• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.3-15
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• 2023

비대면 서비스의 확산과 원격근무 등의 생활이 일상화되면서 메타버스의 이용자가 급증하였으며, 세컨드 라이프를 위한 금융, 부동산 등 자산 실거래로써 사람들의 생활반경이 자연스럽게 확대되고 있다. 하지만 실세계에서와 같이 경제 활동을 자유롭게 하기에는 전혀 다른 쟁점의 보안 이슈들이 발생할 수 있으며, 기존의 사이버 공간과 비교해도 완전히 새로운 유형의 문제들이 발생할 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인증 및 프라이버시를 중점으로 방안을 제안한다. 메타버스에서 수집되는 데이터의 특수성에 기반하여 데이터 전처리 기능을 개선하고, W3C의 DID의 표준 방식을 준수하는 가운데 NFT를 활용한 메타버스 내 새로운 인증 서비스를 정의하며, 이에 대한 시스템 설계 및 개발 방안을 제시한다. 제안한 시스템은 하이퍼레저 인디 블록체인을 활용하여 구현하고, 결과를 분석하여 본 연구의 적용 가능성 및 우수성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.626-630
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• 2010

최근 문서 표절이 사회적 이슈가 되면서 문서간 유사도를 검사하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 이에 따라 문서 유사도 검사 시스템에서의 중요한 요소인 검사 속도와 정확도를 충족시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 유사 문서 탐색 시스템에서의 성능을 향상시키기 위해 전역 사전이라는 모델을 사용한 전처리 방법을 제시한다. 전역 사전이란 탐색 대상 문서군에서 사용된 모든 단어의 정보를 포함한 것으로, 유사한 문서가 어느 문서인지 빠르게 파악하는 데에 사용한다. 시스템에서 이 모델을 적용하는 방법에 대해 기술하고, 실험을 통해 각 방법의 전처리 성능을 분석하여 최적화된 문서 전처리 방법을 찾아낸다. 결과적으로 검사 대상 문서가 20,000건 이상인 경우에도 검사 대상 문서의 개수를 50개 이하로 획기적으로 줄여서 전체 시스템의 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.522-527
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• 2010

네트워크로 연결된 환경에서 클라이언트는 서버가 보유한 파일을 요청함으로써 자원을 공유하였으나 서버의 부하로 P2P 시스템이 그 기능을 대신하고 있다. 이러한 P2P 시스템에 관한 성능 향상을 목표로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 P2P 검색 시스템을 이용하는 사용자의 사용성 개선 효과를 기반으로 P2P 검색 시스템의 전처리 검색 기반 그룹 검색 알고리즘을 제안한다. 이는 사용자가 검색 용어를 검색 리스트 기반으로 전처리 과정을 거쳐 검색 속도를 높이고자 한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제28권1호
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• pp.41-48
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• 2005

In this paper, we propose a systematic procedure to determine standard time and cycle time in a TFT-LCD factory. The proposed procedure mainly consists of data preprocessing, hypothesis testing and Group technology. Data preprocessing extracts relevant data from large on-line data sets by eliminating corrupt and noisy data. Hypothesis test techniques have been used to determine whether the standard information has been changed. Also, Group technology has been applied to generate standard information for newly developed products. The proposed procedure has been successfully applied to the production information system of a TFT-LCD factory in Korea.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제2권2호
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• pp.131-139
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• 1999

An easy and efficient method is proposed for a computation of reliability of preprocessing filters in the fire control system when the sensor data are frequently unreliable depending on the operation environment. It computes state transition probability matrix after modeling filter states as a Markov process, and computing false alarm and detection probability of each filter state under the given sensor failure probability. It shows that two important indices such as distributed state probability and error variance can be derived easily for a reliability assessment of the given sensor fusion system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.79-85
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• 2019

최근 소형 레이더는 한번의 타격으로 표적의 시스템을 무능화시키기 위해 높은 거리해상도를 갖는 소형 밀리미터파 레이더 개발을 요구한다. 높은 거리해상도를 갖는 소형 밀리미터파 레이더가 표적을 획득하고, 추적하기 위해서는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리해야한다. 본 논문에서는 소형 밀리미터파 레이더에서 요구하는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 실시간 데이터 전처리 방법을 정리하였다. 또한 실시간 데이터 전처리 방법으로 제시한 디지털 IF(Intermediate Frequency) 수신기, Window처리, DFT(Discrete Fourier Transform)를 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 활용하여 구현하였다. 마지막으로 구현한 실시간 데이터 전처리 모듈은 소형 밀리미터파 레이더를 위한 신호처리기에 적용하여 실시간 데이터 전처리 기능과 관련된 성능시험으로 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.165-172
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• 2020

웹에서 접근하는 정보의 폭발적인 증가에 따라 사용자의 다음 웹 페이지 사용을 예측하는 문제의 중요성이 증가되었다. 사용자의 다음 웹 페이지 접근을 예측하는 방법 중 하나가 딥 러닝 기법이다. 웹 페이지 예측 절차는 데이터 전처리 과정을 통해 웹 로그 정보들을 분석하고 딥 러닝 기법을 이용하여 분석된 웹 로그 결과를 가지고 사용자가 접근할 다음 웹 페이지를 예측한다. 본 논문에서는 웹 페이지 예측을 위한 효율적인 웹 로그 전처리 작업과 분석을 위해 딥 러닝 기법을 사용하는 웹 페이지 예측 프레임워크를 제안한다. 대용량 웹 로그 정보의 전처리 작업 속도를 높이기 위하여 Hadoop 기반 맵/리듀스(MapReduce) 프로그래밍 모델을 사용한다. 또한 웹 로그 정보의 전처리 결과를 이용한 학습과 예측을 위한 딥 러닝 기반 웹 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법과 비교하여 성능 개선이 있다는 사실을 보였고 아울러 다음 페이지 예측의 정확성을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.71-79
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• 2009

현재 커널 기반 데이터인 시스템 호출을 이용하는 호스트 기반 침입 탐지 연구가 많이 진행되고 있다. 시스템 호출을 이용한 침입 탐지 연구는 시퀀스 기반과 빈도 기반으로 시스템 호출을 전 처리 하는 방법이 많이 사용되고 있다. 실시간 침입 탐지 시스템에 적용할 때 시스템에서 수집 되는 시스템 호출 데이터의 종류와 수집 데이터가 많아 전처리에 어려움이 많다. 그러나 비교적 시퀀스 기반 방법보다 전처리 시간이 작은 빈도 기반의 주로 방법이 사용 되고 있다. 본 논문에서는 현재에도 시스템 공격 중 비중을 많이 차지하고 있는 서비스 거부 공격을 탐지 하기위해 빈도 기반의 방법에 사용하는 전체 시스템 호출을 주성분 분석(principal component analysis)을 이용하여 주성분이 되는 시스템 호출들을 추출하여 베이지안 네트워크를 구성하고 베이지안 분류기를 통하여 탐지하는 효율적인 방법을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.87-92
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• 2011

영상처리시 처리 요구 되는 영상데이터의 크기에 비례하여 시스템의 부담은 더욱 더 증가하게 된다. 특히 클라이언트로부터 전송되는 영상 데이터를 실시간으로 서버에서 분석하여 처리하는 원격 영상처리 시스템에서는 처리해야 할 데이터가 집중되는 서버 측에는 데이터의 병목현상이 발생하게 되고, 데이터의 병목현상은 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 대의 서버를 두어 처리하는 단순 분산처리를 사용하여 해결 할 수 있으나, 이는 그만큼의 비용 부담을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 영상 데이터 처리의 병목현상을 해결하기 위한 분산 시스템에 객체 활성화 기술을 접목시킨 새로운 형태의 분산 영상 처리를 제안하고자 한다. 제안한 방법은 영상 전처리 작업을 최적화 된 시스템에 의해 처리하게 하여 더 높은 성능을 가져올 수 있다. 또한 최적화된 서버의 오류로 인해 정상적으로 동작하지 않을 경우를 대비하여, 네트워크 내의 유휴서버를 활용하여 서비스를 제공할 수 있다.