International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.107-118
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2024
With the seamless growth of the technology, network usage requirements are expanding day by day. The majority of electronic devices are capable of communication, which strongly requires a secure and reliable network. Network-based intrusion detection systems (NIDS) is a new method for preventing and alerting computers and networks from attacks. Machine Learning is an emerging field that provides a variety of ways to implement effective network intrusion detection systems (NIDS). Bagging and Boosting are two ensemble ML techniques, renowned for better performance in the learning and classification process. In this paper, the study provides a detailed literature review of the past work done and proposed a novel ensemble approach to develop a NIDS system based on the voting method using bagging and boosting ensemble techniques. The test results demonstrate that the ensemble of bagging and boosting through voting exhibits the highest classification accuracy of 99.98% and a minimum false positive rate (FPR) on both datasets. Although the model building time is average which can be a tradeoff by processor speed.
Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.
Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.
In this paper we consider a series of algorithms for calculating radicals of matrix polynomial equations. A particular aspect of this problem arise in author's work. concerning parameter identification of linear dynamic stochastic system. Special attention is given of searching the solution of an equation in a neighbourhood of some initial approximation. The offered approaches and algorithms allow us to receive fast and quite exact solution. We give some recommendations for application of given algorithms.
본 논문은 통계 기반 한국어 화행분류를 위하여 필요한 각 자질이 분류 성능에 미치는 영향과 성능 향상에 기여하는 자질 조합을 비교 평가한다. 지지벡터기계 학습 방법을 이용하여 구현한 화행 분류시스템을 통해 실험한 결과, n-gram 자질 중 품사 바이그램은 유용하지 않으며 형태소-품사 쌍과 다른 자질들을 결합했을 때 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 또한, 자질 선택 기법을 사용한 자질 비율에 따른 실험을 통해서 매우 적은 자질만으로도 화행 분류에 있어 어느 정도 안정된 성능을 낼 수 있었다. 아울러, 실험 결과의 분석을 통해 한국어에서 마지막 어절이 문장 전체의 화행분류에 중요한 역할을 하며, 한국어의 특징인 자유 어순이나 주어의 빈번한 생략 등이 화행 분류 실험의 성능에 영향을 미친다는 사실도 알 수 있었다.
Background: Korean Working Conditions Surveys (KWCS), referencing European Working Conditions Surveys, have been conducted three times in order to survey working condition and develop work-related policies. However, we found three limitations for managing the collected KWCS data: (1) there was no computerized system for managing data; (2) statistical KWCS data were provided by limited one-way communication; and (3) the concept of a one-time provision of information was pursued. We suggest a web-based public service system that enables ordinary people to make greater use of the KWCS data, which can be managed constantly in the future. Methods: After considering data characteristics, we designed a database, which was able to have the result of all pairwise combinations with two extracted data to construct an analysis system. Using the data of the social network for each user, the tailored analysis system was developed. This system was developed with three methods: clustering and classification for building a social network, and an infographic method for improving readability through a friendly user interface. Results: We developed a database including one input entity consisting of the sociodemographic characteristics and one output entity consisting of working condition characteristics, such as working pattern and work satisfaction. A web-based public service system to provide tailored contents was completed. Conclusion: This study aimed to present a customized analysis system to use the KWCS data efficiently, provide a large amount of data in a form that can give users a better understanding, and lay the ground for helping researchers and policy makers understand the characteristics.
Objectives : This research aimed to develop a new etiologic classification for traditional Korean Medicine in order to respond to the social and environmental change. Methods : We reviewed the existing theories on etiological classification for East Asian Medicine thoroughly and discussed the problems and limitations. Based on the experts' consensus, we abstracted disease factors and etiologic items. Results : The disease factors are classified into three parts: the human body, the environment, and the interaction between the human body and the environment. We defined them as the inner factor, the external factor, and the interaction between the inner and the external factors. The inner factor is free from the influence of the environment, and it causes diseases solely from the components of the human body. It is divided into genetic factors. The external factor is defined as a case when a disease occurs due to a factor outside the human body and includes external injuries, environmental pollution, and natural disasters. The interaction between the inner and the external factors is a disease factor that causes diseases by the interaction of the human body and the environment and includes emotions, habits, and social environment. As a result of the analysis, it was possible to see the meanings at a single glance as the scattered and fractional meanings were integrated with focus on medicinal herbs, but the increasing number of analyzed medicinal herbs tended to more and more complicate their relationships, thus, requiring additional work like filtering. Conclusions : The new etiologic classification of Korean Medicine fully reflects the perspectives on life in Korean Medicine while embracing the changes in modem society. Also, by avoiding the usage of ambivalent terms and wrong classification methods, the new classification system constructs intuitive and concise etiology and improves usability in clinical medicine.
최근 침입 탐지 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템에서 침입 여부 확인을 위하여 패턴매칭 기법이 주로 사용된다. 기존의 패턴매칭 기법들은 다양한 공격 패턴들에 대한 패턴 비교 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 패턴매 칭 기법들이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 효율적인 패턴 비교를 위하여 룰 패턴을 분류한다. 분류된 패턴은 매칭을 위하여 정형화된 트리로 구현한다. 그러므로, 본 논문에서 제안한 침입 탐지 시스템 모델은 효율적으로 네트워크 침입 탐지를 수행할 수 있다.
최근 침입 탐지시스템에 대한 관심이 증대되고 있다 침입탐지 시스템에서 침입여부 확인을 위하여 패턴매칭 기법이 주로 사용된다. 기존의 패턴매칭 기법들은 다양한 공격 패턴들에 대한 패턴 비교 시간이 많이 소요되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 패턴 매칭 기법들이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 효율적인 패턴비교를 위하여 롤 패턴을 분류한다. 분류된 패턴은 매칭을 위하여 정형화된 트리로 구현한다 그러므로, 본 논문에서 제안한 침입탐지 시스템 모델은 효율적으로 네트워크 침입 탐지를 수행 할 수 있다.
This work presents an expert system for the classification of a given substance and thus enabling one to select the proper container in consultation with the computer. The system consists of 34 rules and uses Micro Expert as a shell program based on backward chaining method. The prototype system will have to be under extensive test. However, its use is bound to have advantages over conventional methods, e.g. looking up in a reference book or using conventional programs with a database. Since the expert system determines the group of the given substance not by its name but by its physical and chemical properties, it is not necessary to add data items even for newly synthesized substances. The system also provides reasoning for its determination and therefore it can be used as a good package for the training of unskilled operators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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