최근 인터넷의 급속한 발전을 기반으로 국경을 초월하여 인터넷을 이용한 각종 해킹, 사이버 공격 및 범죄가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이와 같은 상황에서 각종 침해사고로부터 시스템, 네트워크 및 중요한 정보를 보호하기 위한 다양한 보안 강화 시스템이 개발되어 적용 운용되고 있지만, 현재 적용되어 사용되고 있는 보안 강화 시스템들은 해킹, 공격 및 범죄가 발생된 후 이를 막기 위한 방법으로 수동적인 기능으로 사용되고 있다. 그 결과 해킹, 사이버 공격 및 범죄를 사전에 미리 방지하는 데는 한계를 갖고 있는 것이 사실이다. 때문에, 현재 역추적 분야에서는 해킹, 사이버 공격 및 범죄가 발생할 경우 능동적이고 실시간으로 빠른 추적이 가능한 보안 강화 시스템을 목표로 하는 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 TCP/IP 기반의 다양한 역추적 기술을 각각 분석하고 역추적 기술을 발전시키기 위한 요구사항을 분석하여 연구동향에 관하여 살펴보고자 한다. 본 논문은 참고문헌 [16]의 결과를 활용해 작성했으나, 표준화 동향과 요구사항, 요구사항에 근거한 기존 방식들의 특징을 제시하였다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 유비쿼터스 환경은 자유로운 커뮤니케이션을 보다 쉽게 제공할 수 있으며, 특히 u-교통 환경을 구축하는데 기본적인 요소기술이 된다. 또한 u-교통 환경을 구축하기 위해서는 차량의 위치를 보다 정확히 인식할 수 있는 기술이 요구된다. 위치측정은 센서노드의 전파를 이용하거나 거리를 측정할 수 있는 센서를 활용하여 목표물의 위치를 계산한다. 본 논문은 센서노드의 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 위치추적기법을 제시한다. 일부 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 u-교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
대화 시스템에서 대화 상태 추적은 사용자와의 대화를 진행하면서 사용자의 의도를 파악하여 시스템 응답을 결정하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 특히 목적지향(task-oriented) 대화에서 사용자 목표(goal)를 만족시키기 위해서 대화 상태 추적은 필수적이다. 최근 다양한 자연어처리 다운스트림 태스크들이 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 사용하고 그 위에서 해당 도메인 태스크를 미세조정하는 방식으로 좋은 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 한국어 토큰-프리(token-free) 사전학습 언어모델인 KeByT5B 사용하고 종단형(end-to-end) seq2seq 방식으로 미세조정을 수행한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적 모델을 소개하고 관련하여 수행한 실험 결과를 설명한다.
객체 추적은 영상의 첫 번째 프레임에서 annotation으로 제공되는 좌표 정보를 활용하여 비디오 시퀀스의 목표 추적에 활용된다. 본 논문에서는 객체 추적 정확도 향상을 위해 심층 특징과 영역 추론 모듈을 결합한 추적 알고리즘을 제안한다. 충분한 객체 정보를 획득하기 위해 Convolution Neural Network를 Siamese Network 구조로 네트워크를 설계하였다. 객체의 영역 추론을 위해 지역 제안 네트워크와 중첩 신뢰도 모듈을 적용하여 추적에 활용하였다. 제안한 추적 알고리즘은 Object Tracking Benchmark 데이터셋을 사용하여 성능검증을 수행하였고, Success 지표에서 69.1%, Precision 지표에서 89.3%를 달성하였다.
To determine a guidance law which is suitable for Target Tracking System(TTS) of an underwater vehicle, the performance (hitting probability) of TTS were calculated with four different guidance schemes, considering underwater vehicle's manoeuvrability and characteristics of seeking equipment such as sonar To evaluate the performance of TTS with each guidance law, numerous target-tracking simulations of underwater vehicle were performed under the condition of target's various motion scenario. Furthermore, the effect of sonar characteristics to the performance of guidance law in TTS was studied by changing parameters of sonar such as frequency of ping and detecting error of target. The pursuit-tail guidance law showed the best performance among four different guidance laws. Complex motion of target from straight line to turning circle and zigzag movement, low frequency of sonar ping and large detecting error of target decreased the hitting probability.
본 논문에서는 백색 Gauss 잡음이 섞인 연속영상으로 부터 물체의 이동정보를 검출하기 위하여 최소자승추정의 시공간경사법을 제안하였다. 제안된 방법은 하나의 이동물체를 실시간으로 추적하도록 고속의 16-bit 마이크로 프로세서를 사용한 자동목표 추적장치에 적용되었다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 최소자승추정의 시공간경사법에 비해서 매우 우수한 성능을 보였다.
This paper presents a fuzzy-motion-control based tracking algorithm of mobile robots, which uses the geometrical information derived from the active stereo-vision system mounted on the mobile robot. The active stereo-vision system consists of two color cameras that rotates in two angular dimensions. With the stereo-vision system, the center position and depth information of the target object can be calculated. The proposed fuzzy motion controller is used to calculate the tracking velocity and angular position of the mobile robot, which makes the mobile robot keep following the object with a constant distance and orientation.
다중 에이전트 시스템에서 가장 중요한 문제는 여러 에이전트가 서로 효율적인 협동(coordination)을 통해서 목표(goal)를 성취하는 것과 다른 에이전트들과의 충돌(collision) 을 방지하는 것이다. 본 논문에서는 먹이 추적 문제의 목표를 효율적으로 성취하기 위해 새로운 전략 방법을 제안한다. 제안된 제어 전략은 다중 에이전트를 제어하기 위해 강화 학습을 이용하였고, 에이전트들간의 거리관계와 공간 관계를 고려하였다.
본 논문은 사용자 및 동적환경의 변화를 파악하고 분석된 정보를 바탕으로 최적화된 경로를 제공하기 위한 시스템을 멀티에이전트를 이용하여 해결하고자 하였다. 멀티에이전트를 통해 설정된 목표를 찾아가는 먹이추적 문제에 적용하였고 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경에서 알고리즘의 성능을 실험하였다. 적용된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간으로 방향 벡터 함수 알고리즘을 통해 새롭게 멀티에이전트의 목표를 획득하기 위한 해법이다. 기존의 연구와 비교하여 먹이의 효율적 포획, 에이전트간의 충돌문제 해결에 대한 새로운 해법을 제시할 수 있었다.
최근 차량 플랫폼의 발달로 인하여 차량 내 ECU 간의 정보교환이 증가하였다. 기존의 센트럴 게이트웨이 아키텍처 네트워크에서는 늘어난 정보교환으로 인한 과부하가 발생하였다. 따라서 ECU 들끼리 Domain 을 형성하도록 하여 DCU 를 활용한 Domain 기반 차량용 통신 아키텍처가 해법으로 제시되었다. 본 연구에서는 DCU 와 ECU 간의 네트워크 플랫폼을 소형 전동차를 이용하여 제작한다. 이 네트워크를 검증하기 위하여 목표물 추적 알고리즘을 통해 네트워크가 정상 작동하는지 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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