• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.720-723
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• 2001

현재 인터넷 환경에서 크래킹은 보편화되어 있다. 이러한 크래킹을 탐지하거나 방어하기 위한 기법들은 대부분 기존의 불법 침입 유형을 분석하여 대응 알고리즘을 개발하는 것이 대부분이다. 현재 알려진 침입 탐지 기법은 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류할 수 있는데, 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 화률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 본 연구에서는 상태전이 기반의 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서는 의사결정지원시스템에서 많이 적용한 연관 마이닝 기법을 여러 가지 불법 침입과 연관된 상태 정보를 분석할 수 있는 수정된 상태전이 알고리즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.294-294
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• 2004

최근 평균수명의 연장에 따른 사회 노년층의 증가로 낙상사고의 빈도가 높아지고 있으며, 또한 교통사고 발생이 빈번함에 따라 전정계 이상 및 체성감각계의 기능 손상에 의한 자세균형 환자가 점점 증가하고 있는 추세이며, 이러한 균형 제어력의 소실이 환자의 재활치료에 많은 어려움을 초래하고 있다. 자세균형제어에 관한 연구는 주로 힘판을 이용하여 특정 감각시스템으로부터의 입력을 제한하거나 외력에 의해 평형 유지를 방해했을 때, 신체 전이(displacement), 압력중심의 움직임(Center Of Pressure; COP), 자세 유지 시 작용하는 근육의 활동전위 등을 측정하는 연구와 더불어 균형에 어려움을 느끼는 환자를 위한 바이오피드백(Biofeedback)을 적용한 연구가 보고되고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.576-578
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• 2000

본 논문은 ATM(Abstract Timed Machine)에서의 시간 명세 방법에 대해서 기술한다. ATM은 임무 위급 시스템과 같은 실시간시스템을 명세, 분석 및 검증 할 수 있는 LTS(Labeled Transition System) 정형 기법이다. 실시간 시스템이 요구하는 많은 속성 중 특히 시간 제약에 대해서는 사용자나 개발자 모두에게 명확하고 간결한 명세기법이 요구된다. ATM에서는 전이와 모드의 시간 제약을 간략하게 표현할 수 있는 방법을 제공한다. 또한 주기적 동작을 패턴인식하여 보여주는 주기 주제 모드를 통하여 주기와 관련된 동작과 시간 제약을 쉽게 파악할 수 있게 하며 주기적 동작을 선택적으로 간략화하는 방법을 제공한다. 본 논문은 ATM의 다양한 시간에 대한 요구사항에 대한 표현방법을 기술하고 예를 통해서 살펴본다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.605-615
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• 2000

본 논문에서는 정보검색에서 시소러스를 이용한 효율적이고 효과적인 질의 평가 기법을 제안한다. 제안된 방법에서 시소러스 내부 용어들 간의 관계와 관련도가 용어 매트릭스로 표현되며, 용어들 간의 관계는 동의, 계층, 그리고 연관관계의 세 가지 관계가 제공된다. 시소러스 내부 용어들 간의 무시된 관련도가 퍼지 이론에 근거한 용어 매트릭스의 전이폐쇄 알고리즘에 의해 추론된다. 따라서 다양한 관계에 따른 시소러스에 표현된 지식을 이용할 수 있다. 또한 질의 평가시 용어 매트릭스를 이용하기 때문에 논문[3-7]에서 사용되는 방법보다 시간적으로 효율적이다. 그리고 정의된 용어 매트릭스는 논문[8]에서 발생되는 문제점을 제거하여 검색 효과를 높이기 위해 논문[6]에서 제안된 질의 평가함수와 용이하게 통합시킨다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.14 no.3
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• pp.213-220
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• 2008

The object of this paper is to propose a method to deal with the problem of modeling user specifications in approaches based on supervisory control and Petri nets. However, most of Petri Net approaches are based on forbidden states specifications, and these specifications are suitable the use of tool such as the reachability graph. But these methods were not able to show the user specification easily and these formalisms are generally limited by the combinatorial explosion that occurs when attempting to model complex systems. Herein, we propose a new efficient method using FSSTP (Forbidden Sequences of State-Transitions Problem) and theory of region. Also, to detect and avoid the deadlock problem in control process, we use DAPN method (Deadlock Avoidance Petri nets) for solving this problem in control model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.198-201
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• 2005

본 논문에서는 다수개의 로봇을 효율적으로 제어하기 위한 면적기반 Q-learning에 대해 논한다. 각 로봇은 $60^{\circ}$의 각을 이루도록 배치된 6개 센서를 가지고 있고 이를 통해 자신과 주변환경 사이의 거리를 센싱한다. 다음으로, 이 획득된 거리 데이터들로부터 6방향의 면적을 계산하여, 이후의 진행에 있어 보다 넓은 행동 반경을 보장해주는 영역으로 이동한다. 이 이동을 어떤 상태에서 다른 상태로의 전이로 간주, 이동 후 다시 6방향의 면적을 계산하여 이전 상태에서 현재 상태로의 행동에 대한 Q-Value를 업데이트 한다. 본 논문의 실험에서는 5개의 로봇을 이용해 장애물 사이에 숨어있는 물체를 찾아내는 것을 시도하였고, 3개의 서로 다른 제어 방법 - 랜덤 탐색, 면적 기반 탐색, 면적 기반 Q-learning 탐색 - 에 따른 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.303-304
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• 2012

HVDC는 고압직류송전 방식으로서 기존의 AC 송전 시스템과 비교하여 송전 손실을 줄이고, 장거리 대용량의 전력 전송, 주파수가 다른 지역이나 국가 간 전력망 연계, 각 나라별 지역별 계통 분리, 신재생에너지의 계통 연계 등 기존 AC 송전 방식으로는 해결하기 어려웠던 문제점들이 HVDC를 통해 해결되고 있으며 세계 각국에서 HVDC 시스템을 활발하게 적용하고 있는 상황이다. LS산전은 2009년 HVDC 사업을 착수한 이래 변환소 기자재 비용의 20% 이상을 차지하는 변환용 싸이리스터 밸브 국산화를 위해 노력해 왔고 그 결과 단위 모듈 DC 50kV급 밸브 모듈을 개발하였다. 본 논문은 LS산전이 자체 개발한 HVDC 싸이리스터 밸브에 대해서 소개하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04a
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문에서는 학습을 수행하여 뇌 MR 이미지를 자동으로 분류하고 검색하는 시스템을 설계하였다. 이미지로부터 얻을 수 있는 정보는 크게 두 가지 부류로 나눌 수 있다. 이미지 자체로부터 얻을수 있는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등의 하위레벨(low-level) 정보가 있고, 이미지 의미 해석에서 오는 전이, 포함, 방향, 등의 상위레벨(high-level) 정보가 있다. 이 논문은 의료 이미지에 대하여 상위 및 하위 레벨 정보의 각 특징을 살리고 효과적으로 검색하기 위해, 두 부류의 이미지 정보에 대한 결정 트리(Decision Tree) 학습을 2 단계로 적용하여 이미지를 분류하도록 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.503-504
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• 2022

최근 자연어 처리 분야에서 언어 모델을 활용하여 문장 생성에 관한 연구가 이루어지고 있다. 기존 언어 모델을 활용하여 생성된 시나리오는 텍스트를 학습하여 활용하는 것 외에는 작가의 의도를 반영하는 것에 한계가 존재했고 문맥에 일관성 없는 모습을 보여주었다. 시나리오를 작성하는 것은 작가가 흐름을 주도하며 작업해야 하는 내용이다. 본 논문에서는 GPT-3 기반 언어 모델을 기반으로 다양한 시나리오 문장을 생성하여 작가가 선택하거나 원하는 문장을 직접 입력하는 등 작가의 의도에 부합하는 시나리오를 생성하는 보조 시스템을 제안한다. 본 연구를 통해 시나리오 생성을 포함한 문장 생성 분야의 보조 도구로 활용하여 작가의 의도를 반영하는 결과물을 생성하는 것을 목표로 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.558-561
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• 2021

심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.