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61.

베이지안 네트워크 기반의 변형된 침입 패턴 분류 기법

차병래, 박경우, 서재현, Cha. Byung-Rae, Park. Kyoung-Woo, Seo. Jae-Hyeon 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 12 Pages

한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2003, Vol.4 No.2 69-80 (12 pages)

차병래, 박경우, 서재현, Cha. Byung-Rae, Park. Kyoung-Woo, Seo. Jae-Hyeon 저

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프로그램 행위 침입 탐지 기법은 데몬 프로그램이나 루트 권한으로 실행되는 프로그램이 발생시키는 시스템 호출들을 분석하고 프로파일을 구축하여 변형된 공격을 효과적으로 탐지한다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크와 다중 서열 정렬을 이용하여 여러 프로세스의 시스템 호출간의 관계를 표현하고, 프로그램 행위를 모델링하여 변형된 이상 침입 행위를 분류함으로써 이상행위를 탐지한다. 제안한 기법을 UNM 데이터를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
62.

Reducing Feedback Overhead in Opportunistic Scheduling of Wireless Networks Exploiting Overhearing

Baek. Seung-Jun 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 17 Pages

한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2012, Vol.6 No.2 593-609 (17 pages)

Baek. Seung-Jun 저

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63.

협동 센서 융합 기반 화자 성별 분류를 위한 무선 센서네트워크 개발

권호민, Kwon. Ho-Min 한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會論文誌 6 Pages

한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會論文誌 2011, Vol.12 No.2 113-118 (6 pages)

권호민, Kwon. Ho-Min 저

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결정 융합을 구축하기 때문에 전력 소모를 줄이고 네크워크 자원을 절약한다. 화자성별분류를 위한 센서융합기법으로써 베이시안(Bayesian) 센서융합 및 전역적 가중결정융합가법들이 제안되었다. 베이시안 센서융합의 경우, 배치되는 센서노드 수 변화에 따른 ROC(Receiver Operating Characteristic) 커브의 동작점을 통해 개별 센서노드 레벨에서 얻어진 경판정 값들을 처리하고 최적의 분류 융합을 결정한다. 전역적 결정을 위한 가중치로써 BER 및 MCL(Mutual Confidence Level)을 채택하여 개별적 지역 경판정 값들을 효율적으로 ...
64.

Spatial-Temporal Drought Analysis of South Korea Based On Neural Networks

신현석, 박무종, Sin. Hyeon-Seok, Park. Mu-Jong 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 15 Pages

한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 1999, Vol.32 No.1 15-29 (15 pages)

신현석, 박무종, Sin. Hyeon-Seok, Park. Mu-Jong 저

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해석하는 모형을 제시하였다. 비선형. 비매개변수법에 기초한 공간 해석 신경망(Spatial Analysis Neural Network; SANN)모형을 이용하여, 각 년에 대하여 공간의 임의 점에서의 극심, 심 경심, 및 비 가뭄 확률을 전 대상 지역에 대하여 산출을 통하여 가뭄확률도를 작성하며, Bayesian 가뭄 심도 지수(BDSI)를 통하여 전 대상 지역을 가장 적적하게 극심, 심, 경심, 비 가뭄 지역으로 분류하는 방법을 제시하였다. 또한, 각 년의 대표적인 가뭄의 형태를 제시하여 줄 수 있는 지역 가뭄 확률과 지역 가뭄 확률 지수를 소개하였다. 이 모...
65.

Revealing Regulatory Networks of DNA Repair Genes in S. Cerevisiae

Kim. Min-Sung, Lee. Do-Heon, Yi. Gwan-Su 한국생물정보시스템생물학회 Bioinformatics and Biosystems 5 Pages

한국생물정보시스템생물학회 Bioinformatics and Biosystems 2007, Vol.2 No.1 12-16 (5 pages)

Kim. Min-Sung, Lee. Do-Heon, Yi. Gwan-Su 저

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66.

대규모 유전자 상호작용 네트워크 추론을 위한 클라이언트-서버 시스템 구조

김영훈, 이필현, 이도헌, Kim. Yeong-Hun, Lee. Pil-Hyeon, Lee. Do-Heon 한국생물정보시스템생물학회 Bioinformatics and Biosystems 8 Pages

한국생물정보시스템생물학회 Bioinformatics and Biosystems 2006, Vol.1 No.1 38-45 (8 pages)

김영훈, 이필현, 이도헌, Kim. Yeong-Hun, Lee. Pil-Hyeon, Lee. Do-Heon 저

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본 논문은 베이지안 네트워크를 기반으로 대규모 유전자 상호작용 네트워크를 추론하기 위한 클라이언트-서버 시스템 구조를 제시한다. 유전체 수준(genome-wide)의 대규모 유전자 상호작용 네트워크를 베이지안 네트워크 형태로 추론하기 위해서는 병렬 서버를 이용하더라도 통상 수십시간이 소요된다. 따라서, 일반적인 대화형(interactive) 독자(standalone) 시스템 구조보다는 배치형(batch) 분산(distributed) 시스템 구조가 적합하다. 본 논문에서는 그와 같은 상황에 적합한 느슨한 연결의 (loosely-coupled) 클라이언트-서버...
67.

경남지역 수달(Lutra lutra)의 mitochondrial DNA D-loop지역과 microsatellite marker를 이용한 계통유전학적 유연관계 분석

박문성, 임현태, 오기철, 문영록, 김종갑, 전진태, Park. Moon-Sung, Lim. Hyun-Tae, Oh. Ki-Cheol, Moon. Young-Rok, Kim. Jong-Gap, Jeon. Jin-Tae 한국생명과학회 생명과학회지 8 Pages

한국생명과학회 생명과학회지 2011, Vol.21 No.3 385-392 (8 pages)

박문성, 임현태, 오기철, 문영록, 김종갑, 전진태, Park. Moon-Sung, Lim. Hyun-Tae, Oh. Ki-Cheol, Moon. Young-Rok, Kim. Jong-Gap, Jeon. Jin-Tae 저

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수 있었고, 진주와 거제도 지역 간의 유전적 거리는 확연히 구분이 되었다. MrBays의 Bayesian Markov chain Monte Carlo 분석법을 이용하여 추정한 phylogeny 분석결과 뚜렷한 2개 그룹(진주와 거제/창녕 그룹)으로 분류 되었다. Parsimonious median-joining network [5] 분석의 결과 또한 2개의 뚜렷한 그룹으로 분류되어 phylogeny 분석결과와 일치하는 결과를 보였다. MS marker를 이용하여 추정한 유전적 거리지수를 활용하여 추정한 consensus tree의 결과 또한 크게 2개의 그룹으로 분류 되며, 첫 번째 그룹에는 거제도지역 시료,...
68.

동적시스템의 신뢰도 평가를 위한 베이지안망의 적용

안선응, 구정모, Ahn. Sun-Eung, Koo. Jung-Mo 한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 9 Pages

한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 2004, Vol.27 No.2 93-101 (9 pages)

안선응, 구정모, Ahn. Sun-Eung, Koo. Jung-Mo 저

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69.

망막 질환 진단을 위한 베이지안 네트워크에 기초한 데이터 분석

김현미, 정성환, Kim. Hyun-Mi, Jung. Sung-Hwan 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 12 Pages

한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2013, Vol.16 No.3 269-280 (12 pages)

김현미, 정성환, Kim. Hyun-Mi, Jung. Sung-Hwan 저

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본 논문에서 망막 질환 요인간의 의존도 분석을 위해 효율적인 분류기를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 먼저 여러 베이지안 네트워크 중에서 TAN (Tree-Augmented Naive Bayesian Network), GBN(General Bayesian Network)과 Markov Blanket으로 특징축소된 GBN과의 분류성능과 예측정확률을 비교분석하였다. 그리고 처음으로, 높은 성능을 보인 TAN을 망막 질환 임상데이터의 의존도 분석에 적용하였다. 의존도 분석 결과, 망막 질환의 진단과 예후 예측에 활용의 가능성을 보였다.
70.

Recognizing Hand Digit Gestures Using Stochastic Models

Sin. Bong-Kee 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 9 Pages

한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2008, Vol.11 No.6 807-815 (9 pages)

Sin. Bong-Kee 저

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