• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.29-38
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• 2008

본 논문은 Cellular Automata의 이론적 원리를 체계적으로 분석하였다. 특히 Cellular Automata는 transition rule를 이용하여 다양한 형태의 기능을 처리할 수 있다는 것을 암시하고 있다. Cellular Automata는 State, Neighborhood, Program Rules이라는 단순한 특징을 가지고 다양하고 복잡한 원리를 구현할 수 있다. 특히 영상 처리 분야에서 뛰어난 인식력을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 Cellular Automata를 이용하여 영상처리에서 중요한 Edge Detection을 시도하여 그 능력이 뛰어남을 규명하였다.

• 설비공학논문집
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• 제14권7호
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• pp.552-559
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• 2002

The fault detection and diagnosis (FDD) technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air conditioning system. In this study, rule bases and curve fitting models were used to detect faults in an air handling unit. Gradually progressed faults, such as the fan speed degradation, the coil water leakage, the humidifier nozzle clogging, the sensor degradation and the damper stoppage, were applied to the developed FBD system. Simulation results show good detections and diagnoses of these faults. Therefore, this method may be effectively used for the fault detection and diagnosis of the air handling unit.

• ETRI Journal
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• 제41권2호
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• pp.176-183
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• 2019

Spectrum sensing plays an important role in spectrum sharing. Energy detection is generally used because it does not require a priori knowledge of primary user (PU) signals; however, it is sensitive to noise uncertainty. An order statistics (OS) detector provides inherent protection against nonhomogeneous background signals. However, no analysis has been conducted yet to apply OS detection to spectrum sensing in a wireless channel to solve noise uncertainty. In this paper, we propose a robust spectrum sensing scheme based on generalized order statistics (GOS) and analyze the exact false alarm and detection probabilities under noise uncertainty. From the equation of the exact false alarm probability, the threshold value is calculated to maintain a constant false alarm rate. The detection probability is obtained from the calculated threshold under noise uncertainty. As a fusion rule for cooperative spectrum sensing, we adopt an OR rule, that is, a 1-out-of-N rule, and we call the proposed scheme GOS-OR. The analytical results show that the GOS-OR scheme can achieve optimum performance and maintain the desired false alarm rates if the coefficients of the GOS-OR detector can be correctly selected.

• 자동차안전학회지
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• 제12권4호
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• pp.13-22
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• 2020

This paper presents an adaptive feedback based actuator fault detection and tolerant control algorithms for longitudinal functional safety of autonomous driving. In order to ensure the functional safety of autonomous vehicles, fault detection and tolerant control algorithms are needed for sensors and actuators used for autonomous driving. In this study, adaptive feedback control algorithm to compute the longitudinal acceleration for autonomous driving has been developed based on relationship function using states. The relationship function has been designed using feedback gains and error states for adaptation rule design. The coefficients in the relationship function have been estimated using recursive least square with multiple forgetting factors. The MIT rule has been adopted to design the adaptation rule for feedback gains online. The stability analysis has been conducted based on Lyapunov direct method. The longitudinal acceleration computed by adaptive control algorithm has been compared to the actual acceleration for fault detection of actuators used for longitudinal autonomous driving.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.717-726
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• 2003

본 논문에서 우리는 방대한 패킷 데이터로부터 침입탐지를 위한 규칙들을 자동으로 생성하는 방법으로 기존 연관규칙을 연역적 알고리즘을 분석하고, 그 결과를 기반으로 침입탐지 시스템에 적용되기 위한 침입 패턴 규칙들을 빠르게 생성할 수 있도록 연연적 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한고 있는 연역적 알고리즘은 대량의 데이터를 항목별로 분류하고 제거하는 클러스터링 개념에 적합하도록 설계하였다. 이 알고리즘은 적용될 침입탐지 시스템 패턴 생성 및 분석 모듈 방식에 직접적으로 연계되어 있으며, 이것은 침입탐지 시스템에 관한 패턴관리를 위한 규칙 데이터베이스를 구축함으로서 응용범위의 확장은 물론 기존 침입탐지 시스템의 탐지속도를 높일 수 있다. 제안된 연역적 알고리즘의 패텅 생성 기법은 침입탐지 시스템에서 생성되는 데이터의 지원율에 따라 적절히 변경될 수 있는 알고리즘을 사용하였으며, 이 기법에 의한 규칙 생성율의 향상에 따른 규칙생성 속도개선 가능성에 대해 알고리즘 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제13권1호
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• pp.9-21
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• 2010

In this paper, optimum design of distributed detection is considered for a parallel sensor network system consisting of a fusion center and multiple passive sonar nodes. Nonrandom fusion rules are employed as the fusion rules of the sensor network. For the nonrandom fusion rules, it is shown that a threshold rule of each sensor node has uniformly most powerful properties. Optimum threshold for each sensor is investigated that maximizes the probability of detection under a constraint on energy consumption due to false alarms. It is also investigated through numerical experiments how signal strength, false alarm probability, and the distance between three sensor nodes affect the system detection performances.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.139-147
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• 2009

이 논문에서는 한 쌍의 수동 광대역 소나로 구성된 병렬구조 분산센서 망에 적용할 수 있는 에너지 인식 분산탐지 체계의 설계 및 성능분석에 대해 검토한다. 이 분산탐지기는 융합규칙으로 AND 규칙과 OR 규칙을 사용하였다. 이 경우 각 센서노드의 문턱값 규칙은 전체 분산센서망의 탐지확률을 최대로 하는 UMP(uniformly most powerful)임을 증명하였다. 그리고 소나 체계에서 오경보에 의해 발생하는 에너지 비용을 제한 조건으로 주었을 때, 탐지확률을 최대화하는 센서노드의 최적 문턱값이 갖는 특성을 이론적으로 검토하였다. 나아가 신호 강도, 에너지 비용에 대한 제한조건, 센서노드 사이의 간격등이 탐지성능에 미치는 영향을 수치실험을 통해 분석하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권2호
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• pp.191-200
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• 2005

컴퓨터와 인터넷의 발달로 컴퓨터 사용자들은 유용한 정보를 쉽게 얻을 수 있게 되었다. 그러나 동시에, 시스템 불법 침입과 서비스 거부 공격에 의한 피해는 심각한 수준에 이르렀다. 특히 인터넷 웜을 통한 서비스 거부 공격은 컴퓨터와 네트워크 서비스를 무력화 시킬 수 있기 때문에 이에 대한 대처방안이 시급하다 할 수 있다. 지금까지 많은 침입 탐지 시스템들이 탐지룰을 기반으로 공격을 탐지해왔지만, 새롭게 등장하는 인터넷 월을 탐지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 인터넷 웜이 여러 호스트들을 감염시키기 위해 네트워크 스캔 작업을 한다는 점에 착안하여, 스캔 기반의 인터넷 웜 공격을 효과적으로 탐지하기 위한 침입 탐지 및 탐지룰 생성 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 탐지룰을 기반으로 인터넷 월 공격을 탐지하며, 탐지룰에 존재하지 않는 인터넷 웜에 의한 트래픽이 유입될 경우, 수집된 트래픽 정보를 통해 새로운 탐지룰을 생성하기 때문에 신종 인터넷 웜에 신속히 대응할 수 있다. 그리고 필요할 때만 패킷 데이터를 수집하기 때문에 시스템 부하와 디스크 사용량을 줄일 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.45-55
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• 2021

스마트폰에 내장된 각종 센서를 통해 획득할 수 있는 정보는 사용자의 움직임, 상황 등을 파악하고 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 가속도 센서와 자이로스코프 센서에서 얻은 정보를 분석하여 'I', 'S', 'Z' 모션을 인식하는 두 가지 규칙기반 시스템을 제안한다. 먼저, 각 모션에 대한 가속도 및 각속도의 특성을 분석한다. 이를 기반으로 두 가지 종류의 규칙기반 모션 인식 시스템을 제안하고 이를 안드로이드 앱으로 구현하여 각 모션에 대한 성능을 비교한다. 두 가지 규칙기반시스템은 각 모션에 대해서 90% 이상의 인식률을 보이며 앙상블을 이용한 규칙기반 시스템은 다른 시스템보다 향상된 성능을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1759-1767
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• 2017

Although Open API has been invigorated by advancements in the software industry, diverse types of malicious code have also increased. Thus, many studies have been carried out to discriminate the behaviors of malicious code based on API data, and to determine whether malicious code is included in a specific executable file. Existing methods detect malicious code by analyzing signature data, which requires a long time to detect mutated malicious code and has a high false detection rate. Accordingly, in this paper, we propose a method that analyzes and detects malicious code using association rule mining and an Naive Bayes classification. The proposed method reduces the false detection rate by mining the rules of malicious and normal code APIs in the PE file and grouping patterns using the DHP(Direct Hashing and Pruning) algorithm, and classifies malicious and normal files using the Naive Bayes.