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안구 마우스를 이용한 전신마비 환자용 홈 네트워크 시스템
황기현 ( Ki-hyun Hwang ),김범준 ( Beom-jun Kim ),송준 ( Jun Song ),유우종 ( Woo-jong Yoo ),황성현 ( Sung-hyun Hwang ),이수원 ( Soowon Lee ),김병기 ( Byung-gi Kim ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
본 연구에서는 전신마비 환자들이 안구 마우스를 사용하여 전등,선풍기,창문 제어 및 침대 각도 조절을 할 수 있고,보호자에게 소변통 알림과 응급메시지 알림을 보낼 수 있는 홈 네트워크 시스템을 설계하고 구현한다. 또한 전신마비 환자들뿐만 아니라 일반 사용자들도 이용할 수 있도록 동일한 기능을 모바일 어플리케이션으로 구현한다. 본 연구의 입력장치인 안구 마우스는 삼성전자 창의개발연구소에서 개발한 eyeCm을 사용하였다. 전체적인 시스템은 Arduino를 사용하여 제어하고,무선 통신은 Xbee모듈을 사용하여 구현하였다. 기존의 홈 네트워크 시스템은 일반 사용자들만 이용할 수 있지만, 본 연구에서는 루게릭 환자처럼 전신을 움직이지 못하는 환자들에게 최적화된 홈 네트워크 시스템을 구축하여 소외계층의 스마트 기기에 대한 접근성을 높이고,자립심을 키울 수 있도록 도와준다는 점에서 의의가 있다.
N-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘과 일반화된 k-절단 서픽스트리를 이용한 확장가능하고 정확한 침입 탐지 기법
강대기,황기현,Kang, Dae-Ki,Hwang, Gi-Hyun 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.4
기계 학습을 응용한 많은 침입 탐지 시스템들에서 n-그램 접근 방법이 사용되고 있다. 그러나, n-그램 접근방법은 확장이 어렵고, 주어진 시퀀스에서 획득한 n-그램들이 서로 겹치는 문제들을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해, 일반화된 k-절단 서픽스트리 (generalized k-truncated suffix tree; k-TST) 기반의 n-그램 증강 나이브 베이스 (n-gram augmented naive Bayes) 알고리즘을 침입 시퀀스의 분류에 적용하여 보았다. 제 안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 n-그램 특징들을 사용하는 일반 나이브 베이스 (naive Bayes) 알고리즘과 서포트 벡터 머신(support vector machines) 알고리즘과 본 연구에서 제안한 n-그램 증강 나이브 베이스 알고리즘을 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터와 비교하였다. 공개된 호스트 기반 침입 탐지 벤치마크 데이터인 뉴 멕시코 대학(University of New Mexico)의 벤치마크 데이터에 적용해 본 결과에 따르면, n-그램 증강 방법이, n-그램이 나이브 베이스에 직접 적용되는 경우(예: n-그램 특징을 사용하는 일반 나이브 베이스), 생기는 독립성 가정에 대한 위배의 문제도 해결하면서, 동시에 더 정확한 침입 탐지기를 생성해냄을 알 수 있었다. In many intrusion detection applications, n-gram approach has been widely applied. However, n-gram approach has shown a few problems including unscalability and double counting of features. To address those problems, we applied n-gram augmented Naive Bayes with k-truncated suffix tree (k-TST) storage mechanism directly to classify intrusive sequences and compared performance with those of Naive Bayes and Support Vector Machines (SVM) with n-gram features by the experiments on host-based intrusion detection benchmark data sets. Experimental results on the University of New Mexico (UNM) benchmark data sets show that the n-gram augmented method, which solves the problem of independence violation that happens when n-gram features are directly applied to Naive Bayes (i.e. Naive Bayes with n-gram features), yields intrusion detectors with higher accuracy than those from Naive Bayes with n-gram features and shows comparable accuracy to those from SVM with n-gram features. For the scalable and efficient counting of n-gram features, we use k-truncated suffix tree mechanism for storing n-gram features. With the k-truncated suffix tree storage mechanism, we tested the performance of the classifiers up to 20-gram, which illustrates the scalability and accuracy of n-gram augmented Naive Bayes with k-truncated suffix tree storage mechanism.
ARM7코어를 이 용한 유무선 LAN기반의 RFID 리더기에 관한 연구
이민중(Min-Jung Lee),황기현(Ki-Hyun Hwang),유승태(Tae-Seung Yu),이주연(Yeoun-Ju Lee) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
The aim of this research is to develop and implement a low-priced RFID reader based on the Ian. The developed system consists of the wire and wireless reader. We used a 8-bit microporcessor for a wire Ian RFID reader and a small ARM processor for a wireless lan RFID. Each RFID readers can operate independently and use th same server for an application.
배전계통 전압왜곡 하에서의 연계인버터 전류제어기의 최적조정
안종보(Jong-Bo Ahn),황기현(Ki-Hyun Hwang),박준호(June-Ho Park) 전력전자학회 2005 전력전자학술대회 논문집 Vol.- No.-
본 논문은 신ㆍ 재생에너지원을 이용한 분산전원용 계통연계 인버터의 전류고조파저감에 관한 연구로서 전류고조파는 전력품질 측면에서 중요한 요소중의 하나이나 전원전압의 불평형, 왜곡 및 부적절한 전류제어기의 조정 등의 원인으로 인하여 이런 목적의 달성이 어렵게 된다. 전류제어기법 중에는 동기좌표계 상에서 동작하는 전향보상부 PI 제어기가 일반적으로 사용되고 있으며 본 논문에서는 전원전압 왜곡 하에서 전류제어기 이득과 전류고조파의 관계를 분석하고 Particle Swarm Optimization(PSO) 알고리즘을 이용하여 PI 제어기를 최적 조정하는 방법을 제안하였으며 모의시험과 적용실험을 통하여 그 유용성을 입증하였다.
원태현,황기현,문경준,이용길 동의공업대학 2000 論文集 Vol.26 No.1
We propose an adaptive Tabu search method changing neighbor solution's range to be searched each iteration according to an objective function and design a PI controller using the proposed Tabu search. We apply it to a time-delay system to evaluate the usefulness of the proposed method. overshoot, rising time, and settling time.