• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.5
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• pp.495-503
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• 2014

In recent days, a study of the intrusion detection system collecting and analyzing network data, packet or logs, has been actively performed to response the network threats in computer security fields. In particular, Bayesian network has advantage of the inference functionality which can infer with only some of provided data, so studies of the intrusion system based on Bayesian network have been conducted in the prior. However, there were some limitations to calculate high detection performance because it didn't consider the problems as like complexity of the relation among network packets or continuos input data processing. Therefore, in this paper we proposed two methodologies based on K-menas clustering to improve detection rate by reforming the problems of prior models. At first, it can be improved by sophisticatedly setting interval range of nodes based on K-means clustering. And for the second, it can be improved by calculating robust CPT through applying weighted-leaning based on K-means clustering, too. We conducted the experiments to prove performance of our proposed methodologies by comparing K_WTAN_EM applied to proposed two methodologies with prior models. As the results of experiment, the detection rate of proposed model is higher about 7.78% than existing NBN(Naive Bayesian Network) IDS model, and is higher about 5.24% than TAN(Tree Augmented Bayesian Network) IDS mode and then we could prove excellence our proposing ideas.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.6
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• pp.1129-1138
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• 2019

Since substations are structurally complex due to the concentration of protection coordination facilities with substation facilities for long distance power transmission, it is difficult to design a protection coordination system to minimize the spreading effect of the fault when a fault occurs on transmission line or distribution line. Therefore, in this paper, the bus configuration and the basic logic of protection coordination that have a major influence on the reliability of substation power supply were analyzed, and the substation protection coordination logic to detect internal and external faults was developed based on EMTP-RV. As the basic logic of substation protection coordination, the percent differential protection relay logic for substation internal fault detection and the overload protection relay logic for inference of external failure were modeled. Finally, the 154kV substation including the protection coordination logic was modeled using EMTP-RV, and the effectiveness of the protection coordination design methodology was confirmed through the several fault simulation cases based on EMTP-RV.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.3
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• pp.246-256
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• 2005

Rule-based paradigm is one of the principal types of software process modeling and enaction approaches, as they provide formality and flexibility sufficient to handle complex processes. However, the systems adopting rule-based paradigms are hard to define and understand process models, and their inference engine should be modified or redeveloped at worst according to the change of process language. In this paper, we describe a rule-based PSEE(Process-Centered Software Engineering Environment) PRAiSE that solves the above limitations of existing rule-based PSEEs as well as maintains the merits of rule-based paradigm such as the ability to incorporate the nature of software processes flexibly in which dynamic changes and parallelism are pervasive and prevalent. PRAiSE provides RAiSE, a graphical Process modeling language, and defined process models are interpreted and enacted by process engine implemented using CLiPS, a rule based expert system tool.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.3
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• pp.231-238
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• 2002

As a modeling method where the merits of fuzzy inference system and evolutionary computation are put together, evolutionary fuzzy modeling performs global approximate optimization. The paper proposes fuzzy clustering as fuzzy rule generation process which is one of the most important steps in evolutionary fuzzy modeling. With application of fuzzy clustering into the experiment or simulation results, fuzzy rules which properly describe non-linear and complex design problem can be obtained. The efficiency of evolutionary fuzzy modeling can be improved utilizing the membership degrees of data to clusters from the results of fuzzy clustering. To ensure the validity of the proposed method, the real design problem of an automotive inner trim is applied and the global approximation is achieved. Evolutionary fuzzy modeling is performed for several cases which differ in the number of clusters and the criterion of rule selection and their results are compared to prove that the proposed method can provide proper fuzzy rules for a given system and reduce computation time while maintaining the errors of modeling as a satisfactory level.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.1
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• pp.135-141
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• 2018

In this paper, we describe design and implementation of optimal smart home control system. Recent developments in technologies such as sensors and communication have enabled the Internet of Things to control a wide range of objects, such as light bulbs, socket-outlet, or clothing. Many businesses rely on the launch of collaborative services between them. However, traditional IoT systems often support a single protocol, although data is transmitted across multiple protocols for end-to-end devices. In addition, depending on the manufacturer of the Internet of things, there is a dedicated application and it has a high degree of complexity in registering and controlling different IoT devices for the internet of things. ARIoT system, special marking points and edge extraction techniques are used to detect objects, but there are relatively low deviations depending on the sampling data. The proposed system implements an IoT gateway of object based on OneM2M to compensate for existing problems. It supports diverse protocols of end to end devices and supported them with a single application. In addition, devices were learned by using deep learning in the artificial intelligence field and improved object recognition of existing systems by inference and detection, reducing the deviation of recognition rates.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.483-487
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• 2006

본 연구는 비점오염원에 의한 수질오염현상을 억제하기 위한 수변지역의 관리기법 중 하나인 식생여과대를 효과적으로 설치하기 위하여 식생에 의한 오염물질의 저감능력을 파악하고 효율적 설치방안을 모색하기 위하여 수행되었다. 연구결과 T-N과 T-P의 깊이별 오염물질 저감효과는 나대지에서 표면유출이 각각 17.6%, -23.9%, 단면유출이 각각 51.7%, 91.0%, 하부유출이 각각 38.4%, 89.3%인 것으로 나타나 표면층을 통한 유출보다는 토양층에 침투될수록 오염물질의 저감효과가 높아지는 것으로 나타났다. 잔디로 표면층을 식재한 실험에서는 표면, 단면, 하부유출에서의 T-N이 각각 16.0%, 57.1%, 38.4%의 오염물질 저감효과를 보였고, T-P의 저감효과는 각각 -9.7%, 83.6%, 88.8%인 것으로 조사되었다. 또한 돌미나리로 표면층을 식재한 실험에서는 표면, 단면, 하부유출에서의 T-N 처리효율이 각각 -2.6%, 62.1%, 71.2%로 나타났으며, T-P는 각각 -7.2%, 94.5%, 84.5%인 것으로 조사되었다. 결론적으로 식생을 한 경우 전체적으로 오염물질의 저감효율이 비교적 안정되게 유지되는 것으로 나타났으나, T-P의 표면층을 제외하면 전체적인 저감효과에 크게 영향을 미치지 않은 것으로 판단된다. 그러나 일반적으로 알려져 있는 식생에 따른 오염물 저감효과에 대한 순기능 즉 토양입자의 침식방지, 토양용액의 저류작용 및 공극확대에 따른 침투능력 증대, 토성의 개량 등과 같은 기능을 무시할 수 없으므로 오염저감효과를 극대화하기 위해서는 처리대상이 되는 하천유역의 자생적 식생을 보다 효과적으로 활용할 수 있는 방안마련이 비용적 측면이나 생태 보존적 측면에서 유리할 것으로 판단된다.one)을 설치하는 대책이 필요하다. 저수지 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 저수지 내부의 탁도 거동을 정확히 예측할 수 있어야 한다. 따라서 추후 동수역학 및 열역학에 기초한 3차원 수치모형 연구와 성층흐름에 정밀한 밀도류 실험연구 및 이에 대한 적용이 필요할 것으로 판단된다.함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.이용, 수자원의 지속적 확보기술의 특성에 따른 4개의 평가기준과 26개의 평가속성으로 이루어진 2단계 기술가치평가 모형을 구축하였으며 2개의 개별기술에 대한 시범적용을 실행하였다.하는 것으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.494-499
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• 2006

LSIV (Large Scale Image Velocimetry)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 처리가 용이한 좋은 LSIV의 영상을 만들기 위해서는 높은 고도에서 내려다 보며 영상을 획득하는 것이 측정의 정밀도를 높이는 데 도움이 된다. 이를 위해 트럭에 장착된 기중기를 이용하는 이동용 LSIV를 개발하고 있다. 이 때 기중기의 흔들림에 따라 획득된 영상이 흔들리는 문제가 발생하며, 영상의 흔들림을 보정하여 유속을 측정할 수 있는 영상 처리 알고리듬이 필요하게 된다. 이 연구에서는 PTV(Particle Tracking Velocimetry)의 입자 추적 알고리듬과 LSIV의 좌표 변환 알고리듬, LSIV의 유속 산정 알고리듬을 조합하여 흔들리는 영상에서 표면 유속을 측정하는 알고리듬을 개발하였다. 입자 추적 알고리듬은 비디오 카메라로 촬영된 연속 영상의 참조점들의 움직임을 추적하여 카메라의 위치 변동을 파악한다. 영상 분석된 결과들을 이러한 참조점들을 기준으로 변환하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해서 실험 수로에서 동일한 흐름에 대해 흔들리지 않은 영상과 흔들리는 영상의 두 가지 영상을 만들었다. 흔들림이 없는 영상의 처리결과를 기준으로 삼아, 흔들림이 있는 영상의 처리 결과를 검토하였다. 그 결과, 흔들림이 지나치게 커서 참조점들의 추적이 불가능한 경우를 제외하고는 두 자료의 처리 결과는 거의 동일하였으며, 유속 측정의 최대 오차는 약 5 % 내외로 나타났다. 이 오차는 흔들림 때문에 생기는 영상의 열화 때문으로 추정된다. 이 알고리듬은 이동용 LSIV 시스템에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.비용적 측면이나 생태 보존적 측면에서 유리할 것으로 판단된다.one)을 설치하는 대책이 필요하다. 저수지 관리를 효과적으로 수행하기 위해서는 저수지 내부의 탁도 거동을 정확히 예측할 수 있어야 한다. 따라서 추후 동수역학 및 열역학에 기초한 3차원 수치모형 연구와 성층흐름에 정밀한 밀도류 실험연구 및 이에 대한 적용이 필요할 것으로 판단된다.함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.이용, 수자원의 지속적 확보기술의 특성에 따른 4개의 평가기준과 26개의 평가속성으로 이루어진 2단계 기술가치평가 모형을 구축하였으며 2개의 개별기술에 대한 시범적용을 실행하였다.하는 것으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.242-246
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• 2006

최근 들어 전 세계적으로 유량측정 분야의 큰 변화의 방향은 자동화이다. 전자, 전기 기술과 정보통신 기술의 발달을 유량측정 분야에 적용하여 자동적으로 유량측정을 수행하고 실시간으로 모든 유량자료를 수집하는 시스템을 구성하려는 연구가 활발하게 진행중이다. 최근에 초음파 유량계와 더불어 자동 유량측정 기법으로 각광을 받고 있는 기법이 유속지수법(index velocity method)이다. 유속지수법의 원리는 매우 간단하다. 수위 기록을 통하여 수위-면적 관계로부터 흐름 단면적을 구하고, 임의의 영역에서 측정된 유속이 단면 평균 유속으로 환산될 수 있다면, 흐름 단면적과 평균 유속에 의해 연속적으로 유량을 구할 수 있다. 유속지수법에서 가장 중요한 것이 전체 평균 유속을 대표할 수 있는 유속지수를 정확하고 효율적으로 측정하는 것이다. 유속지수법에 의한 연속 유량측정 목적으로 최근에 ADVM(Acoustic Doppler Velocity Meter)이 개발되어 이용되고 있다. ADVM은 수중에 초음파를 발사해서 산란체에서 반사되어 돌아오는 초음파의 주파수 편이, 즉 도플러 효과를 이용하여 유속을 측정하는 유속계이다. 본 연구에서는 ADVM을 괴산댐 하류에 위치한 시험하천에 설치하여, 유속지수법에 의한 유량측정기법을 적용하고 그 특성을 분석하였다. 유속지수법으로 측정된 유량을 괴산댐 방류량과 비교한 결과 평균 4.0%의 상대오차를 지니고 있어 비교적 정확한 연속 유량측정이 가능한 것으로 나타났다. 이와 같은 유속지수법을 하천 유량측정에 활용하면 보다 정확한 유량을 연속적으로 자동화하여 측정할 수 있을 것으로 기대된다.연계모형의 한계로 인하여 두 모형의 통합모형이 필요하다. 즉, 강우 혹은 월류유량으로 발생한 지표유량 중 일부분이 과부하가 발생하지 않는 유입구 지점을 통과할 때 배수시스템으로 유입되는 것을 고려할 수 있고, 유입된 유량은 배수시스템 내의 흐름에 반영되도록 배수시스템과 침수해석모형을 통합한 모형 개발이 필요하다. 그러기 위해서는 지표면과 배수시스템에 대한 수리학적 관계를 정립하여야 한다. 본 연구에서는 배수시스템 해석 모형과 도시침수해석 모형을 통합하고, 두 모형간의 유량의 전송과정을 수리학적 관계를 고려한 dual-drainage 도시침수해석모형을 개발하였다. 이를 위해 도시지역 배수시스템 해석 모형으로 널리 이용되고 있는 SWMM모형을 이용하여 지표면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.41 no.7
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• pp.481-491
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• 2014

The power production using renewable energy is more important because of a limited amount of fossil fuel and the problem of global warming. A concentrative photovoltaic system comes into the spotlight with high energy production, since the rate of power production using solar energy is proliferated. These systems, however, need to sophisticated tracking methods to give the high power production. In this paper, we propose a hierarchical tracking system using modular Bayesian networks and a naive Bayes classifier. The Bayesian networks can respond flexibly in uncertain situations and can be designed by domain knowledge even when the data are not enough. Bayesian network modules infer the weather states which are classified into nine classes. Then, naive Bayes classifier selects the most effective method considering inferred weather states and the system makes a decision using the rules. We collected real weather data for the experiments and the average accuracy of the proposed method is 93.9%. In addition, comparing the photovoltaic efficiency with the pinhole camera system results in improved performance of about 16.58%.