• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권1호
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• pp.7-12
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• 2009

The advanced computer network and Internet technology enables connectivity of computers through an open network environment. Despite the growing numbers of security threats to networks, most intrusion detection identifies security attacks mainly by detecting misuse using a set of rules based on past hacking patterns. This pattern matching has a high rate of false positives and can not detect new hacking patterns, making it vulnerable to previously unidentified attack patterns and variations in attack and increasing false negatives. Intrusion detection and prevention technologies are thus required. We proposed a network based hybrid Probe Intrusion Detection model using Fuzzy cognitive maps (PIDuF) that detects intrusion by DoS (DDoS and PDoS) attack detection using packet analysis. A DoS attack typically appears as a probe and SYN flooding attack. SYN flooding using FCM model captures and analyzes packet information to detect SYN flooding attacks. Using the result of decision module analysis, which used FCM, the decision module measures the degree of danger of the DoS and trains the response module to deal with attacks. For the performance evaluation, the "IDS Evaluation Data Set" created by MIT was used. From the simulation we obtained the max-average true positive rate of 97.064% and the max-average false negative rate of 2.936%. The true positive error rate of the PIDuF is similar to that of Bernhard's true positive error rate.

• 대한안전경영과학회지
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• 제4권4호
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• pp.97-108
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• 2002

This study deals with the application of knowledge-based engineering and a methodology for the assessment & measurement of reliability, availability, maintainability, and safety of industrial systems using fault-tree representation. A fuzzy methodology for fault-tree evaluation seems to be an alternative solution to overcome the drawbacks of the conventional approach. To improve the quality of results, the membership functions must be approximated based on heuristic considerations. Conventionally, it is not always easy to obtain a system reliability for components with different individual failure probability density functions(p.d.f.), We utilize fuzzy set theory to solve the adequacy of the conventional probability in accounting and processing of built-in uncertainties in the probabilistic data. The purpose of this study is to propose the framework of knowledge-based engineering through integrating the various sources of knowledge involved in a FTA.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권3호
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• pp.210-216
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• 2006

In the rule based modeling, data partitioning plays crucial role be cause partitioned sub data set implies particular information of the given data set or system. In this paper, we present an empirical study result of the data pattern estimation to find underlying data patterns of the given data. Presented method performs crisp type clustering with given n number of data samples by means of the sequential agglomerative hierarchical nested model (SAHN). In each sequence, the average value of the sum of all inter-distance between centroid and data point. In the sequel, compute the derivation of the weighted average distance to observe a pattern distribution. For the final step, after overall clustering process is completed, weighted average distance value is applied to estimate range of the number of clusters in given dataset. The proposed estimation method and its result are considered with the use of FCM demo data set in MATLAB fuzzy logic toolbox and Box and Jenkins's gas furnace data.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.247-250
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• 2006

Based on the possibility theory and the fuzzy set, the Maximum Possibility Estimation method and its applications in kinematic GPS positioning are presented in this paper. Firstly, the principle and the optimal criterion of the Maximum Possibility Estimation method are explained. Secondly, the kinematic GPS positioning model of single epoch single frequency with baseline length constraint is developed. Then, the authors introduce the artificial immune algorithm and use this algorithm to search the global optimum of the Maximum Possibility Estimation model. The results of some examples show that the method is efficient for kinematic GPS positioning.

• Geomechanics and Engineering
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• 제18권5호
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• pp.515-525
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• 2019

A karst collapse, as a natural hazard, is totally different to a normal collapse. In recent years, karst collapses have caused substantial economic losses and even threatened human safety. A risk assessment model for karst collapse was developed based on the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and grey relational analysis (GRA), which is a simple and effective mathematical algorithm. An evaluation index played an important role in the process of completing the risk assessment model. In this study, the proposed model was applied to Jiaobai village in southwest China. First, the main controlling factors were summarized as an evaluation index of the model based on an investigation and statistical analysis of the natural formation law of karst collapse. Second, the FAHP was used to determine the relative weights and GRA was used to calculate the grey relational coefficient among the indices. Finally, the relational sequence of evaluation objects was established by calculating the grey weighted relational degree. According to the maximum relational rule, the greater the relational degree the better the relational degree with the hierarchy set. The results showed that the model accurately simulated the field condition. It is also demonstrated the contribution of various control factors to the process of karst collapse and the degree of collapse in the study area.

• 벤처창업연구
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• 제7권3호
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• pp.133-141
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• 2012

글로벌 경쟁 상황에 처한 현대의 모든 기업들은 고객의 니즈를 충족시키고, 이를 통한 경쟁력을 강화하기 위한 방안으로서 서비스를 이해하기 시작하면서 서비스에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 기업들이 제공하는 제품이나 서비스의 가치는 주로 고객과 서비스 제공자 간의 관계에서 형성되는 만족도의 정도로 정의되는 서비스 신뢰도에 의해 크게 좌우된다. 본 연구에서는, 유형의 제품이나 시스템의 실패 유형과 영향을 평가하는데 널리 사용되는 FMEA를 서비스의 신뢰도 평가에 적용하였다. 이를 위해, 서비스의 설계와 서비스 기능과 실패 간의 관계를 용이하게 표현할 수 있는 사건중심 프로세스 모델을 이용하였다. 본 연구의 목적은 서비스 프로세스 관점에서의 서비스 신뢰도를 평가하는 방법을 제시하는 것으로서, 이를 위해 fuzzy FMEA와 grey 이론을 이용하였다. 제안된 방법은 자동차정비 프로세스 사례에 적용하여 평가하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권1호
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• pp.26-32
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• 2002

The objectives of this paper are twofold. First is to introduce a model for representing documents with semantics relatedness using rough sets but with tolerance relations instead of equivalence relations (TRSM). Second is to introduce two document hierarchical and nonhierarchical clustering algorithms based on this model and TRSM cluster-based information retrieval using these two algorithms. The experimental results show that TRSM offers an alterative approach to text clustering and information retrieval.

• 대한교통학회지
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• 제18권5호
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• pp.57-67
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• 2000

본 논문에서는 추종 모형을 이용한 미시 교통류 시뮬레이션 모형(DETSIM)과 현장 조사 자료를 이용하여 단속류에서 링크의 통행시간을 추정하는 2개의 모형을 개발하였다. 2개의 모형은 통행시간과 교통변수가 가지는 비선형성에 적합하도록 퍼지논리 제어기를 이용하고 있다. 시뮬레이션의 수행결과와 현장 조사에 의하면 검지기로부터 발생하는 교통량, 점유율, 속도 자료중 링크의 통행시간을 가장 잘 반영하는 것은 점유율이며, 지점속도와 교통량은 부분적으로 통행시간에 대한 설명력을 가진다. 그러나, 통행시간을 추정하는데 적용되는 교통량, 점유율 및 지점속도는 동일한 교통상황에 대해서도 검지기의 위치에 따라 다른 값을 가지게 된다 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위한 2개의 통행시간 추정 모형을 개발하였으며. 이것은 교통량과 점유율을 이용하여 통행시간을 추정하는 모형(FETSYO)과 검지기로부터 발생되는 점유율과 지점속도를 이용하여 통행속도를 추정하는 모형(FETTOS)으로 구분된다. FETSVO모형은 이식성이 뛰어나며, FETTOS 모형은 신호주기와 녹색신호시간비 등의 자료가 요구되나, 통행시간을 직접추정하고 통행시간에 민감한 자료에 의하기 때문에 FETSVO모형보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.317-320
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• 2005

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 설계하기 위해 데이터 입자 기반 퍼지 집합 퍼지 모델의 최적 동정을 제안한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. HCM 클러스터링을 통한 데이터 입자는 입력 변수의 개별적인 퍼지 규칙을 형성하고, 퍼지 공간 분할 및 삼각형 멤버쉽 함수의 초기 정점을 정의한다. 또한, 데이터 입자의 중심을 이용하여 후반부의 구조를 결정한다. 초기 퍼지 모델을 동정하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 데이터 입자에 의한 전반부 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정한다 제안된 모델을 평가하기 위해 수치적인 예를 사용한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.797-804
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• 2017

소셜네트웍은 네트워크와 이터레이션의 특성을 모두 가지는 대표적인 소셜 사이언스 환경이다. 이번 연구는 소셜네트웍에 프로모션이나 인센티브 같은 입력을 주었을 때, 각 노드들이 어떻게 반응하는지에 대한 반응분석 모델을 제시한다. 또한, 각 노드의 반응을 살피면서 특정 노드의 설정 값을 변경한다. 그리고 연관된 노드들의 반응을 파악해 본다. 반응 분석 모델은 단방향, 퍼지집합, 가중치 부여, 순환 피드백 등 다양한 기법을 적용하여 구성되었으므로 실무의 복잡한 환경을 수용할 수 있다. 마지막으로 구현하는 모델은 반복적인 입력, 실시간으로 설정 값을 변경, 노드간의 연관성에 대한 분석을 필요로 하므로 넷로고 보다는 Vensim을 활용하여 구현하였다.