• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1103-1105
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• 2015

원전이나 방사선 관련시설에서의 사고발생 또는 노후원전 해체시 누출된 방사능은 조기에 탐지 및 제거해야 대형사고를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 방사선원의 빠르고 효율적인 제염작업을 위해 방사선원에 대한 거리, 방향 및 선량정보를 제공할 수 있는 단센서 기반의 스테레오감마선 탐지장치를 구현하였고, 탐지장치의 고속탐지를 위한 알고리즘개발을 수행하였다. 선원에 대한 거리정보를 획득하기 위한 스테레오 구조를 위해 2대의 탐지장치가 필요하지만 장치의 운용을 위하여 단센서 기반의 경량화된 탐지장치를 고안하였고, 스테레오 영상 획득시 탐지시간을 최소화 하기 위하여 관심영역을 추출한 후 해당 영역에 대한 스캔을 통해 탐지 선원에 대한 거리산출 및 영상분포출력을 나타내도록 하였다. 스테레오 획득 시 탐지시간을 기준으로 적용된 알고리즘의 탐지시간은 최대 35%의 시간단축결과를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권6호
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• pp.847-854
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• 2005

인터넷 웜(worm)의 전파속도는 매우 빠르기 때문에, 발생초기에 웜의 전파를 탐지하여 막지 못하면 큰 피해를 초래 할 수 있다. 새로운 세션에 대한 연결요청을 일정 비율이하로 제한함으로써 웜의 발생여부를 탐지하는 바이러스 쓰로틀링(virus throttling)[6, 7]은 대표적인 웜 조기탐지 기술 중의 하나이다. 대부분의 기존 기술은 지연 큐 관리에 있어서 동일한 수신 IP 주소들을 개별적으로 처리함으로써 웜 탐지의 오판 가능성을 증가시켰고, 지연 큐가 가득 찼을 때에만 웜이 발생했다고 판단하는 단순 판단 기법을 사용했다. 본 논문은 지연 큐에서 동일 수신 IP 주소들을 하나의 연결 리스트로 묶어 별도로 관리함으로써 동일 수신 IP들을 중복하여 지연 큐에 저장하지 않는 이차원 지연 규 관리방안을 제안한다. 개선된 바이러스 쓰로틀링은 지연 큐 길이 산정 시동일 수신 IP 주소들을 중복하여 계산하지 않기 때문에 웜 탐지 오류를 줄일 수 있다. 그리고 동일한 크기의 지연 큐를 가지고도 웜 탐지시간을 줄이고 웜 패킷 전송 수를 줄일 수 있는 가중치 평균 큐 길이 기반의 새로운 웜 탐지 알고리즘을 제안한다. 지연 큐 길이 산정 시 현재의 큐 길이 뿐 아니라 과거의 큐 길이를 반영하는 방법이 웜의 발생 가능성을 사전에 예측하여 기존 기법보다 빠르게 웜을 탐지할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.208-210
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• 2003

RED(Random Early Detection) 라우터를 성공적으로 배치하기 위해서는 RED 알고리즘을 구성하는 각 파라미터를 적절히 조절할 수 있어야 한다. 특히 다수의 TCP 연결이 하나의 라우터를 공유하는 네트워크 병목구간에서는 그 중요성이 한층 강조된다. 그러나 RED가 TD 라우터와 같은 네트워크 퍼포먼스를 유지하면서 ICP 커넥션 간 페어니스(fairness)를 향상시키기 위해서는, 네트워크 상황에 따라 다수의 컨트롤 파라미터 값을 적절하게 설정해줘야만 한다. 문제는 다양한 네트워크 환경에서 효과적으로 RED 알고리즘이 동작하기 위해 파라미터를 설정하는 것이 매우 어렵다는 것이다. 본 논문에서는 네트워크 상황에 따라 동적으로 RED 파라미터를 조절하면서 빠르게 안정적인 상태로 적응하는 진보된 RED 알고리즘인 ea-RED(Efficient Adaptive RED)를 디자인하고 구현하여 알고리즘의 효율성을 확인한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권11호
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• pp.3097-3107
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• 1999

Recently many studies have been done on the Random Early Detection(RED) algorithm as an active queue management and congestion avoidance scheme in the Internet. In this paper we first overview the characteristics of RED and the modified RED algorithms in order to understand the current status of these studies. Then we analyze the RED dynamics by investigating how RED parameters affect router queue behavior. We show the cases when RED fails since it cannot react to queue state changes aggressively due to the deterministic use of its parameters. Based on the RED parameter analysis, we propose a self-adaptive algorithm to cope with this RED weakness. In this algorithm we make two parameters be adjusted themselves depending on the queue states. One parameter is the maximum probability to drop or mark the packet at the congestion state. This parameter can be adjusted to react the long burst of traffic, consequently reducing the congestion disaster. The other parameter is the queue weight which is also adjusted aggressively in order for the average queue size to catch up with the current queue size when the queue moves from the congestion state to the stable state.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-13
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• 2010

네트워크 장비를 관리함에 있어서 환경에 따른 RED(Random Early Detection) 매개변수에 대한 설정은 쉽지 않은 일이다. 특히 관리자가 환경의 변화에 따라 일정한 서비스율을 유지하고 싶은 경우의 매개변수 설정은 더욱 쉽지 않은 일이다. 본 논문에서는 출력 큐에 멀티 코어 CPU를 탑재한 라우터를 가정하고 라우터의 출력 큐에, RED의 환경에 따른 매개변수의 최적화에 적합한 것으로 알려진, 인공지능의 유전 알고리즘을 직접적으로 도입하여 스스로 부하에 적응하는 AI RED(Artificial Intelligence RED)를 제안한다. AI RED는 FuRED(Fuzzy-Logic-based RED) 보다 단순하고 세밀하며, 실험을 통하여 AI RED가 찾아낸 RED 매개변수는 표준 RED 매개변수보다 환경에 더욱 잘 적응하는 효율적인 서비스를 제공하여 준다는 것을 확인 할 수 있다. RED 매개변수 관리의 자동화는 네트워크 관리의 측면에서 많은 효율성의 향상을 관리자에게 제공하여 줄 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.253-256
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• 2017

본 논문에서는 기계학습 기반의 분류 방법을 이용하여 장애 음성을 검출하고자 한다. 음성 장애 중 마비말 장애는 뇌성마비, 파킨슨 질환, 뇌졸중 등 주로 뇌질환에 의해 발생하는 것으로 알려져 있다. 이러한 장애 음성을 검출함으로써 뇌졸중 등의 급성 뇌질환 발생에 대한 조기 처치가 가능하다. 장애 음성 검출은 입력 음성에 대한 특징벡터 추출과 기계학습을 이용한 분류과정을 통해 이루어질 수 있다. 실험을 위해서 장애 음성 DB인 TORGO 데이터를 사용하였으며, 10가지 기계학습 알고리즘과 다양한 특징벡터 스케일링 방법에 대해 장애 음성 검출 성능을 평가하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.57-66
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• 2007

스캐닝 웜은 네트워크 관리자가 미처 대응하기 전에 넓게 전파되므로 차단하기 힘들고 그 피해가 상당히 크다. 따라서 자동으로 스캐닝 웜의 발생을 탐지하고 이에 대응할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 스캐닝 웜의 트래픽 특성을 분석하여 정상 트래픽과 이상 트래픽을 구분할 수 있는 탐지 알고리즘을 제안한다. 스캐닝 웜의 탐지를 위해 variance, VMR 및 correlation coefficient를 이용하는 방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존의 방법에 비하여 간단한 계산을 통해 스캐닝 웜의 효율적인 탐지가 가능함을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권6호
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• pp.399-408
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• 2022

Because arrhythmia occurs irregularly, it should be examined for at least 24 hours for accurate diagnosis. For this reason, this paper developed firmware software for arrhythmia detection and prevented consumption of temporal and human resources and enabled continuous management and early diagnosis. Prior to the experiment, the interval between the R peaks of the QRS Complex was calculated using the Pan-Tompkins algorithm. The developed firmware software designed and implemented an algorithm to detect arrhythmia such as tachycardia, bradycardia, ventricular tachycardia, persistent tachycardia, and non-persistent tachycardia, and a data transmission format to monitor the collected data based on BLE. As a result of the experiment, arrhythmia was found in real time according to the change in BPM as designed in this paper. And the data quality for BLE communication was verified by comparing the sensor's serial communication value with the Android application reception value. In the future, wearable devices for real-time arrhythmia detection will be lightweight and developed firmware software will be applied.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권4호
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• pp.25-39
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• 2016

Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1916-1917
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• 2007

Aortic AIx(augmentation index) has been used to measure aortic stiffness and evaluate ventricular load quantitatively. Algorithm for the detection of augmentation point gradually increases the differential order to detect inflection point rather than detects the distinctive point that appears after a specific time. Developed algorithm for AIx is proved to provide more accurate results than the ones developed by previous studies with the deviation from $-11.5{\pm}14.34$ points to $-3.75{\pm}1.26$ points. Results could provide the basis for the measurement of aortic stiffness using easily-measurable radial artery pulse waves, and could be extended to develop a system for early diagnosis of various vascular diseases.