본 논문에서는 다양한 페이딩 채널을 모델화 할 수 있는 나카가미-m 확률밀도함수를 이용하여 이동통신 채널 환경에서 필연적으로 존재하는 페이딩 환경을 고려한 MC DS-CDMA시스템의 직 병렬 혼합 동기 획득 성능을 분석 하였다. 동기 획득 시스템은 검색모드(Search Mode)와 확인모드(Verification Mode)를 갖도록 설계하여 나카가미-m 확률밀도 함수를 이용하여 동기 획득에 필요한 신호검출확률(Probability of Detection), 탐지 실패 확률 (Probability of Miss), 및 오경보율(False Alarm Rate)을 이론적으로 유도하여 직 병렬 혼합 동기 획득 알고리즘의 평균 동기 획득 시간(MAT)를 유도하고 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권1호
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pp.52-71
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2019
An insider threat is a threat that comes from people within the organization being attacked. It can be described as a function of the motivation, opportunity, and capability of the insider. Compared to managing the dimensions of opportunity and capability, assessing one's motivation in committing malicious acts poses more challenges to organizations because it usually involves a more obtrusive process of psychological examination. The existing body of research in psycholinguistics suggests that automated text analysis of electronic communications can be an alternative for predicting and detecting insider threat through unobtrusive behavior monitoring. However, a major challenge in employing this approach is that it is difficult to minimize the risk of missing any potential threat while maintaining an acceptable false alarm rate. To deal with the trade-off between the risk of missed catches and the false alarm rate, we propose a unified psycholinguistic framework that consolidates multiple text analyzers to carry out sentiment analysis, emotion analysis, and topic modeling on electronic communications for unobtrusive psychological assessment. The user scenarios presented in this paper demonstrated how the trade-off issue can be attenuated with different text analyzers working collaboratively to provide more comprehensive summaries of users' psychological states.
This study aims to provide a fundamental material for identifying fire and no-fire signals using the detection signal characteristics of IoT-based fire-detection systems. Unlike analog automatic fire-detection equipment, IoT-based fire-detection systems employ wireless digital communication and are connected to a server. If a detection signal exceeds a threshold value, the measured values are saved to a server within seconds. This study was conducted with the detection data saved from seven fire accidents that took place in traditional markets from 2020 to 2021, in addition to 233 fire alarm data that have been saved in the K institute from 2016 to 2020. The saved values demonstrated variable and continuous VC-Signals. Additionally, we discovered that the detection signals of two fire accidents in the K institution had a VC-Signal. In the 233 fire alarms that took place over the span of 5 years, 31% of smoke alarms and 30% of temperature alarms demonstrated a VC-Signal. Therefore, if we selectively recognize VC-Signals as fire signals, we can reduce about 70% of false alarms.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권1호
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pp.110-134
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2023
North Korea's development and deployment of nuclear weapons increases Pyongyang's diplomatic bargaining leverage. It is a strategic response to counteract the great expansion in US leverage with the collapse of the USSR. Post-Cold War American influence and hegemony is justified partly by claiming victory in successfully containing an allegedly imperialist Soviet Union. The US created and led formal and informal international institutions as part of its decades-long containment grand strategy against the USSR. The US now exploits these institutions to expedite US unilateral global preeminence. Third World regimes perceived as remnants of the Cold War era that resist accommodating to American demands are stereotyped as rogue states. Rogue regimes are criminal offenders who should be brought to justice, i.e. regime change is required. The initiation of summit diplomacy between US President Trump and North Korean leader Kim Jong-un occurred following the January 2018 Hawaiian ballistic missile false alarm. This event and its political consequences illustrate the efficacy of nuclear weapons as bargaining leverage for so-called rogue actors. North Korea is highly unlikely to surrender those weapons that were the instigation for the subsequent summit diplomacy that occurred. A broader, critical trend-focused strategic analysis is necessary to adopt a longer-term view of the on-going Korean nuclear crisis. The aim would be to conceptualize long-term policies that increase the probability that nuclear weapons capability becomes a largely irrelevant issue in interaction between Pyongyang, Seoul, Beijing and Washington.
This study analyzed and identified various causes of caustic alarms of 163 fire detectors that occurred from January 2019 to December 2021 at domestic semiconductor manufacturing plants equipped with about 30,000 fire detectors, and proposed a new non-fire prevention cause investigation plan by applying the NFPA 921 scientific methodology. The results of the study are as follows. First, in terms of necessary recognition and problem definition, an analog detector and an integrated monitoring system were proposed to quickly determine the location and installation space information of the fire detector. Second, in order to prevent speculative causes and errors in various analyses in terms of data analysis and hypothesis establishment, non-fire reports were classified into five by factor and defined, and the causes of occurrence by factor were classified and proposed. Finally, in terms of hypothesis verification and final hypothesis selection, a non-fire prevention improvement termination process and a final hypothesis verification sheet were proposed to prevent the cause from causing re-error.
이 논문에서는 정적 프로그램 분석(static program analysis)과 통계적 분석(statistical analysis)의 조합을 가지고 실제적인 C 프로그램을 검증한 경험을 보고한다. 정적 분석과 통계적 분석의 조합은 입력 프로그램에 제한을 두지 않는 정적 분석기에서 발생하는 불가피한 허위 경보를 줄이기 위한 것이다. 우리는 ANSI C 프로그램이 실행 중에 겪을 수 있는 모든 배열 참조 오류(buffer overrun)를 찾아주는 정적 프로그램 분석기 아이락(Airac, Array Index Range Analyzer for C)을 고안하고 구현하였다. 분석의 안전성(soundness)을 유지하면서 프로그램 분석 분야에서 오랫동안 축적된 기술들을 활용하여 분석 비용 절감 및 정확도 향상을 달성했다. 대상 프로그램에 제한을 두지 않는 안전한 분석은 정확도에 한계가 있으므로 불가피한 허위 경보가 존재할 수 있다. 이러한 허위 경보(예를 들어 530만 줄짜리 상용 C 프로그램에 대한 분석 결과 아이락은 970개의 배열 참조 오류 경보를 발생시켰으나 그 중 737개는 허위 경보였다.)에 대처하기 위해 우리는 통계적 사후 분석을 시도하였다. 통계적 사후 분석은 주어진 경보가 실제 오류를 가리킬 확률을 계산한다. 이렇게 계산된 확률은 두 가지 방법으로 사용된다. 1) 경보를 걸러내거나, 2) 실제 오류에 대한 경보일 가능성이 높은 것들을 우선적으로 사용자에게 보여준다. 우리는 리눅스 커널 프로그램과 알고리즘 교과서의 프로그램들을 대상으로 실험을 수행했다. 우리 실험에서 실제 오류를 놓칠 위험이 허위 경보의 위험의 3배라고 설정한 경우 74.83%의 허위 경보를 걸러낼 수 있었고, 참일 확률이 높은 경보부터 검증하는 경우 15.17%의 허위 경보만이 실제 오류 50%와 섞여 있었다.
주로 열상(FLIR: Forward-Looking Imfra-Red)을 이용하여 표적을 탐지하는 자동표적탐지(ATD: Automatic Target Detection)장비는 전처리단계, 잠재적 표적탐지 및 클러터 제거 등 3단계를 적용하여 표적을 탐지한다. 열상영상의 전처리단계 및 잠재적 표적탐지단계를 통해 열상영상의 모든 표적후보를 구한다. 이때, 표적후보군에는 표적 및 클러터가 공존하게 되는데, 클러터 제거 단계에서 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하여 표적을 분류함으로서 오경보(False Alarm)를 줄이는 기능을 한다. 본 논문은 표적탐지단계 중 클러터 제거방법에 대한 연구내용에 대해 기술하였으며, 연구의 특징은 표적후보군에 포함된 클러터를 제거하기 위하여 표적후보영상의 주성분분석법(PCA: Principal Component Analysis)을 이용한 형태적 특징 및 외곽선 영상(Edge Image)의 통계적 특징을 이용한 표적제거기법을 제시하였다. 주성분분석법 특징값은 미리 선정한 대표표적에 대해 차원축소 고유벡터를 구한 후 표적후보군 영상을 고유벡터에 투영한 유클리드 거리를 이용하였으며, 통계적 특징은 표적후보군의 외곽선영상에 대해 분산 및 표준편차를 이용한 통계적 특징을 적용하였다. 주성분 특징과 통계적 특징을 이용하여 표적과 클러터를 구분하기 위해 선형판별법(LDA: Linear Discriminant Analysis)을 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능확인을 위해 수행한 시뮬레이션 결과 제안된 알고리즘이 주성분분석법 특징 또는 통계적 특징 등 단일특징을 적용하였을 때 보다 좋은 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 치밀 유방영상에서 mass형 암 검출을 목적으로 하는 시스템을 개발한다. 본 논문에서 제시하는 방법과 기존의 방법과의 차이점은 1) mass 영역의 중심의 위치와 반경을 영상신호의 불규칙성에 영향을 받지 않고 안정적으로 결정하는 방법을 제시하고, 2) mass형 유방암 영상에 적용하기 적합한 방사형 필터를 개발하며, 3) mass형 유방암 검출을 위해 mass 경계선의 불규칙성, mass 영역 중심부의 homogeneity, mass 영역의 이심율에 근거하여 다중 특징 함수 개발에 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기존의 시스템보다 치밀 유방에 적용하였을 때 false alarm은 영상 당 1개 정도 높으나 true alarm 비율은 10%이상 향상 되었다.
It is important to give lightning warning prior to a cloud-to-ground (CG) discharge within an Area of Concern (AOC) because most of lightning damage and victim are usually occurred by the first lightning in the AOC. The aim of this study is to find the optimal operation conditions of the automated lightning warning systems in order to make the best use of the available data. In this paper, the test-operated results of the automated lightning alert and risk management system (ALARM) based on detections of CG discharge and eletrostatic field and optimized at probability of lightning have been described. It was possible to obtain the following warning performance parameters: probability of detection (POD), false alarm ratio (FAR), probability of lightning (POL) and failure-to-warn rate (FTW). The data obtained from trial operation for 5months were not sufficient but the first analysis of domestic lightning warning was carried out. We have observed that the evaluated statistical results through trial operation depend on the various factors such as analysis methods and criteria, topographical conditions, etc. Also we suggest some methods for improvement of POL and POD including the finding of the optimal electric field threshold level to be used, based on the high values of FAR and FTW found in this work.
시그너쳐 기반 침입탐지 기술은 과탐지(false positive)가 많고 새로운 공격이나 변형된 유형의 공격을 감지하기 어렵다 우리는 앞선 논문[1]을 통해 시그너쳐 기반 침입 탐지 시스템과 기계학습 기반 침입 탐지 시스템을 Alpha-cut 방법을 이용하여 결합한 모델을 제시 하였다. 본 논문은 Alpha-cut의 후속연구로 기존 모델에서 감지하지 못하는 미탐지(false negative)를 줄이기 위한 Beta-pick 방법을 제안한다. Alpha-cut은 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 공격 탐지결과에 대한 정확성을 높이는 방법인 반면에, Beta-rick은 공격을 정상으로 판단하는 경우를 줄이는 방법이다. Alpha-cut과 Beta-pick을 위해 사용된 기계학습 알고리즘은 XIBL(Extended Instance based Learner)이며, C4.5를 적용했을 때와 차이점을 결과로서 제시한다. 제안한 방법의 효과를 설명하기 위해 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 탐지결과에 Alpha-cut과 Beta-pick을 적용하여 오경보(false alarm)가 감소함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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