• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권12호
• /
• pp.185-196
• /
• 2022

The Internet of Things (IoT) has become more and more widespread in recent years, thus attackers are placing greater emphasis on IoT environments. The IoT connects a large number of smart devices via wired and wireless networks that incorporate sensors or actuators in order to produce and share meaningful information. Attackers employed IoT devices as bots to assault the target server; however, because of their resource limitations, these devices are easily infected with IoT malware. The Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the many security problems that might arise in an IoT context. DDOS attempt involves flooding a target server with irrelevant requests in an effort to disrupt it fully or partially. This worst practice blocks the legitimate user requests from being processed. We explored an intelligent intrusion detection system (IIDS) using a particular sort of machine learning, such as Artificial Neural Networks, (ANN) in order to handle and mitigate this type of cyber-attacks. In this research paper Feed-Forward Neural Network (FNN) is tested for detecting the DDOS attacks using a modified version of the KDD Cup 99 dataset. The aim of this paper is to determine the performance of the most effective and efficient Back-propagation algorithms among several algorithms and check the potential capability of ANN- based network model as a classifier to counteract the cyber-attacks in IoT environments. We have found that except Gradient Descent with Momentum Algorithm, the success rate obtained by the other three optimized and effective Back- Propagation algorithms is above 99.00%. The experimental findings showed that the accuracy rate of the proposed method using ANN is satisfactory.

• Clinical Endoscopy
• /
• 제55권1호
• /
• pp.101-112
• /
• 2022

Background/Aims: The aim of our study was to determine the efficacy of computed tomography colonography (CTC) in screening for colorectal cancer (CRC). Methods: A total of 612 females and 588 males aged 45 to 75 years were enrolled in CTC screening. CTC was performed following standard bowel preparation and colonic insufflation with carbon dioxide. The main outcomes were the detection rate of CRC and advanced adenoma (AA), prevalence of colorectal lesions in relation to socio-demographic and health factors, and overall diagnostic performance of CTC. Results: Overall, 56.5% of the 1,200 invited subjects underwent CTC screening. The sensitivity for CRC and AA was 0.89 and 0.97, respectively, while the specificity was 0.71 and 0.99, respectively. The prevalence of CRC and AA was 3.0% (18/593) and 7.1% (42/593), respectively, with the highest CRC prevalence in the 66-75 age group (≥12 times; odds ratio [OR], 12.11; 95% confidence interval [CI], 4.45-32.92). CRC and AA prevalence were inversely correlated with Asian descent, physical activity, and negative fecal immunochemical test results (OR=0.43; 95% CI, 0.22-0.83; OR=0.16; 95% CI, 0.04-0.68; OR=0.5; 95% CI, 0.07-3.85, respectively). Conclusions: Our study revealed high accuracy of CTC in diagnosing colonic neoplasms, good compliance with CTC screening, and high detection rate of CRC.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제8권3호
• /
• pp.344-355
• /
• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에 따라 학습패턴 영역이 달라지는 학습과정의 각 단계에 효과적으로 대웅하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 학습과정을 세 단계로 정의하고, 각 단계별로 필요한 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변학습속도 및 학습생략(ILVRS) 방법을 제안한다. ILVRS의 기본개념은 다음과 같다. 학습단계마다 학습에 필요한 패턴의 부분이 달라지므로 이를 구별 하여 학습에 적용할 수 있도록 (1)패턴마다 발생하는 오류치를 적절한 범위 이내로 제한하여 가변 학습률로 사용하고, (2)학습이 진행됨에 따라 불필요한 부분의 패턴을 학습에서 생략한다. 제안한 ILVRS의 성능을 입증하기 위해 본 논문에서는 패턴인식 응용의 한 갈래인 화자증명을 실험하고 그 결과를 제시한다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제44권10호
• /
• pp.843-852
• /
• 2016

실제 씨앗의 3차원 형상과 운동요소에 기반하여 단풍나무(Acer palmatum 종) 씨앗의 자동회전 비행을 수치적으로 해석하였다. 운동요소의 표준 값은 낙하속도는 1.26 m/s, 회전속도는 133.6 rad/s (1,276 rpm), 코닝 각은 $19.4^{\circ}$, 피치 각은 $-1.5^{\circ}$이다. 씨앗 날개의 스팬 안쪽에 위치한 컴팩트한 앞전 와류가 씨앗 날개 바람 반대면에 커다란 부압을 발생하게 하였다. 부압의 피크는 안쪽 스팬 단면 앞전 부근에 발생하였다. 본 연구에서 얻어진 현저한 앞전 와류로 특징되는 흐름 형태와 공기력 계수의 값은 동적 상사를 갖도록 한 로봇 씨앗에 대하여 실험적으로 측정한 자료와 잘 일치하였다. 바람 반대 영역에 발달한 나선형 와류는 씨앗 끝을 향하여 전진하고 씨앗 끝 부분에서 이곳을 지나는 흐름과 합쳐지는데, 이와 같은 흐름이 자동회전하는 단풍나무 씨앗의 안정되고 부착된 LEV를 유지하게 하는 메카니즘으로 여겨진다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.100-106
• /
• 2001

In this study, CT specimens were prepared from Pressure Vessel Steel which was used for pressure vessel plates for room and low temperature service. And we got the following characteristics from fatigue crack growth test carried out in the environment of room and low temperature at $25^{\circ}C$, -3$0^{\circ}C$, -6$0^{\circ}C$, -10$0^{\circ}C$ and -12$0^{\circ}C$ and in the range of stress ratio of 0.05 and 0.3 by means of opening mode displacement. At the constant stress ratio, the threshold stress intensity factor range ${\Delta}K_{th}$ in the early stage of fatigue crack growth (Region I) and stress intensity factor range ${\Delta}K$ in the stable of fatigue crack growth (Region II) was increased in proportion to descent temperature. It assumed that the fatigue resistance characteristics and fracture strength at low temperature is considerable higher than that of room temperature in the early stage and stable of fatigue crack growth region. The straight line slope relation of logarithm da/dN $-{\Delta}K$ in Region II, that is, the fatigue crack growth exponent m increased with descending temperature at the constant stress ratio. It was assumed that the fatigue crack growth rate da/dN in proportion to descending temperature in Region II and the cryogenic-brittleness greatly affect a material with decreasing temperature.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제9권12호
• /
• pp.1447-1454
• /
• 2014

인트라 프레임은 GOP (Group of Pictures)의 처음 프레임을 의미하며, H.264 표준에서 인트라 프레임의 모든 매크로블록은 하나의 양자화 파라미터로 압축한다. 그리고 인트라 프레임은 이후 프레임들을 압축할 때 사용하기 때문에 인트라 프레임의 압축 결과는 전체 프레임 그룹의 화질에 영향을 미친다. 따라서 인트라 프레임을 최적으로 압축할 수 있는 양자화 파라미터를 찾는 것은 화질 개선을 위해 중요한 요소이다. 본 논문에서는 실시간으로 인트라 프레임을 압축하기 위한 최적의 양자화 파라미터를 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 최적 양자화 파라미터의 특성에 대한 분석을 바탕으로 경사하강법을 이용하여 실시간으로 최적값을 탐색한다. 실험결과는 제안하는 방법이 최적 양자화 파라미터의 특성을 잘 반영하고 최적값도 정확하게 예측함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권6호
• /
• pp.648-653
• /
• 2010

비계량 다차원 척도법은 개체들 간의 비유사성이 비계량으로 주어져 개체들 간의 거리 개념을 설정하기 어려운 경우에 개체들을 유클리드 공간 상으로 사상하여 개체 간의 관련성을 연구하는 방법으로 지역 최적치가 많은 최적화 문제로 간주할 수 있다. 비계량 다차원 척도법을 위한 기존의 알고리즘은 최대 경사법을 사용함으로 일단 지역 최적치에 도달하면 더 이상 향상된 해를 찾기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 담금질 방법을 비계량 다차원 척도법에 접목하여 지역 최적치에 빠지지 않고 전역 최적치를 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 비계량 다차원 척도법 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용하고 실험을 통하여 기존 알고리즘과 비교 분석한 결과, 제안한 알고리즘은 기존 알고리즘 대비 0.7%에서 3.2%의 향상률을 보였다. 또한 통계적 가설 검정을 통하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
• /
• 제17권3호
• /
• pp.26-32
• /
• 2020

In modern society, the energy-saving problem of industrial vehicles is economically and environmentally critical. Energy savings using the potential energy of forklifts are one of the viable solutions to resolving this problem. The basic concept of this study is to operate the hydraulic motor and recharge the battery using the flow rate from the cylinder when loading heavy objects and lowering the fork. To save energy, the torque and rotational speed of the generator should be optimized according to the load and descent speed to increase efficiency. To this end, we propose a system that optimizes energy saving efficiency by controlling the swashplate angle of the variable hydraulic motor through the GA(Genetic-Algorithm). The results were verified by building and comparing fixed motor models and variable motor models using the AMEsim. The results of the study show that the proposed optimized swashplate angle increases the energy saving efficiency by approximately 6%-8%, depending on the working conditions.

• 영어영문학
• /
• 제57권2호
• /
• pp.339-365
• /
• 2011

Charlotte $Bront{\ddot{e}}^{\prime}s$ novel Jane Eyre has long been doted on as one of the canonized texts of British literature since its publication. Seemingly, this romantic novel has nothing to do with plantation based on slave trade. However, paying a keen attention to the fact that Jane's enormous inheritance results from wine plantation at a colony, this essay re-interprets Bertha's drinking and madness as evidence of imperialism. For the porter/jin Bertha and Grace Poole enjoy might have some suspicious connection with wine, the very root of Jane's great expectations. Jean Ryes' Wide Sargasso Sea, writing Jane Eyre back, records Bertha as "a white resident of the West Indies, a colonizer of European descent" (326). However, Jane Eyre, in my interpretation, describes Bertha pretty much as a black Creole. At any rate, the view that the white West Indians are tainted by miscegenation proves contemporary racism and is reflected in the text through Bertha and her mother's intemperate drinking and madness. Drinking and madness are stigmatized as the evidence of the so-called "bad blood"; embodying the stereotypes of drinking, madness, and sexual corruption, Creoles, the very inescapable product of imperialism, provide a convenient excuse for justifying imperialism for purity, civilization, and moral cleanness. In this way, Jane Eyre needs to be re-interpreted politically and historically in the context of colonialism. British imperialism pursues a tremendous amount of profits through grape plantation and wine trades; however, it cleverly leaves in the colony the associated images such as intemperate drinking and madness. Bertha, transferred from Jamaica to Britain, takes in these negative images of "savageness." Transcending the narrow confines of feminist criticism obsessed with doubling between Bertha and Jane, this essay, accordingly, reads Bertha the prisoner in the attic as the captive for perpetuating imperialism. This reading hinges upon interpreting Rochester and St John as colonizers bearing the so-called "white men's burden" to cultivate and civilize savages much like crops such as grapes and sugarcane in the colonial plantation.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.39-50
• /
• 1999

위성에서 관측된 다 대역 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분류하기 위해서는 복잡한 처리과정과 많은 시간을 필요로 하며, 감독분류시 훈련 데이터의 선택과 고려되는 다양한 특징 값들은 분류 정확도를 좌우할 만큼 민감한 특성을 나타내고 있다. 따라서 본 논문에서는 훈련데이터의 선택과 다양한 특징 값들 중 실제 영상분류에 기여도가 높은 특징을 추출하기 위하여 퍼지 기반의 $\gamma$모델을 이용한 분류네트웍을 구성하였다. 훈련집합 선택시 분류하고자 하는 지역의 밝기 분포도, 텍스쳐 특징 그리고 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 분류에 사용될 특징으로 선택하였고, 분류네트웍 출력 값의 오류가 최소화 되도록 Gradient Desoent 방법을 이용하여 각 노드의 $\gamma$파라미터를 훈련시키는 과정을 채택하였다. 이러한 훈련을 통하여 얻어진 파라미터를 이용하면 각 노드의 연결특성을 알 수 있으며, 다양한 입력 노드의 특징들 중 영상분류에 기여도가 적은 특징들을 추출하여 제거할 수 있다.