• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.145-152
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• 2021

In the Recent times, various technological enhancements in the field of artificial intelligence and big data has been noticed. This advancement coupled with the evolution of the 5G communication and Internet of Things technologies, has helped in the development in the domain of smart mine construction. The development of unmanned vehicles with enhanced and smart scheduling system for open-pit mine transportation is one such much needed application. Traditional open-pit mining systems, which often cause vehicle delays and congestion, are controlled by human authority. The number of sensors has been used to operate unmanned cars in an open-pit mine. The sensors haves been used to prove the real-time data in large quantity. Using this data, we analyses and create an improved transportation scheduling mechanism so as to optimize the paths for the vehicles. Considering the huge amount the data received and aggregated through various sensors or sources like, the GPS data of the unmanned vehicle, the equipment information, an intelligent, and multi-target, open-pit mine unmanned vehicle schedules model was developed. It is also matched with real open-pit mine product to reduce transport costs, overall unmanned vehicle wait times and fluctuation in ore quality. To resolve the issue of scheduling the transportation, we prefer to use algorithms based on artificial intelligence. To improve the convergence, distribution, and diversity of the classic, rapidly non-dominated genetic trial algorithm, to solve limited high-dimensional multi-objective problems, we propose a decomposition-based restricted genetic algorithm for dominance (DBCDP-NSGA-II).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권9호
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• pp.4658-4679
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• 2017

Android is now the most popular smartphone platform and remains rapid growth. There are huge number of sensitive privacy information stored in Android devices. Kinds of methods have been proposed to detect Android malicious applications and protect the privacy information. In this work, we focus on extracting the fine-grained features to maximize the information of Android malware detection, and selecting the least joint features to minimize the number of features. Firstly, permissions and APIs, not only from Android permissions and SDK APIs but also from the developer-defined permissions and third-party library APIs, are extracted as features from the decompiled source codes. Secondly, feature selection methods, including information gain (IG), regularization and particle swarm optimization (PSO) algorithms, are used to analyze and utilize the correlation between the features to eliminate the redundant data, reduce the feature dimension and mine the useful joint features. Furthermore, regularization and PSO are integrated to create a new joint feature mining method. Experiment results show that the joint feature mining method can utilize the advantages of regularization and PSO, and ensure good performance and efficiency for Android malware detection.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권6호
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• pp.1493-1505
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• 1996

인터네트의 사용의 급격한 증가와 멀티미디어 정보의 보편화에 따라 이를 이용하 는 다양한 전자우편 프로토콜들이 나타나고 있다. 이러한 전자우편의 상용화와 전자 우편을 통한 개인정보 및 주요정보 보호를 위해서는 암호화 기법을 이용한 보안기능 이 필수적이다. 논 논문은 멀티미디어를 지원하는 인터네트 전자우편(MIME;Multi -Purpose Internet Mail Extension)에 보안 기능을 추가한 MOSS(MIME Object Security Service)의 효과적 처리에 필요한 라이브러리 함수개발에 관하여 기술하였 다. 이를 위하여 MINE구조로 나타나는 암호화와 복호화, 전자결재 및 검증등의 보안 기능 처리를 위한 MOSS의 특성 및 구조에 관하여 기술하고 이를 실질적으로 개발하기 위한 자료구조 및 필요한 함수들을 정의하였으며 개발시 고려하여야 할 사항들에 대 하여 기술하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2781-2800
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• 2016

Emerging attacks aim to access proprietary assets and steal data for business or political motives, such as Operation Aurora and Operation Shady RAT. Skilled Intruders would likely remove their traces on targeted hosts, but their network movements, which are continuously recorded by network devices, cannot be easily eliminated by themselves. However, without complete knowledge about both inbound/outbound and internal traffic, it is difficult for security team to unveil hidden traces of intruders. In this paper, we propose an autonomous anomaly detection system based on behavior profiling and relation mining. The single-hop access profiling model employ a novel linear grouping algorithm PSOLGA to create behavior profiles for each individual server application discovered automatically in historical flow analysis. Besides that, the double-hop access relation model utilizes in-memory graph to mine time-sequenced access relations between different server applications. Using the behavior profiles and relation rules, this approach is able to detect possible anomalies and violations in real-time detection. Finally, the experimental results demonstrate that the designed models are promising in terms of accuracy and computational efficiency.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.263-267
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• 2015

현 지뢰탐지기는 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서 헤드부를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 단방향 초음파 센싱신호를 통한 지뢰탐지 오류 문제점을 개선하고자, Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트 안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스형 카메라부, 보안통신 헤드셋으로 구성하여 전투복을 착용한 상태에서 신체의 머리, 몸통, 팔, 허리, 다리에 탈 부착식으로 장착, Superhigh Frequency RF Beam을 통해 지뢰를 탐지하는 Human Body 안테나부를 적용, 지뢰의 금속 비금속이 아닌, 지상(하)에 매설된 기폭제를 전방위($360^{\circ}$)로 탐지할 수 있고, 지뢰의 거리 위치 형태 재질을 2D 또는 3D 영상으로 스마트 안경 및 신체장착형 LCD모니터부에 실시간 표출시킬 수 있으며, 이로 인해 전투병이 지상(하)에 있는 지뢰를 회피, 신속하게 기동할 수 있다. 아울러 휴대용 배터리와 벨트형 전원공급부의 Twin-Self Supplements of electricity을 통해 별도의 충전 없이 3~7일간 전투를 수행할 수 있으며, 원격지의 전투상황을 원격지 전투지휘서버에서 실시간 모니터링할 수 있고, 전투병 1:1로 전투정보를 공유할 수 있어, 전투현장에 있는 것과 같은 생동감 있게 전투상황을 원격지휘할 수 있는 스마트전투시스템을 구축할 수 있는 Smart Wearable Minefield Detection System을 제안하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.23-30
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• 2021

Sentiment Analysis has become very important field of research because posting of reviews is becoming a trend. Supervised, unsupervised and semi supervised machine learning methods done lot of work to mine this data. Feature engineering is complex and technical part of machine learning. Deep learning is a new trend, where this laborious work can be done automatically. Many researchers have done many works on Deep learning Convolutional Neural Network (CNN) and Long Shor Term Memory (LSTM) Neural Network. These requires high processing speed and memory. Here author suggested two models simple & bidirectional deep leaning, which can work on text data with normal processing speed. At end both models are compared and found bidirectional model is best, because simple model achieve 50% accuracy and bidirectional deep learning model achieve 99% accuracy on trained data while 78% accuracy on test data. But this is based on 10-epochs and 40-batch size. This accuracy can also be increased by making different attempts on epochs and batch size.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1461-1468
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• 2015

대규모 갱도의 보강을 위해 현재 일반적인 광산 지보재(록볼트 및 강지보재)가 대부분 적용되고 있으며, 일부에서는 현장타설 숏크리트로 연약지반 보강을 실시하고 있다. 그러나 광산 갱도 굴착 후 매번 숏크리트를 타설할 수는 없는 국내 광산 여건상 경제성 및 부지확보의 문제로 고정적인 현장 배치플랜트를 확보하지 못하고, 인근 레미콘 제조 공장에서 배합된 숏크리트 재료를 공급받아 시공하고 있다. 그러나 레미콘 제조 공장에서 운반되는 숏크리트는 이동 거리 및 시간에 따라 품질이 저하되고, 광산 시공 현장에 상주하는 전문 품질관리자의 부재로 시공 품질 관리에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 혼화재료의 종류와 혼입률을 변수로 선정하여 숏크리트의 역학적 특성과 단기 내구성 평가를 위한 실내실험을 실시하였다.

• 자원환경지질
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• 제48권1호
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• pp.65-75
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• 2015

1980년 중반에 개발된 석탄층메탄가스(Coalbed Methane) 개발기술은 석탄층에 흡착된 메탄가스를 생산할 수 있는 기술이다. CBM은 개발이 쉽고 매장량도 풍부하다. 따라서 CBM 산업은 온실가스 배출규제에 대처할 수 있을 뿐만 아니라 에너지자원으로서의 잠재력이 매우 크다. 석탄을 개발하기 위해서는 메탄가스 폭발에 대비한 선행적 광산 보안조치로 CBM을 개발해야 한다. 그렇기 때문에 가스시장의 변동에 영향을 받지 않는 장점이 있을 뿐더러 지구온실가스 감축에도 CBM은 유리한 입장에 있다. ECBM(Enhanced Coalbed Methane)은 석탄층 메탄가스의 새로운 생산 기법으로 석탄층에 $CO_2$나 $N_2$ 가스를 주입하여 석탄에 흡착된 메탄가스를 탈착시켜 생산하는 방법이다. 특히 $CO_2$-ECBM 공법은 저탄소 녹색성장 기술로서 메탄가스의 생산성 향상뿐 만 아니라 온실가스 저감 효과도 기대할 수 있다. CBM개발은 캐나다, 호주, 중국, 인도, 인도네시아, 베트남 등 40여개 국가에서 개발이 진행되고 있고 생산량이 꾸준히 증가하고 있다. 현재의 석탄-석유 에너지원에서 비전통 가스로의 에너지 패러다임 전환에 CBM이 일조할 전망이다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.737-753
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• 2023

폐광산은 자원의 고갈 및 산업환경의 변화로 인해 폐쇄된 유휴공간이다. 이러한 폐광산의 지하공간은 항온성, 차광성, 보안성과 같은 고유 특성을 이용하는 다양한 용도로의 재활용이 시도되고 있다. 본 연구에서는 폐광산 지하공동의 재활용 방안 가운데 수요가 증대되고 있으며 지역발전에 도움이 되는 데이터 센터 및 폐광지역 주민복지를 증진시키는 공공체육시설에 대한 운용성을 평가하고자 하였다. 이를 위해 해외 폐광산 내 설치된 데이터센터의 현황 및 지하공간의 이점을 활용한 데이터센터 운용기술을 검토하였다. 또한 우리나라의 폐광산 종류별 지하공간 규모를 고려하여 공공체육시설 중 지역 주민들의 건강과 복지에 이바지할 수 있는 생활체육시설로 선택된 12개 종목에 대해 경기장 설치 적용성을 평가하였다. 이와 같은 폐광산 지하공간의 데이터센터 및 공공체육시설로의 활용은 단순히 산업유산의 재활용이 아니라 지역사회에 새로운 발전 가능성과 기회를 제공할 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.362-370
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• 2022

The assessment of specific impacts on the environment is a preventive measure for environmental protection which is based on the definition and proposal of measures that can prevent harmful effects, reduce or eliminate them. In the physical sense, vibration is the oscillating motion of an object with the effect of internal or external forces applied to it. People who touch a vibrating surface or object will feel these vibrations. In general, there are two types of vibration exposure. The first are the vibrations of the hands and arms transmitted by the held parts of tools or machinery. The second are whole-body vibrations transmitted from a seat or surface to a motorized car. The risk of injury to workers exposed to vibration varies depending on the size, frequency, type, duration of exposure, and organ affected. The purpose of this paper is to review the measurements of vibrations in the Kosovo Energy Corporation in the mine Sibovc Southwest, where coal with a rotary excavator is exploited and the evaluation of vibrations for working conditions for workers working in that environment and improving working conditions for the measurement of vibrations we have used the device Minimate DS 078, the purpose of such environmental impact assessment is to collect data and predict the harmful impacts on the environment, namely the impact on water, air, soil, life and health of as well as identify and propose measures that could prevent, reduce or eliminate altogether.