정보기술의 발달은 무한한 정보를 쉽고 빠르게 사용할 수 있게 되었지만 이에 따른 부작용도 증가되었다. 이러한 부작용에는 해킹이나 크래킹, 개인정보 유출 등이 있으며 최근에는 컴퓨터 바이러스가 심각한 문제로 제기되고 있다. 컴퓨터 바이러스에 대한 최선의 해결책은 안티바이러스이다 안티바이러스는 클라이언트 측에 설치되어 서버에서 바이러스의 시그니천를 내려받아 갱신하는 형태로 구현되고 있으나 최근에는 서버와 연동하는 제품들도 생겨나게 되었다. 그러나 이러한 안티바이러스 시스템들은 적절히 시그니쳐가 갱신되지 않으면 안티바이러스가 정상적으로 작동하지 않으며 원격관리가 되지 않는다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 서버에 설치되어 원격으로 관리할 수 있는 능동서버기반의 안티바이러스 시스템을 설계 및 구현하였다.
Thadathil, Pankajakshan;Muraleedharan, P.M.;Rao, R.R.;Somayajulu, Y.K.;Reddy, G.V.;Revichandran, C.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.922-925
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2006
The objective of this study is first to resolve the spatial and seasonal variability of BL in the bay using 'the most comprehensive' data set available for the bay and then to understand the formation mechanisms and variability in the light of the known dynamical and thermodynamical processes. The most recent study [Masson et al., 2002] on the BL variability in the bay was based on the World Ocean Atlas (WOA98) of Levitus [1998]. The temperature and salinity profiles in the bay have increased considerably after the release of WOA98. The WOA98, itself has been updated to WOA01 in 2001. Further, the deployment of ARGO profiling floats in the bay since 2002 has generated many additional profiles. In addition to the ARGO data and the updated WOA01, the hydrographic data collected from the bay under several Indian national programs and archived in the Indian Oceanographic Data Centre (IODC) was also considered in the present study. The WOA98 and WOA01 consist of only limited data from the IODC archive, especially from the Exclusive Economic Zone of India. Therefore, the combination of these data from the three different sources (WOA01, ARGO and IODC) provides ‘the most comprehensive data set’ for the bay to resolve the BLT structure and its variability in a much better scale than in the past.
A wireless sensor network inherently comprises a plurality of sensor nodes widely deployed for sensing environmental information. To add new functions or to correct some faulty functions of an existing wireless sensor network, the firmware for each sensor node needs to be updated. Firmware update would be quite troublesome if it requires the gathering, reprogramming, and redeploy of all of already deployed sensor nodes. Over-the-air programming (OTA) facilitates the firmware update process, thereby allowing convenient maintenance of an already-deployed sensor network. This paper proposes and implements a remote firmware update mechanism for a TDMA-based wireless sensor network, in which the firmware for sensor nodes constituting the TDMA-based sensor network can be easily updated and the update process can be conveniently monitored from a remote site. We verify the validity of the proposed firmware update method via experiments and introduce three wireless sensor networks installed in outdoor sites in which the proposed firmware update mechanism has been exploited.
No, Gun-hyo;Hong, Yong-hee;Park, Jin-ho;Jhee, Ho-jin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권7호
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pp.81-90
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2018
In this paper, reducing lense Vignetting effect and adaptive learning rate method are proposed to complement Scribner's neural network for nuc algorithm which is the effective algorithm in statistic SBNUC algorithm. Proposed reducing vignetting effect method is updated weight and bias each differently using different cost function. Proposed adaptive learning rate for updating weight and bias is using sobel edge detection method, which has good result for boundary condition of image. The ordinary statistic SBNUC algorithm has problem to compensate lense vignetting effect, because statistic algorithm is updated weight and bias by using gradient descent method, so it should not be effective for global weight problem same like, lense vignetting effect. We employ the proposed methods to Scribner's neural network method(NNM) and Torres's reducing ghosting correction for neural network nuc algorithm(improved NNM), and apply it to real-infrared detector image stream. The result of proposed algorithm shows that it has 10dB higher PSNR and 1.5 times faster convergence speed then the improved NNM Algorithm.
본 연구에서는 피에조콘 시험의 유한요소해석을 수행하였다. 이를 위하여 점탄소성 bounding surface 모델, 가상일의 방정식(virtual work equation) 및 theory of mixtures를 Updated Lagrangian reference frame에서 formulation하였다. 결과적으로 구성된 유한요소 formulation을 컴퓨터 프로그래밍 하였으며 유한요소해석에서 얻은 콘 저항치, 과잉간극수압 및 간극수압소산 등의 결과를 실험치와 비교 분석하였으며 피에조콘 주변의 응력, 변형율 및 과잉간극수압의 contour를 유한요소해석에서 구하여 이를 고찰하였다. 비등방성 및 점성이 추가된 구성모델을 사용함으로서 응력의 비등방성 및 관입속도를 효과적으로 simulation할 수 있었다. 유한요소 Formulation 과정은 'I' 결과는 'II'에서 설명된다.
The learning speed of the neural networks, the most important factor in applying to real problems, greatly depends on the learning rate of the networks, Three approaches-empirical, deterministic, and stochastic ones-have been proposed to date. We proposed a new learning-rate selection algorithm using an evolutionary programming search scheme. Even though the performance of our method showed better than those of the other methods, it was found that taking much time for selecting evolutionary learning rates made the performance of our method degrade. This was caused by using static intervals (called static windows) in order to update learning rates. Out algorithm with static windows updated the learning rates showed good performance or didn't update the learning rates even though previously updated learning rates shoved bad performance. This paper introduce a window control scheme to avoid such problems. With the window control scheme, our algorithm try to update the learning ra es only when the learning performance is continuously bad during a specified interval. If previously selected learning rates show good performance, new algorithm will not update the learning rates. This diminish the updating time of learning rates greatly. As a result, our algorithm with the window control scheme show better performance than that with static windows. In this paper, we will describe the previous and new algorithm and experimental results.
Purpose The purpose of this study focused on adopting production systems in cognitive psychology to improve the extraction process of persuasive design characteristics for healthcare-related mobile applications. Design/Methodology/Approach A research approach with four stages was developed. We developed and updated the evaluation guideline for persuasive design characteristics (PDC). We tried to summarize and analyze each of 28 PDC and prepared related production rules. Verification process for both guideline approach and production system approach were performed. Top one hundred apps from both medical category and health and Fitness category were selected and evaluated by two approaches. By comparing the results of the two approaches, we tried to explain the improvement and reliability of introducing the production system in the PDC extraction process. Findings Based on the updated guideline for healthcare-related mobile applications, a production system in cognitive psychology was developed. By comparing the PDC extraction results by two approaches, production system showed a better improvement for evaluation precision and efficiency for decision-making process. The findings of this study can be used for researchers and app developers to apply production system to analyze, evaluate, and develop better healthcare-related apps with persuasion.
For the rational aseismatic design of a structure constructed on the ground which has weakness for liquefaction or flow, it is necessary to predict ground deformation as well as force acting on the ground. In general, the prediction of liquefaction is based on solid mechanics while the prediction of flow is basis of fluid mechanics. Since liquefaction and flow occur continuously, unified analysis methods have been developed. Among of them is Rue-elasto plastic model that is based on small deformation theory. This methods, however, is not adequate for such a large deformable ground condition. In this paper, a large deformaion theory using the finite deformation theory proposed by Dietal and the updated lagrangian method is presented. In addition, the applicability of the theory is verified by 1-d consolidation analysis and flow tests.
본 논문은 Total Lagrangian(TL)과 Updated Lagrangian(UL)을 사용하여 구조물 하부에 케이블을 연결하고, 그 케이블에 인장력을 가하여 구조물의 처짐을 제어하는 언더텐션 시스템에 있어서 케이블의 인장력에 따른 구조물의 처짐 거동의 변화와 각 부재력을 비교함으로서 언더텐션 시스템의 효율성을 검증하는데 있다. 일반적인 빔과 거더로 이루어진 구조와는 달리 언더텐션 시스템에서는 상부에서는 하중을 하부 케이블의 인장력을 이용하여 그 하중을 양 단부로 전달하게 된다. 언더텐션 시스템은 스트럿의 개수와 길이, 케이블의 초기 인장력의 크기에 따라서 그 효과가 다르게 나타날 수 있다. 또한 케이블이 설치된 장스팬 구조의 경우, 그 거동에 있어서 비선형성적 거동이 크게 나타나게 된다. 따라서 본 논문에서는 선형과 비선형해석 결과를 비교함으로써 비선형해석의 필요성에 대하여 논의하고자 한다.
Chun Woo-Je;Joo Yong-Jin;Moon Kyung-Ky;Lee Yong-Ik;Park Soo-Hong
Spatial Information Research
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제13권4호
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pp.355-364
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2005
모바일 기기의 제한적 환경에서 공간데이터의 활용을 극대화하기 위해 벡터데이터의 압축에 대한 연구가 최근 이뤄지고 있다. 이 중 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축은 기존 압축방법과 다른 새로운 형태로 주목을 받고 있다. 그러나 현재까지 연구는 데이터의 동적인 갱신이 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축방법의 문제점을 파악하고, 데이터의 동적인 갱신이 고려된 압축 방법을 제시하였다. 실험을 통한 결과는 갱신이 발생하였을 경우 제안된 방법이 더 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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