• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.181-183
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• 2006

UML 2.0의 시퀀스 다이어그램은 실시간 특성을 표기할 수 있는 표기법이 추가됨으로써 시간의 엄격성이 중요하게 여겨지는 임베디드 소프트웨어의 행위를 보다 정확하고 상세하게 모델링 할 수 있게 되었다. 시퀀스 다이어그램은 전체 시스템의 부분적인 행위를 기술하여 같은 행위가 여러 다이어그램에 걸쳐서 기술되어지므로 이들 다이어그램들은 서로 일관성을 가져야 하는데 복잡한 시스템에서 일관성을 검사하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 행위 모델을 표현하는 시퀀스 다이어그램과 다른 다이어그램에 기술된 실시간 특성들의 일관성을 자동으로 검사할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 서로 다른(inter) 다이어그램들 사이의 시간적인 일관성을 유지하기 위한 제약사항을 파악하여 정의한다. 그리고 모델을 구성하는 인스턴스들에 대한 제약사항을 OCL로 기술하는데 이는 UML 2.0이 발표되면서 모델의 의미를 정확하고 상세하게 표현할 수 있는 메타 모델과 그들의 연관관계가 추가되고 명확하게 정의됨에 따라 가능하게 된 것이다. 이렇게 OCL로 정형화되어 기술된 식은 UML 2.0 메타 모델을 이용한 어느 모델에나 적용 가능하며 모델의 문제점을 발견하고 정확한 모델을 구축하도록 도와준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.965-968
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• 2002

침입탐지 시스템은 전산시스템을 보호하는 대표적인 수단으로, 오용탐지와 비정상행위탐지 방법으로 나눌 수 있는데, 다양화되는 침입에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법이 활발히 연구되고 있다. 비 정상행위기반 침임탐지 시스템에서는 정상행위 구축 방법에 따라 다양한 침입탐지율과 오류율을 보인다. 본 논문에서는 비정상행위기반 침입탐지시스템을 구축하였는데, 사용되는 대표적인 기계학습 방법인 동등 매칭(Equality Matching), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 은닉마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 구현하고 그 성능을 비교하여 보았다. 실험결과 다층 퍼셉트론과 은닉마르코프모델이 높은 침입 탐지율과 낮은 false-positive 오류율을 내어 정상행위로 사용되는 시스템감사 데이터에 대한 정보의 특성을 잘 반영하여 모델링한다는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.4 no.2
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• pp.1-16
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• 2001

Management of geo-workflow's changes is one of growing issues and requires more advanced ways and methods to deal with heterogeneous modifications and interactions of process, activity and event over time. A few dominant workflow models have coped with these subjects. There is, however, little consensus for explanation of six dimensions with regard to actor, activity, space, time, reason and effect. This study begins with examining environments of six dimensions and the Hexad model is proposed to elucidate the causes and results of a wide variety of geo-processes and activities. In this paper, we will introduce Hexad Object Activity Model making it possible to interpret manifest motivations, conditions and actions. Full descriptions of six dimensions are often useful for applying to the handling of diverse activities particularly requiring to clarify actor's goal and role at a specific time and space.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.352-354
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• 2005

본 연구는 홈 네트워크 인터페이스 모델에서의 관측 데이터를 기반으로 기존의 시스템 중심의 분석이 아닌 사용자 행위 분석에 초점을 두고 있다. 다양한 사용자 행위 자료를 분석하여 사용자 행위 모델링을 하는 것은 어려운 작업이다. 우리는 가능한 제한된 사용자 행위를 추출하기위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위분석을 제안하며, 정확한 사용자 행위 및 패턴을 식별/추출하기위해, 분석 자동화 도구를 구현하였다. 이는 행위 패턴의 중복성 및 빈도수를 측정하여, 사용자의 중요한 행위를 식별하기 위함이다. 본 논문에서는 수작업의 오류를 방지하고 사용자의 중요한 행위 분석을 통해 시스템을 쉽게 모델링 및 개발을 하고자, 사용자 행위 분석 도구인 UBA(User Behavior Analyst)를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.869-872
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• 2002

네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.333-335
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• 2012

가상군의 자율행위 모델링은 전장모의모델링 시스템의 성능을 결정하는 주요한 요소이다. 불확실한 상황을 확률적으로 고려하여 최적의 의사결정을 가능하게 하는 POMDP (partially observable Markov decision process) 모델은 가상군의 자율행위 모델링에 있어서 매우 자연스러운 프레임워크이다. 그러나 POMDP 모델의 높은 계산복잡도로 인한 최적 행동정책 계산의 어려움은 POMDP 모델을 이용한 가상 군의 자율행위 모델링을 저해하는 요소이다. 본 논문에서는 대규모 가상군의 자율행위 모델링을 위해 factored POMDP 모델을 이용한다. 그리고 "Hasty Defense" 사례연구를 통해 그 효과를 확인한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.31 no.1
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• pp.11-18
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• 2022

Recently, research to classify human activity using imagery has been actively conducted for the purpose of crime prevention and facility safety in public places and facilities. In order to improve the performance of human activity classification, most studies have applied deep learning based-transfer learning. However, despite the increase in the number of backbone network models that are the basis of deep learning as well as the diversification of architectures, research on finding a backbone network model suitable for the purpose of operation is insufficient due to the atmosphere of using a certain model. Thus, this study applies the transfer learning into recently developed deep learning backborn network models to build an intelligent system that classifies human activity using imagery. For this, 12 types of active and high-contact human activities based on sports, not basic human behaviors, were determined and 7,200 images were collected. After 20 epochs of transfer learning were equally applied to five backbone network models, we quantitatively analyzed them to find the best backbone network model for human activity classification in terms of learning process and resultant performance. As a result, XceptionNet model demonstrated 0.99 and 0.91 in training and validation accuracy, 0.96 and 0.91 in Top 2 accuracy and average precision, 1,566 sec in train process time and 260.4MB in model memory size. It was confirmed that the performance of XceptionNet was higher than that of other models.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.9
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• pp.751-775
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• 2006

In this paper, we suggested an avatar control technique using the high-level behavior. We separated behaviors into three levels according to level of abstraction and defined layered scripts. Layered scripts provide the user with the control over the avatar behaviors at the abstract level and the reusability of scripts. As the 3D environment gets complicated, the number of required avatar behaviors increases accordingly and thus controlling the avatar-object behaviors gets even more challenging. To solve this problem, we embed avatar behaviors into each environment object, which informs how the avatar can interact with the object. Even with a large number of environment objects, our system can manage avatar-object interactions in an object-oriented manner Finally, we suggest an easy-to-use user interface technique that allows the user to control avatars based on context menus. Using the avatar behavior information that is embedded into the object, the system can analyze the object state and filter the behaviors. As a result, context menu shows the behaviors that the avatar can do. In this paper, we made the virtual presentation environment and applied our model to the system. In this paper, we suggested the technique that we controling an the avatar control technique using the high-level behavior. We separated behaviors into three levels byaccording to level of abstract levelion and defined multi-levellayered script. Multi-leveILayered script offers that the user can control avatar behavior at the abstract level and reuses script easily. We suggested object models for avatar-object interaction. Because, TtThe 3D environment is getting more complicated very quickly, so that the numberss of avatar behaviors are getting more variableincreased. Therefore, controlling avatar-object behavior is getting complex and difficultWe need tough processing for handling avatar-object interaction. To solve this problem, we suggested object models that embedded avatar behaviors into object for avatar-object interaction. insert embedded ail avatar behaviors into object. Even though the numbers of objects areis large bigger, it can manage avatar-object interactions by very efficientlyobject-oriented manner. Finally Wewe suggested context menu for ease ordering. User can control avatar throughusing not avatar but the object-oriented interfaces. To do this, Oobject model is suggested by analyzeing object state and filtering the behavior, behavior and context menu shows the behaviors that avatar can do. The user doesn't care about the object or avatar state through the related object.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.1
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• pp.61-75
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• 2008

A script language, which represents and controls avatar behaviors in a natural language style, is especially remarkable, because it can provide a fast and easy way to develop an animation scenario script. However, the studies that consider avatar behavior interactions with various virtual objects and intuitive interface techniques to design scenario script have been lack. Therefore, we proposed a context-based avatar-object behavior model and layered script language. The model defines context-based elements to solve ambiguity problems that occur in abstract behavior interface and it provides user interface to control avatar in the object-based approach. Also, the proposed avatar behavior script language consisted of a layered structure that represents domain user interface, motion sequence, and implement environment information at each level. Using the proposed methods, the user can conveniently and quickly design an avatar-object behavior scenario script.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.319-321
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• 2005

항해는 웹 응용의 대표적인 행위 특성이다. 본 연구에서는 UML 2.0의 행위 다이어그램 메타 모델을 확장한 웹 응용 항해 모델을 제안한다. 본 항해 모델은 딜 판정 항해 모델과 데이터 전송 관점 항해 모델로 구성된다. 뷰 관점 항해 모델은 UML 상태 기계 다이어그램을 확장하여 사용자에게 표시되는 항해를 기술한다. 데이터 전송 관점 항해 모델은 데이터가 전송되는 항해를 나타내며 UML 시퀀스 다이어그램을 확장하여 표현한다. 두 항해 모델은 상호 보완적으로 작용하여 온전한 항해 문맥을 형성한다. 본 논문에서는 UML 2.0 메타 모델의 확장점과 항해 모델의 표기법을 제시하고, 사례 연구를 통하여 실제적인 항해 모델의 예를 보인다.