• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.12A
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• pp.1971-1977
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• 2001

Multipath Rayleigh fading channels for mobile radio transmission can be represented by the linear filter model, and depending on the delay path characteristics, only a selected number of taps may have significance in the receiver structure design. By using tap-selective equalization, reduction in both processing complexity and power consumption can be obtained. In this paper, we present an optimal tap selection method for a given channel model, and demonstrate the performance improvement over an existing method. We show the method performs the CFAR (Constant False Alarm Rate) detection when the noise power information is available, and derive exact expressions of the error probability for the case of noise power estimation. Using the derived formulas and simulation results, it is demonstrated that the error probability quickly approaches to the optimal performance as the number samples used for the noise power estimation increases.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.179-183
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• 2005

기존의 문서 재사용 탐지 모델은 문서 혹은 문장 단위로 그 내부의 단어 혹은 n-gram을 비교를 통해 문장의 재사용을 판별하였다. 그렇지만 문서 단위의 재사용 검사는 다른 문서의 일부분을 재사용하는 경우에 대해서는 문서 내에 문서 재사용이 이루어지지 않은 부분에 의해서 그 재사용 측정값이 낮아지게 되어 오류가 발생할 수 있는 가능성이 높아진다. 반면에 문장 단위의 문서 재사용 검사는 비교문서 내의 문장들에 대한 비교를 수행하게 되므로, 문서의 일부분에 대해 재사용물 수행한 경우에도 그 재사용된 부분 내의 문장들에 대한 비교를 수행하는 것이므로 문서 단위의 재사용에 비해 그런 경우에 더 견고하게 작동된다. 그렇지만, 문장 단위의 비교는 문서에 비해 짧은 문장을 단위로 하기 때문에 그 신뢰도에 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이런 문장단위 비교의 단점을 보완하기 위해 문장 단위의 문서 재사용 검사를 수행 후, 문장의 주변 문장의 재사용 검사 결과를 이용하여 문장 단위 재사용 검사에서 일어나는 오류를 감소시키고자 하였다.

• Journal of Korea Game Society
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• v.11 no.1
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• pp.121-129
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• 2011

In an online-game, the various game service victimized cases are generated by the bots program or auto program. Particularly, the abnormal collection of the game money and item loses the inherent fun of a game. It reaches ultimately the definite bad effect to the game life cycle. This paper collects and analyzes the pattern of game behavior change for the bots detection method. By using the game activity changing information of the human and game activity changing information of the bots, the degree of resemblance was measured. It utilized in the bots detection method. In an experiment, by using the served online-game, the model of a user and bots were generated and similarity was distinguished. And the reasonable result was confirmed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.232-235
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• 2011

지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.22 no.6
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• pp.701-710
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• 2018

In the 4th Industrial Revolution, it is a time when all the devices and people interact to create new added value. Software education is necessary in elementary school because what is more important is software. However, until now there is a lack of teaching and learning methods for software education in elementary school. In this paper, IDOL model is proposed as a method to solve this problem. statements for elementary students. The idol model is learning through observe, to implement, to diversify. In the implementation, the elementary students are to make it quickly, In the diversification, it is variously changing the things that have been made, and observation how the changed things are different. A model is verified by a group of experts consisting of elementary school teachers.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.3
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• pp.11-25
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• 2011

The Miller algorithm is employed in the typical pairing computation such as Weil, Tate and Ate for implementing ID based cryptosystem. By analyzing the Mrabet's attack that is one of fault attacks against the Miller algorithm, this paper presents au efficient fault attack in Affine coordinate system, it is the most basic coordinates for construction of elliptic curve. The proposed attack is the effective model of a count check fault attack, it is verified to work well by practical fault injection experiments and can omit the probabilistic analysis that is required in the previous counter fault model.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1777-1783
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• 2021

The use of drones is gradually increasing for the efficient maintenance of large-scale renewable energy power generation complexes. For a long time, photovoltaic panels have been photographed with drones to manage panel loss and contamination. Various approaches using artificial intelligence are being tried for efficient maintenance of large-scale photovoltaic complexes. Recently, semantic segmentation-based application techniques have been developed to solve the image classification problem. In this paper, we propose a classification model using semantic segmentation to determine the presence or absence of failures such as arcs, disconnections, and cracks in solar panel images obtained using a drone equipped with a thermal imaging camera. In addition, an efficient classification model was implemented by tuning several factors such as data size and type and loss function customization in U-Net, which shows robust classification performance even with a small dataset.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.3
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• pp.449-458
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• 2023

Artificial Intelligence is providing convenience in various fields using big data and deep learning technologies. However, deep learning technology is highly vulnerable to adversarial examples, which can cause misclassification of classification models. This study proposes a method to detect and purification various adversarial attacks using StarGAN. The proposed method trains a StarGAN model with added Categorical Entropy loss using adversarial examples generated by various attack methods to enable the Discriminator to detect adversarial examples and the Generator to purification them. Experimental results using the CIFAR-10 dataset showed an average detection performance of approximately 68.77%, an average purification performance of approximately 72.20%, and an average defense performance of approximately 93.11% derived from restoration and detection performance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.139-143
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• 2021

최근 대용량 말뭉치를 기반으로 한 언어 모델이 개발됨에 따라 다양한 자연어처리 분야에서 사람보다 높은 성능을 보이는 시스템이 제안되었다. 이에 따라, 더 어렵고 복잡한 문제를 해결하기 위한 데이터셋들이 공개되었으며 대표적으로 기계독해 작업에서는 시스템이 질문에 대해 답변할 수 없다고 판단할 수 있는지 평가하기 위한 데이터셋이 공개되었다. 입력 받은 데이터에 대해 답변할 수 없다고 판단하는 것은 실제 애플리케이션에서 중요한 문제이기 때문에, 이를 해결하기 위한 연구도 다양하게 진행되었다. 본 논문에서는 문서를 이해하여 답변할 수 없는 데이터에 대해 효과적으로 판단할 수 있는 기계독해 시스템을 제안한다. 제안 모델은 문서의 내용과 질문에 대한 이해도가 낮을 경우 정확한 정답을 맞히지 못하는 사람의 독해 패턴에서 착안하여 기계독해 시스템의 문서 이해도를 높이고자 한다. KLUE-MRC 개발 데이터를 통한 실험에서 EM, Rouge-w 기준으로 각각 71.73%, 76.80%을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.7-10
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• 2023

최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.