• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.79-92
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• 2020

As the number of systems increases and the network size increases, automated attack prediction systems are urgently needed to respond to cyber attacks. In this study, we developed four types of information gathering sensors for collecting asset and vulnerability information, and developed technology to automatically generate attack graphs and predict attack targets. To improve performance, the attack graph generation method is divided into the reachability calculation process and the vulnerability assignment process. It always keeps up to date by starting calculations whenever asset and vulnerability information changes. In order to improve the accuracy of the attack target prediction, the degree of asset risk and the degree of asset reference are reflected. We refer to CVSS(Common Vulnerability Scoring System) for asset risk, and Google's PageRank algorithm for asset reference. The results of attack target prediction is displayed on the web screen and CyCOP(Cyber Common Operation Picture) to help both analysts and decision makers.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.655-659
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• 2016

본 논문에서는 IPv6를 적용한 표준인 IEEE 802.15.4e와 RPL을 기반으로 하는 사물인터넷 환경에서 가용성을 확보하기 위하여 패킷 유실 공격 탐지 기법과 우회 기법을 제안한다. RPL의 순위값과 패킷 유실 연속성을 고려하여 패킷 유실 탐지 메트릭을 개선하였고 RPL을 통해 생성된 라우팅 경로에서 형제노드 및 자식노드를 활용한 우회기법을 구성하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 탐지 기법의 탐지 속도가 향상되었음을 확인하였고 제안한 우회 기법의 우회 성공률이 향상되었음을 확인하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제42권2호
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• pp.129-137
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• 2016

A colonoscopy is important because it detects the presence of polyps in the colon that can lead to colon cancer. How often one needs to repeat a colonoscopy may depend on various factors. The main purpose of this study is to determine personalized surveillance interval of colonoscopy based on characteristics of patients including their clinical information. The clustering analysis using a partitioning around medoids algorithm was conducted on 625 patients who had a medical examination at Korea University Anam Hospital and found several subgroups of patients. For each cluster, we then performed survival analysis that provides the probability of having polyps according to the number of days until next visit. The results of survival analysis indicated that different survival distributions exist among different patients' groups. We believe that the procedure proposed in this study can provide the patients with personalized medical information about how often they need to repeat a colonoscopy.

• 한국조경학회지
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• 제26권3호
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• pp.134-142
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• 1998

THe purpose of this study is to suggest the major determinants of visual preference in the outdoor spaces of urban office buildings. For this, the spatial image was analyzed by the factor analysis algorithm. The level of visual preferences was measured by a slide simulation test, and these data were analyzed by the multiple regressioni. The result of this study can be summarized as follows; Factors covering the spatial image were found to be 'mystery','changeability','coherence' and 'legibility'. T.V. was obtained as 58.4%. Outdoor spaces of urban office buildings were classified into four groups by the multi dimensional scaling method. As for the analysis of imageability in each spatial type, the factor scores of measuring high values were different for all types. Type II, IV obtained higher rank of visual preference and type III, I obtained lower. For all types, the factors of visual preference were found to be 'mystery','changeability','coherence' and 'legibility'. The visual preference determinants of urban setting focused on outdoor spaces of urban office buildings may be the major factors which must be considered in planning and designing as the functional basis for the quantitative analysis.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권1호
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• pp.206-221
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• 2019

Source localization in three-dimensional (3-D) wireless sensor networks (WSNs) is becoming a major research focus. Due to the complicated air-ground environments in 3-D positioning, many of the traditional localization methods, such as received signal strength (RSS) may have relatively poor accuracy performance. Benefit from prior learning mechanisms, fingerprinting-based localization methods are less sensitive to complex conditions and can provide relatively accurate localization performance. However, fingerprinting-based methods require training data at each grid point for constructing the fingerprint database, the overhead of which is very high, particularly for 3-D localization. Also, some of measured data may be unavailable due to the interference of a complicated environment. In this paper, we propose an efficient kernel based 3-D localization algorithm via tensor completion. We first exploit the spatial correlation of the RSS data and demonstrate the low rank property of the RSS data matrix. Based on this, a new training scheme is proposed that uses tensor completion to recover the missing data of the fingerprint database. Finally, we propose a kernel based learning technique in the matching phase to improve the sensitivity and accuracy in the final source position estimation. Simulation results show that our new method can effectively eliminate the impairment caused by incomplete sensing data to improve the localization performance.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.193-206
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• 2022

Several algorithms for nuclear power plant (NPP) break event detection, isolation, localization, and size estimation are proposed. A break event can be promptly detected and isolated after its occurrence by simultaneously monitoring changes in the sensing readings and by employing an interquartile range-based isolation scheme. By considering the multi-sensor data block of a break to be rank-one, it can be located as the position whose lead field vector is most orthogonal to the noise subspace of that data block using the Multiple Signal Classification (MUSIC) algorithm. Owing to the flexibility of deep neural networks in selecting the best regression model for the available data, we can estimate the break size using multiple-sensor recordings of the break regardless of the sensor types. The efficacy of the proposed algorithms was evaluated using the data generated by Maanshan NPP simulator. The experimental results demonstrated that the MUSIC method could distinguish two near breaks. However, if the two breaks were close and of small sizes, the MUSIC method might wrongly locate them. The break sizes estimated by the proposed deep learning model were close to their actual values, but relative errors of more than 8% were seen while estimating small breaks' sizes.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권5호
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• pp.71-86
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• 2020

Purpose - This study investigates research trends by searching for English keywords and abstracts in 1,511 Korean journal articles in the Korea Citation Index from the 2002-2019 period using the term "Port." The study aims to lay the foundation for a more balanced development of port research. Design/methodology - Using abstract and keyword data, we perform frequency analysis and word embedding (Word2vec). A t-SNE plot shows the main keywords extracted using the TextRank algorithm. To analyze which words were used in what context in our two nine-year subperiods (2002-2010 and 2010-2019), we use Scattertext and scaled F-scores. Findings - First, during the 18-year study period, port research has developed through the convergence of diverse academic fields, covering 102 subject areas and 219 journals. Second, our frequency analysis of 4,431 keywords in 1,511 papers shows that the words "Port" (60 times), "Port Competitiveness" (33 times), and "Port Authority" (29 times), among others, are attractive to most researchers. Third, a word embedding analysis identifies the words highly correlated with the top eight keywords and visually shows four different subject clusters in a t-SNE plot. Fourth, we use Scattertext to compare words used in the two research sub-periods. Originality/value - This study is the first to apply abstract and keyword analysis and various text mining techniques to Korean journal articles in port research and thus has important implications. Further in-depth studies should collect a greater variety of textual data and analyze and compare port studies from different countries.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.45-56
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• 2007

미래 사회로 갈수록 대중교통을 연계하기 위한 환승센터의 기능 및 규모가 확대됨에 따라 환승센터 내에서 이용자를 대상으로 경로를 안내하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 그러나 도로에서의 차량을 대상으로 한 최적경로에 관한 모형은 많이 제시되고 있는 반면 건물 내에서 보행자를 위한 최적경로에 대한 연구는 미미하다. 따라서 본 연구는 복합환승센터 내에서 승용차를 이용하는 개인이 지하주차장에서 환승센터 내 대중교통 수단 이용을 위한 승강장이나 상가 시설로 이동하는 최적의 경로를 제시할 수 있는 모형개발을 주요내용으로 하였다. 건물 내 최적경로 모형은 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 기본으로 하여 거리의 최소비용을 산정하고, 여기에 이동시간, 피로감, 쾌적도와 대기시간 등의 요소를 순위합, 산술합 방법 등을 통해 적용하여 객관성을 부가하였다. 또한 대중교통 수단의 이용자들의 성향이 반영된 Neuro-Fuzzy 모형을 통하여 환승센터 내 환승하는 이용자에게 최적의 교통수단을 제시하고, 그 해당 수단의 승강장까지 최적경로를 제시함으로써 모형의 효율성을 높였다. 마지막으로 가상의 시나리오들를 통하여 개발 모형의 효율성 검증하였다. 검증결과 개발모형을 통했을 경우 그렇지 않을 경우보다, 수직이동 경로차이의 시나리오에서 약 75%, 수평이동 경로차이의 시나리오에서 약 $24.5{\sim}107.7%$ 더 효율적으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.233-254
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• 2022

지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.326-334
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• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.