• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권7호
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• pp.303-310
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• 2013

컴퓨팅 환경에서 소프트웨어가 차지하는 역할이 커지면서 소프트웨어 보안은 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 동적 오염 분석은 프로그램 실행 중에 신뢰할 수 없는 소스로부터 유래된 오염된 데이터의 이동을 추적하고 관리하는 분석 방법이다. 이 분석 방법은 소프트웨어의 보안 검증 뿐만 아니라 소프트웨어의 동작을 이해하고, 예상하지 못한 오류에 대한 테스팅 및 디버깅 등에서 활용할 수 있다. 기존에 이와 관련한 연구에서는 동적 오염 분석을 이용한 분석 사례를 보여주고 있지만, 동적 오염 분석에서 오염된 정보 전파 과정 및 동작 과정에 대해서 체계적이고 논리적으로 기술하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이런 분석 과정을 이론적으로 기술함으로써 오염된 정보의 전파 과정을 어떻게 추적할 수 있는지 논리적으로 보여주고, 이를 응용할 수 있는 이론적 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서 기술한 이론적 모델에 대해서 분석기를 구현하고 프로그램에 대한 분석 결과를 통해서 모델의 정확성을 검증한다. 그리고, 프로그램에 나타나는 오염 정보들의 전파 과정을 보이고 결과를 검증한다. 본 이론적 모델은 동적 오염 분석에서 자료 흐름의 분석 과정을 이해하고 이를 활용하는 분석 방법을 설계하거나 구현하는 기반 지식으로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.483-488
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• 2012

모바일 기반의 스마트 기기의 보급이 확대됨에 따라 교육 현장에서 이를 활용하는 사례가 증가하고 있는 추세이며, 가까운 장내에는 매우 중요한 교육용 기자재로서의 위치를 차지할 것으로 예측된다. 이러한 추세에 맞춰 교육과학기술부는 스마트 교육에 대한 중장기 추진 계획을 발표하였고 현재 추진을 준비 중에 있으며, 다양한 산업계 학계 연구 기관에서 관련 연구 결과물과 시제품들을 활발히 발표하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 모바일 스마트 기기에 장착된 비디오카메라를 이용하여 촬영된 영상 내부에 포함된 문자를 인식하는 모듈을 구현하고 이를 응용하여, 교육환경에서 현실적으로 적용 가능한 학습용 시각 정보 인식 시스템에 관련한 설계 및 구현 방안을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 학습용 시각 정보 인식 시스템은 비디오 영상취득, 영상 처리, 정보 추출, 지식 표현 등 4개의 모듈로 구성되었으며, 실제적인 예제를 통해 각 모듈을 설명 하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.87-94
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• 2008

이 연구에서는 복합형 환승센터의 돌발상황 대응을 위한 모니터링 대상의 선정과 돌발상황 모니터링, 검지, 확인, 전파, 처리, 종료까지의 진행 절차에서 관리되는 정보를 도출하고 데이터베이스로 통합관리 하도록 하여 상황진행 단계에 따라 상황처리 의사결정에 필요한 사전정보를 제공하도록 제시하였다. 시설물, 이용자, 교통류로 구성된 환승센터는 모니터링 정보의 한계성을 가지고 있다. 따라서 상황검지 및 상황대응 전략수립 방안에서는 상황대응 전문가의 경험 지식과 과거의 사례를 활용할 수 있는 전문가 시스템의 사례기반 추론을 활용하는 방안으로 접근하였다. 또한 돌발상황 발생 시 공간적 혼잡도 및 피해 최소화를 위해 환승센터에서 운영하고 있는 설비의 통제 방안을 제시하였으며, 대외기관의 서비스 지원 극대화를 위해 실시간으로 상황정보의 공유 서비스 체계가 유지되도록 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3991-4010
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• 2021

The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.

• Plant Biotechnology Reports
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• 제2권3호
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• pp.179-189
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• 2008

We established an efficient plant regeneration system for Catharanthus roseus L. (G.) Don through somatic embryogenesis. Embryogenic callus was induced from hypocotyl of seed germinated in vitro. Somatic embryogenesis in Catharanthus has been categorized into three distinct stages: (1) initiation and proliferation of embryo; (2) maturation, and; (3) germination or plantlet conversion. Beside plant growth regulators, various stages of embryogenesis were screened for their response to a wide variety of factors (pH, gelrite, light, sugar alcohols, polyethyleneglycol and amino acids), which affect embryogenesis. All of the tested factors had a small to marked influence on embryogeny and eventual conversion to plantlets. The plantlets were acclimatized successfully in a greenhouse. To our knowledge, this is the first report describing a detailed study of various cultural factors which regulate embryogenesis in C. roseus. The results discussed in this paper may be used in mass propagation to produce medicinal raw material, and the embryo precursor cells could be used in genetic modification programmes that aim to improve the alkaloid yield as well.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 춘계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.240-243
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• 2003

Sensorless Vector control of the permanent magnet synchronous motor(PMSM) typically requires knowledge of the PMSM structure and parameters, which in some situations are not readily available or may be difficult to obtain. In this paper, by measuring the currents of the PMSM drive, a neural-network-based rotor position and speed estimation method for PMSM is described. Because the proposed estimator treats the estimated motor speed as the weights, it is possible to estimate motor speed to adapt back propagation algorithm with 2 layered neural network. The proposed control algorithm is applied to PMSM drive system. The operating characteristics controlled by neural networks control are examined in detail.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권6호
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• pp.2511-2520
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• 2018

In this study, Multi-Radial Basis Function Support Vector Machine (Multi-RBF SVM) classifier is introduced based on a composite kernel function. In the proposed multi-RBF support vector machine classifier, the input space is divided into several local subsets considered for extremely nonlinear classification tasks. Each local subset is expressed as nonlinear classification subspace and mapped into feature space by using kernel function. The composite kernel function employs the dual RBF structure. By capturing the nonlinear distribution knowledge of local subsets, the training data is mapped into higher feature space, then Multi-SVM classifier is realized by using the composite kernel function through optimization procedure similar to conventional SVM classifier. The original training data set is partitioned by using some unsupervised learning methods such as clustering methods. In this study, three types of clustering method are considered such as Affinity propagation (AP), Hard C-Mean (HCM) and Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm (ISODATA). Experimental results on benchmark machine learning datasets show that the proposed method improves the classification performance efficiently.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.182-190
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• 2005

The propagation of light radiation within tissues is an important problem that confronts the dosimetry of therapeutic laser delivery and the development of diagnostic spectroscopy. In the clinical application of photodynamic therapy(PDT) and in photobiology, the photon deposition within a tissue determines the spatial distribution of photochemical reactions. Scattered light is measured as a function of the distance (r) between the axis of the incident beam and the detection spot. Consequently, knowledge of the photosensitizer(Chlorophyll-a) function that characterizes a phantom is important. To obtain the results of scattering coefficients(${\mu}s$) of a turbid material from diffusion described by experimental approach. It was measured the energy fluency of photon radiation at the position of penetration depth. From fluorescence experimental method obtained the analytical expression for the scattered light as the values of $(I\;/I_o)_{wavelength}$ vs the distance between the center of the incident beam and optical fiber in terms of the condition of "in situ spectroscopy(optically thick)" and real time by fluorometric measurements.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.305-313
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• 2011

Due to the expansion of high-speed Internet access, the need for secure and reliable networks has become more critical. The sophistication of network attacks, as well as their severity, has also increased recently. As such, more and more organizations are becoming vulnerable to attack. The aim of this research is to classify network attacks using neural networks (NN), which leads to a higher detection rate and a lower false alarm rate in a shorter time. This paper focuses on two classification types: a single class (normal, or attack), and a multi class (normal, DoS, PRB, R2L, U2R), where the category of attack is also detected by the NN. Extensive analysis is conducted in order to assess the translation of symbolic data, partitioning of the training data and the complexity of the architecture. This paper investigates two engines; the first engine is the back-propagation neural network intrusion detection system (BPNNIDS) and the second engine is the radial basis function neural network intrusion detection system (BPNNIDS). The two engines proposed in this paper are tested against traditional and other machine learning algorithms using a common dataset: the DARPA 98 KDD99 benchmark dataset from International Knowledge Discovery and Data Mining Tools. BPNNIDS shows a superior response compared to the other techniques reported in literature especially in terms of response time, detection rate and false positive rate.

• 한국음향학회지
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• 제11권2호
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• pp.38-49
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• 1992

고체음은 건축음향에서 가장 중요한 인자의 하나이다. 그럼에도 불구하고 건축음향설계에서 그 거동을 예측하는 연구는 아직 찾아볼 수 없는 실정이다. 여기에 바닥충격음 제어의 가장 확실한 방법중의 하나인 콘크리트 뜬바닥구조를 개발하여, 이 구조의 층ㅇ격음 차단성능을 기존바닥과 비교하고자 한다. 이를 위하여 5개소에 21개 샘플을 시공하고 그 성능을 KS F 2810의 규정에 따라 측정하였으며, 비교분석은 차음등급의 기준주파수 특성을 쓰고, JIS A 1419의 규정에 의해 구한 차음등급에 따랐다. 결과는 표 3.1의 번호 12의 구조이외는 크게 바닥충격음의 개선효과를 기대할 수 없었고 기타는 자료의 축적에 뜻이 있다 하겠다.