• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.12 no.4
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• pp.3-14
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• 2002

In this paper we classify the possible threat and introduce the method that measures the loss resulted from the threat in the university. This is the method that the amount of the loss minimized in the case of the same quality in damage as establish a economical prediction model. The method of measuring the loss is as follows. First, asset should be clearly identified and valued. Second, threats which may result in harm to asset should be classified. Third, vulnerabilities which is weaknesses associated with asset should be analyzed. Fourth, measure the value of the loss. we explain the valued method by the example.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.564-566
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• 2000

망을 통해 동일한 데이터를 다수의 고객에게 전송하는 파일 전송 서비스, 뉴스 서비스, 인터넷 방송 서비스들이 증가함에 따라 멀티캐스트를 이용한 효율적인 데이터 전송에 대한 요구가 증가하고 있다. 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜을 송신자로부터 손실된 패킷을 복구하거나 이웃한 지역의 응답자에게 복구 패킷을 요청함으로써 손실 복구를 수행한다. 본 논문에서는 신뢰적 멀티캐스트를 제공하기 위해 손실이 발생하였을 경우 손실 회복에 사용할 수 있는 다중 응답자를 이용한 손실 복구 기법을 제안한다. 이 기법은 LSM[1] 모델을 기반으로, 다수의 요청 패킷에 대해 동적으로 응답자의 수를 증가시켜 다중 응답자들이 손실 복구를 수행하도록 함으로써 손실 복구 시간을 감소시킨다. 제안한 방식의 성능은 시뮬레이션을 통해 증명한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.481-486
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• 2007

본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.2
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• pp.7-13
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• 2021

This paper introduces an algorithm that compensates for missing values after converting them into a format that can represent the probability for incomplete data including missing values in training data. In the previous method using this data conversion, incomplete data was processed by allocating missing values with an equal probability that missing variables can have. This method applied to many problems and obtained good results, but it was pointed out that there is a loss of information in that all information remaining in the missing variable is ignored and a new value is assigned. On the other hand, in the new proposed method, only complete information not including missing values is input into the well-known classification algorithm (C4.5), and the decision tree is constructed during learning. Then, the probability of the missing value is obtained from this decision tree and assigned as an estimated value of the missing variable. That is, some lost information is recovered using a lot of information that has not been lost from incomplete learning data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.175-177
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• 2004

무선망에서의 TCP 성능은 않은 연구가 되어 왔지만 손실율이 큰 경우의 TCP의 성능은 아직도 개선의 여지가 많다. 본 논문은 두 가지 점에서 새로운 TCP를 제안한다. 첫째, 혼잡제어(Congestion Control)와 손실제어(Loss Recovery)가 분리(Decoupled)되었다. 기존의 연구들은 무선손실과 혼잡손실을 구분하여야 한다는 점에는 많은 연구를 해왔지만 무선 손실에 대하여 어떻게 대처할 것 인가에 관한 문제는 상대적으로 간과하였다. 둘째, 기종의 TCP-Westwood와 TCP-Jersey에서 사용되는 ABE(Available Bandwidth Estimation)가 무선네트워크에 의해 발생하는 패킷 손실로 인해 부정확해지는 것을 지적하고 새로운 ABE방법을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 우수한 성능을 보여주었다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.11 no.3
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• pp.436-445
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• 2015

A flood loss estimation toolbox was developed within GIS software. This toolbox is for anyone who is interested in the flood loss estimation, and uses data accessible to public. In particular, the loss estimation framework in the toolbox is distinct in that the inventory items are individually dealt with. The toolbox was applied to estimate the economic loss from a levee failure event in 2002. The estimated loss was a little larger than the reported value. The difference is probably due to the asset values and the damage functions for each inventory item, which have to be updated.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.93-97
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• 2020

본 연구는 딥 러닝 기반 의존 구문 분석에서, 학습에 적용하는 손실 함수에 따른 성능을 평가하였다. Pointer Network를 이용한 Left-To-Right 모델을 총 세 가지의 손실 함수(Maximize Golden Probability, Cross Entropy, Local Hinge)를 이용하여 학습시켰다. 그 결과 LH 손실 함수로 학습한 모델이 선행 연구와 같이 MGP 손실 함수로 학습한 것에 비해 UAS/LAS가 각각 0.86%p/0.87%p 상승하였으며, 특히 의존 거리가 먼 경우에 대하여 분석 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 딥러닝 의존 구문 분석기를 구현할 때 학습모델과 입력 표상뿐만 아니라 손실 함수 역시 중요하게 고려되어야 함을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.6 s.109
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• pp.607-614
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• 2006

In this paper, we propose an error resilience video coder which uses a hybrid error concealment algorithm. Firstly, the algorithm uses the error concealment with data hiding. If the hiding information is lost, the motion vector of lost macroblock is computed with adaptive selection of adjacent motion vectors and OBMC (Overlapped Block Motion Compensation) is applied with this motion vector. We know our algorithm is more effective in case of continuous GOB. The results show more significant improvement than many temporal concealment methods such as MVRI (Motion Vector Rational Interpolation) or existing error concealment using data hiding.

• Review of KIISC
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• v.19 no.3
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• pp.70-79
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• 2009

최근 연이은 정보유출사고로 인해 많은 기업들이 기업 이미지 손실과 같은 무형적 손실을 비롯해 금전적인 배상에 이르는 유형적 손실로 많은 어려움에 처해 있는 상황에서 이런 문제점을 대응하기 위해 기업들은 정보보호를 위한 적절한 주의 의무를 다하면서 체계적으로 보안정책을 기준으로 제한된 리소스를 효과적으로 운영해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 내부정보 유통이 많은 기업 보안환경을 중심으로 다양한 보안인프라를 효과적으로 연계하여 분석하는 검증된 보안정책을 수립하고 적용함으로써 법적 주의 의무를 다하면서도 효과적으로 보안관리업무를 수행할 수 있는 정보유출방지체계를 이행하기 위한 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.178-180
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• 2005

최근 센서네트워크에서는 코드 분배과 같이 신뢰성 있는 전송을 요구하는 새로운 기능들이 추가 되고 있다. 이를 위한 기존의 프로토콜은 센서노드 간의 높은 전송 실패율 때문에 홉간 손실 복구 기법을 제안하였다. 하지만 기존 프로토콜은 홉간 손실 복구를 위해 종단간 세션의 정보를 사용하기 때문에 모든 중간 노드들이 최근 받은 패킷의 순서 번호 같은 정보를 알고 있어야만 한다. 만약, 세션 중간에 경로가 바뀌어서 새로운 노드가 참가하게 된다면 기존 프로토콜은 잘 동작할 수가 없다. 본 논문은 홉간 순서 번호 기반의 손실 복구 기법인 HRS를 제안한다. 홉간 손실 복구에서는 종단간 세션의 순서 번호 대신에 홉간 순서 번호가 사용되기 때문에 중간 노드는 종단간 세션의 정보 없이도 손실복구에 바로 참가 할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 세션 중간에 경로 변화와 상관없이 잘 동작하고 경로 변화가 없더라도 기존의 프로토콜보다 대부분의 기준에서 우수하다는 것을 보였다.