• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1881-1892
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• 1997

본 논문에서는 확률적 VQ 네트워크와 계층적 구조를 가지는 다단계 인식기를 이용한 인쇄체 한자 인식 방법을 제안한다. 대용량 신경망은 구현하기가 매우 어렵기 때문에 모듈화된 신경망을 이용하였으며, 이 과정에서 발생되는 문제점을 확률적 신경망 모델을 이용으로 제거하였다. 또한 엔트로피 이론을 적용하여 오인식률이 높은 혼동 문자쌍에 대하여 재분류를 수행하였다. 실험대상은 KSC5601 코드의 한자 4,888자 중, 동자이음문자를 제외한 4,619자로 하였으며, 학습 데이타와 실험 데이타에 대하여 실험결과, 각각 평균 99.33%, 92.83%의 인식률과 초당 4-5자의 인식속도를 얻음으로써 본 방법의 유효성을 보였다.

• 한국안전학회지
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• 제19권1호
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• pp.23-30
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• 2004

Modern production systems are very complex by request of automation, and failure modes that occur in thisautomatic system are very various and complex. The efficient fault diagnosis for these complex systems is essential for productivity loss prevention and cost saving. Traditional fault diagnostic system which perforns sequential fault diagnosis can cause catastrophic failure during diagnosis when fault propagation is very fast. This paper describes the Real-time Intelligent Multiple Fault Diagnosis System (RIMFDS). RIMFDS assesses current machine condition by using sensor signals. This system deals with multiple fault diagnosis, comprising of two main parts. One is a personal computer for remote signal generation and transmission and the other is a host system for multiple fault diagnosis. The signal generator generates various faulty signals and image information and sends them to the host. The host has various modules and agents for efficient multiple fault diagnosis. A SUN workstation is used as a host for multiple fault modules and agents for efficient multiple fault diagnosis. A SUN workstation is used as a host for multiple fault diagnosis and graphic representation of the results. RIMFDS diagnoses multiple faults with fast fault propagation and complex physical phenomenon. The new system based on multiprocessing diagnoses by using Hierarchical Artificial Neural Network (HANN).

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.120-128
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• 2023

In this work, we have presented ATSA, a hierarchical attention deep learning model for Arabic sentiment analysis. ATSA was proposed by addressing several challenges and limitations that arise when applying the classical models to perform opinion mining in Arabic. Arabic-specific challenges including the morphological complexity and language sparsity were addressed by modeling semantic composition at the Arabic morphological analysis after performing tokenization. ATSA proposed to perform phrase-chunks sentiment embedding to provide a broader set of features that cover syntactic, semantic, and sentiment information. We used phrase structure parser to generate syntactic parse trees that are used as a reference for ATSA. This allowed modeling semantic and sentiment composition following the natural order in which words and phrase-chunks are combined in a sentence. The proposed model was evaluated on three Arabic corpora that correspond to different genres (newswire, online comments, and tweets) and different writing styles (MSA and dialectal Arabic). Experiments showed that each of the proposed contributions in ATSA was able to achieve significant improvement. The combination of all contributions, which makes up for the complete ATSA model, was able to improve the classification accuracy by 3% and 2% on Tweets and Hotel reviews datasets, respectively, compared to the existing models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1657-1673
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• 2023

With the advancement of information technology, criminals employ multiple cyberspaces to promote cybercrime. To combat cybercrime and cyber dangers, banks and financial institutions use artificial intelligence (AI). AI technologies assist the banking sector to develop and grow in many ways. Transparency and explanation of AI's ability are required to preserve trust. Deep learning protects client behavior and interest data. Deep learning techniques may anticipate cyber-attack behavior, allowing for secure banking transactions. This proposed approach is based on a user-centric design that safeguards people's private data over banking. Here, initially, the attack data can be generated over banking transactions. Routing is done for the configuration of the nodes. Then, the obtained data can be preprocessed for removing the errors. Followed by hierarchical network feature extraction can be used to identify the abnormal features related to the attack. Finally, the user data can be protected and the malicious attack in the transmission route can be identified by using the Wrapper stepwise ResNet classifier. The proposed work outperforms other techniques in terms of attack detection and accuracy, and the findings are depicted in the graphical format by employing the Python tool.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권2호
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• pp.167-179
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• 2005

계층적 MIPv4(Mobile IPv4) 네트워크 도메인의 경우, 최상위 FA(Foreign Agent)가 도메인 내에 있는 모든 이동노드의 CoA(Care of Address)로 동작하기 때문에 최상위 FA에서 혼잡 및 과다한 지연이 발생할 수 있다 이에 본 논문에서는 최상위 FA에서 발생하는 부하를 분산하기 위한 방안으로서 HRFA(Hierarchical Root Foreign Agent) 기법을 제안한다. HRFA 기법에서는 계층적 MIPv4 네트워크도메인의 최상위 FA와 같은 역할을 담당하는 HRFA를 무선 네트워크 도메인 내에 여러 개 선정한다. HRFA 기법은 HRFA를 선정하는 주체가 무엇인지에 따라 Active와 Passive 방법으로 분류하며, 새로운 HRFA가 선정되었을 때 새로운 HRFA를 CoA로 사용하게 되는 이동노드들의 집합이 무엇인지에 따라 All MN(Mobile Node)s와 New MN 방법으로 분류한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 HRFA 기법의 네 가지 방법들을 조합하여 성능을 조사하였고, 이와 함께 기존연구에서 계층적 무선 네트워크 도메인에서의 멀티캐스트 서비스를 제공하는 FA의 부하 분산 방안으로서 제안된 바 있는 LMSP(Local Multicast Service Provider) 기법과 그 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 HRFA 기법 가운데 Passive & New MN 방법이 부하 분산 및 오버헤드 면에서 가장 우수함을 볼 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1087-1101
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• 2020

빠르게 진화하는 다양한 사이버공격으로부터 내부 네트워크와 정보를 보호하기 위해 다양한 보안장비를 사용한다. 그 중 대표적으로 사용하는 보안장비는 방화벽이며, 방화벽은 접근정책이라는 텍스트 기반의 필터링 규칙을 사용해 내·외로부터 통신하는 접근을 허용하거나 차단하여 악의적인 공격을 사전에 방어할 수 있다. 내부의 정보를 보호하기 위해 수많은 접근정책들이 사용하며, 점차 증가하는 접근정책을 효율적으로 관리하기에 여러 가지 어려움이 발생한다. 그 이유는 텍스트 기반의 많은 정보를 분석하기 위해서는 많은 시간 소요와 잔존하는 취약한 정책을 보완하기에는 한계점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 직관적인 접근제어 정책 분석 및 관리를 위한 3D 기반의 계층적 가시화 방법을 제안한다. 특히, 계층적 가시화를 통한 드릴-다운 사용자 인터페이스를 제공함으로써, 복잡한 대규모 네트워크의 접근제어 정책을 세부적으로 분석을 지원한다. 제안된 가시화 방법론의 실용성 및 유효성 검증을 위해 시스템을 구현하고, 이를 실제 대규모 네트워크 방화벽 분석에 적용함으로써 성공적으로 제안된 가시화 방법의 적용이 가능함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.73-94
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• 1995

본 논문은 유통정보 네트워크 활성화 방안에 대하여 효율적인 NDB(Network Data Base)을 설계하였다. NDB(Network Data Base)의 구조는 논리 구조, 격납 구조, 물리 구조로 형성되어 데이터는 하나의 레코드로서 표현되고 데이터들 간의 관계는 링크로서 표현되었다. 또한 데이터베이스의 논리적 구조를 표현한 자료 구조도(Data Structure Diagram:DSD)가 계층 모델로 나타내었다. 각 노드는 레코드 타입을 나타내었고, 타입들을 연결하는 방향을 지닌 링크, 논리적인 격납 형태로 구성되어 데이터베이스를 설계하는데 물리 매체상 서로 연관성 있게 설계되어 자료의 검색과 억세스 효율에 큰 영향을 미쳤다. 또한 설계된 시스템에 네트워크를 형성하고, 네트워크 표준화를 위해 OSI 환경하에서 POS(Point Of Sale)시스템을 이용하여 효율적인 유통 정보 네트워크를 활성화시켰다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권11호
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• pp.35-43
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• 2006

본 논문에서는 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 진행 중인 NetLMM(Network based Localized Mobility Management) WG의 프로토콜을 이용하여 네트워크 기반의 고속 핸드오버 프로토콜을 제안하였다. NetLMM 프로토콜에서 핸드오버 지연을 개선하기 위해 IEEE 802.21 MIHS(Media Independent Handover Services)를 적용하였으며 Fluid Flow Mobility Model을 이용하여 제안하는 Fast NetLMM의 성능을 분석하였다. 분석 결과 Fast NetLMM 프로토콜은 다른 이동성 관리 프로토콜보다 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 산업기술연구
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• 제25권B호
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• pp.211-220
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• 2005

The wireless sensor network consists of a number of sensor nodes which have physical constraints. Each sensor node senses surrounding environments and sends the sensed information to Sink. The inherent vulnerability in security of the sensor nodes has promoted the needs for the lightweight security protocol. In this paper, we propose a non-hierarchical sensor network and a security protocol that is suitable for monitoring the man-made objects such as bridges. Furthermore, we present the efficient way of setting the routing path by storing IDs, MAC(message authentication code) and the location information of the nodes, and taking advantage of the two node states, Sleep and Awake. This also will result in the reduced energy consuming rate.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.52-63
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• 2008

Virtuality is a product of the information age, and as it plays a larger role in the activities of individuals, groups and organizations, the issue of how human behavior varies between virtual and physical space has become one of the most important questions facing the management environment of today. The purpose of this article is to examine how virtuality shapes individuals' social relationships within and outside their work groups. We developed a conceptual framework that explores the links between virtuality and social network based on computer-mediated communication theory and social network theory. Using data from 172 individuals of 42 project teams in 5 global business consulting firms, we tested cross-level hypotheses. The results of hierarchical linear modeling (HLM) indicate that virtuality significantly influences individual's internal tie strength as well as external bridging ties. The results also show the effects of virtual process via CMC vary along with the virtual context.