• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.21-26
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• 2010

In this paper, film uniformity is improved by the bolt-mapping of convolutional image processing between bolts and a film using soft X-ray based in-line LCD TV film thickness controls. The automatic film thickness analysis of 3 inter-bolt's convolution function is proposed for the reduction of offset error from the X-ray changing of line scan in film profiles.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.4 s.100
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• pp.519-524
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• 2005

Due to various types of errors added to dynamic weight measurement data, proper methods to reduce measurement errors are required to produce reliable weights. It is very difficult to reduce the measurement error due to excessive oscillation of the system. To cope with parasitic types of errors in real systems, information provided by the photo sensors are utilized and combined in such a way to reduce the measurement errors of load cells. In addition to four channels of load cells from a model trailer, photo sensors are used to obtain the information to compensate the error induced from vertical movement of the vehicle due to the variation of ground level. A model trailer system is run to verify the effectiveness of the proposed method to reduce noise of dynamic weight measurements.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.3 no.1
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• pp.25-43
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• 1996

정보시스템이 효과적이기 위해서는 정보가 도출되는 자료의 무결성이 우선 전제되어야 한다. 특히 오늘날과 같이 사회가 다양한 활동들을 지원하기 위해 컴퓨터를 이용한 정보시스템에 점점 더 의존해감에 따라 정보시스템에서 사용되는 자료의 질을 적절한 수준으로 유지 및 관리해야 할 필요성이 더욱 절실히 대두되게 되었다. 그럼에도 불구하고 여전히 관리자들은 효과적인 의사결정 및 활동을 위해 필요한 최신의 정확한 자료들을 제공 받지 못하고 있으며 [Nesbit 1985], 정보시스템이 기대 이하의 성능을 나타내는 가장 단순하고 일반적인 원인은 정보시스템에 입력된 자료가 부정확하거나 불완전하기 때문인 것으로 나타나고 있다 [Ballou and Pazer 1989]. 낮은 질의 자료는 즉각적인 경제적 손실뿐만 아니라 보다 많은 간접적이고 경제적으로 측정하기 어려운 손실들을 초래한다. 그리고 아무리 잘 관리되는 시스템에도 시간이 흐름에 따라 여러가지 원인에 의해 저장된 자료에 오류가 발생하게 된다. 자료의 질을 적절한 수준으로 유지하기 위해서는 이와 같은 오류는 주기적으로 발견 및 수정되어야 한다. 이와 같은 작업을 데이타베이스 감사라고 한다. 본 논문에서는 데이타베이스에 저장된 자료의 질을 주기적으로 향상시키기 위한 최적 데이타베이스 감사시점을 일반적인 비용모형을 통해 결정하는 과정을 제시하고, 그와 관련된 사항들에 대해 논의하였다. 데이타베이스는 오류 발생률도 다르고 오류의 결과도 상당히 다른 여러개의 자료군들로 구성되어 있다고 가정하였다. 그리고 각 자료군에서의 오류 누적과정은 확정적이 아닌 확률적인 과정으로 모형화하고, 단순한 오류의 발생뿐만 아니라 오류의 크기도 확률적으로 변하는 상황을 모형에 반영하여 보다 현실성있게 모형화하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.3
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• pp.411-422
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• 2021

The autonomous driving system mounted on the unmanned vehicle recognizes the external environment through several sensors and derives the optimum control value through it. Recently, studies on physical level attacks that maliciously manipulate sensor data by performing signal-injection attacks have been published. signal-injection attacks are performed at the physical level and are difficult to detect at the software level because the sensor measures erroneous data by applying physical manipulations to the surrounding environment. In order to detect a signal-injection attack, it is necessary to verify the dependability of the data measured by the sensor. As so far, various methods have been proposed to attempt physical level attacks against sensors mounted on autonomous driving systems. However, it is still insufficient that methods for defending and detecting the physical level attacks. In this paper, we demonstrate signal-injection attacks targeting MEMS sensors that are widely used in unmanned vehicles, and propose a method to detect the attack. We present a signal-injection detection model to analyze the accuracy of the proposed method, and verify its effectiveness in a laboratory environment.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.23-28
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• 2015

본 논문에서는 한국어 트리플 생성 시스템의 정확도를 향상시키기 위한 distant supervision 기반의 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 기존의 많은 패턴 기반의 트리플 생성 시스템에는 distant supervision의 기본 가정으로 인해 다수의 오류 패턴이 발생할 여지가 크다. 기존의 연구에서는 오류 패턴을 제거하기 위하여 발생 빈도, 공기 횟수 등의 통계에 기반하여 간접적으로 신뢰도를 측정하였다. 본 논문에서는 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 의미 유사도를 측정함으로써 통계에 기반한 방법보다 더 정확한 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 비지도 학습 방법인 워드임베딩을 활용하여 어휘의 의미를 학습하고, 이들 사이의 유사도를 측정한다. 한국어 패턴과 영어 프로퍼티의 어휘 불일치 문제를 해결하기 위하여 정준상관분석을 활용하였다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 신뢰도 측정 방법은 통계 기반의 방법에 비해 정확률이 9%나 더 높은 트리플 집합을 생성함을 보여주어, 의미 유사도를 반영한 신뢰도 측정이 기존의 통계 기반 신뢰도 측정보다 고품질 트리플 생성에 더 적합함을 확인하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.12
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• pp.65-74
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• 2021

Recently, studies on Korean spelling correction have been actively conducted based on machine translation and automatic noise generation. These methods generate noise and use as train and data set. This has limitation in that it is difficult to accurately measure performance because it is unlikely that noise other than the noise used for learning is included in the test set In addition, there is no practical error type standard, so the type of error used in each study is different, making qualitative analysis difficult. This paper proposes new 'error type classification' for deep learning-based Korean spelling correction research, and error analysis perform on existing commercialized Korean spelling correctors (System A, B, C). As a result of analysis, it was found the three correction systems did not perform well in correcting other error types presented in this paper other than spacing, and hardly recognized errors in word order or tense.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.12
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• pp.1085-1094
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• 2013

In this paper, we propose a methods to eliminate PPG sensor noise resulted from user motion during measurement. Measured PPG signals require approperiate signal processing methods since various types of noises such as a motion noise by user movement and signal noises occurred from the change of measuring environments. This paper suggests a signal processing method that eliminates motion noises by measuring several PPG channels that are based on the stable patterns of the practical users. The PPG signals are measured by the two channels in this experiment. When the individual error rates are 20%, the proposed algorithm reduces the errors to 9.56%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.745-747
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• 1999

인터넷이 급성장함에 따라 사용자의 더 나은 서비스에 대한 요구 역시 급증하였다. 네트웍 연구가들은 제한된 네트웍 자원 하에서 오류제어, 흐름 제어, 그리고 폭주 제어를 적절히 수행함으로써 전송 품질을 향상시키는 방법들에 대해 연구해 오고 있다. 그러나 인터넷 연구의 가장 큰 난점 중 하나가 인터넷에는 네트웍의 상태를 모니터링할 수 있는 근간이 되는 방법이 기본적으로 지원되고 있지 않다는 점이고 따라서 네트웍의 구조와 상태, 플로우의 흐름 및 통계 등에 대한 기본 자료가 부족한 실정이다. 오류 제어나 흐름 제어, 그리고 폭주제어 기술을 연구할 때 가장 필요한 자료중의 하나가 네트웍 토폴로지이다. 그 중에서도 송신자와 수신자 사이의 거리 정보인 Network Diameter가 있다. 기존 연구에서는 연구자 임의로 이 값을 할당하거나 혹은 특정 실험실에서만 유효한 Network Diameter가 있다. 기존 연구에서는 연구자 임의로 이 값을 할당하거나 혹은 특정 실험에서만 유효한 Network Diameter 값을 제시해오고 있었다. 이 논문에서는 이처럼 비객관적이거나 특수값으로만 사용되어 오던 Internet Diameter를 실효 접속에 근거하여 측정하는 알고리즘을 제안하고, KAIST에서 전세계로 나가는 실측 접속 자료로부터 접속 Hop Count의 분포를 측정하며 이를 통해 타 인터넷 연구에 적절한 자료를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.169-172
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• 2001

소프트웨어의 개발 과정에서 생명주기 단계별로 시험 측정 항목을 개발하여 적용함으로써 각 단계별로 고품질의 개발 산출물을 생산할 수 있으며 결과적으로 고품질의 소프트웨어 개발에 기여하게 된다. 이러한 과정을 거쳐왔다면 소프트웨어의 오류는 최소화되었겠지만 시험 단계를 통해 잔존하는 오류를 발견하여 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 생명주기 단계 중 소프트웨어 시험 단계의 테스트를 위한 시험 측정 항목을 개발하여 시험 단계에서 최종적으로 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있는 여건을 마련하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.5A
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• pp.855-862
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• 2001

본 논문에서는 백색잡음과 페이딩 환경하의 통신시스템의 성능평가시 백색잡음에 대해서만 모멘트 기법을 이용조건부 오류확률을 구하고 페이딩에 대해서는 해석적 접근방식을 취함으로써 전체적인 컴퓨터 수행시간을 획기적으로 개선시킬 수 있는 기법을 제안하고, 제안된 기법의 효율성을 컴퓨터 시뮬레이션 수행시간 비교를 통해 입증하였다. 현재 널리 사용되는 Monte Carlo 시뮬레이션 기법은 IS-95 순방향 채널과 같이 많은 샘플수를 필요로 하는 시스템에서 상당한 시뮬레이션 수행시간을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 제안된 방식에서는 백색잡음하의 수신신호의 N차 모멘트를 측정하여 이산확률밀도함수를 구함으로써 수신신호의 확률적 특성을 모사하고, 이로부터 내삽법과 외삽법을 적용하여 조건부 누적확률분포함수를 산출함으로써 채널오류율을 구하게 된다. 그리고 페이딩 성능평가시 조건부 채널오류율을 이용하여 산출된 조건부 누적확률분포함수를 환경조건에 맞춘 후에 페이딩의 확률밀도함수와 수치 해석적으로 간단히 적분하여 성능평가를 함으로써 수행시간의 줄임과 동시에 정확한 채널오류율을 구하게 된다.