• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-12
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• 2010

Recently, large amount of information in IDS(Intrusion Detection System) can be un manageable and also be mixed with false prediction error. In this paper, we propose a data mining methodology for IDS, which contains uncertainty based on training process and post-processing analysis additionally. Our system is trained to classify the existing attack for misuse detection, to detect the new attack pattern for anomaly detection, and to define border patter between attack and normal pattern. In experimental results show that our approach improve the performance against existing attacks and new attacks,from 0.62 to 0.84 about 35%.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.51-56
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• 2006

Biases embedded in numerical weather precipitation forecasts by the RDAPS model was determined, quantified and corrected. The ultimate objective is to eventually enhance the reliability of reservoir operation by Korean Water Resources Corporation (KOWACO), which is based on precipitation-driven forecasts of stream flow. Statistical post-processing, so called MOS (Model Output Statistics) was applied to RDAPS to improve their performance. The Artificial Neural Nwetwork (ANN) model was applied for 4 cases of 'Probability of Precipitation (PoP) for wet and dry season' and 'Quantitative Precipitation Forecasts (QPF) for wet and dry season'. The reduction on the large systematic bias was especially remarkable. The performance of both networks may be improved by retraining, probably every month. In addition, it is expected that performance of the networks will improve once atmospheric profile data are incorporated in the analysis. The key to the optimal performance of ANN is to have a large data set relevant to the predictand variable. The more complex the process to be modeled by the ANN, the larger the data set needs to be.

• 한국안전학회지
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• 제30권3호
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• pp.93-99
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• 2015

Economic burden of work-related musculoskeletal disorder(WMDs) is increasing. Known causes of WMDs include improper posture, repetition, load, and temperature of workplace. Among them, improper postures play an important role. A smart sensor called SensorTag is employed to estimate the trunk postures including flexion-extension, lateral bend, and the trunk rotational speeds. Measuring gravitational acceleration vector in the smart sensor along the tri-orthogonal axes offers an orientation of the object with the smart sensor attached to. The smart sensor is light in weight and has small form factor, making it an ideal wearable sensor for body posture measurement. Measured data from the smart senor is wirelessly transferred for analysis to a smartphone which has enough computing power, data storage and internet-connectivity, removing need for additional hardware for data post-processing. Based on the estimated body postures, WMDs risks can be conviently gauged by using existing WMDs risk assesment methods such as OWAS, RULA, REBA, etc.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제6권4호
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• pp.1111-1129
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• 2014

A 9300 TEU container carrier was equipped in 2006 with instrumentation aimed at wave induced accelerations, and motions. In 2010 the system was extended with strain sensors to include structural loads. Section loads for vertical bending could be readily obtained but the originally intended derivation of horizontal bending and torsion from the measured strains was found to be unreliable. This paper addresses an alternative approach that was adopted in the post processing of results. In particular the concept to use acceleration sensors to capture global hull deformations along the length of the hull, and the use of a data fusion procedure to obtain section loads from combined sensor data and finite element calculations. The approach is illustrated by comparison of actually measured accelerations and local strains with values obtained from the data fusion model. It is concluded that the approach is promising but in need of further validation and development. In particular the number and shapes of the modes used may not have been sufficient to represent the true deflection and thus strain distributions along the high loaded areas.

• 한국철도학회논문집
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• 제5권3호
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• pp.158-166
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• 2002

In this paper, we introduce the software and hardware of the measurement system for on-line testing and evaluation of high speed railway. The test items focus on the verification of the performance and acquirement of the technical data of the high speed railway system. The software controls the hardware of the measurement system, perform the analysis and calculation of measurement data and acts as interface between users and the system hardware. For this purpose, three programs a measuring program, a monitoring program and post-processing program are developed. The detailed test scenario is in the process of development to closely follow the process of development and design of the system.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.5-7
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• 2021

자세 추정을 위한 모션 캡처 데이터 파일에는 주변 환경과 움직임의 정도에 따라 부정확한 데이터가 존재할 수 있으므로, 이를 보정하는 작업이 필요하다. 기존에는 직접 후처리 과정을 통해 부정확한 데이터를 복원하였으나, 최근에는 자동화된 방법으로 LSTM, R-CNN 등 다양한 종류의 신경망을 사용한다. 하지만 신경망 기반의 데이터 복원 방법들은 컴퓨터 자원을 많이 요구하므로, 본 논문에서는 신경망 기반의 방법보다 자원 사용량은 낮추면서 데이터 복원율은 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자세 측정 데이터(c3d)를 활용하여 부정확한 자세 데이터를 자동으로 복원한다. 실험 결과, 데이터의 부정확한 정도에 따라 89%에서부터 99% 정도의 데이터 복원율을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권9호
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• pp.836-842
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• 2007

본 논문에서는 자동으로 궤도를 결정하고, 신뢰성을 판정한 후 임무계획, 위성추적, 위성위치 표시에 사용하도록 갱신하며, 안테나 추적을 위해 필요한 여러 가지 형태의 궤도데이터 파일을 생성하는 ‘자동 궤도운용 시스템 (KGS automated Operational Orbit Processing System, KOOPS)'의 개발 내용 및 실제 운용 결과를 기술하였다. 개발된 본 시스템은 다양한 형태의 궤도추적 데이터를 처리할 수 있으며, 각 위성 시스템에 따라 필요한 다양한 전처리 및 후처리 프로세스들을 각 위성 별로 개별적으로 설정할 수 있기 때문에 여러 기의 서로 다른 임무를 가진 “다중, 복합” 위성 궤도운용 시스템으로 적용이 가능하다. 아리랑 1호 및 아리랑 2호의 추적 및 임무계획을 위한 비행역학 시스템으로써 적용되어 운용한 결과, 임무운용의 효율성 및 안정성을 크게 높이고, 인력 소요를 대폭 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 본 시스템의 개발 과정과 실제 적용을 통해 얻은 경험은 향후 보다 효율적이고 자동화된 “통합지향형 범용” 비행역학 시스템 개발에 직접 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.101-108
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• 2005

본 논문에서는 SOAP(Simple Object Access Protocol)기반 웹 서비스의 문제점인 확장성을 REST(REpresentational State Transfer)모델을 이용하여 해결한 RESTful SOAP 기반 웹 서비스 방식을 제안한다. 또한 웹 서비스 응용으로 전표 데이터 처리에 대한 웹 서비스를 SOAP 및 RESTful SOAP 방식으로 구현하여 서로의 장단점을 비교하고, 추후 웹 서비스 구축에 하나의 프로토타입으로 제시한다. REST는 분산 컴퓨팅 모델이며, 세계에서 가장 큰 분산 응용인 웹에서 사용하고 있는 웹 구조 스타일 모델이다. REST에서 리소스의 식별은 URI로, 상태는 상태가 표시된 문서(리소스)로써 HTTP를 통해 전달된다. 리소스의 내용은 XML로 기술하며, 리소스 탐색 및 참조에는 HTTP의 표준 메소드인 GET, PUT, POST, DELETE 등만을 이용하는 것으로 분산컴퓨팅을 모델링하고 있다. 본 논문의 결과는 전자 상거래시스템 구축의 주요 플랫폼인 웹 서비스의 효율적인 개발에 기여할 것으로 전망된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.871-877
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• 2004

본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된8대의 CCD 카메라와 4대의 laser를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다. 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 하드웨어적인 부분과 이를 제어하기 위한 소프트웨어 및 GUI로 전체 시스템을 구성하고, 본 논문에서는 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.47-54
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• 2015

이 논문에서는 지진에 의한 지각변동 분석에서 측지학적 요소만을 구분하고자 하는 목적으로 GNSS 자료를 전처리하는 전략을 연구하였다. 이를 위해 GNSS 자료처리 결과의 해석에 앞서 GNSS 좌표 시계열에서 나타나는 위신호들을 검출하고 제거하였다. GNSS 관측소는 한반도가 포함된 큰 지각판 위에 위치하므로 판의 운동으로 인한 속도가 좌표 시계열에 포함된다. 그리고 일부 관측소 주변에 위치한 나무들은 계절에 따라 성장변화가 일어나기 때문에 계절적 신호특성이 GNSS 좌표 시계열에 반영된다. 따라서 오일러축에 의한 지각판 운동효과를 정확히 제거하기 위해 축의 위치와 각속도를 한반도 지각판에 맞게 새롭게 추정하였고 이에 대한 검증을 수행하였다. 그리고 1년 주기로 나타나는 계절변동 신호를 추정해 각 관측소의 좌표시계열에 반영하였다. 두 효과를 제거함으로써 지진에 의한 영향을 측지학적으로 분석할 수 있다. 이를 이용해 2011년 동일본 대지진에 의한 지각변위 예비 분석을 수행하였다.