FCM 클러스터링 알고리즘은 대표적인 분할기반 군집화 알고리즘이며 다양한 분야에서 성공적으로 적용되어 왔다. 그러나 FCM 클러스터링 알고리즘은 잡음 및 지역 데이터에 대한 높은 민감도, 직관적인 결과와 상이한 결과 도출 가능성이 높은 문제, 초기 원형과 클러스터 개수 설정 문제 등이 존재한다. 본 논문에서는 FCM 알고리즘의 결과를 해당 속성의 데이터 축에 사상하여 퍼지구간을 결정하고, 결정된 퍼지구간을 FDT에 적용함으로써 FCM 알고리즘이 가지는 문제 중 잡음 및 데이터에 대한 높은 민감도, 직관적인 결과와 상이한 결과 도출 가능성이 높은 문제를 개선하는 시스템을 제안한다. 또한 실제 교통데이터와 강수량 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 모델과 FCM 클러스터링 알고리즘을 비교한다. 실험 결과를 통해 제안 모델은 잡음 및 데이터에 대한 민감도를 완화시킴으로써 보다 안정적인 결과를 제공하며, FCM 클러스터링 알고리즘을 적용한 시스템보다 직관적인 결과와의 일치율을 높여줌을 알 수 있다.
과학의 발전과 함께 미디어 매체 또한 발전하였고, 이를 활용한 여러 분야 중 선거를 위한 홍보 전략 역시 점차 진화하였다. 미디어가 발달함에 따라 커뮤니케이션이 더욱 부각되어가고 있는 현재, 유권자들은 스마트 디바이스 어플리케이션을 활용하여 원활한 소통을 바탕으로 유권자들에게 더욱 적극적으로 다가가려 하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 변화하는 선거 현장에 맞추고, 체계적으로 선거 활동을 지원할 수 있는 구글의 FCM 푸시 서비스를 기반으로 정보 시스템을 개발하고 적용하여 시스템이 영향을 주는 변수가 무엇인지 실증분석을 통하여 선거 과정의 목표를 달성하는 것에 도움이 되고자 한다. 후보자 소통 유도 푸시 어플리케이션의 전체 시스템은 유권자 어플리케이션과 관리 시스템으로 구성된다. 관리 시스템은 메시지 전송 이력 열람과 메시지 관리, 어플리케이션의 직접 관리 기능을 포함한다. 이 시스템을 통해 기존의 방법들보다 더욱 진보된 기법을 활용한 푸시 시스템으로 어플리케이션을 관리할 수 있어 선거 홍보 효율성 향상에 기여 및 선거 목표달성에 도움을 줄 것으로 사료된다.
사물인터넷(IoT)은 4차 산업혁명의 핵심적인 기술이다. 사물인터넷은 다양한 센서로부터 획득된 정보를 사용자에게 의미 있는 정보로 재가공 및 정보 전달하는 것을 의미한다. 이러한 정보는 WIFI, 블루투스, 서버를 이용하여 센서의 정보를 획득한다. 근거리 네트워크로 구성된 사물인터넷 시스템은 외부의 사용자가 접근하기에는 어려움이 존재한다. 이러한 이유로 사물인터넷 시스템의 정보를 외부에 있는 사용자에게 알림을 전달하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이 기반의 사용자 알림 서비스를 구현하였다. 구글의 FCM을 이용하여 라즈베리파이에서 제어되는 온·습도 센서의 정보를 안드로이드 디바이스로 알림을 통해 전달한다.
최근 증가하고 있는 자유개별여행자들의 경우 항공권, 숙박 등의 여행상품을 개별로 구매하고 여행지에서 지역 여행정보를 통해 여행상품을 구매한다. 일반적인 여행 앱에서는 여행자에게 일괄적으로 관광 상품 메시지를 전송한다. 하지만 해당 여행지에 대한 정보 메시지를 여행 시간대별로 받는다면 여행자는 그 정보를 토대로 좀 더 다양한 여행을 즐길 수 있으며, 해당 지역의 여행 상품을 판매하는 판매자의 경우 효과적인 홍보 마케팅이 이루어질 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 해당 여행지를 여행하고 있는 여행자에게 스케줄링된 여행정보를 주기적으로 전송할 수 있는 FCM기반의 푸시서비스 개발을 목적으로 하였다.
이동통신 서비스는 무선통신의 속성상 채널이 노출되어있다고 볼 수 있으므로 도청의 가능성을 갖는다. 현재 국내에서 서비스되고 있는 CDMA 방식의 이동통신 서비스는 각 가입자마다 통화로 설정 과정에서 고유한 PN을 이용하여 정보가 확산되므로 일반적인 경우 도청이 어렵다고 알려져 있다. 본 연구에서는 먼저, CDMA 시스템의 순방향 채널을 분석하여 가입자 단말기의 ESN 및 MIN가 알려지는 경우 도청이 가능함을 보였다. 현재 국내에서 서비스되고 있는 CDMA 시스템에서는 호처리 과정에서 ESN 및 MIN이 무선채널 상에서 노출되고 있으므로 비교적 간단한 방법으로 순방향 통화채널을 모니터 할 수 있다. 본 논문에서는 순방향 통화채널의 모니터링을 통하여 CDMA 서비스의 보안취약성과 개선방안을 제시하였다.
유비쿼터스 환경의 확산에 따른 다양한 보안문제의 발생은 센서의 정보를 이용한 상황인식 보안 서비스의 필요성을 증대시키고 있다. 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링과 다변량 퍼지 결정트리 (Multivariate Fuzzy Decision Tree)를 이용하여 센서의 정보를 분류함으로써 사용자의 상황을 인식하고, 사용자가 처한 상황에 따라 다양한 수준의 보안기술을 유연하게 적용할 수 있는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존에 많이 연구되어 오던 고정된 규칙을 기반으로 하는 RBAC(Role-Based Access Control)계열의 모델보다 더욱 유연하고 적합한 결과를 보여주고 있다.
The advanced computer network technology enables connectivity of computers through an open network environment. There has been growing numbers of security threat to the networks. Therefore, it requires intrusion detection and prevention technologies. In this paper, we propose a network based intrusion detection model using Fuzzy Cognitive Maps(FCM) that can detect intrusion by the Denial of Service(DoS) attack detection method adopting the packet analyses. A DoS attack appears in the form of the Probe and Syn Flooding attack which is a typical example. The Sp flooding Preventer using Fuzzy cognitive maps(SPuF) model captures and analyzes the packet information to detect Syn flooding attack. Using the result of analysis of decision module, which utilized FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. The result of simulating the "KDD ′99 Competition Data Set" in the SPuF model shows that the Probe detection rates were over 97 percentages.
유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.
Forty-two Holstein cows (21 multiparous) were assigned by calving date and parity to three dietary sequences to evaluate the effect of time of initiating fat supplementation to diets on lactation and reproductive performance. The dietary sequences were: 1) control, no supplemental fat from 1 to 98 days in milk (DIM) ; 2) control diet from 1 to 28 DIM then 3% supplemental fat (calcium salts of long-chain fatty acids) from 29 to 98 DIM; or 3) 3% supplemental fat from 1 to 98 DIM. Feeding supplemental fat did not enhance mean milk and 4% fat corrected milk (FCM) yields, but efficiency of FCM production was higher for cows fed supplemental fat. Milk fat percentage was unchanged whereas milk protein percentage was depressed with fat supplementation. Feeding supplemental fat reduced DMI and energy balance but there were no differences among treatments on time to resumption of ovarian cyclicity or conception rate to first service. Concentrations of progesterone during the first two ovulatory cycles tended to be greater in the fat-supplemented groups. Feeding supplemental fat starting at either parturition or 29 DIM increased efficiency of FCM production, but did not greatly enhance reproductive performance.
The advanced computer network technology enables connectivity of computers through an open network environment. There has been growing numbers of security threat to the networks. Therefore, it requires intrusion detection and prevention technologies. In this paper, we propose a network based intrusion detection model using FCM(Fuzzy Cognitive Maps) that can detect intrusion by the DoS attack detection method adopting the packet analyses. A DoS attack appears in the form of the Probe and Syn Flooding attack which is a typical example. The SPuF(Syn flooding Preventer using Fussy cognitive maps) model captures and analyzes the packet informations to detect Syn flooding attack. Using the result of analysis of decision module, which utilized FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. For the performance comparison, the "KDD′99 Competition Data Set" made by MIT Lincoln Labs was used. The result of simulating the "KDD′99 Competition Data Set" in the SPuF model shows that the probe detection rates were over 97 percentages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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