• 한국산림과학회지
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• 제95권4호
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• pp.495-500
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• 2006

자주식 반송기를 이용한 가선집재작업의 안정성을 이론적인 계산과 현장 계측을 통해 검토하였다. 가선집재 시스템의 이론적 안정성 평가의 유용성을 입증하기 위하여 스카이라인의 장력과 근주의 저항력을 측정하여 이론 계산값과 비교평가하였다. 그 결과 측정된 스카이라인의 장력과 계산값이 유사하였으며, 이를 통해 전체적인 안정성 검토가 가능하였다. 또한 근주의 저항력은 근주의 직경과 밀접한 관계가 있으며 근주변의 각도가 $5-10^{\circ}$일 때 가장 큰 저항력을 나타내었으며, 그 이상의 각도에서는 지주목으로서의 기능을 잃어버리는 것으로 판단되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.682-684
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• 2003

With the explosive rapid expansion of computer using during the past few years, security has become a crucial issue for modem computer systems. Today, there are many intrusion detection systems (IDS) on the Internet. A variety of intrusion detection techniques and tools exist in the computer security community such as enterprise security management system (ESM) and system integrity checking tools. However, there is a potential problem involved with intrusion detection systems that are installed locally on the machines to be monitored. If the system being monitored is compromised, it is quite likely that the intruder will after the system logs and the intrusion logs while the intrusion remains undetected. In this project KIT-I, we adopt remote logging server (RLS) mechanism, which is used to backup the log files to the server. Taking into account security, we make use of the function of SSL of Java and certificate authority (CA) based key management. Furthermore, Support Vector Machine (SVM) is applied in our project to detect the intrusion activities.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.33-38
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• 2018

본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 차량에 대한 새로운 공격을 탐지한다. 분류 성능 평가를 위해 Car-Hacking 데이터셋을 사용한다. Car-Hacking 데이터셋은 실제 차량의 OBD-II 포트를 통해 CAN (Controller Area Network) 트래픽을 로깅하여 생성된다. 이 데이터셋에는 네 가지 공격 유형이 포함된다. 실험에 사용한 단일 클래스 분류기법은 정상 클래스만을 학습하여 비정상인 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습이다. 비지도 학습 방법을 사용하는 경우에 훈련 과정에서 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 고효율의 분류 성능을 내는 것은 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 새로운 공격 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 시스템에서 서명기반의 규칙으로 탐지하기 어려운 새로운 공격 유형을 탐지하기 위해 단일 클래스 분류기를 사용한다. 제안 방법은 새로운 공격을 모두 탐지하고 정상데이터에 대해서도 효율적인 분류 성능을 보이는 파라미터 조합을 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1459-1466
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• 2015

잠금화면은 현대인들이 모바일 플랫폼에서 가장 자주 대면하는 인터페이스 중 하나이다. 조사에 따르면 스마트폰 사용자들은 일일 평균 150번 잠금해제를 수행하지만[1], 패턴인식, 비밀번호와 같은 잠금화면 인터페이스등은 보안 및 인증의 목적을 제외하곤 별 다른 이익을 제공하지 못하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 보안용도의 기존 잠금화면을 전방 카메라를 활용한 얼굴 및 표정인식 어플리케이션으로 대체하여 표정 데이터를 수집한 뒤 실시간 표정 및 감정 변화 피드백을 제공하는 인터페이스를 제시한다. 본 연구에선 Quantified Lockscreen 어플리케이션을 통한 실험을 통해 1) 잠금화면을 활용한 비침습적인 인터페이스를 통해 연속적인 표정데이터 획득과 감정패턴을 분석할 수 있는 것을 검증했으며 2) 개인화된 학습 및 분석으로 표정인식 및 감정 검출의 정확도를 개선하였으며 3) 표정으로부터 추론된 감정 데이터의 타당성을 강화하기 위한 양괄식 검증기법을 도입하여 감정 검출의 다중채널 및 다중입력 방법론의 가능성을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제83권3호
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• pp.299-310
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• 1994

본 연구는 강원도 춘천군에 위치한 임업진흥촉진지역(林業振興促進地域)을 대상으로 총수확비용(總收穫費用)(임도개설비(林道開設費)+집재비(集材費))을 최소화하는 양방향(兩方向)-단계집재(段階集材) 및 이단계집재(二段階集材)를 위한 적정임도간격(適正林道間隔) 및 임도밀도(林道密度)를 산출하였다. 이때의 임도개설비(林道開設費)는 km당 천만원부터 6천만원까지이다. 그 결과는 다음과 같다. 양방향(兩方向)-단계집재(段階集材)에서는 케이블 크fp인이 적합하며, 적정임도간격(適正林道間隔)은 1,698m~4,192m,평균 3,087m이며, 임도밀도(林道密度)는 3.44m/ha~8.44m/ha, 평균 5.12m/ha로 산출되었다. 양방향(兩方向)-이단계집재(二段階集材)에서 중지형(中地形)은 중형집재기와 로깅부기의 조합기종이 적합하며 임도간격(林道間隔) 1,483m~3,481m, 평균 2,589m로서, 임도밀도(林道密度)는 4.05m/ha~9.46m/ha, 평균 5.90m/ha로 산출되었다. 또한 급지형(急地形)은 중형집재기와 진성윈치의 조합기종이 적합하며, 임도간격(林道間隔) 1,693m~3,982m, 평균 2,960m로서, 임도밀도(林道密度)는 3.68m/ha~8.64m/ha 평균 5.38m/ha로 산출되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권1호
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• pp.67-76
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• 2019

최근 국내 숲가꾸기 산물수집 및 목재수확에 있어 하베스터, 포워더와 같은 중대형 임업기계의 활용이 증대되고 있는 실정이며, 이에 따른 토양환경 피해 및 임지생산력 저하 등 환경적인 문제가 대두되고 있다. 본 연구는 하베스터와 포워더의 임내주행에 있어서 벌채부산물처리(무처리, $7.3kg/m^2$과 $11.5kg/m^2$) 및 주행횟수(하베스터 1회와 포워더 1~10회)에 따른 토양 깊이별(10, 20 및 30 cm) 토양 물리성 변화 및 토양 지표면 교란을 판단하기 위하여 토양밀도, 토양관입저항, 토양패임 등을 측정하였다. 연구결과 임업기계의 임내주행에 따른 토양용적밀도는 벌채부산물 무처리구에서 처리구($11.5kg/m^2$)와 비교하여 약 10~29 % 높게 나타났으며, 토양관입저항은 약 25~139 %까지 높게 나타나 벌채부산물 처리에 따른 토양답압 저감효과를 확인할 수 있었다(p<0.05). 또한 벌채부산물 처리구와 무처리구 모두에서 주행횟수가 증가함에 따라 토양용적밀도와 관입저항은 증가하는 것으로 나타났으며, 벌채부산물 처리구는 하베스터 1회, 포워더 5회까지 전체 토양답압의 92%가 발생되었고 무처리구에서는 하베스터 1회 포워더 1회까지 전체 토양답압의 84 %가 발생되는 것으로 나타났다. 이 연구결과를 바탕으로 향후 하베스터와 포워더를 이용한 단목수확작업을 설계할 시에는 토양환경피해 및 피해면적을 최소화하기 위하여 주행차로에 벌채부산물을 처리하거나, 지정 주행차로를 설계하는 것이 필요하다고 판단된다.