• Journal of Communications and Networks
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• 제12권4호
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• pp.358-365
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• 2010

We develop a low complexity cooperative diversity protocol for low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) based wireless sensor networks. A cross layer approach is used to obtain spatial diversity in the physical layer. In this paper, a simple modification in clustering algorithm of the LEACH protocol is proposed to exploit virtual multiple-input multiple-output (MIMO) based user cooperation. In lieu of selecting a single cluster-head at network layer, we proposed M cluster-heads in each cluster to obtain a diversity order of M in long distance communication. Due to the broadcast nature of wireless transmission, cluster-heads are able to receive data from sensor nodes at the same time. This fact ensures the synchronization required to implement a virtual MIMO based space time block code (STBC) in cluster-head to sink node transmission. An analytical method to evaluate the energy consumption based on BER curve is presented. Analysis and simulation results show that proposed cooperative LEACH protocol can save a huge amount of energy over LEACH protocol with same data rate, bit error rate, delay and bandwidth requirements. Moreover, this proposal can achieve higher order diversity with improved spectral efficiency compared to other virtual MIMO based protocols.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.163-168
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• 2003

현재 사용중인 화염 검출기들은 화염 검출에 있어서의 특정 문제점들을 종종 나타내고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 캠코더로 획득한 이미지를 적절하게 전치리한 후 신경망의 입력으로 사용하여 화염을 검출하였다. 이미지를 이용한 화염검출의 경우 보일러 외부에서 데이터를 획득하기 때문에 내부열에 대한 영향들을 줄일 수 있는 방법으로 현재 적용 중인 센서에 기반한 화염검출 방법과는 구별된다. 그리고 패턴 분류를 위하여 사용한 신경망 모델은 다른 버너의 화염에 의한 유사정보틀을 잘 분류하기 때문에 화염검출기의 부정확한 동작을 줄일 수 있다. 신경망은 각 조건에 대한 특징을 학습하고 학습된 정보를 바탕으로 효율적인 화염검출을 수행한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.84-92
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• 2021

Care services are a significant asset in human life. Care in its overall nature focuses on human needs and covers several aspects such as health care, homes, personal care, and education. In fact, care deals with many dimensions: physical, psychological, and social interconnections. Very little information is available on estimating the cost of care services that provided to orphans and abandoned children. Prediction of the cost of the care system delivered by governmental or non-governmental organizations to support orphans and abandoned children is increasingly needed. The purpose of this study is to analyze the care cost for orphanage organizations in Saudi Arabia to forecast the cost as well as explore the most influence factor on the cost. By using business analytic process that applied statistical and machine learning techniques, we proposed a model includes simple linear regression, Naive Bayes classifier, and Random Forest algorithms. The finding of our predictive model shows that Naive Bayes has addressed the highest accuracy equals to 87% in predicting the total care cost. Our model offers predictive approach in the perspective of business analytics.

• 한국추진공학회지
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• 제26권4호
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• pp.1-9
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• 2022

본 연구에서는 외부 음향장 가진에 따른 시스템의 동적 응답 특성을 파악하기 위하여 기존의 네트워크 모델에 스피커를 통한 외부 사인-스윕 가진 기능을 추가한 수치해석적 모델이 개발되었다. 본 모델을 통하여 대상 연소기의 물리적 치수 및 경계조건과 같은 시스템 매개변수에 따른 주파수 및 압력 진폭 변화의 민감도를 넓은 주파수 영역에서 분석하였다. 대상 연소기의 가진 응답 특성 분석 결과, 높은 동압 반응을 보이는 주파수 영역은 동일 연소기에서 계측된 불안정 범위와 유사하였으며, 특히 음향 가진 소스항의 위치에 따라 시스템의 반응이 크게 의존하는 것으로 나타났다.

• 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.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권1호
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• pp.153-161
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• 2007

Stroke is the second most significant disease leading to death in Korea. The conventional therapeutic approach is mainly based on physical training, however, it usually provides the limited degree of recovery of the normal brain function. The electric stimulation therapy is a novel and candidate approach with high potential for stroke recovery. The feasibility was validated by preliminary rat experiments in which the motor function was recovered up to 80% of the normal performance level. It is thought to improve the neural plasticity of the nerve tissues around the diseased area in the stroked brain. However, there are not so much research achievements in the electric stimulation for stroke recovery as for the Parkinson's disease or Epilepsy. This study aims at the developments of a wireless variable pulse generator using ZigBee communication for future implantation into human brain. ZigBee is widely used in wireless personal area network (WPAN) and home network applications due to its low power consumption and simplicity. The developed wireless pulse generator controlled by ZigBee can generate various electric stimulations without any distortion. The electric stimulation includes monophasic and biphasic pulse with the variation of shape parameters, which can affect the level of recovery. The developed system can be used for the telerehabilitation of stroke patient by remote control of brain stimulation via ZigBee and internet. Furthermore, the ZigBee connection used in this study provides the potential neural signal transmission method for the Brain-Machine Interface (BMI).

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.101-111
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• 2024

본 논문에서는 스마트공장의 대표적인 비정형데이터인 CCTV-동영상의 물리적 구성요소인 비디오-프레임을 묘사할 수 있는 기본 요소인 객체(Objects), 행위(Motions), 물리적환경(Physical Environment) 특성들을 중에서 인공지능-딥러닝 모델들을 적용하여 탐지할 수 있는 영상-객체를 텍스트데이터유형의 XML-능동데이터로 수집·저장·관리할 수 있는 소위 CCTV-동영상 객체능동화(Object Activitization)¹⁾ 개념을 실현할 수 있는 개념적 아키텍처와 그의 구현을 위한 접근방법을 제안한다. 결과적으로, 본 논문에서 제안한 접근방법의 궁극적 목표는 다양한 산업의 작업 및 공정현장에서 수집되는 정형·비정형 데이터로부터 고숙련 작업자 중심의 현장지식을 체계적으로 수집·저장·관리하는 고숙련작업자 중심 현장작업지식 자산화를 위한 스마트공장 현장지식 공유 플랫폼을 구현하는데 있다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-16
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• 2013

가변 길이 정보 메시지는 컴퓨터 네트워크 시스템을 통하여 효율적인 정보 제공을 하기 위하여 개발된 통신 프로토콜 표준이다. 이러한 가변 길이 정보 메시지는 정보 수신자의 정보 요구 수준 및 정보 수신자의 정보 접근 수준에 따라 정보의 상세함을 가변적으로 조절 할 수 있도록 설계된 메시지이다. 정보 메시지 최적화 기술은 정보 메시지를 다양한 데이터 압축 기술을 사용하여, 메시지 전체의 물리적인 사이즈를 줄이려고 노력하였다. 정보 메시지 최적화에서는 정보의 정확성을 최우선으로 고려하고 있어, 최적화 전/후가 동일한 비손실 압축 기법을 응용하여 사용하고 있다. 하지만, 이러한 비손실 압축 기법만을 사용하면, 압축효율성이 현저하게 떨어져, 제한된 대역폭을 갖는 무선 네트워크 환경에서의 효율적인 전송이 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 가변 길이 정보 메시지를 대상으로, 메시지 필드 단위로 정보의 최적화를 수행하여 메시지의 길이를 물리적으로 좀 더 효과적으로 최적화하도록 시도하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 최적화 방법의 효율성을 보이기 위하여, 가변 길이 정보 메시지에 대한 최적화 실험을 수행하였다.

• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.3-10
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• 2019

5G 네트워크는 초고속, 초연결, 초저지연이라는 요구를 구현하기 위해 다양한 ICT 기술들을 접목한 차세대 융합 네트워크로서, 이전 세대 이동통신 네트워크의 보안취약점을 해결하기 위해 다양한 노력들이 시도되었다. 그러나 현재까지 발표된 표준화 규격들에는 USIM 탈취 및 복제, 메시지 재전송 공격, 경쟁조건 공격 등의 보안취약점이 여전히 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 물리적 복제방지 기능인 PUF 기술을 적용한 새로운 5G 인증 및 키합의 프로토콜을 제시한다. 제시된 PUF 기반의 인증 및 키합의 프로토콜은 특정 입력값에 대해 장치별로 고유하게 생성되는 응답값과 해시함수를 이용하여 현재까지 식별된 보안취약점을 개선한다. 이러한 접근 방법은 보안성이 중요하게 요구되는 영역에서 5G 네트워크를 활용할 경우, 저렴한 PUF 회로의 추가를 통해 강력한 화이트리스트 정책을 구현할 수 있게 해 준다. 또한 기존 프로토콜에 추가적인 암호 알고리즘을 적용하지 않기 때문에 연산 비용 증가나 인증 파라미터 저장 공간 증가의 부담도 상대적으로 적다.

• 기록학연구
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• 제60호
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• pp.317-358
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• 2019

블록체인 기술은 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나로 등장했다. 블록체인 기술은 블록 내 저장된 정보의 진위 여부와 위 변조 여부의 검증이 가능하고, 특정 기록을 임의로 조작하거나 삭제하는 행위가 불가능하며, 투명한 감사추적이 가능하다는 특징을 가지고 있다. 본 연구는 기록관리에 블록체인 기술 적용방안을 모색한다. 이를 위해 블록체인 기술의 물리적인 영역인 코드영역으로 접근하여 핵심적인 물리적 구조를 일부 살펴보고, 블록체인 기술의 응용가능성을 도출하고자 한다. 미래의 기록관리 모델이자 현재 단계적으로 전환 추진 중인 '클라우드 기록관리시스템'의 일부 기능을 모듈 방식의 블록체인으로 구현하여 현행 기록관리 프로세스의 여러 기능을 간소화 하거나 대체할 수 있는 블록체인 네트워크 모델을 제시하고자 하였다.