• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6145-6158
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• 2019

It is a challenge for the current security industry to respond to a large number of malicious codes distributed indiscriminately as well as intelligent APT attacks. As a result, studies using machine learning algorithms are being conducted as proactive prevention rather than post processing. The k-NN algorithm is widely used because it is intuitive and suitable for handling malicious code as unstructured data. In addition, in the malicious code analysis domain, the k-NN algorithm is easy to classify malicious codes based on previously analyzed malicious codes. For example, it is possible to classify malicious code families or analyze malicious code variants through similarity analysis with existing malicious codes. However, the main disadvantage of the k-NN algorithm is that the search time increases as the learning data increases. We propose a fast k-NN algorithm which improves the computation speed problem while taking the value of the k-NN algorithm. In the test environment, the k-NN algorithm was able to perform with only the comparison of the average of similarity of 19.71 times for 6.25 million malicious codes. Considering the way the algorithm works, Fast k-NN algorithm can also be used to search all data that can be vectorized as well as malware and SSDEEP. In the future, it is expected that if the k-NN approach is needed, and the central node can be effectively selected for clustering of large amount of data in various environments, it will be possible to design a sophisticated machine learning based system.

• 한국식생활문화학회지
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• 제26권4호
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• pp.394-399
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• 2011

This study was conducted to investigate the effect of Nelumbo nucifera G. (NN) powder on cookie quality characteristics. The cookies were made with various NN powder levels (1, 3, and 5%). Crude fiber, crude ash, and the Mg contents of cookies with added NN powder were higher in concentration than those of the control group. Salinity of NN-powder added groups was not significantly different when it was compared with the control group's salinity. No significant difference among the groups were observed for specific volume, but the width determined by water content in the dough decreased as the amount of added NN powder increased. The L-value of the cookies was significantly larger than that of the control group. The a- and b-values were the highest for the 5% substituted NN flour. According to the sensory evaluation of the cookies, scores for color, flavor, and texture increased with increasing amounts of added NN powder. The overall acceptance of the 3% NN added cookies was greater than that of the 1 and 5% cookies.

• 품질경영학회지
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• 제49권2호
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• pp.201-211
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• 2021

Purpose: This paper proposes a density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model to reduce the computation time for large datasets without significant prediction accuracy loss. Methods: The proposed method utilizes the concept of the grid with centroid to reduce the number of reference data points so that the required computation time is much reduced. Since the grid generation process in this paper is based on quantiles of original variables, the proposed method can fully reflect the density information of the original reference data set. Results: Using five real-life datasets, the proposed k-NN regression model is compared with the original k-NN regression model. The results show that the proposed density adaptive grid-based k-NN regression model is superior to the original k-NN regression in terms of data reduction ratio and time efficiency ratio, and provides a similar prediction error if the appropriate number of grids is selected. Conclusion: The proposed density adaptive grid algorithm for the k-NN regression model is a simple and effective model which can help avoid a large loss of prediction accuracy with faster execution speed and fewer memory requirements during the testing phase.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1112-1125
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• 2012

LBS(Location Based Service)를 위한 대표적인 수단으로 GPS가 많이 사용된다. 그러나 GPS는 야외 및 개방된 공간에서만 이용이 가능하다. 또한, 저전력을 기반으로 한 무선 센서네트워크에서의 활용은 비효율적이다. 본 논문에서는 실내 환경에서 위치 측위를 위하여 기존 시스템들과는 다른 접근 방법을 이용하여 위치를 측위 한다. 무선 센서네트워크에서 대표적으로 사용하는 IEEE 802.15.4를 기반으로 K-NN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘에 중간값(Intermediate Value)을 적용하여, 더 세밀하게 위치를 측위 할 수 있는 시스템을 제안한다. K-NN의 경우 측정된 위치의 정교성은 셈플링의 개수에 비례한다. 그러나 센서네트워크에서 셈플링 개수를 무수히 늘리는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 셈플링값에 중간값을 적용하여 셈플링을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 구현하고 이를 실험하여 기존의 K-NN 기반의 위치 추정보다 약 두 배의 정밀도를 얻을 수 있음을 증명한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.681-688
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• 2015

k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한본초학회지
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• 제31권4호
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• pp.53-60
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• 2016

Objective : The purpose of this study was to investigate anti-aging and antioxidant effects of extracts of Nelumbo nucifera leaves (NN-L) using ethanol on skin .Methods : Each part of leaves(NN-L), flowers(NN-F) and stem(NN-S) was extracted with 70% ethanol. We performed radical scavenging assay(DPPH, ABTS+, Superoxide anion radical), elastase inhibition assay, collagenase inhibition assay. NN-L extracts were tested for cell viability(MTT assay), MMP-1 inhibition and MMP-1 protein expression on CCD-986sk cells (human fibroblast line).Results : Recently, many studies have reported that elastin is also involved in inhibiting or repairing wrinkle formation, although collagen is a major factor in the skin wrinkle formation. We measured its free radical scavenging activity, elastase inhibitory activity and expression of MMP-1 (matrix metalloprotease-1) in human fibroblast cells. Among the parts of Nelumbo nucifera, NN-L showed the highest antioxidant activities and in radical scavenging. DPPH, ABTS+ and Superoxide anion radical scavenging activity of NN-L at concentration of 1,000 μg/mL were 91.43%, 99.31% and 73.7% respectively. In vitro elastase and collagenase inhibition effects of NN-L at concentration of 1,000 μg/mL was 42.8% and 55.3% respectively. The ethanol extract of NN-L showed cell viability of 95.4% in 50 μg/mL concentration. In addition, The results from Western blot assay showed that NN-L decreased the expression of MMP-1 protein in a dose-dependent manner (by up to 35.0% at 50 μM).Conclusion : The findings suggest that the NN-L great potential as a cosmeceutical ingredient with antioxidant and anti-wrinkling effects.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1437-1457
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• 2016

데이터베이스 아웃소싱 환경에서, 클라우드는 인증된 사용자에게 아웃소싱된 데이터베이스를 기반으로 질의 서비스를 제공한다. 그러나 금융, 의료 정보와 같은 민감한 데이터는 클라우드에 아웃소싱 되기 전에 암호화되어야 한다. 한편, kNN 질의는 다양한 분야에서 폭넓게 사용되는 대표적인 질의 타입이며, kNN 질의 결과는 사용자의 관심사 및 선호도와 밀접하게 연관된다. 따라서 데이터 보호와 질의 보호를 동시에 고려하는 kNN 질의 처리 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존 연구는 높은 연산 비용이 요구되거나, 탐색한 인덱스의 노드 및 반환된 질의 결과가 드러나기 때문에 데이터 접근 패턴이 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 암호화 데이터베이스 상에서의 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 데이터 보호 및 질의 보호를 지원한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 데이터 접근 패턴을 보호하는 동시에 효율적인 질의처리를 지원한다. 이를 위해, 데이터 접근 패턴 노출 없이 데이터 필터링을 지원하는 암호화 인덱스 탐색 기법을 제안한다. 성능 분석을 통해, 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의처리 시간 측면에서 우수한 성능을 보임을 검증한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.66-77
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• 2014

UTIS(Urban Traffic Information System)는 프로브차량을 활용하여 도시지역의 구간통행시간 정보를 직접 수집하는 방식으로 타 검지체계에 비해 상대적으로 정확한 링크 속도정보를 산출할 수 있다. 하지만, 현재 UTIS에서는 프로브차량(Probe Vehicle) 및 노변기지국(RSE)의 부족, 시스템 오류 등 다양한 요인에 의해 링크 속도정보의 수집이 누락되는 결측 구간이 발생되고 있다. 본 연구에서는 보다 정확한 여행시간 정보를 제공하기 위한 방안으로 k-NN 알고리즘을 기반으로 결측속도 정보를 효율적으로 보정할 수 있는 새로운 보정모형을 제안하였다. 제안 모형은 각 후보개체(이력 시계열 데이터)의 분포 특성에 따라 최근접이웃 개수를 탄력적으로 조정하는 적응형 k-NN 모형이다. 모형 평가 결과, 제안 모형이 결측정보를 효과적으로 보정 처리할 수 있는 동시에 ARIMA 등 타 모형에 비해 보정 오차를 크게 감소시킬 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제안된 결측 보정 모형은 UTIS 중앙교통정보센터에 직접 적용하여 교통정보 서비스 품질을 향상시키데 활용될 계획이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.182-184
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• 2000

대부분의 자연언어처리에서 단위화는 구문 분석 이전의 매우 기본적인 처리 단계로, 텍스트 문장을 문법적으로 서로 관련된 단위로 분할하는 것이다. 따라서, 단위화를 이용하면 구문 분석이나 의미 분석 등에서 메모리와 시간을 효율적으로 줄일 수 있다. 일반적으로 통찰에 의한 규칙을 사용해서도 비교적 높은 단위화 성능을 얻을 수 있지만, 본 논문에서는 기계 학습 기법인 k-NN을 사용하여 보다 정확한 단위화를 구현한다. 인터넷 홈페이지에서 얻은 1,273 문장을 대상으로 학습한 결과, k-NN으로 단위화를 확장했을 때에 확장하지 않았을 때보다 2.3%의 정확도 증가를 보였다.

• Composites Research
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• 제33권3호
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• pp.108-114
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• 2020

Piecewise Integrated Composite (PIC) 보는 하중 유형에 따라 구간을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 순서를 배열한 보이다. 본 연구는 PIC 보의 구간을 머신 러닝의 일종인 k-NN(k-Nearest Neighbor) 분류를 통해 나누어 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 우수한 굽힘 특성을 갖게 하는 것이 목적이다. 먼저, 알루미늄 보의 3점 굽힘 해석을 통하여 참조점에서의 3축 특성(Triaxiality) 값 데이터를 얻었고, 이를 통해 인장, 전단, 압축의 레이블을 가진 학습 데이터가 만들어진다. 학습 데이터를 통해 각 면마다 독립적인 k-NN 분류 모델을 구성하는 방법(Each plane)과 전체 면에 대한 k-NN 분류 모델을 구성하는 방법(one part)을 이용하여 k-NN 분류 모델을 생성하였고, 하이퍼파라미터의 튜닝을 통하여 다양한 하중 충실도를 도출하였다. 가장 높은 하중 충실도를 가진 k-NN 분류 모델을 기반으로 보를 매핑(mapping)하였고, PIC 보에 대하여 유한요소 해석을 진행한 결과, 기존에 제시되었던 PIC 보에 비해 최대하중과 흡수 에너지가 커지는 특성을 보였다. 하중 충실도를 수동으로 조절하여 100%로 만든 PIC 보와 비교하였을 때, 최대하중과 흡수에너지가 미소한 차이가 나타났으며 이는 타당한 하중 충실도로 보여진다.