• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.1
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• pp.29-39
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• 2003

In this paper we proposed dynamic adaptive model based on discrete probabilistic distribution functions and user's profile for web media systems(web based hypermedia systems). The model represented that the application domain is modelled using a weighted direct graph and the user's behaviour is modelled using a probabilistic approach that dynamically constructs a discrete probability distribution functions. The proposed probabilistic interpretation of the web media structure is used to characterize latent properties of the user's behaviour, which can be captured by tracking user's browsing activity. Using that distribution the system attempts to assign the user to the best profile that fits user's expectations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1579-1582
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• 2003

점차 네트워크상의 침입 시도가 증가되고 다변화되어 침입탐지에 많은 어려움을 주고 있다. 시스템에 새로운 침입에 대한 탐지능력과 다량의 감사데이터의 효율적인 분석을 위해 데이터마이닝 기법이 적용된다. 침입탐지 방법 중 비정상행위 탐지는 모델링된 정상행위에서 벗어나는 행위들을 공격행위로 간주하는 기법이다. 비정상행위 탐지에서 정상행위 모델링을 하기 위해 연관규칙이나 빈발에피소드가 적용되었다. 그러나 이러한 기법들에서는 시간요소를 배제하거나 패턴들의 발생순서만을 다루기 때문에 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 시간연관규칙과 분류규칙을 이용한 비정상행위 탐지 모델을 제안하였다. 즉, 발생되는 패턴의 주기성과 달력표현을 이용, 유용한 시간지식표현을 갖는 시간연관규칙을 이용해 정상행위 프로파일을 생성하였고 이 프로파일에 의해 비정상행위로 간주되는 규칙들을 발견하고 보다 정확한 비정상행위 판별 여부를 결정하기 위해서 분류기법을 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11c
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• pp.1843-1846
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• 2003

네트워크 기반의 공격 및 비정상 행위를 정확히 탐지하고 판단하기 위한 기존의 탐지 모델은 공격 룰셋의 패턴매칭 기반인 Misuse Detection System을 사용하고 있다. 그러나 이 시스템의 특성상 새로운 공격의 미탐지 및 공격 오인등으로 False Positive 가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 전체 시스템의 성능을 판정하는 False Positve 에러율을 줄여 성능을 향상하기 위해 Meachine Learning기반의 Anomaly Detection System 을 결합한 새로운 탐지 모델을 제안하고자 한다. Anomaly Detection System 은 정상행위에 대한 비교적 높은 탐지율과 새로운 공격에 대한 탐지가 용이하다. 본 논문에서는 각 시스템의 탐지모델로 Snort 와 인스턴스 기반의 알고리즘인 IBL 을 사용했으며, 결합모델의 타당성을 검증하기 위해서 각 탐지 모델의 False Positive와 False Negative 에러율을 측정하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.845-846
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• 2009

컴포넌트 기반 개발 방법은 컴포넌트의 재사용으로 인한 개발 비용의 절감뿐만 아니라, 컴포넌트 분석의 재사용으로 인한 검증비용의 절감과 시스템의 질적 향상을 도모할 수 있는 장점을 지니고 있는 반면, 컴포넌트들간 상호작용의 복잡도의 증대로 인한 결함률이 높아질 수 있다. 본 연구에서는 모델 기반 컴포넌트 개발기법을 근간으로한 컴포넌트 정제 과정에서 정제 전, 후의 추상컴포넌트들 간의 행위 일관성을 정형분석하기 위한 모델 변환기를 개발하였다. 이 모델변환기는 컴포넌트의 정제과정 전 단계에 걸쳐 사용되어 컴포넌트 간의 상호작용으로 인한 잠재적인 결함을 조기에 발견하고 해결하는 데 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.47-49
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• 2023

사회적으로 복잡한 문제들이 시공간 형태로 문제 표현이 가능하고 이를 활용하여 문제를 해결하기 위한 연구들이 진행 중이다. 특히, 시뮬레이션 이론 중 하나인 BM-DEVS는 시공간 논리를 적용하여 실세계에서 일어나는 문제들을 시공간 규칙으로써 표현하였고 이를 모델에 적용하여 시스템에서 행위를 모니터링한다. 하지만 BM-DEVS에서는 시스템 차원에서 정의된 시공간 규칙들을 평가하기 위하여 Büchi 오토마타로의 변환과 오토마타를 모델들에 반영할 수 있어야 한다. 이를 위하여 시스템을 구축하는 모델러가 직접 규칙을 오토마타로 변환하는 작업을 해야하며 이에 대한 오토마타를 모델에 적용하기까지는 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링의 단순화를 위하여 시공간 규칙을 모델들에 자동적으로 적용하는 방법에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.591-592
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• 2013

현재 사회는 건강에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 전문적인 건강관리 서비스를 받기 위해서 사용자의 상태 및 상황을 정확히 알 수 있도록 사용자 행위인지 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 행위인지 연구에서 사용하는 각종 웨어러블 센서는 일상생활의 불편 및 비용 문제를 야기하여, 본 연구에서는 센서 디바이스로 스마트폰을 사용한다. 기존의 행위인지 연구는 특정 실험군 이외의 제3자에 의한 실험에서는 정확도에 큰 차이를 보이며, 인지 오류에 대한 실시간 수정이 불가능하였다. 본 논문에서는 프롬프트 방식을 통해 실시간으로 사용자의 인지 오류를 피드백하고, 클라우드 시스템에서 실시간으로 재트레이닝을 통한 수정된 행위 모델을 생성하여 지속적으로 행위의 오류를 줄이며, 각각의 사용자에 맞는 건강관련 서비스를 추천하는 방안을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.31 no.3
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• pp.209-219
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• 2013

Epidemiological models on disease spread attempt to simulate disease transmission and associated control processes and such models contribute to greater understanding of disease spatial diffusion through of individual's contacts. The objective of this study is to develop an agent-based modeling(ABM) approach that integrates geographic information systems(GIS) to simulate the spread of FMD in spatial environment. This model considered three elements: population, time and space, and assumed that the disease would be transmitted between farms via vehicle along the roads. The model is implemented using FMD outbreak data in Andong city of South Korea in 2010 as a case study. In the model, FMD is described with the mathematical model of transmission probability, the distance of the two individuals, latent period, and other parameters. The results show that the GIS-agent based model designed for this study can be easily customized to study the spread dynamics of FMD by adjusting the disease parameters. In addition, the proposed model is used to measure the effectiveness of different control strategies to intervene the FMD spread.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.11
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• pp.927-934
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• 2014

In this paper, we propose an effective method for recognizing daily human activities from a stream of three dimensional body poses, which can be obtained by using Kinect-like RGB-D sensors. The body pose data provided by Kinect SDK or OpenNI may suffer from both the view variance problem and the scale variance problem, since they are represented in the 3D Cartesian coordinate system, the origin of which is located on the center of Kinect. In order to resolve the problem and get the view-invariant and scale-invariant features, we transform the pose data into the spherical coordinate system of which the origin is placed on the center of the subject's hip, and then perform on them the scale normalization using the length of the subject's arm. In order to represent effectively complex internal structures of high-level daily activities, we utilize Hidden state Conditional Random Field (HCRF), which is one of probabilistic graphical models. Through various experiments using two different datasets, KAD-70 and CAD-60, we showed the high performance of our method and the implementation system.

• Informatization Policy
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• v.20 no.4
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• pp.51-70
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• 2013

The flaming which is defined as posting deliberately hostile messages online has been perceived as one of the most dangerous behaviors on the Internet. Although the previous research on flaming focused on finding the effects of anonymity and individual differences, more comprehensive explanation is still needed. This research attempted to find social variables which affect the attitude toward and the act of flaming based on the differences between high school and college students. Findings show that both high school and college students are strongly influenced by their affiliated groups in the intention to commit online flaming and past experiences of the number of the acts of flaming. At the same time, vicarious learning was positively associated with high school students, but direct utterance was positively associated with college students. The implications of the study was also discussed.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.1
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• pp.80-85
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• 2009

The performance of the robot is very limited in the conventional model-based control methods when the environments around a robot are not structured or are varying dynamically. The reason for that is the methods are based on the model of the environments which is very difficult to match with the real environments and on a path planning which is complex and time-consuming. On the other hand, the behavior-based control methods are not dependant on the model of the environments nor a complex planning. In those methods, a specific behavior is coupled with a specific sensor output, so the response of a robot is quite reactive and timely in dynamic and unstructured environments. In this thesis, we propose a situation dependant behavior based control architecture, in which a robot may behave differently to the same sensor output depending on various situations. We also show some experimental results to show the feasibility of the proposed control architecture.