• 정보보호학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.47-56
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• 2004

본 논문에서 다루는 보안 정형 명세를 지원하는 도구인 SPEAR II와 IFAD VDM-SL Toolbox의 추요 기능과 사용자 환경 및 동작 모듈, 코드 생성 과정을 비교하고, 보안 소프트웨어 개발을 위한 두 도구의 성능적 측면을 살펴 본 후 용이한 개발을 제공해주는 도구로부터의 보안 소프트웨어 개발 방안을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 보안 프로토콜 코드 생성 도구 기능 비교는 정형 명세 기법을 이용한 소프트웨어 개발 방법에서 정형 명세를 통한 보다 안전한 보안 소프트웨어를 개발하는 방향을 제시한다. 이러한 방향 제시를 통하여 보다 안전한 보안 소프트웨어 개발을 이룰 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권1호
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• pp.100-108
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• 2023

In this study, a neural network model inspired by a one-dimensional convolution U-net is developed to automatically accelerate edge localized mode (ELM) detection from big diagnostic data of fusion devices and increase the detection accuracy regardless of the hyperparameter setting. This model recognizes the input signal patterns and overcomes the problems of existing detection algorithms, such as the prominence algorithm and those of differential methods with high sensitivity for the threshold and signal intensity. To train the model, 10 sets of discharge radiation data from the KSTAR are used and sliced into 11091 inputs of length 12 ms, of which 20% are used for validation. According to the receiver operating characteristic curves, our model shows a positive prediction rate and a true prediction rate of approximately 90% each, which is comparable to the best detection performance afforded by other algorithms using their optimized hyperparameters. The accurate and automatic ELM-burst detection methodology used in our model can be beneficial for determining plasma properties, such as the ELM frequency from big data measured in multiple experiments using machines from the KSTAR device and ITER. Additionally, it is applicable to feature detection in the time-series data of other engineering fields.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권5호
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• pp.53-64
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• 2023

Early detection of endometrial carcinoma in uterus is essential for effective treatment. Endometrial carcinoma is the worst kind of endometrium cancer among the others since it is considerably more likely to affect the additional parts of the body if not detected and treated early. Non-invasive medical computer vision, also known as medical image processing, is becoming increasingly essential in the clinical diagnosis of various diseases. Such techniques provide a tool for automatic image processing, allowing for an accurate and timely assessment of the lesion. One of the most difficult aspects of developing an effective automatic categorization system is the absence of huge datasets. Using image processing and deep learning, this article presented an artificial endometrium cancer diagnosis system. The processes in this study include gathering a dermoscopy images from the database, preprocessing, segmentation using hybrid Fuzzy C-Means (FCM) and optimizing the weights using the Whale Optimization Algorithm (WOA). The characteristics of the damaged endometrium cells are retrieved using the feature extraction approach after the Magnetic Resonance pictures have been segmented. The collected characteristics are classified using a deep learning-based methodology called Long Short-Term Memory (LSTM) and Bi-directional LSTM classifiers. After using the publicly accessible data set, suggested classifiers obtain an accuracy of 97% and segmentation accuracy of 93%.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.879-890
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• 2000

다단계 데이터베이스 응용의 설계는 복잡한 과정이며, 적절한 모델을 이용하여 개체나 그의 연관 보안 등급을 모호하지 않게 표현해야 한다. 또한, 다단계 데이터 베이스 응용에 대한 의미를 가능한 한 정확하게 파악하는 것도 중요하다. 미보호 데이터 베이스 응용 설계를 위한 IDEA 방법론은 데이터 집약 시스템에 초점을 두고 있기 때문에, 그 객체 모델에서는 응용에 대한 객체의 경직 구조와 그의 관련성을 서술한다. 다시 말해서 IDEA 방법론의 객체 모델은 객체의 정적 서술을 하기 위한 확정돈 개체-관련성 모델이다. IDEA 방법론이 다단계 보인 데이터베이스 응용을 위해 개발되지 않았지만, 기존의 방법론을 활용함으로써 그 방법론에서 개발된 여러 기법들을 이용할 수 있다. 즉, 이 방식은 다단계 보안 스키마를 처음부터 개발하는 것보다더 용이하다. 본 논문에서는 IDEA 방법론의 객체 모델에 보안 특징을 첨가하고, 이 모델을 다단계 보안 객체지형 스키마로의 변환을 제시한다. 이 다단계 보안 스키마는 Informix-Oniline/Secure, Trustrd ORACLE. Sybase Secure SQL Server와 같은 여러 상용 다단계 보안 데이터 베이스 관리 시스템으로 자동 변환하기 위한 일반적인 스킬을 설계하는 예비 연구가 될 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권1호
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• pp.385-408
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• 2013

본 연구의 목적은 국가나 지방자치단체가 과세 대상을 관리하는데 사용될 수 있는 조세 온톨로지를 구축하는 것이다. 이에 조세와 관련 개념을 분석한 후 개념 계층(taxonomies)을 형성하였다. 특히 개념 계층에서는 다중 계승을 '프리미티브 개념'으로 분해한 후 '정의된 개념'으로 재결합하는 Rector의 '온톨로지 구현 정규화 방법론'이 사용되었다. 그 방법론으로 직접세, 지방세, 그리고 보통세로 다중 계승되는 재산세와 같이 복잡하게 얽힌 조세의 체계를 명시적이고 논리적으로 표현하였다. 그 다음 추론 기구를 통하여 자동 분류를 실시하고, 일관성(consistency)을 검증하였다. 마지막으로, 구축된 온톨로지의 구체적 활용사례를 소개하였다.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제17권2호
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• pp.95-107
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• 2002

This study was designed to investigate the characteristics of atmospheric concentrations of toxic volatile organic compounds (VOCs) in Korea. Target compounds included 1,3-butadiene, aromatics such as BTEX, and a number of carbonyl compounds. In this paper, as the first part of the study, the performance of sampling and analytical methods was evaluated for the measurement of selected VOCs and carbonyl compounds in the ambient air. VOCs were determined by the adsorbent tube sampling and automatic thermal desorption coupled with GC/MSD analysis, while carbonyls by the DNPH-silica cartridge sampling with HPLC analysis. The methodology was investigated with a wide range of performance criteria such as repeatability, linearity. lower detection limits, collection efficiency, thermal conditioning, breakthrough volume and calibration methods using internal standards. In addition, the sampling and analytical methods established in this study were applied to real field samples duplicately collected in various ambient environments. Precisions for the duplicate samples appeared to be comparable with the performance criteria recommended by USEPA TO-17. The overall precision of the sampling and analytical methods was estimated to be within 20 ∼ 30% for major aromatic VOCs such as BTEX, whereas the precision for major carbonyl compounds such as formaldehyde and acetaldehyde was within 10 ∼ 20% for field samples. This study demonstrated that the adsorbent sampling and thermal desorption method can be reliably applied for the measurement of BTEX in ppb levels frequently occurred in common indoor and ambient environments.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.17-25
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• 2009

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)기반의 특징추출기법을 사용하여 낙상을 검출하는 방안을 제안하고 있다. 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택하였다. 특징입력으로써 가속도 센서를 통해 입력된 가속도 변화랑을 웨이블릿 변환한 33개의 계수들 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 추출된 19개의 계수가 사용되었다. 제안된 방법으로 민감도가 95%, 특이도가 97.25%, 정확도가 96.125%를 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.26-30
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• 2008

Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in long duration load profiles. The proposed our approach consists of three stages: (i) data pre-processing: noise or outlier is removed and the continuous attribute-valued features are transformed to discrete values, (ii) cluster analysis: k-means clustering is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class and (iii) classification: we evaluated several supervised learning methods in order to select a suitable prediction method. According to the proposed methodology, power load measured from AMR (automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs for clustering. The output of clustering was the classification of representative load profiles (or classes). In order to evaluate the result of forecasting load patterns, the several classification methods were applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and derived class labels from clustering and other features are used as input to produce classifiers. Lastly, the result of our experiments was presented.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.133-139
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• 2021

현재 정밀도로지도 구축 공정은 수작업의 비율이 높아 구축 시간과 비용의 한계가 따른다. 인공지능을 이용하여 정밀도로지도 제작을 자동화하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 정밀도로지도 제작을 위한 학습데이터의 구축 또한 수동으로 이루어지고 있어 학습데이터를 자동으로 구축할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 모바일매핑시스템으로 취득한 포인트 클라우드를 이용하여 영상으로 변환한 후, 임계치를 이용한 영상 재분류와 중첩 분석 등을 통해 도로 노면표시 영역을 추출하고 추출한 영역의 다각형 유형 분류를 통해 정밀도로지도 제작을 위한 딥러닝 학습데이터를 자동으로 구축하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 2,764개의 차선 데이터를 딥러닝 기반의 PointNet 모델에 학습한 결과 학습 정확도는 99.977%로 나타났으며, 학습된 모델을 이용하여 3가지 색상 유형의 차선을 예측한 결과 정확도는 99.566%로 나타났다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도 구축을 위한 학습데이터를 효율적으로 제작할 수 있는 것을 알 수 있었으며, 도로 노면표시의 정밀도로지도 제작과정 또한 자동화할 수 있을 것으로 사료된다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제18권6호
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• pp.780-786
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• 2005

This study presents a non-video, non-invasive, automatic, on-site monitoring system the system employs ultrasonic transducers to detect behavior in sows before, during and after parturition. An ultrasonic transmitting/receiving (T/R) circuit of 40 kHz was mounted above a conventional parturition bed. The T/R units use ultrasonic time-of-flight (TOF) ranging technology to measure the height of the confined sows at eight predetermined locations. From this data, three momentary postures of the sow are determined, characterized as standing-posture (SP), lateral-lying-posture (LLP) and sitting posture (STP). By examining the frequencies of position switch Stand-Up-Sequence (SUS) between standing-posture (SP), lateral-lying-posture (LLP) and sitting-posture (STP) rate can be determined for the duration of the sow' confinement. Three experimental pureblooded Landrace sows undergoing normal gestation were monitored for the duration of confinement. In agreement with common observation, the sows exhibited increased restlessness as parturition approached. Analysis of the data collected in our study showed a distinct peak in Stand-Up-Sequence (SUS, i.e. the transition from lying laterally to standing up ) and sitting-posture (STP) rate approximately 12 h prior to parturition, the observed peak being 5 to 10 times higher than observed on any other measurement day. It is concluded that the presented methodology is a robust, low-cost, lowlabor method for the continuous remote monitoring of sows and similar large animals for parturition and other behavior. It is suggested that the system could be applied to automatic prediction of sow parturition, with automatic notification of remote management personnel so human attendance at birth could reduce rates of sow and piglet mortality. The results of this study provide a good basis for enhancing automation and reducing costs in large-scale sow husbandry and have applications in the testing of various large mammals for the effects of medications, diets, genetic modifications and environmental factors.