• 정보보호학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.129-139
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• 2002

인터넷의 확장에 따라서 네트워크를 통한 침입이 증가되고 있다. 이에 따라 네트워크를 통한 침입에 대하여 즉각적으로 탐지하고 대처하는 기술이 필요하게 되었다. 본 논문은 인터넷의 특성을 악용하여 침입하는 공격들을 탐지하기 위하여 Adaptive Resonance Theory2(ART2) 이론을 이용한다. 정상적인 packet과 여러 가지 공격툴을 사용하여 생산한 인위적인 공격 패킷에 대하여 ART2를 학습한 후 실험한 결과와 기존의 방식들과 비교 분석하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.111-119
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• 2014

클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.43-47
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• 2001

본 논문은 신경망 이론중 하나인 Adaptive Resonance Theory(ART)을 사용하여 네트워크 상의 불법적인 침입을 탐지하는 기법에 대한 연구이다. ART는 비교사 학습을 하는 신경망으로써, 적응적인 학습능력이 있으며, 또 새로운 패턴에 대해서 새로운 클러스터를 생산하는 능력이 있다. ART의 이러한 특성을 이용하여, 여러 가지 침입패턴을 네트워크상에서 생산하여 학습을 시키고, 또 test 했으며, test 이후에도 on-line 상에서 새로운 공격 pattern도 찾아냄을 보였다. 따라서, 이미 알려진 침입뿐만 아니라 새롭게 발생하는 침입 기법에 대해서도 새로운 rule의 첨가 없이 적극적으로 대처할 수 있을 것으로 예측된다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1069-1070
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• 2013

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.237-242
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• 2003

본 논문에서는 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 침입탐지 알고리즘인 Kernel-ART를 제안한다. Kernel-ART는 개념벡터(concept vector)와 SVM(support vector machine)의 머서 커널(mercer-kernel)을 온라인 클러스터링 알고리즘인 ART(adaptive resonance theory)에 접목시킨 새로운 알고리즘으로서 교사학습 기반 침입탐지 시스템의 단점을 극복할 뿐만 아니라, 클러스터링 기반 침입탐지 시스템에서 요구되는 모든 평가 기준들을 만족한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터를 점증적으로 생성함으로써 여러 가지 다양한 침입 유형들을 실시간으로 탐지할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1283-1286
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• 2003

Human can update the memory with new information not forgetting acquired information in the memory. ART(Adaptive Resonance Theory) does not need to change all information. The methodology of ART is followed. The ART updates the memory with the new information that is unknown if it is similar with the memorized information. On the other hand, if it is unknown information the ART adds it to the memory not updating the memory with the new one. This paper shows that ART is able to classify sensory information of a certain object. When ART receives new information of the object as an input, it searches for the nearest thing among the acquired information in the memory. If it is revealed that new information of the object has similarity with the acquired object, the model is updated to reflect new information to the memory. When new object does not have similarity with the acquired object, the model register the object into new memory

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권3호
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• pp.79-87
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• 1996

A new method for recognizing and locating partially occluded or overlapped two-dimensional objects regardless of their size, translation, and rotation, is presented. Dominant points approximating occuluding contoures of objects are generated by finding local maxima of smoothed k-cosine function, and then used to guide the contour segment matching procedure. Primitives between the dominant points are produced by projecting the local contours onto the line between the dominant points. Robust classification of primitives. Which is crucial for reliable partial shape matching, is performed using adaptive resonance theory (ART2). The matched primitives having similar scale factors and rotation angles are detected in the hough space to identify the presence of the given model in the object scene. Finally the translation vector is estimated by minimizing the mean squred error of the matched contur segment pairs. This model-based matching algorithm may be used in diveerse factory automation applications since models can be added or changed simply by training ART2 adaptively without modifying the matching algorithm.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.652-655
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• 2003

The human being receives a new information from outside and the information shows gradual oblivion with time. But it remains in memory and isn't forgotten for a long time if the information is read several times over. For example, we assume that we memorize a telephone number when we listen and never remind we may forget it soon, but we commit to memory long time by repeating. If the human being received new information with strong stimulus, it could remain in memory without recalling repeatedly. The moments of almost losing one's life in on accident or getting a stroke of luck are rarely forgiven. The human being can keep memory for a long time in spite of the limit of memory for the mechanism mentioned above. In this paper, we will make a model explaining that mechanism using a neural network Adaptive Resonance Theory.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.305-308
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• 2003

본 논문에서는 Fuzzy-ART (Fuzzy-Adaptive Resonance Theory) 신경회로망의 패턴인식 성능을 개선하기 위해 Mahalanobis 거리를 이용한 타원형 fuzzy-ART 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 벡터공간상에서 패턴의 영역을 규정하기 위해 Mahalanobois 거리 개념을 이용한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 얼굴인식에 적용하였으며, 기존의 방식과 비교 검토한 결과 유용성을 확인하였다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제23권2호
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• pp.89-100
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• 2000

On community data. sampled in regular intervals on a long-term basis. artificial neural networks were implemented to extract information on characterizing patterns of community changes. The Adaptive Resonance Theory and Kohonen Network were both utilized in learning benthic macroinvertebrate communities in the Soktae Stream of the Suyong River collected monthly for three years. Initially, by regarding each monthly collection as a separate sample unit, communities were grouped into similar patterns after training with the networks. Subsequently, changes in communities in a sequence of samplings (e.g., two-month, four-month, etc.) were given as input to the networks. After training, it was possible to recognize new data set in line with the sampling procedure. Through the comparative study on benthic macroinvertebrates with these learning processes, patterns of community changes in chironomids diverged while those of the total benthic macro-invertebrates tended to be more stable.