• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.456-477
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• 2024

With information technology's rapid development, the Internet faces serious security problems. Studies have shown that malware has become a primary means of attacking the Internet. Therefore, adversarial samples have become a vital breakthrough point for studying malware. By studying adversarial samples, we can gain insights into the behavior and characteristics of malware, evaluate the performance of existing detectors in the face of deceptive samples, and help to discover vulnerabilities and improve detection methods for better performance. However, existing adversarial sample generation methods still need help regarding escape effectiveness and mobility. For instance, researchers have attempted to incorporate perturbation methods like Fast Gradient Sign Method (FGSM), Projected Gradient Descent (PGD), and others into adversarial samples to obfuscate detectors. However, these methods are only effective in specific environments and yield limited evasion effectiveness. To solve the above problems, this paper proposes a malware adversarial sample generation method (PixGAN) based on the pixel attention mechanism, which aims to improve adversarial samples' escape effect and mobility. The method transforms malware into grey-scale images and introduces the pixel attention mechanism in the Deep Convolution Generative Adversarial Networks (DCGAN) model to weigh the critical pixels in the grey-scale map, which improves the modeling ability of the generator and discriminator, thus enhancing the escape effect and mobility of the adversarial samples. The escape rate (ASR) is used as an evaluation index of the quality of the adversarial samples. The experimental results show that the adversarial samples generated by PixGAN achieve escape rates of 97%, 94%, 35%, 39%, and 43% on the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network (CNN_RNN), and Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory (CNN_LSTM) algorithmic detectors, respectively.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.289-300
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• 2013

본 연구에서는 도로터널 화재해석에 적용하는 화재성장곡선을 적용하여 도로터널 화재시 열기류의 전파특성과 터널벽면에 미치는 열적특성을 수치 해석적으로 고찰하였다. 최대화재강도는 20, 100 MW로 하였으며, 터널내 풍속은 2.5 m/s로 유지하는 경우와 열부력에 의한 풍속으로 하는 경우에 대해서 터널연장 및 경사도에 따른 연기의 전파특성을 분석하고 열기류가 벽체에 미치는 영향을 평가하기 위해서 벽체표면온도와 벽체표면 열전달계수를 분석하였다. 터널내 열기류는 풍속을 2.5 m/s로 하는 경우에 벽체의 냉각효과에 의해서 일정거리 이후에는 급격하게 하강하여 하류까지 동일한 양상으로 흐르는 특성을 보이고 있으며, 벽체표면의 최대온도는 화재강도가 100 MW일 경우에 최대 $615^{\circ}C$까지 상승하고 있으며, 표면온도가 $380^{\circ}C$를 초과하는 면적은 아주 작은 것으로 나타나고 있다. 벽체의 표면열전달계수는 화재강도 및 터널내 풍속에 따라서 변하며 약 $13{\sim}23W/m^{\circ}C$의 범위에 있는 것으로 나타났다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1150-1158
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• 2010

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problem. First, in preprocessing part, we use a CCD camera to obtain a picture frame in real-time. By using histogram equalization method, we can partially enhance the distorted image influenced by natural as well as artificial illumination. We use an AdaBoost algorithm proposed by Viola and Jones, which is exploited for the detection of facial image area between face and non-facial image area. As the feature extraction algorithm, PCA method is used. In this study, the PCA method, which is a feature extraction algorithm, is used to carry out the dimension reduction of facial image area formed by high-dimensional information. Secondly, we use pRBFNNs to identify the ID by recognizing unique pattern of each person. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as three kinds of polynomials such as constant, linear, and quadratic. Coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of the Particle Swarm Optimization. The proposed pRBFNNs are applied to real-time face recognition system and then demonstrated from the viewpoint of output performance and recognition rate.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제47권4호
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• pp.252-257
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• 2010

Objective : Barbiturate coma therapy (BCT) is a useful method to control increased intracranial pressure (IICP) patients. However, the complications such as hypotension and hypokalemia have caused conditions that stopped BCT early. The complications of low dose BCT with $Bispectral^{TM}$ index (BIS) monitoring and those of high dose BCT without BIS monitoring have been compared to evaluate the efficacy of low dose BCT with BIS monitoring. Methods : We analyzed 39 patients with high dose BCT group (21 patients) and low dose BCT group (18 patients). Because BIS value of 40-60 is general anesthesia score, we have adjusted the target dose of thiopental to maintain the BIS score of 40-60. Therefore, dose of thiopental was kept 1.3 to 2.6 mg/kg/hour during low dose BCT. However, high dose BCT consisted of 5 mg/kg/hour without BIS monitoing. Results : The protocol of BCT was successful in 72.2% and 38.1% of low dose and high dose BCT groups, respectively. The complications such as QT prolongation, hypotension and cardiac arrest have caused conditions that stopped BCT early. Hypokalemia showed the highest incidence rate in complications of both BCT. The descent in potassium level were $0.63{\pm}0.26$ in low dose group, and $1.31{\pm}0.48$ in high dose group. The treatment durations were $4.89{\pm}1.68$ days and $3.38{\pm}1.24$ days in low dose BCT and high dose BCT, respectively. Conclusion : It was proved that low dose BCT showed less severe complications than high dose BCT. Low dose BCT with BIS monitoring provided enough duration of BCT possible to control ICP.

• 한국운동역학회지
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• 제19권1호
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• pp.37-47
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• 2009

본 연구는 체조 철봉종목의 국가대표선수 2명을 대상으로 고난도 공중 비행 기술인 콜만 동작의 완성도를 높이기 위한 기술훈련 프로그램을 개발하여 8주간 적용하고 향상도를 3차원 영상분석을 통해 제시함으로써 경기력 향상에 도움을 주고자 하였다. 훈련 프로그램은 휘돌기 손 놓기, twist, 봉잡기로 구성하여 실시하였으며, 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 동작이 처음 시작되는 크게 휘돌기의 물구나무 경과 시 신체를 지면과 수직에 가깝도록 치켜세운 다음 수직하강에 가깝게 신체를 다운시켜서 깊은 추기기 운동을 수행케 하고, 고관절과 견관절의 굴신 폭을 크게 하는 추기기보다는 우선적으로 동체 회전을 중시하면서 신체중심을 충분히 끌어 올리는 봉 이탈, 그리고 비행 시 신체 각 관절의 상대각을 작게 하도록 주문하여 연습케 하였다. 그 결과 철봉의 탄성을 크게 유발하구 신체의 후방 진행속도를 증가시켜서 휘돌기의 구심력을 증가시키면서 높은 위치에서 봉을 이탈하였으며, 비행 시 신체를 빠르게 지면과 수직이 되도록 세울 수 있게 되어 여유로운 공중회전과 비틀기 운동을 수행할 수 있었다. 또한 상승할 때 손 놓는 타이밍을 맞추는데 특별히 신경 쓰지 않더라도 비행방향의 조절을 용이하게 할 수 있어서 봉잡기 시 철봉과 적정한 거리를 유지함과 동시에 충분한 동체의 회전과 비틀기 거리를 확보할 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제19권3호
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• pp.123-129
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• 2010

본 연구는 저온기 딸기 고설 수경재배 방식의 배지 내 온도 관리를 위한 기초자료를 얻기 위하여 베드 2종류(플랜트형, V형), 배지 4종류(왕겨, 펄라이트, 왕겨 80% + 피트모스20%, 휠라이트80% + 피트모스20%), 멀칭 2종류(멀칭무, 멀칭유)의 처리구별로 온실기온 4수준(1.5, 3.2, 5.0, $6.7^{\circ}C$)에 따른 배지 내 온도의 변화를 측정하였다. 그 결과, 베드의 온도강하는 V형 베드가 플랜트형 베드보다 평균 $1.2{\sim}20^{\circ}C$ 느리게 나타났으며, V형 베드의 보온 효과가 크게 나타났다. 배지의 종류별로는 왕겨 80%의 배지보다 펄라이트 80%의 배지에서 멀칭의 유무에 관계없이 배지온 강하가 약 $7^{\circ}C$ 느리게 나타났다. 멀칭유무별로는 멀칭한 경우에서 온도강하가 느리게 나타나 멀칭을 하는 것이 배지온 유지에 유리하였다. 보온효과가 큰 V형 베드, 펄라이트80% + 피트모스20% 배지, 멀칭한 경우의 배지온 강하 모텔은 f(x) = -0.2656 + 0.1345x로 나타났으며, 개발된 모델을 이용하면 저온기에서 야간의 온실 내 기온에 따른 배지내의 온도강하를 예측할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.31-41
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• 2024

딥러닝 모델(Deep Learning Model)은 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지(Image) 분류 및 객체 탐지와 같은 작업에서 뛰어난 성과를 보이며, 실제 산업 현장에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 다양한 알고리즘(Algorithm)의 적대적 예제를 이용하여 딥러닝 모델의 취약성을 지적하며, 강건성 향상 방안을 제시하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 적대적 예제는 오분류를 유도하기 위해 작은 노이즈(Noise)가 추가된 이미지로서, 딥러닝 모델을 실제 환경에 적용 시 중대한 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 알고리즘의 적대적 예제를 대상으로 에지 학습 분류 모델의 강건성 및 이를 이용한 적대적 예제 탐지 모델의 성능을 확인하고자 하였다. 강건성 실험 결과, FGSM(Fast Gradient Sign Method) 알고리즘에 대하여 기본 분류 모델이 약 17%의 정확도를 보였으나, 에지(Edge) 학습 모델들은 60~70%대의 정확도를 유지하였고, PGD(projected gradient descent)/DeepFool/CW(Carlini-Wagner) 알고리즘에 대해서는 기본 분류 모델이 0~1%의 정확도를 보였으나, 에지 학습 모델들은 80~90%의 정확도를 유지하였다. 적대적 예제 탐지 실험 결과, FGSM/PGD/DeepFool/CW의 모든 알고리즘에 대해서 91~95%의 높은 탐지율을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 다양한 적대적 알고리즘에 대한 방어 가능성을 제시함으로써, 컴퓨터 비전을 활용하는 여러 산업 분야에서 딥러닝 모델의 안전성 및 신뢰성 제고를 기대한다.

• 대기
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• 제34권2호
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• pp.203-216
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• 2024

The National Institute of Meteorological Sciences in Korea has developed the Weather Modification Hybrid Rocket (WMHR), an advanced system that offers enhanced stability and cost-effectiveness over conventional solid-fuel rockets. Designed for precise operation, the WMHR enables accurate control over the ejection altitude of pyrotechnics by modulating the quantity of oxidizer, facilitating specific cloud seeding at various atmospheric layers. Furthermore, the rate of descent for pyrotechnic devices can be adjusted by modifying parachute sizes, allowing for controlled dispersion time and concentration of seeding agents. The rocket's configuration also supports adjustments in the pyrotechnic device's capacity, permitting tailored seeding agent deployment. This innovation reflects significant technical progression and collaborations with local manufacturers, in addition to efforts to secure testing sites and address hybrid rocket production challenges. Notable outcomes of this project include the creation of a national framework for weather modification technology utilizing hybrid rockets, enhanced cloud seeding methods, and the potential for broader meteorological application of hybrid rockets beyond precipitation augmentation. An illustrative case study confirmed the WMHR's operational effectiveness, although the impact on cloud seeding was limited by unfavorable weather conditions. This experience has provided valuable insights and affirmed the system's potential for varied uses, such as weather modification and deploying high-altitude meteorological sensors. Nevertheless, the expansion of civilian weather rocket experiments in Korea faces challenges due to inadequate infrastructure and regulatory limitations, underscoring the urgent need for advancements in these areas.

• Toxicological Research
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• 제4권1호
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• pp.55-84
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• 1988

azinphos-methyl을 S.D.랫트에 투여하여 기형이 유발되는지의 여부와 태아의 기관형성 및 자궁내에서 태아의 발달에 미치는 영향을 알아보기 위하여 무처치의 negative control군, 수도물을 경구투여한 sham control군, 이미 기형효과가 있는 것으로 알려진 aspirin투여의 positive control군, 그리고 azinphosmethyl 0.094 mg/kg, 0.4 mg/kg 및 1.5mg/kg 투여군으로 나누어 각군 30마리씩으로, 임신 6~15일 사이에 경구투여한 결과는 다음과 같다. 즉, 모체의 체중증가율은 임신 7~14일, 즉 약물투여기에 aspirin 투여군과 azinphos-methyl 1.5mg/kg 투여군에서 현저한 감소를 보였다(p<0.01). 모체의 장기무게는 azinphos-methyl 1.5mg/kg 투여군에서 간장의 절대무게비가 유의성(p<0.05) 있는 감소를 보였으며, 신장의 절대 및 상대무게비는 aspirin군에서 (p<0.05, p<0.01), 또 난소의 절대 및 상대무게비는 aspirin 투여군(p<0.01)과 azinphos-methyl 전처치군(p<0.05)에서 유의성 있게 증가하였다. 모체 간장의 단백질량은 aspirin과 azinphos-methyl 1.5mg/kg 투여군에서 현저히 감소되었다(p<0.01). 모체의 배아와 태자에 대한 관찰 결과 azinphos-methyl 1.5mg/kg 투여군에서 암수의 비율에 있어 현저하게 증가(p<0.01) 했으며, 체중은 aspirin과 azinphos-methyl 1.5mg/kg 투여군에서 고도의 유의성(p<0.01) 있게 감소하였고, azinphos-methyl 0.4 mg/kg 투여군에서도 현저하게 감소하였다(p<0.05). 그리고 미숙태자와 흡수태자는 aspirin군에서, 죽은 태자수는 azinphos-methyl 1.5mg/kg 투여군에서 유의성 있게 증가하였다(p<0.05, p<0.01). 태자의 장기에서 나타난 기형은 aspirin과 azinphos-methyl 1.5mg/kg 투여군 공히 횡경막에서 횡격막 천공, 두부에서 무안구증, olfactory bulb의 확장, 수두뇌, 그리고 3뇌실과 측뇌실의 결손, 심장에서 좌심실벽 위축, 심첨확장 등이 유의성(P<0.01, P<0.05) 있게 관찰되었으며, 특히 횡경막, 심장 및 안구등에 높은 기형발생율을 보였다. 또 태자의 골화지연은 두개골에서 후두골, 접형골, 구개, 흉골에서 4번째 흉골편, 검상돌기, 척추에서 경추, 흉추, 미추, 전${\cdot}$후지골, 중족골에서 관찰되었다. 한편, 자연 분만시킨 태자의 사망율은 azinphos-methyl 1.5mg/kg 투여군에서 negative control군에 비해 고도의 유의성(p<0.01) 있게 높음을 알 수 있었으며, 체중도 역시 현저하게(p<0.01) 감소하였고, 발육지표중 pivoting, 체모형성, 청각능력, 시각능력, 사지근육 발달정도 및 고환하강시기 등에서 고도의 유의성(p<0.01)이 관찰되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제11권1호
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• pp.5-11
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• 2002

본 연구는 여름 같은 고온기나 외부온도가 높지 않아도 시설내 온도가 많이 상승하는 봄 .가을 같은 시기에 온실내 고온 공기를 외부로 신속하게 유출시켜 강제환기를 사용하지 않고도 온실내부의 환경을 조절 할 수 있는 새로운 자연 환기창을 개발하는데 목적을 두고 수행하였다 패널굴절방식 측창은 지면에 가까운 쪽의 패널 하부에 절점을 두고 패널 상부가 측고 부위로부터 가이드 레일을 따라 하향하도록 구성하여 창이 개방되게 하였고, 천창은 측고 부위에 절점을 두고 용마루 쪽의 패널 상부가 가이드 레일을 따라 경사진 지붕면을 따라 하향하도록 구성하여 고온 공기층이 정체되어 있는 온실 상부인 측고 부위와 용마루 부위가 개방되도록 하였다. 굴절 패널의 상부 개방거리는 X=L(1-cos$\theta$)로 나타낼 수 있고 측면 개방 거리는 Y=L/2$\times$sin$\theta$로 나타낼 수 있다. 천창 개방시간은 4분 20초 소요되었으며 개방 시작한 2분 후부터 온도가 하강하기 시작하였고, 완전 개방 2분 후부터는 외기온과의 온도차 3~4$^{\circ}C$정도를 유지하면서 평형상태를 유지하였다. 패널굴절방식 환기창 온실의 환기성능은 체적환기량이 22.3-94.3m$^3$.m$^{-2}$ .h$^{-1}$이었으며, 환기 횟수는 15.2~39.3회.h$^{-1}$로 나타나 일반적인 연속형 천창의 10~15회.h$^{-1}$ 정도에 비해 환기효과가 높은 것으로 나타났다. 그리고 벤로형 온실과의 천창개폐시 온도하강을 비교하였을 때 환기효과가 2배 이상 높은 것으로 판단되었다.$_{r}$", $\mu$$_{r}$′) and the dielectric loss ($\varepsilon$$_{r}$"/$\varepsilon$$_{r}$′) were increased. It was caused that the absorption characteristics of the absorber were improved. The conduction loss and magnetic loss were expected to be occurred together because two matching frequencies were shown with carbon addition. It was confirmed that the matching frequency of the microwave absorber could be controlled by controlling heat-treatment temperatures and carbon additions.ons.tions.加的)으로 되거나 과가황(過加黃)이 될 우려가 있는 제조공정(製造工程)에서는 흔히들 이 방법(方法)을 무시(無視)하고 있다. 여기서 강조(强調)해 두어야 할 것은 항상 제품(製品)의 외부(外部)를 완전(完全)히 가황(加黃)시킬 필요(必要)는 없다는 것이다. 다공성(多孔性)이나 기포생성(氣泡生成)을 조장(助長)하는 불량가황상태(不良加黃狀態)와 표면(表面)에서의 과가황상태간(過加黃狀態間)의 균형(均衡)을 취(取)해 줘야 하는데 물론(勿論) 이때는 가황시간(加黃時間)을 단축(短縮)시켜야 한다는 경제적(經濟的)인 측면(側面)도 아울러 고려(考慮)해야 한다