• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.291-305
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• 2013

네트워크상에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 탐지를 위해 수집되는 트래픽 자료(BPS, PPS 등)는 시간 순서대로 발생하는 대용량 자료이다. 대용량 자료에서 공격 탐지를 위한 변화점 탐지 알고리즘은 정확성 뿐 아니라 시간과 공간적인 계산 수행의 효율성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 대용량자료에서 변화점 탐지에 대한 Ross 등(2011)이 연구한 순차적인 Sliding Window and Discretization(SWD) 방법을 확장하였다. 그리고 경험적 분포함수와 순위를 이용한 다섯 종류의 검정방법을 사용하면서 자료의 분포에 대한 가정없이 DDoS 공격을 탐지할 수 있도록 새로운 비모수 모형을 제안한다. 다양한 확률밀도 함수와 이에 대응하는 모평균과 분산을 변화시키면서 모의실험하여 본 연구에서 제안한 비모수적 검정방법을 SWD 방법에 적용하여 모형의 효율성을 탐색하고 토론한다. 그리고 실증 분석을 통해 공격 탐지율 및 공격 탐지의 정확성을 기준으로 성능을 측정하고 비교하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.768-775
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• 1998

GSM 방식의 이동 통신 시스템에서 등화기 블럭은 수신기의 핵심이며, 전체 성능에 중요한 영향올 미친다. 새롭게 제안한 등화기는 채널 추정기, MLSE, GMSK 디코더로 구성되어 었다. 등화기와 수신기를 설계하는데 있어서 간단하고도 효율적인 알고리즘을 이용하기 위하여 GMSK를 QPSK로 근사화 하였으며, 채널 추정을 위해서는 상호 상관기와 에너지 계산을 이용한 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 사용한다. 또한 페이딩이 존재하는 경우 등화기의 성능을 향상시키기 위하여 tuning 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 여러 GSM 채널올 이용하였다 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제안한 등화기가 GSM 표준화를 만족시키는 효율적인 등화기임이 입증되었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권5호
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• pp.479-484
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• 2014

In this paper, we consider the construction of cyclic and quasi-cyclic structured q-ary low-density parity-check (LDPC) codes over a designated small field. The construction is performed with a pre-defined sliding-window, which actually executes the regular mapping from original field to the targeted field under certain parameters. Compared to the original codes, the new constructed codes can provide better flexibility in choice of code rate, code length and size of field. The constructed codes over small fields with code length from tenths to hundreds perform well with q-ary sum-product decoding algorithm (QSPA) over the additive white Gaussian noise channel and are comparable to the improved spherepacking bound. These codes may found applications in wireless sensor networks (WSN), where the delay and energy are extremely constrained.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권3호
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• pp.421-437
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• 2015

This paper aims to present a supervised classification algorithm based on data fusion for the segmentation of the textured images. The feature extraction method we used is based on discrete wavelet transform (DWT). In the segmentation stage, the estimated feature vector of each pixel is sent to the support vector machine (SVM) classifier for initial labeling. To obtain a more accurate segmentation result, two strategies based on information fusion were used. We first integrated decision-level fusion strategies by combining decisions made by the SVM classifier within a sliding window. In the second strategy, the fuzzy set theory and rules based on probability theory were used to combine the scores obtained by SVM over a sliding window. Finally, the performance of the proposed segmentation algorithm was demonstrated on a variety of synthetic and real images and showed that the proposed data fusion method improved the classification accuracy compared to applying a SVM classifier. The results revealed that the overall accuracies of SVM classification of textured images is 88%, while our fusion methodology obtained an accuracy of up to 96%, depending on the size of the data base.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1495-1507
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• 1997

컴퓨터 통신망의 발달로 다량의 텍스트(Text) 또는 영상(Image) 정보의 전달이 이루어 지고 있다. 텍스트 압축과정에서 주어진 어휘를 이전에 나타난 같은 어휘를 가리키는 포인터로 대치시키는 원리에 준하여 설계된 LZ77 알고리즘은 가변적응형(adaptive) 사전을 이용한 텍스트 압축 방식으로 실제적으로 가장 많이 사용되는 알고리즘이다. 본 논문은 LZ77의 병렬 처리를 위해 LZ77의 Parallelism에 대한 분석 결과를 보여주며, 그 분석 결과를 적용한 병렬 LZ77 알고리즘의 설계, 그리고 그러한 병렬 LZ77 알고리즘을 처리하도록 고안된 VLSI 시스템 구조에 관한 연구 내용을 기술한다. 이전의 유사한 연구 내용과 비교하여, 본 논문에서 제안된 VLSI 시스템은 사전 윈도우(dictionary window)의 크기에 제한이 없으므로 확장성이 뛰어난 장점을 갖으며, 입력 텍스트의 길이가 (N)일때, 사전 윈도우의 크기에 관계없이 그 처리속도가 O(N)이며 VLSI 구현시 다른 유사한 시스템보다 향상된 집적도를 갖는다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.49-60
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• 2023

The amount of data generated by electronic systems through e-commerce, social networks, and data computation has risen. However, the security of data has always been a challenge. The problem is not with the quantity of data but how to secure the data by ensuring its confidentiality and privacy. Though there are several research on cloud data security, this study proposes a security scheme with the lowest execution time. The approach employs a non-linear time complexity to achieve data confidentiality and privacy. A symmetric algorithm dubbed the Non-Deterministic Cryptographic Scheme (NCS) is proposed to address the increased execution time of existing cryptographic schemes. NCS has linear time complexity with a low and unpredicted trend of execution times. It achieves confidentiality and privacy of data on the cloud by converting the plaintext into Ciphertext with a small number of iterations thereby decreasing the execution time but with high security. The algorithm is based on Good Prime Numbers, Linear Congruential Generator (LGC), Sliding Window Algorithm (SWA), and XOR gate. For the implementation in C, thirty different execution times were performed and their average was taken. A comparative analysis of the NCS was performed against AES, DES, and RSA algorithms based on key sizes of 128kb, 256kb, and 512kb using the dataset from Kaggle. The results showed the proposed NCS execution times were lower in comparison to AES, which had better execution time than DES with RSA having the longest. Contrary, to existing knowledge that execution time is relative to data size, the results obtained from the experiment indicated otherwise for the proposed NCS algorithm. With data sizes of 128kb, 256kb, and 512kb, the execution times in milliseconds were 38, 711, and 378 respectively. This validates the NCS as a Non-Deterministic Cryptographic Algorithm. The study findings hence are in support of the argument that data size does not determine the execution.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.167.5-167
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• 2001

Single point attitude determination method provides an optimal attitude minimizing the Wahba loss function. However, for the insufficient number of measurement vectors, the conventional single point methods has no unique solution. Thus, we introduce the sequential method to and an optimal attitude minimizing the windowed loss function. In this paper, this function is de ned as the sum of square errors for all measurement vectors within the axed sliding window. For simple implementation, the proposed algorithm is rewritten as a recursive form. Moreover, the covariance matrix is derived and expressed as a recursive form. Finally, we apply this algorithm to the attitude determination system with three LOS measurement sensors.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권4호
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• pp.832-844
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• 2020

The degree of dispersion of a random variable can be described by the variance, which reflects the distance of the random variable from its mean. However, the time complexity of the traditional variance calculation algorithm is O(n), which results from full calculation of all samples. When the number of samples increases or on the occasion of high speed signal processing, algorithms with O(n) time complexity will cost huge amount of time and that may results in performance degradation of the whole system. A novel multi-step recursive algorithm for variance calculation of the time-varying data series with O(1) time complexity (constant time) is proposed in this paper. Numerical simulation and experiments of the algorithm is presented and the results demonstrate that the proposed multi-step recursive algorithm can effectively decrease computing time and hence significantly improve the variance calculation efficiency for time-varying data, which demonstrates the potential value for time-consumption data analysis or high speed signal processing.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권6호
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• pp.355-366
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• 2002

본 논문에서는 2차원 히스토리 풀과 슬라이딩 윈도우를 이용한 MPEG-4 비디오 프레임 기반 비트 생성을 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 영상 특성에 따라 코딩 결과를 분류하여 2차원 히스토리 풀에 저장한다. 슬라이딩 윈도우를 이용하여 코딩하려는 영상 프레임의 특성과 비슷한 특성을 갖는 코딩 결과들을 풀에 저장된 결과로부터 수집한다. 마지막으로 수집된 코딩 결과를 이용하여 귀환회귀를 수행하는 방법이다. 제안된 방법을 이용하면 양자화 스텝 결정 시 외삽이 발생되는 경우를 줄여줌으로써 급변하는 영상 특성 변화에 적극적으로 대처할 수 있다. 제안된 비트 생성을 제어 방법은 기존의 MPEG-4 프레임 기반 비트 생성을 제어 방법에 비해 전송선로의 제약을 만족하는 프레임 당 발생된 비트량, 피크 신호 대 잡음비 그리고 프레임 스킵 수의 비교에 있어서 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.163-174
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• 2006

분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.