• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.295-296
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• 2022

작물을 경작 해충과 질병은 오랫동안 주요 관심사였다. 농업에서 병해충을 탐지하기 위해 전통적인 방법을 사용하는 것은 더 이상 높은 효율성을 제공하지 않는다. 오늘날 과학과 인공 지능의 폭발적인 발달로 인해 농업분야의 연구원들은 병해충을 탐지하기 위해 딥 러닝을 적용하고 있다. 최근에 다양한 분야의 문제들을 해결하기 위해 수많은 모델들이 발표되었지만, 많은 병해충 진단 딥러닝을 사용한 방법들은 하드웨어 리소스를 낭비하고 실제 농장에서 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 작물의 병해충을 분류하기 위해 Select Kernel Attention(SK Attention)을 Channel Attention Module 로 변경하여 Decoupling-and-Attention network (DANet)을 하드웨어 리소스 사용을 최소화한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.307-316
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• 2000

MP3(MPEG 1 layer 3) 파일 형식(file format)은 최근 높은 압축율과 뛰어난 음질 복원 능력으로 주목을 받고 있다. 실제로 MP3의 압축율은 CD의 약 50분의 1 정도이고 음질은 CD 음질을 동일한 수준으로 유지할 수 있다.한편, 이러한 MP3의 장점 때문에 web을 통해 MP3 파일을 찾으려는 수요는 폭발적으로 증가하고 있지만 기존의 검색 엔진들이 가지고 있는 프로세스는 급속하게 update되고 있는 MP3 컨텐츠에 효과적으로 대응하지 못하고 있는 실정이다. 특히, 기존의 검색 엔진들은 미디어 파일을 위한 검색이 아닌 문자 기반의 검색 기능을 위해 개발되어 MP3 검색에는 부적절하거나, 파일 중심이 아닌 사이트 중심의 링크 변동에 대하여 수동적인 업데이트만을 수행하여 빠른 변화에 능동적으로 대응하기 어려운 경우가 많다.현재 미디어 파일을 위한 검색 엔진들은 여럿 서비스 중이지만, 텍스트 중심의 탐색 방법을 사용하고, 정기적인 DB update 방법에 관해서도 문자 기반의 검색 엔진과 동일한 방법을 사용하고 있다. 또한, 국내에서는 web 서비스를 위한 미디어 파일 탐색 알고리즘과 지능형 탐색 방법에 등에 관한 연구 역시 거의 전무한 상태이다.본 논문은 MP3 파일 전문 검색을 위한 지능형 프로세스를 설계와 구현 결과에 관한 것으로, 기존의 미디어 검색 엔진들이 가지는 문제점을 지적하고 보다 효율적이고 능동적인 미디어 파일 탐색을 위한 방법을 제시한다. 특히, MP3 파일에 대한 미디어 파일 검증 알고리즘과 verification method을 제안하고, 이러한 메커니즘에 따라 구현된 지능형 robot과 spider 등으로 구성된, 신뢰성 있고 지능적인 MP3 검색 엔진 지원 시스템의 설계와 구현 결과 그리고 성능 등을 종합적으로 요약한다.실어증 환자들은 화시적 대명사를 조응적 대명사보다 더 잘 처리하는 동일한 결과를 보였다. 이러한 실험 결과들은 실어증 환자들이 뇌손상으로 인해 문법적 언어처리에는 어려움을 보이지만 비언어적인, 세상 지식과 관련된 화시적 대명사의 처리는 가능할 것이라는 가설을 뒷받침 해준다. 또한 이러한 실험 결과를 통해 대명사의 기능적인 측면에서 화시와 조응의 처리가 구분되어 있음을 보여준다.l mechanism is concentrate on only the reaction zone. As strain rate and CO2 quantity increase, NO production is remarkably augmented.our 10%를 대용한 것이 무첨가한 것보다 많이 단단해졌음을 알 수 있었다. 혼합중의 반죽의 조사형 전자현미경 관찰로 amarans flour로 대체한 gluten이 단단해졌음을 알수 있었다. 유화제 stearly 칼슘, 혹은 hemicellulase를 amarans 10% 대체한 밀가루에 첨가하면 확연히 비용적을 증대시킬 수 있다는 사실을 알 수 있었다. quinoa는 명아주과 Chenopodium에 속하고 페루, 볼리비아 등의 고산지에서 재배 되어지는 것을 시료로 사용하였다. quinoa 분말은 중량의 5-20%을 quinoa를 대체하고 더욱이 분말중량에 대하여 0-200ppm의 lipase를 lipid(밀가루의 2-3배)에 대하여 품질개량제로서 이용했다. 그 결과 quinoa 대량 7.5%에서 비용적, gas cell이 가장 긍정적 결과를 산출했고 반죽의 조직구조가 강화되었다. 또 quinoa 대체에 의해 전분-지질 복합제의 흡열량이 증대된 것으로부터 전분-지질복합제의 형성 촉진이 시사되었다.이것으로 인하여 호화억제에 의한 노화 방지효과가 기대되었지만

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.1
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• pp.23-34
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• 2022

With the development of network technology, the application area has also been diversified, and protocols for various purposes have been developed and the amount of traffic has exploded. Therefore, it is difficult for the network administrator to meet the stability and security standards of the network with the existing traditional switching and routing methods. Software Defined Networking (SDN) is a new networking paradigm proposed to solve this problem. SDN enables efficient network management by programming network operations. This has the advantage that network administrators can flexibly respond to various types of attacks. In this paper, we design a threat level management module, an attack detection module, a packet statistics module, and a flow rule generator that collects attack information through the controller and switch, which are components of SDN, and detects attacks based on these attributes of SDN. It proposes a method to block denial of service attacks (DoS) of advanced attackers by programming and applying honeypot. In the proposed system, the attack packet can be quickly delivered to the honeypot according to the modifiable flow rule, and the honeypot that received the attack packets analyzed the intelligent attack pattern based on this. According to the analysis results, the attack detection module and the threat level management module are adjusted to respond to intelligent attacks. The performance and feasibility of the proposed system was shown by actually implementing the proposed system, performing intelligent attacks with various attack patterns and attack levels, and checking the attack detection rate compared to the existing system.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.475-480
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• 2005

인터넷상에 존재하는 수 많은 웹 페이지들에는 정형화되지 않은 각종 정보들이 이종의 형태로 산재되어 있다. 현재의 검색 기술을 통하여 필요한 정보를 찾아내는 것은 시간과 비용이 많이 소요되는 비효율적인 방법으로 이뤄지고 있다. 이러한 상황에서 사용자가 원하는 정보를 검색 및 추출해내어 정형화시키는 것은 매우 중요하다. 전자상거래의 폭발적 성장에도 불구하고 전자상거래 표준 활용 및 적용이 미비하여 e- Procurement, e-Marketplace, on-Line Shopping Mall 등에서 소비자가 원하는 상품 정보를 손쉽게 획득하지 못하고 있다. 이는 공급자에게는 보다 많은 매출의 기회를 구매자에게는 보다 좋은 자재 및 상품을 저렴한 가격에 소싱 할 수 있는 기회를 제공하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 연구에서 제안하고자 하는 지능형 상품 에이전트는 소비자가 구매하고자 하는 특정 상품에 대한 공급자 검색 문제를 해결하기 위하여, 시스템 내부 정보의 확장 및 지식화 뿐만 아니라 웹 상의 다양한 상품 정보를 자동적으로 수집 및 가공하여 저장하는 역할을 수행한다. 이러한 연구를 위해서 사용한 기술은 우선 database 의 schema 를 읽어 들일 수 있는 DB schema reader, 인터넷 웹 페이지(웹문서)를 방문해서 다양한 정보들의 URL을 수집하는 일을 하는 Meta Search Engine 과 Focused Crawler, 그리고 다른 형태의 데이터 구조를 특정 목적에 따라 표준화된 형태로 바꾸는 Wrapper가 있다. 이러한 기술들을 연동하여 필요한 정보들을 추출 공급자 검색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.2
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• pp.136-141
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• 2004

There has been enormous growth in the amount of commercial and scientific data, such as retail transactions, protein sequences, and web-logs. Such datasets consist of sequence data that have an inherent sequential nature. However, few clustering algorithms consider sequentiality. In this paper, we study how to cluster sequence datasets. We propose a new similarity measure to compute the similarity between two sequences. We also present an efficient method for determining the similarity measure and develop a clustering algorithm. Due to the high computational complexity of hierarchical clustering algorithms for clustering large datasets, a new clustering method is required. Therefore, we propose a new scalable clustering method using sampling and a k-nearest-neighbor method. Using a real dataset and a synthetic dataset, we show that the quality of clusters generated by our proposed approach is better than that of clusters produced by traditional algorithms.

• Convergence Security Journal
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• v.21 no.1
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• pp.115-120
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• 2021

An O2O-based real estate brokerage web sites or apps are increasing explosively. As a result, the environment has been changed from the existing offline-based real estate brokerage environment to the online-based environment, and consumers are getting very good feelings in terms of time, cost, and convenience. However, behind the convenience of online-based real estate brokerage services, users often suffer time and money damage due to false information or malicious false information. Therefore, in this study, in order to reduce the damage to consumers that may occur in the O2O-based real estate brokerage service, we designed a false property information filtering system that can determine the authenticity of registered property information using artificial intelligence technology. Through the proposed research method, it was shown that not only the authenticity of the property information registered in the online real estate service can be determined, but also the temporal and financial damage of consumers can be reduced.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.287-308
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• 2022

The explosive growth of cryptocurrency, led by Bitcoin has emerged as a major issue in the financial market recently. As a result, interest in cryptocurrency investment is increasing, but the market opens 24 hours and 365 days a year, price volatility, and exponentially increasing number of cryptocurrencies are provided as risks to cryptocurrency investors. For that reasons, It is raising the need for research to reduct investors' risks by dividing cryptocurrency which is not suitable for recommendation. Unlike the previous studies of maximizing returns by simply predicting the future of cryptocurrency prices or constructing cryptocurrency portfolios by focusing on returns, this paper reflects the tendencies of investors and presents an appropriate recommendation method with interpretation that can reduct investors' risks by selecting suitable Altcoins which are recommended using Apriori algorithm, one of the machine learning techniques, but based on the similarity and association rules of Bitocoin.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.168-170
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• 2022

The government enacted and promulgated the 'Severe Accident Punishment Act' in January 2021, and is enforcing the law for workplaces with 50 or more full-time workers. However, the number of industrial accident accidents in 2021 increased by 10.7% compared to the same period of the previous year, and chemical gas Safety accidents due to leaks and explosions also occur frequently. Therefore, in high-risk industrial sites, comprehensive Safety measures are urgently needed. In this study, BLE Mesh networking in industrial sites with poor communication environment apply technology. The complex sensor AIoT device recognizes a dangerous situation as a gas sensing value, voice, and motion value, and transmits it to the server. The server monitors the risk situation in real time through information value analysis and judgment through artificial intelligence LSTM algorithm and CNN algorithm for AIoT transmission information. Through this study, through the development of AIoT devices capable of gas sensing, voice and motion recognition, and AI-applied safety management systems, It will contribute to the expansion of the social safety net by expanding its application.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.363-369
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• 2002

가정 내에서의 초고속망 이용이 활성화되면서 가정 내에서의 활동은 매우 다양하고 복잡하며 그에 따른 서비스도 여러 가지 형태가 존재한다. 외부 인터넷망과 연동되는 홈 네트워크의 개념이 생기기 전부터 흠 오토메이션, 홈시큐리티 등의 서비스를 제공하기 위한 고립적인 형태의 망과 서비스 제공 시스템이 있었다. 월드 와이드 웹 서비스를 기본으로 한 인터넷의 폭발적인 활성화와 고속 인터넷망의 확산에 따라 가정 내에서 제공되는 서비스를 인터넷과 연계시키려는 시도가 보편화되었고 가정 내에서 사용되는 독립적인 기기들을 인터넷에 연결하여, 외부의 정보를 이용해서 활용하거나, 가전내의 기기들을 외부에서 액세스할 수 있게 되었다. 이렇게 하여 보다 풍부한 서비스를 제공하고, 사용상의 시간적인 제약을 완화할 수 있다. 예들 들어 인터넷상에서 조리법을 전송받아 전자레인지를 작동할 수 있으며, 외부에서 잘못 켜둔 가스밸브를 잠글 수도 있다. 가정 내에서 wrhd되던 이러한 서비스들은 서로 다른 하드웨어와 통신방법을 사용하고 있어, 이러한 서비스를 통합하여 운영, 관리할 수 있도록 하는 흠 서버의 개념이 대두되었다. 외부 인터넷 망과 연계된 흠 오토메이션, 홈 시큐리티등을 제공할 수 있는 기반이 마련되었고, 가정 내에서 독립적으로 제공되던 서비스들을 단일 홈 서버를 통해서 관리하려는 시도가 진행되었다. 그러나 홈 서버는 개발하는 업체의 보유기술에 따라 중심기능은 약간씩 차이를 보이고 있다. 홈 서버 응용 영역은 전문 지식을 소유한 인력과의 연계가 필요하고, 다양한 서비스 영역 행위가 아주 복잡하기 때문에 이들을 연결해 주는 자치 시스템을 필요로 한다. 또한 홈 서버 서비스 영역에서 정보는 각 영역 전문가가 가진 지식의 전달을 필요로 하기 때문에, 지식을 주고받는 멀티 에이전트의 시스템의 활용 영역으로 적당하다. 멀티 에이전트 시스템은 분산된 환경에서 에이전트간에 에이전트 통신 언어를 사용해서 대화를 하기도 하고, 상호 협력하는 에이전트들로 구성된 시스템을 뜻하며 흠 서버처럼 동적이고 고도의 자치성을 요구하는 영역에 적당하다. 멀티 에이전트 플랫폼으로는 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents)가 제시한 에이전트 표준 플랫폼이 1997년부터 2000년에 이르기까지, 계속적으로 변화, 발전하고 있다. 본 연구는 FIPA에서 제시하는 플랫폼을 기반으로 홈 서버에 정보가전을 제어하는 에이전트를 두고 외부에서 다른 에이전트가 홈 서버에 위치하는 에이전트와의 통신을 통하기 정보가전을 지능적으로 제어하도록 하였다. 정보가전 에이전트는 가정 내 가전제품을 외부에서 제어하기 위한 에이전트이다. 단순한 관리가 아닌 에이전트로 하여금 지능적으로 가전제품 관리를 하게 한다. 정보가전 에이전트는 홈 서버에서 작동하는 에이전트와 PDA에서 작동하는 에이전트로 구성된다. 정보가전 에이전트는 전력량, 수도 사용량 제어와 가전제품 제어 기능과 보안 관련 서비스를 제공한다. 두 에이전트는 FIPA에서 정의된 규격에 맞게 만들어지기 때문에 FIPA명세서를 따르는 다른 에이전트와 자유로운 통신이 가능하다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.1
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• pp.73-80
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• 2015

The valve device is installed in hazardous areas, such as a chemical plant explosion has been sealed with fire protection device to prevent the risk of explosion. In this paper, due to the explosion-proof devices using external power the device can not be used in infrared sensors and Zigbee sensor valve device by measuring the open degree of valve opening and closing of the danger zone to check whether. Valve opening and closing operation log screen time, we propose a low-power operation monitoring system administrators to manage and control the plant. Develop power control relay board apply an improved algorithm to apply the asynchronous LPL power management. The plant monitoring system and explosion-proof valve opening and closing the valve system with the intelligent device designed and implemented and tested it.