• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.210-218
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• 2023

The author presents a simple data-driven intraday technical indicator trading approach based on Genetic Programming (GP) for return forecasting in the Bitcoin market. We use five trend-following technical indicators as input to GP for developing trading rules. Using data on daily Bitcoin historical prices from January 2017 to February 2020, our principal results show that the combination of technical analysis indicators and Artificial Intelligence (AI) techniques, primarily GP, is a potential forecasting tool for Bitcoin prices, even outperforming the buy-and-hold strategy. Sensitivity analysis is employed to adjust the number and values of variables, activation functions, and fitness functions of the GP-based system to verify our approach's robustness.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.119-122
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• 2023

양자 컴퓨터가 현대 암호 시스템의 보안성을 위협하고 있음에 따라, 최근 잠재적인 양자 공격들에 대한 분석 연구들이 다수 발표되고 있다. 공개키 암호인 RSA와 ECC의 경우, Shor 알고리즘에 의해 다항시간 내에 해결됨으로써 보안성이 완전히 붕괴되는 반면, 대칭키 암호는 Grover 알고리즘에 의해 보안 강도가 제곱근으로 감소하기 때문에 키 길이를 증가시킴으로써 기존 보안성을 복구할 수 있다. 이론적으로 Grover 알고리즘은 보안성을 훼손시키지만, 현실적인 공격 난이도가 매우 높음에 따라 대상 암호에 대한 양자 회로 최적화 구현이 중요하다. 이에 본 논문에서는 블록암호 RC5를 양자 회로 상에서 최적화하고 이를 기반으로 Grover 공격 비용을 추정한다. 마지막으로, 추정한 비용을 NIST의 양자 후 보안 강도 평가와 함께 비교함으로써 RC5에 대한 양자 암호 분석을 수행한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권6호
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• pp.1327-1339
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• 2023

World Wide Web (WWW) use has been increasing recently due to users needing more information. Lately, there has been a growing trend in the document information available to end users through the internet. The web's document search process is essential to find relevant documents for user queries.As the number of general web pages increases, it becomes increasingly challenging for users to find records that are appropriate to their interests. However, using existing Document Information Retrieval (DIR) approaches is time-consuming for large document collections. To alleviate the problem, this novel presents Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) based Density Ant Colony Information Retrieval (DACIR) for user queries based DIR. The proposed first stage is the Term Frequency Weight (TFW) technique to identify the query weightage-based frequency. Based on the weight score, they are grouped and ranked using the proposed Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) technique. Finally, based on ranking, select the most relevant information retrieves the document using DACIR algorithm.The proposed method outperforms traditional information retrieval methods regarding the quality of returned objects while performing significantly better in run time.

• 동의생리병리학회지
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• 제23권1호
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• pp.174-179
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• 2009

Arterial pulse palpation is an important diagnostic method in Oriental Medicine, particularly for obtaining information about a patient's health conditions or illness, or for confirming a diagnostic conclusion based on the patient's pulsation. The pulse analyzer is both a leading Oriental Medical equipment and a promising tool with such a strong industrial ripple effect that it was selected as one of the four strategic tools for world Oriental Medical instrument market domination at a recent survey. Although various pulse analyzers had been developed, however, most of these were not widely used for clinical diagnosis, due perhaps to lack of the appliance's reliability caused by its inability to reflect the requirements of the clinicians. Thus, in this thesis, the clinical requirements for the pulse analyzer were identified and analyzed by conducting a questionnaire survey among Oriental Medicine clinicians. By looking into the basic functions of a pulse analyzer, the required measurement time, and the medical insurance fee required were determined and among others, the appliance's specific requirements were determined. Moreover, by investigating on the latest patent trend, the technical elements that are needed for the development of a next-generation pulse analyzer were identified. Through these processes, the flow of the technology that must be developed for the pulse analyzer was determined, and the direction for the development of the specific pulse analyzer hardware, sensor, and diagnostic algorithm was identified and proposed.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.140-149
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• 2009

최근 인터넷을 통한 각종 침해사고 및 트래픽 폭주와 같은 현상이 급격하게 증가함에 따라 네트워크의 비정상적 상황을 조기에 탐지하기 위한 보다 능동적이고 진보적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크와 같이 트래픽이 주기적인 특성을 띠는 환경에서 Fisher 선형 분류법(FLD)을 사용하여 트래픽을 두 개의 그룹으로 분류하고, 네트워크에 유입되는 트래픽이 어떤 그룹에 속하는지를 판별하는 기법을 제안한다. 이를 위해 WISE-Mon이라 불리는 트래픽 분석 시스템을 개발하여 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 수집하고 이를 모니터링해서 분석을 수행한다. 생성된 트래픽의 training set을 이용하여 비정상 트래픽의 범위를 판단하기 위한 chi-square distribution을 유도하고, FLD를 적용하여 유입되는 트래픽을 두 그룹으로 분리하기 위한 초평면 (hyperplane)을 만든다. 또한 네트워크 내의 트래픽 패턴이 시간이 지남에 따라 계속적으로 변하는 상황을 반영하기 위하여 self-learning 알고리즘을 적용한다. 캠퍼스 네트워크의 트래픽을 적용한 수학적 결과를 통하여 제안하는 기법의 정확성과 신뢰도를 보여준다.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.83-105
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• 2019

본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.1-11
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• 2003

본 연구는 안성천 유역($581.7km^2$)을 대상으로 TOPMODEL 분포형 수문모형에 Muskingum 하도 추적기법을 연계하여 유출분석을 수행하였다. 유역의 하류에 분포하고 있는 평야부에 대해서는 linear trend surface interpolation 기법을 사용하여 상류에서 하류방향으로 DEM을 평활화하는 방법으로 평야부의 흐름방향을 부여하였다. TOPMODEL 적용시 지형지표인자의 분포 및 빈도를 추출하기 위하여 MFD(multiple flow direction) 알고리즘을 이용하였다. 중규모 이상의 유역을 대상으로 TOPMODEL을 적용할 경우 DEM의 해상도 저하가 모형의 결과에 영향을 미치게 되므로, 그 해결방안으로서 전체유역을 소유역으로 분할하여 DEM의 해상도를 유지시키고, 소유역간의 결과는 Muskinguim 하도추적기법으로 전달되도록 하였다. 전체유역을 대상으로 500m 해상도로 TOPMODEL을 적용한 유출모의 결과 27.2%의 상대오차를 보인 반면, 유역을 2개의 소유역으로 나누어 300m 및 350m의 공간해상도로 TOPMODEL과 Muskingum 기법을 병행하여 적용한 결과 상대오차가 15.8%로 나타나, 모형의 효율이 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제25권1호
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• pp.30-41
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• 2016

정부는 정책적으로 ICT 기반 시설원예의 첨단화로 농작물의 생산성을 높이고 에너지 절감형 스마트 온실의 보급 확대를 계획하고자 한다. 그러나 농업 분야에 있어서 모니터링 및 제어의 다양성 및 연계성은 매우 부족한 실정이다. 이에 자동화된 시설원예를 활용하여 다양한 모니터링 및 제어를 위한 복합형 알고리즘을 활용한 농업생산 전주기적 과정의 지능적 시스템화를 위한 현장 중심형 사물인터넷 기반 스마트팜 융합 서비스 시스템의 개발이 필요하다. 따라서, 농업분야 ICT 현장적용 관련 국내 외 연구 동향을 소개하고 이로부터 시설원예 분야에 접목 가능한 ICT 기반 미래 핵심기술을 분석 및 제시하고자 하였다.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.129.1-129.1
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• 2011

We have applied an advanced multi-aperture indexing photometry and sophisticated de-trending method to existing Taiwanese-American Occultation Survey (TAOS) data sets. TAOS, a wide-field ($3^{\circ}{\times}3^{\circ}$) and rapid photometry (5Hz) survey, is designed to detect small objects in the Kuiper Belt. Since TAOS has fast and multiple exposures per zipper mode image, point spread function (PSF) varies in a given image. Selecting appropriate aperture among various size apertures allows us to reflect these variations in each light curve. The survey data turned out to contain various trends such as telescope vibration, CCD noise, and unstable local weather. We select multiple sets of stars using a hierarchical clustering algorithm in such a way that the light curves in each cluster show strong correlations between them. We then determine a primary trend (PT) per cluster using a weighted sum of the normalized light curves, and we use the constructed PTs to remove trends in individual light curves. After removing the trend, we can get each synthetic light curve of star that has much higher signal-to-noise ratio. We compare the efficiency of the synthetic light curves with the efficiency of light curves made by previous existing photometry pipelines. Our photometric method is able to restore subtle brightness variation that tends to be missed in conventional aperture photometric methods, and can be applied to other wide-field surveys suffering from PSF variations and trends. We are developing an analysis package for the next generation TAOS survey (TAOS II) based on the current experiments.

• 디지털융복합연구
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• 제15권9호
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• pp.231-239
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• 2017

산업의 급격한 발전은 화석에너지의 고갈을 야기하였고, 이러한 이유로 화석연료를 대체하기 위한 에너지로 태양광에너지가 각광받기 시작하였다. 하지만 기술발전에 있어 전체적인 연구방향 및 향후 연구 방향에 대한 논의가 부족하였다. 이에 보다 효과적인 기술개발을 위해 특허 데이터와 논문 데이터를 활용하여 태양광 에너지의 기술 동향을 파악하고 논의를 진행하였다. 분석방법으로는 토픽 모델링과 텍스트 마이닝을 활용하여 1997년도부터 2015년까지의 데이터를 토대로 기술 동향과 연구의 방향성에 대하여 분석한다. LDA알고리즘을 통하여 토픽을 선정하고, 선정된 기술 범주에 포함된 키워드의 증가량을 살펴보고, 태양광 기술의 발전방향에 대하여 분석하였다. 태양광 발전 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행될 것으로 예상되며, 특히 고효율화 및 고성능화 기술에 대하여 집중적으로 연구가 이루어질 것으로 분석된다. 향후 연구로는 해외의 특허데이터와 다양한 논문데이터를 추가하여 연구를 진행할 수 있을 것이다.