• Applied Microscopy
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• 제29권1호
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• pp.67-73
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• 1999

분말시료를 epoxy로 포매 (embedding)한 후 ion milling하는 방법으로 TEM 시편을 준비하는 경우에는 시료와 epoxy와의 milling정도의 차이 때문에 좋은 시편을 만들기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해서 포매 물질에 대한 분말시료의 상대 밀도를 높여 주는 방법을 시도하였다. 일반적인 진공법보다는 원심분리기법을 이용하여 포매하는 것이 시료의 밀도를 높일 수 있었다. 또한, 비슷한 크기의 분말의 혼합보다는 서로 다른 크기의 분말을 혼합한 후 원심분리기를 이용하여 포매할 때, 큰 입자들 사이로 작은 입자들이 유입되면서 분말의 밀도가 더욱 높아지는 것을 알 수 있었다. 이렇게 준비된 시료는 ion milling정도의 차이에서 오는 문제점을 크게 줄일 수가 있어 TEM 관찰에 필요한 시편을 얻을 수 있었다. 원심분리기법은 마이크로미터 이하 크기의 구형, 판상 및 침상의 분말시료에서부터 TEM 시편을 준비하는 데에도 매우 효과적임이 드러났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.962-967
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• 2003

본 논문에서는 DCT의 DC 계수에 워터마크를 삽입하는 DCT 기반 디지털 워터마킹을 제안하였다. 본 논문에 서 는 8${\times}$8 블록 DCT를 수행하였으며, 워터마크 신호는 평균 0, 분산 1, 길이 1000인 정규분포 랜덤시퀀스를 사용하였다. 워터마크 신호 중에서 작은 값을 갖는 워터마크 신호들을 DC 계수에 삽입하고, 나머지 워터마크 신호들은 AC의 상위 계수 값에 삽입하였다 제안한 방법의 성능을 확인하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행한 결과, 제안 방법이 기존의 워터마크 방법보다 비가시성 및 견고성 면에서 우수하였다.

• East Asian mathematical journal
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• 제38권3호
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• pp.347-355
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• 2022

For a nondegenerate projective variety, it is a classical problem to study its defining equations with respect to a given embedding. In this paper, we precisely determine minimal sets of generators of the defining ideals of some curves of maximal regularity in ℙ⁵.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.19-21
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• 2022

자기 지도 학습을 이용한 이상 탐지는 일반적으로 합성 데이터를 생성해 정상과 이상을 학습하고, 실제 이상 데이터를 테스트 데이터로 사용하여 이상 탐지 성능을 측정한다. 정상 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성하기 위해 기존 연구에서는 원본 이미지에서 특정 패치를 자르고 붙이는 식으로 합성 데이터를 생성한다. 이런 방식에서 정상 데이터와 유사한 정도는 패치 개수와 크기에 따라 달라지므로 이상 탐지 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 패치 크기 및 개수를 다르게 하여 합성 데이터를 생성한 뒤 사전 학습된 모델을 사용하여 정상 데이터와의 유사성 측정 및 분석을 진행하였고 모델을 학습시켜 이상 탐지 성능을 측정하여 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1311-1319
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• 2019

현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.542-544
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• 1997

The analysis of distribution line faults is essential to the proper protections in the power system. A high impedance fault does not make enough current to cause conventional protective devices. In this paper, Fractal dimensions are estimated for distinction between normal status and fault status in the power system. Application of the concepts of the fractal geometry to analyze chaotic properties of high impedance fault current was described. In addition, to analyze variation of fault current and normal current on phase plane, embedding state variables are reconstructed from 1 dimensional time series.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.305-318
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• 2022

Abusive behaviors have become a common issue in many online social media platforms. Profanity is common form of abusive behavior in online. Social media platforms operate the filtering system using popular profanity words lists, but this method has drawbacks that it can be bypassed using an altered form and it can detect normal sentences as profanity. Especially in Korean language, the syllable is composed of graphemes and words are composed of multiple syllables, it can be decomposed into graphemes without impairing the transmission of meaning, and the form of a profane word can be seen as a different meaning in a sentence. This work focuses on the problem of filtering system mis-detecting normal phrases with profane phrases. For that, we proposed the deep learning-based framework including grapheme and syllable separation-based word embedding and appropriate CNN structure. The proposed model was evaluated on the chatting contents from the one of the famous online games in South Korea and generated 90.4% accuracy.

• 대한약침학회지
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• 제18권4호
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• pp.20-25
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• 2015

Objectives: Recently, thread-embedding therapy (TET) has been widely applied in Korean medicine for cosmetic purposes such as reducing skin wrinkles. An inserted thread was reported to have induced continuous stimulation, followed by support for connective tissue regeneration. However, the potential role of TET in hair-growth has not yet been reported. Methods: We designed this study to evaluate whether TET has a hair-growth-promoting effect. C57 black 6 (C57BL/6) mice were divided into three groups: normal saline-treated, minoxidil-treated, and thread-embedded groups. Normal saline or 5% minoxidil was topically sprayed on the dorsal skin of the mice once a day for 16 days. Medical threads were embedded into the dorsal skin of the mice in a single application. Hair growth activity was evaluated by using dermoscopic and microscopic observations. Sections of the dorsal skin were stained with hematoxylin and eosin. Expressions of bromodeoxyuridine (BrdU), proliferating cell nuclear antigen (PCNA), fibroblast growth factor-7 (FGF-7), and fibroblast growth factor-5 (FGF-5) were detected by using immunohistochemical staining. A reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) analysis was adopted to measure the messenger RNA (mRNA) expressions of FGF-7 and FGF-5. Results: TET enhanced anagen development in the hair follicles of C57BL/6 mice. The expressions of BrdU and PCNA, both of which imply active cellular proliferation, were increased by using TET. Moreover, TET increased the expression of FGF-7, an anagen-inducing growth factor, while decreasing the expression of FGF-5, an anagen-cessation growth factor, both at the protein and the mRNA levels. Conclusion: TET enhanced hair re-growth in C57BL/6 mice. TET regulated the expressions of anagen-associated growth factors and activated the proliferation of hair follicular cells in depilated skin lesions. Considering its long-lasting effect, TET may be a good alternative therapeutic for the treatment of alopecia.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.528-550
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• 2024

Warehousing demand prediction is an essential part of the supply chain, providing a fundamental basis for product manufacturing, replenishment, warehouse planning, etc. Existing forecasting methods cannot produce accurate forecasts since warehouse demand is affected by external factors such as holidays and seasons. Some aspects, such as consumer psychology and producer reputation, are challenging to quantify. The data can fluctuate widely or do not show obvious trend cycles. We introduce a new model for warehouse demand prediction called MAGRU, which stands for Multi-layer Attention with GRU. In the model, firstly, we perform the embedding operation on the input sequence to quantify the external influences; after that, we implement an encoder using GRU and the attention mechanism. The hidden state of GRU captures essential time series. In the decoder, we use attention again to select the key hidden states among all-time slices as the data to be fed into the GRU network. Experimental results show that this model has higher accuracy than RNN, LSTM, GRU, Prophet, XGboost, and DARNN. Using mean absolute error (MAE) and symmetric mean absolute percentage error(SMAPE) to evaluate the experimental results, MAGRU's MAE, RMSE, and SMAPE decreased by 7.65%, 10.03%, and 8.87% over GRU-LSTM, the current best model for solving this type of problem.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6190-6213
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• 2019

For small-scale vector data, restrictions on watermark scheme capacity and robustness limit the use of copyright protection. A watermarking scheme based on robust geometric features and capacity maximization strategy that simultaneously improves capacity and robustness is presented in this paper. The distance ratio and angle of adjacent vertices are chosen as the watermark domain due to their resistance to vertex and geometric attacks. Regarding watermark embedding and extraction, a capacity-improved strategy based on quantization index modulation, which divides more intervals to carry sufficient watermark bits, is proposed. By considering the error tolerance of the vector map and the numerical accuracy, the optimization of the capacity-improved strategy is studied to maximize the embedded watermark bits for each vertex. The experimental results demonstrated that the map distortion caused by watermarks is small and much lower than the map tolerance. Additionally, the proposed scheme can embed a copyright image of 1024 bits into vector data of 150 vertices, which reaches capacity at approximately 14 bits/vertex, and shows prominent robustness against vertex and geometric attacks for small-scale vector data.