• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.63-68
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• 2006

웹 서버가 이상이 발생되면 로그 파일은 에러를 찾는 매우 중요한 정보이다. 웹 서버 분석기는 웹 서버의 로그 정보를 분석함으로써 웹 서비스를 향상시키기 위해 중요한 역할을 수행한다. 그러나 대부분의 기존 웹 서버 분석기는 유선 기반이기 때문에 시공간적 제약성과 이동성에 있어서 문제점이 있다. 본 논문은 기존 유선 중심의 웹 서버 로그 분석기의 문제점을 해결하기 위해 모바일 기반에 웹 서버 분석기를 구현한다. 웹 서버 분석기를 모바일로 구현할 경우, 언제 어디서든지 쉽게 웹 서버 로그정보를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 로그파일에 접근하여 최근의 정보를 바로 확인이 가능하다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권14호
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• pp.5883-5888
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• 2014

Background: Breast cancer is the most common cancers in female populations. The exact cause is not known, but is most likely to be a combination of genetic and environmental factors. Log-logistic model (LLM) is applied as a statistical method for predicting survival and it influencing factors. In recent decades, artificial neural network (ANN) models have been increasingly applied to predict survival data. The present research was conducted to compare log-logistic regression and artificial neural network models in prediction of breast cancer (BC) survival. Materials and Methods: A historical cohort study was established with 104 patients suffering from BC from 1997 to 2005. To compare the ANN and LLM in our setting, we used the estimated areas under the receiver-operating characteristic (ROC) curve (AUC) and integrated AUC (iAUC). The data were analyzed using R statistical software. Results: The AUC for the first, second and third years after diagnosis are 0.918, 0.780 and 0.800 in ANN, and 0.834, 0.733 and 0.616 in LLM, respectively. The mean AUC for ANN was statistically higher than that of the LLM (0.845 vs. 0.744). Hence, this study showed a significant difference between the performance in terms of prediction by ANN and LLM. Conclusions: This study demonstrated that the ability of prediction with ANN was higher than with the LLM model. Thus, the use of ANN method for prediction of survival in field of breast cancer is suggested.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권4호
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• pp.455-462
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• 2001

본 논문에서는 네트웍으로 연결된 일련의 장치들이 서로를 발견하는 문제인 자원 발견 (Resource Discovery)문제를 해결하는 알고리즘을 제안한다. 최근 Harchol등은, 장치의 수를 n이라 할 때, O($nlog^2\;n$) 연결 통신복잡도와 O($n^2log^2\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O($log^2\;n$) 시간복잡도에 이문제를 해결하는 알고리즘을 제안하였는데, 이는 임의(randomized) 알고리즘이며 종료시점(convergence)을 식별할 방법이 없다는 단점을 가진다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점을 없앤 더욱 효율적인 결정(deterministic) 알고리즘을 제안한다 .제안 알고리즘은, 총 링크 수를 m이라 할 때，O(mlog n) 연결 통신 복잡도와 O($n^2log\;n$) 포인터 통신복잡도를 가지고 O(log n) 시간복잡도에 자원발견 문제를 해결한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권3호
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• pp.311-319
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• 2016

In this paper, we analyze the spectrum-sensing performance of a cooperative cognitive radio (CR) network consisting of a number of CR nodes and a fusion center (FC). We introduce the "log-average-SNR ratio" that relates the average SNR of the CR-node-FC link and that of the primary-user-CR-node link. Assuming that the FC utilizes the K-out-of-N rule as its decision rule, we derive exact expressions for the sensing gain and the coding gain - parameters used to characterize the CR network performance at the high SNR region. Based on these results, we determine ways to optimize the performance of the CR network.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권5호
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• pp.475-479
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• 2010

The clipping value, defined as the log-likelihood ratio (LLR) in the case wherein all the list of candidates have the same binary value, is investigated, and an effective method to estimate it is presented for iterative tree search detection. The basic principle behind the method is that the clipping value of a channel bit is equal to the LLR of the maximum probability of correct decision of the bit to the corresponding probability of erroneous decision. In conjunction with multilevel bit mappings, the clipping value can be calculated with the parameters of the number of transmit antennas, $N_t$; number of bits per constellation point, $M_c$; and variance of the channel noise, $\sigma^2$, per real dimension in the Rayleigh fading channel. Analyses and simulations show that the bit error performance of the proposed method is better than that of the conventional fixed-value method.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제26권4호
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• pp.263-279
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• 2022

This paper presents an automatic inspection of defects in semiconductor images. We devise a statistical method to find defects on homogeneous background from the observation that it has a log-normal distribution. If computer aided design (CAD) data is available, we use it to construct a signed distance function (SDF) and change the pixel values so that the average of pixel values along the level curve of the SDF is zero, so that the image has a homogeneous background. In the absence of CAD data, we devise a hybrid method consisting of a model-based algorithm and two neural networks. The model-based algorithm uses the first right singular vector to determine whether the image has a linear or complex structure. For an image with a linear structure, we remove the structure using the rank 1 approximation so that it has a homogeneous background. An image with a complex structure is inspected by two neural networks. We provide results of numerical experiments for the proposed methods.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.47-57
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• 2006

모바일 Ad-hoc 네트워크는 인프라에 관계없이 동작하고 제3의 신뢰기관 없이 운용되어야 한다. 또한 네트워크 크기, 노드 이동성, 기기의 배터리 용량 및 메모리 크기 등에 의하여 구현상 제약을 받는다. 그럼에도 불구하고 유선 네트워크처럼 인증, 기밀성, 무결성, 부인방지, 접근통제, 그리고 가용성 등 보안문제에 대한 고려가 필요하다. 특히, 이러한 보안문제들 중에서 인증은 네트워크 특성에 상당한 영향을 받기 때문에 본 논문에서는 인증에 초점을 맞추었다. 본 논문은 Hamming Distance의 개념을 도입하여 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 공개키 인증서 생성 갱신 폐지 등 공개키 인증서 관리를 위한 프로토콜 및 공개키 인증서 검증을 위한 경로구축 알고리즘을 제안하고 그 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 경로구축 알고리즘은 각 노드의 공개키 인증서 저장소 크기를 $log_2N$보다 작아도 공개키 인증서 경로구축이 가능하도록 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2332-2342
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• 1999

멀티캐스트는 중요한 시스템 레벨의 그룹 프로세스들을 수반하는 통신 서비스의 한 클래스이다. 소프트웨어 멀티캐스트 알고리즘을 설계하는데 있어서의 주된 문제는 성능과 이식성 사이의 교환조건(trade-off)을 고려하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 변수화 된 통신 모델은 LogP 모델의 확장으로 병렬 플랫폼의 통신 네트워크를 더 정확하게 특성화 할 수 있다. 이 변수화 된 모델에서, 컴퓨터 구조에 의존적이지 않고 이식성 있는 OPT-tree라는 최적의 멀티캐스트를 형성하는 알고리즘을 제안한다. 실제 여러 네트워크에 구현했을 때 진정한 최적의 수행을 달성하기 위해서 OPT-tree로 생성된 트리에서의 네트워크 위상에 따른 튜닝(tuning)에 대해 연구한다. 특히 웜홀 스위치를 사용하는 메쉬(mesh) 네트워크에서 변수화 된 멀티캐스트 알고리즘의 최적화 한 버전인 OPT-mesh 알고리즘을 개발하여 다른 알고리즘들과 비교하여 그 우수성을 검증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.667-677
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• 2013

방화벽은 대표적인 네트워크 보안 장비로서 대부분의 네트워크 내/외부에 설치되어 패킷의 입/출입을 통제하는 시스템이다. 때문에 이에 저장된 로그 데이터를 분석하는 것은 네트워크 보안연구에 중요한 기초 자료를 제공해 줄 수 있다. 그런데 최근 기술의 발달로 인터넷망의 속도가 향상되고, 네트워크가 대형화 되면서 방화벽에서 저장하는 로그데이터들의 양도 대용량화 또는 빅데이터화 되어 가고 있다. 이러한 추세 속에서, 기존의 전통적인 RDBMS방식으로 로그데이터를 분석하는 데는 한계가 있다. 본 논문은 NoSQL 기반의 MapReduce 설계를 이용한 방화벽 로그 분석기법을 통해 NoSQL방식을 도입하는 것이 대용량 로그 데이터를 더욱 효율적으로 분석할 수 있다는 점을 발견했다. 우리는 기존의 RDBMS방식과의 데이터 처리 성능을 비교하여 NoSQL방식 데이터베이스의 우수한 성능을 입증하였고, 이를 바탕으로 제안하는 설계 기법을 평가하기 위해 3가지 공격 패턴을 선정하고 이를 집계 하여 분석을 수행하는 실험을 통해 제안하는 분석 기법의 성능 및 정확성을 입증하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제22권5호
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• pp.614-626
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• 2006

Using the data of three environmental monitoring sites in Pohang area(KME112, KME113, and KME114), statistical forecasting models of the daily maximum and mean values of PM10 have been developed. Since the distributions of the daily maximum and mean PM10 values are skewed, which are similar to the Weibull distribution, these values were log-transformed to increase prediction accuracy by approximating the normal distribution. Three statistical forecasting models, which are regression, neural networks(NN) and support vector regression(SVR), were built using the log-transformed response variables, i.e., log(max(PM10)) or log(mean (PM10)). Also, the forecasting models were validated by the measure of RMSE, CORR, and IOA for the model comparison and accuracy. The improvement rate of IOA before and after the log-transformation in the daily maximum PM10 prediction was 12.7% for the regression and 22.5% for NN. In particular, 42.7% was improved for SVR method. In the case of the daily mean PM10 prediction, IOA value was improved by 5.1% for regression, 6.5% for NN, and 6.3% for SVR method. As a conclusion, SVR method was found to be performed better than the other methods in the point of the model accuracy and fitness views.