윤곽선정보를 이용하여 배경 밝기 값의 유사함에서 나오는 간섭을 최소화함으로써 정밀한 객체를 추출할 수 있었다.