• Structural Engineering and Mechanics
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• 제46권4호
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• pp.459-486
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• 2013

A novel damage classification method based on wavelet packet transform and statistical analysis is developed in this study for structural health monitoring. The response signal of a structure under an impact load is normalized and then decomposed into wavelet packet components. Energies of these wavelet packet components are then calculated to obtain the energy distribution. Statistical similarity comparison based on an F-test is used to classify the structure from changes in the wavelet packet energy distribution. A statistical indicator is developed to describe the damage extent of the structure. This approach is applied to the test results from simply supported reinforced concrete beams in the laboratory. Cases with single and two damages are created from static loading, and accelerations of the structure from under impact loads are analyzed. Results show that the method can be used with no reference baseline measurement and model for the damage monitoring and assessment of the structure with alarms at a specified significance level.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.47-54
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• 2022

For safe driving of autonomous vehicles, road damage detection is very important to lower the potential risk. In order to ensure safety while an autonomous vehicle is driving on the road, technology that can cope with various obstacles is required. Among them, technology that recognizes static obstacles such as poor road conditions as well as dynamic obstacles that may be encountered while driving, such as crosswalks, manholes, hollows, and speed bumps, is a priority. In this paper, we propose a method to extract similarity of images and find damaged road images using OpenCV image processing and CNN algorithm. To implement this, we trained a CNN model using 280 training datasheets and 70 test datasheets out of 350 image data. As a result of training, the object recognition processing speed and recognition speed of 100 images were tested, and the average processing speed was 45.9 ms, the average recognition speed was 66.78 ms, and the average object accuracy was 92%. In the future, it is expected that the driving safety of autonomous vehicles will be improved by using technology that detects road obstacles encountered while driving.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권4호
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• pp.399-406
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• 2002

본 연구는 웹 서핑 지원을 위한 적응형 사용자 에이전트의 설계를 위해 사용자 데이터 수집, 데이터 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 가지 이슈를 집중 연구하였다. 그 결과 웹 상에서 작동하는 적응형 사용자 에이전트를 위한 기능 정의 및 주요 구성 요소들을 설계하고 세부 모형을 구현하였다. 내부적으로는 두 개의 독립된 에이전트의 협동 체제에 의해 작업 목표를 성취한다. 이들은 각각 IIA(Interactive Interface Agent) 및 UPA(User Profiling Agent)이다. 사용자 인터페이스를 관장하는 IIA는 사용자에게 현재 웹 문서의 대강을 파악하고 나아가서 검색 질의어를 선택할 수 있게 하는 키워드 색인(Keyword Index)과, 계층 구조 방식의 사용자 검색 과정을 나타내는 제안 링크(Suggest Link)를 제공함으로서 사용자 친숙한 인터페이스 환경을 제시한다. UPA는 사용자에 관한 정적 정보와 브라우징 행위에서 나타나는 동적 정보를 사용자 프로파일에 반영한다. 특히, 사용자 관심을 반영하는 관심 벡터(Interest Vector)의 개념을 정립하고 근접도(similarity) 평가에 의해 이들을 갱신하고 추가함으로써 사용자 관심을 동적으로 프로파일링하는 체계를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제18A권3호
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• pp.109-114
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• 2011

IR(Intermediate Representation) 최적화 과정은 컴파일러 back-end의 중요한 부분으로서 sub-expression elimination, dead code elimination 등 최적화 기법들을 사용한다. 하지만 IR 최적화 단계에서 생기는 에러들을 검출하고 디버깅하는데 많은 어려움이 있다. 그 첫 번째 이유로는 컴파일 된 어셈블리 코드를 해독하여 에러를 체크하기 어렵고 두 번째로는 IR 최적화 단계에서 에러가 생겼는지 결정 짓기 어렵기 때문이다. 이런 이유들로 인하여, 우리는 C 레벨에서 IR 코드변환 무결점 여부를 체크하기 위한 기법들에 관한 연구를 진행하여 왔다. 우리는 MeCC(Memory Comparison-based Clone) 탐색기를 기반으로 하여, 최적화하기 전 IR코드와 최적화 한 후의 IR코드를 각각 C코드로 다시 변환한 뒤, 이 두 개의 C코드를 MeCC의 입력으로 주고, 결과의 일치 여부를 확인하는 방법을 사용한다. 하지만 MeCC가 완벽한 결과를 알려주지 않기 때문에, 우리는 각 IR 최적화 기법마다의 특징에 대한 정보를 사전에 처리해서 그 결과의 정확도를 높였다. 이 논문에서는 dead code elimination, instruction scheduling 및 common sub-expression elimination 등 최적화 기법들을 이용한 변환 코드들을 예시로 실험하여 최종적으로 MeCC에서의 C 레벨 코드의 정확한 에러 체크 동작여부를 보여준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.363-372
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• 2022

최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.

• 전기학회논문지
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• 제60권12호
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• pp.2352-2360
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• 2011

In this paper, we introduce a comprehensive design methodology of Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) that is based on mechanism of clustering and optimization algorithm. We can divide some clusters based on similarity of input dataset by using clustering algorithm. As a result, the number of clusters is equal to the number of nodes in the hidden layer. Moreover, the centers of each cluster are used into the centers of each receptive field in the hidden layer. In this study, we have applied Fuzzy-C Means(FCM) and K-Means(KM) clustering algorithm, respectively and compared between them. The weight connections of model are expanded into the type of polynomial functions such as linear and quadratic. In this reason, the output of model consists of relation between input and output. In order to get the optimal structure and better performance, Particle Swarm Optimization(PSO) is used. We can obtain optimized parameters such as both the number of clusters and the polynomial order of weights connection through structural optimization as well as the widths of receptive fields through parametric optimization. To evaluate the performance of proposed model, NXT equipment offered by National Instrument(NI) is exploited. The situation awareness system-related intelligent model was built up by the experimental dataset of distance information measured between object and diverse sensor such as sound sensor, light sensor, and ultrasonic sensor of NXT equipment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.77-85
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• 2014

최근의 클라우드 환경, 빅데이터 환경 등 다양한 환경에서 악성코드나 의심 코드에 의한 피해가 늘어나고 있으며 이를 종합적으로 대응할 수 있는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 악성행위가 내포된 의심코드는 사용자의 동의 없이도 PC에 설치되어 사용자가 인지하지 못하는 피해를 양산하고 있다. 또한 다양한 시스템으로부터 수집되는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 가공하는 기술뿐만 아니라 정교하게 발전하고 있는 악성코드를 탐지 분석하기 위한 대응기술 또한 고도화 되어야 한다. 최근의 악성코드를 원천적으로 탐지하기 위해서는 실행파일에 포함된 악성코드에 대한 정적, 동적 분석을 포함한 분석뿐만 아니라 평판에 의한 검증도 병행되어야 한다. 또한 대량의 데이터를 통해 유사성도 판단하여 실시간으로 대응하는 방안이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 및 검증 기법을 다중으로 설계하고 이를 실시간으로 처리할 수 있는 방안을 제시하여 의심코드에 대한 대응을 근본적으로 할 수 있도록 연구하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.385-392
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• 2012

공급자 관점의 상품시장 정의는 공정, 원자재, 상품기능의 유사성 등으로 세분시장을 정의함으로써 특정상황이 배제되고 불연속성에 대한 고려가 결여되어 있어 기업의 시장 활동에 여러 가지 문제를 발생시킬 수 있다. 이러한 정의는 다분히 정적이고 일반적이어서 시장의 여러 상황과 시간의 추이에 따른 시장변화를 표현, 예측하는 것이 매우 어렵다. 반면 고객지향의 시장 세분화는 특정 혜택이 추구되는 상황에서 대체 가능한 상품과 관련 고객들의 집합을 정의함으로써 획득 가능하다. 이러한 상품시장 정의는 시장에서 부상하는 위협과 기회를 발견하고 효과적인 실적평가와 효율적인 자원배분을 가능케 한다. 그러나 고객관점의 시장정의가 실제로 구현되기 위해서는 많은 전제조건이 있다. 즉, 고객의 행위와 판단에 관련된 충분한 자료의 확보가 가능해야 하며 이들 자료의 분석을 통해 의미 있는 정보를 제공할 수 있는 정보처리기법이 필요하다. 본 연구의 목표는 고객관점 상품시장 정의가 귀납적 방법에 상당히 근거한다는 데 착안하여 데이터 마이닝 기술을 활용하여 실제적 적용에 어려움이 많은 고객관점의 시장 세분화를 지원할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제3권4호
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• pp.11-22
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• 1999

본 논문에서는 일반적으로 사용되고 있느 면진건축물의 내진설계기준에 대한 타당성을 검증하고 새로운 층지진하중 산정식을 제안하였다 UBC-91의 층지진하중 산정식은 충분한 안전성을 가지지 못하였으므로 94년에 개정이 되었다 그러나 개정된 산정식도 고정기초건축물과 유사한 층지진하중 산정식을 사용하였으므로 비경제성이 문제점으로 지적되고 있다 그러므로 제안된 식에서는 2자유도계 면진건축물과 고정기초건축물의 모드형상을 이용하여 안전성, 경제성 및 적용성을 만족시키도록 하였다. 제안된 층지진하중 산정식의 정확성 및 적용성을 검증하기 위하여 코멘트저항 골조형식과 전단변 구조형식의 구조물의 예제해석을 수행하였으며 동적해석의 경우와 근접한 결과를 얻었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권3호
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• pp.32-41
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• 2008

본 논문에서는 blu-ray 디스크 드라이버의 트랙킹 서보시스템에 대하여 플랜트와 제어기의 불확실성을 보상하는 견실비약성 $H^{\infty}$ 상태궤환 제어기 설계방법을 제안한다. 플랜트와 제어기의 불확실성을 매개변수화 선형행렬부등식(PLMI: parameterized linear matrix inequality)을 이용하여 구조화된 불확실성의 형태로 표현하며, Lyapunov 함수를 이용하여 구조적인 제어기의 이득섭동을 고려한 견실비약성 $H^{\infty}$ 상태궤환 제어기가 존재할 충분조건 및 제어기 설계방법을 PLMI의 형태로 제안한다. 또한, 완화기법(relaxation technique)을 통하여 PLMI를 유한개의 LMI의 형태로 변환하여 견실하고 최적화된 제어기 이득과 제어기 섭동 범위를 계산하고, 모의실험을 통해서 제시된 제어기의 타당성 및 견실성(robustness)과 비약성(non-fragility)을 검증한다.