This paper proposes a smart phone authentication method based on user's behavior and habit that is an authentication method against shoulder surfing attack and brute force attack. As smart phones evolve not only storage of personal data but also a key means of financial services, the importance of personal information security in smart phones is growing. When user authentication of smart phone, pattern authentication method is simple to use and memorize, but it is prone to leak and vulnerable to attack. Using the features of the smart phone pattern method of the user, the pressure applied when touching the touch pad with the finger, the size of the area touching the finger, and the time of completing the pattern are used as feature vectors and applied to user authentication security. First, a smart phone user models and stores three parameter values as prototypes for each section of the pattern. Then, when a new authentication request is made, the feature vector of the input pattern is obtained and compared with the stored model to decide whether to approve the access to the smart phone. The experimental results confirm that the proposed technique shows a robust authentication security using subjective data of smart phone user based on habits and behaviors.
This paper presents the temporal classification method based on data mining techniques for discovering knowledge from measured load patterns of distribution transformers. Since the power load patterns have time-varying characteristics and very different patterns according to the hour, time, day and week and so on, it gives rise to the uninformative results if only traditional data mining is used. Therefore, we propose a temporal classification rule for analyzing and forecasting transformer load patterns. The main tasks include the load pattern mining framework and the calendar-based expression using temporal association rule and 3-dimensional cube mining to discover load patterns in multiple time granularities.
We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing for each sensor's signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and expected easy implementation for real-time sensing system.
본 논문에서는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음성의 패턴 인식에서 인식 성능을 저하시키는 시간 변동과 주파수 변동에 대한 문제를 해결하여 피치를 검출한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함하기 위하여 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.
Objectives: Time-activity studies have become an integral part of comprehensive exposure assessment and personal exposure modeling. The aims of this study were to estimate exposure levels to nitrogen dioxide($NO_2$) and volatile organic compounds(VOCs), and to compare estimated exposures by using time-activity patterns and indoor air concentrations. Methods: The major microenvironments for office workers were selected using the Time-Use Survey conducted by the National Statistical Office in Korea in 2009. A total of 9,194 and 6,130 workers were recruited for weekdays and weekends, respectively, from the Time-Use Survey. It appears that workers were spending about 50% of their time in the house and about 30% of their time in other indoor areas during the weekdays. In addition, we analyzed the time-activity patterns of 20 office workers and indoor air concentrations in Daegu using a questionnaire and time-activity diary. Estimated exposures were compared with measured concentrations using the time-weighted average analysis of air pollutants. Conclusions: According to the time-activity pattern for the office workers, time spent in the residence indoors during the summer and winter have been shown as $11.12{\pm}2.20$ hours and $12.48{\pm}1.77$ hours, respectively, which indicates higher hours in the winter. Time spent in the office in the summer has been shown to be 1.5 hours higher than in the winter. The target pollutants demonstrate a positive correlation ($R^2=0.076{\sim}0.553$)in the personal exposure results derived from direct measurement and estimated personal exposure concentrations by applying the time activity pattern, as well as measured concentration of the partial environment to the TWA model. However, these correlations were not statistically significant. This may be explained by the difference being caused by other indoor environments, such as a bar, cafe, or diner.
Recently a lots of problems have observed in high densified and high integrated electronic components. One of them is ion migration phenomena, which induce the electrical short of electrical circuit. Ion migration phenomena has been observed in the field of exposing the specific environment and using for a long time. Also as the RoHS restriction was started in July 1st, 2006, Pb-free solder was utilized in electronics assemblies. In this case, it is very important to compatible between components and printed circuit board(PCB), thus surface treatment materials of PCB was changed to Sn, Sn-3.0Ag-0.5Cu, Cu. Therefore these new application become to need to reevaluate the sensitivity about electrochemical ion migration. This study was evaluated the occurrence time of electrochemical ion migration using by water drop test. We utilized PCB(printed circuit board) having a comb pattern as follows 0.1, 0.318, 0.5, 1.0 mm pattern distance. Sn-3.0Ag-0.5Cu and Sn-37Pb were electroplated on the comb pattern. 6.5V and 15.0V were applied in the comb pattern and then we measured the electrical short time causing by occurring the ion migration. In these results, we evaluate the sensitivity and derived the prediction models of ion migration occurrence time depending on the pattern materials, applied voltage and pattern spacing of PCB conductor.
본 연구의 목적은 실업자의 재취업여부와 재취업형태에 영향을 미치는 주된 요인이 무엇인지를 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 한국노동패널의 6개년(1998-2003) 결합자료를 이용하여 사건사분석의 생존표분석과 이산시간분석을 실시하였다. 분석의 결과, 성, 연령, 교육수준이 실업자의 재취업과 재취업형태에 영향을 미치는 주요 요인으로 파악되었다. 또한 정규직과 비정규직으로의 재취업형태는 실업자의 이전 직장 업종과 직종에 따라 상이한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 비추어 볼 때, 우리나라 실업자의 재취업과 재취업형태는 실업자의 인적자본 수준보다는 분절된 노동시장의 구조에서 기본적인 원인을 찾을 수 있을 것이다. 결국, 실업자의 재취업과 보다 안정적인 고용형태로의 재취업을 도모하기 위해서는 성과 연령에 의한 차별의 폐지, 직업능력개발훈련의 강화, 그리고 효율적인 노동시장 정보체계의 구축 등의 정책적 접근이 필요하다.
Recently a lots of problems have observed in high densified and high integrated electronic components. One of them is ion migration phenomena, which induce the electrical short of electrical circuit. ion migration phenomena has been observed in the field of exposing the specific environment and using for a long tin e. This study was evaluated the generation time of ion migration and was investigated properly test method through water drop test and high temperature high humidity test. Also we observed direct causes and confirmed generation mechanism of dendritic growth as we reproduced the ion migration phenomena. We utilized PCB(printed circuit board) having a comb pattern as follows 0.5, 1.0, 2.0 mm pattern distance. Cu, SnPb and Au were electroplated on the comb pattern. 6.5 V and 15 V were applied in the comb pattern and then we measured the electrical short time causing by ion migration. In these results, we examined a difference of ion migration time depending on pattern materials, applied voltage and pattern spacing of PCB conductor.
Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.
본 논문에서는 다중 시계열 패턴인식 사용하여 생산장치의 상태자료부터 공정결과를 예측하여 정상 또는 비정상을 판정하는 지능형 감시시스템에 관하여 기술한다. 제안하는 감시스템은 초기화, 학습 그리고 인식의 세 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 감시대상의 생산장치가 가지는 인사들 각각의 가중치와 각 인자들이 가지는 시계열 자료 중에서 학습과 인식에 유효단계를 설정한다. 학습단계에서는 LBG알고리즘을 사용하여 이 생산장치에 의하여 생성되고 수집된 패턴들을 군집화 한다. 각 패턴은 시계열 형태의 자료와 처리 완료 후 계측기에 의하여 측정된 ACI로 구성된다. 인식단계에서는 DTW를 사용하여 실시간으로 입력된 패턴과 군집화된 패턴들 사이의 대응을 수행하여 가장 잘 정합되는 패턴을 찾는다. 다음은 이 패턴이 가지는 ACI, 차 그리고 가중치들의 조합으로 예측된 ACI 값을 산출한다. 최종적으로 예측된 ACI가 정상으로 수용할 수 있는 값 범위에 없는지 여부를 결정한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위하여 식각장치로부터 획득된 자료를 대상으로 실험하였다. 실험결과에서는 학습횟수가 증가함에 따라 예측 ACI값과 실측ACI값 사이의 오차가 현저히 감소함을 볼 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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