• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.1
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• pp.45-56
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• 2010

Sensor Networks are composed of many sensor nodes, which are capable of sensing, computing, and communicating with each other, and one or more sink node(s). Sensor networks collect information of various objects' identification and surrounding environment. Due to the limited resources of sensor nodes, use of wireless channel, and the lack of infrastructure, sensor networks are vulnerable to security threats. Most research of sensor networks have focused on how to detect and counter one type of attack. However, in real sensor networks, it is impractical to predict the attack to occur. Additionally, it is possible for multiple attacks to occur in sensor networks. In this paper, we propose the Secure Routing Mechanism to Defend Multiple Attacks in Sensor Networks. The proposed mechanism improves and combines existing security mechanisms, and achieves higher detection rates for single and multiple attacks.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.1B
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• pp.38-47
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• 2008

The system test was accomplished in delivery time for a suitable of various requirements at the software market. Especially, critical faults must be detected and removed for a close main functions and users against target system. In generally, proposed test methods are executed with a calendar time, not a competitive and effectiveness method as selective software testing. These methods are inapplicable to short term test or early system development stage. Moreover, it's accompanied by heavy cost. Overcoming of these problems, must attempted to new software test method role of core function in the system test. Selective software testing method is decided to mixing with the three-information such as a frequency, complexity of use scenario and fault impact. Using this information, searching a fatal error and usefully system test for an executed test scenario. In this paper, we have proposed new test method and verified testing results for the detection of critical faults or search a fatal errors with a system main function.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.1019-1022
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• 2019

최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.46
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• pp.113-142
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• 2017

The goal of this paper is to analyze the vocabularies and cases related to Kimchi as a cultural history. For this purpose, we extract the vocabularies of Kimchi from the records of Korean Literary Collection in Classical Chinese, Annals of the Choson Dynasty, Records of Daily Reflection, and Diary of the Royal Secretariat. The existing literatures related to Kimchi are confined to some cookbooks, but in this study, we attempt to overcome the existing limitations and adopt a comprehensive and systematic approach. The classic literatures of the Choson Dynasty are mainly recorded in traditional Chinese characters; therefore, the readability is poor, and it is presupposed that a lot of time and effort will be needed for the translation work after securing the data. Therefore, we performed this research with a focus on this part. Next, we tried to reconstruct the archetype of Kimchi culture in the Choson Dynasty by classifying the above materials according to the subject and literature sources.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.618-620
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• 2019

Smart Farm, which combines agriculture and ICT convergence technology, is at a lower stage than other industries in Korea, but it is also one of the most active research and development fields. Smart Farm aims to improve the efficiency of each step by collecting, processing and analyzing various information of agriculture sector through convergence between agriculture and ICT technology. In this study, we studied the image processing method that can distinguish strawberry which can be harvested at harvest time by color for smart farm composition of strawberry which is a horticultural crop. Strawberry harvesting requires a lot of labor in the process of growing strawberries. In this study, we aim to collect information necessary for labor saving in strawberry harvester. As a precedent study, we plan to implement a form in which the color temperature changes according to the light direction and brightness value through OpenCV color detection using Python. In the future, it is planned to study strawberry color value suitable for harvest by applying compensation value to color temperature change.

• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.10
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• pp.49-55
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• 2019

In this paper, we propose a simple precoding vector design scheme for multi-user multiple-input single-output (MISO) interference channel when there are multiple eavesdroppers. We aim to obtain a mathematical closed-form solution of the secrecy rate optimization problem. For this goal, we design the precoding vector based on the signal-to-leakage plus noise ratio (SLNR). More specifically, the proposed precoding vector is designed to completely eliminate a wiretap channel capacity for refraining the eavesdroppers from detecting the transmitted information, and to maximize the transmitter-receiver link achievable rate. We performed simulation for the performance investigation. Simulation results show that the proposed scheme has better secrecy rate than the conventional scheme over all signal-to-noise ratio (SNR) range even though the special condition among the numbers of transmit antennas, transmitter-receiver links, and eavesdroppers is not satisfied.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.9
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• pp.139-147
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• 2022

The goal of this study is to develop a mobile application so that a person who is new to chemistry can easily acquire the knowledge necessary for chemical structure learning using image tracking technology. The point of this study is to provide a new chemical structure learning experience by recognizing a two-dimensional picture, augmenting the chemical structure into a three-dimensional object, showing it on the user's screen, and using a service that simultaneously provides related information in multiple fields. characteristic. Login API and real-time database technology were used for safe and real-time data management, and an application was developed using image tracking technology for image recognition and 3D object augmentation service. In the future, we plan to use the chemical structure data library to efficiently load and output data.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.187-190
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• 2022

본 논문은 메타버스 등 인공지능 연계 증강/가상현실 부동 중계 플랫폼에서 부동산 영상 기반 매물 소개 시스템 구축에서 사생활 및 개인정보가 영상에 담기게 될 수 있는 위험이 존재하기에 부동산 영상 내의 개인정보 및 민감 정보를 인공지능 기술을 기반으로 검출하여 삭제해주고 복원해주는 인공지능 기술 연구개발을 목표로 하였다. 한국형 부동산 내 민감 object 를 정의하고, 최신 인공지능 딥러닝 기술 기반 민감 object detection 알고리즘을 연구 개발하며, 영상에서 삭제된 부분은 인공지능 기술을 기반으로 물체가 없는 실제 공간영상으로 복원해주는 영상복원 기술도 연구 개발하였다. 한국형 부동산 환경 (영상 촬영 조도, 디스플레이 스타일, 주변 가구 배치 등)에 맞는 인공지능 모델 구축을 위하여, 자체적으로 한국 영상 database 구축 및 Transfer learning for target domain adaptation 을 진행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 환경에서 98%의 정확도와 challenge 환경에서 (occlusion 빛 반사, 저조도 등) 81%의 정확도를 보였다. 본 기술은 Proptech 분야에서 주목받고 있는 메타버스 기반 온라인 중계 서비스 기술을 활성화하기 위하여 기획되었으며, 특히 메타버스 부동산 중계 플랫폼의 활성화를 위하여 사생활 보호 측면에서 필요한 중요 기술을 인공지능 기술을 활용하여 연구 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.154-154
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• 2023

수질모니터링은 수자원 보존과 공중 보건에 있어 매우 중요하다. 기후변화로 인한 이상강우와 산업화 등의 이유로 비점오염물질 및 오염원 배출량이 증가하여 하천과 호소에 영양염류가 증가하게 된다. 영얌염류의 증가로 하천에 부영양화 상태가 지속된다면 녹조발생 등으로 인해 생태계에 부정적 영향을 초래하게 된다. 또한 부영양화는 원수의 유기물량 증가로 인해 처리비용 증가, 이취미 문제 등 인간에게도 직접적인 문제를 유발한다. 특히 우리나라의 경우 하천 취수율이 높은 국가이며, 낙동강 중상류 지역에는 산업시설이 과도하게 밀집되어 있어 하천에 오염물질 유입이 되어 부영양화가 된다면 심각한 문제를 유발하게 된다. TN은 부영양화의 중요한 지표다. 우리나라의 TN 측정은 시료 채수 후 실험실에서 수질오염공정 시험기준에 따라 진행이 된다. 실험실 분석은 TN 농도를 분석하는 일반적인 방법이며, 정확한 검출 및 정량화를 목표로 한다. 하지만 이러한 방식은 정교한 장비를 갖춘 전문 실험실 및 전문 인력을 필요로 한다. 환경부에서 주요 하천에 수질측정망을 설치하여 수질현황에 대한 종합적인 조사를 통해 수질변화 추세를 파악하는 것이 가능하지만, 실시간 TN 농도를 감지하는데 매우 제한적이다. 현재 조사방식은 TN 농도 증가로 인한 문제에 대해 초기대응을 하기에는 한계가 있다. 최근 센서의 발전으로 다양한 항목을 신속하고 지속적으로 모니터링 할 수 있게 되었다. TN에 대한 직접적인 센서 모니터링은 불가능 하지만 여러 측정 항목이 TN과 상관관계가 있는 것이 여러 연구에서 입증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 오염도가 높은 낙동강을 대상으로 TN 예측에 대한 기초 연구를 진행하였다. 과거 측정된 자료를 활용하여 센서로 측정 가능한 항목을 통해 TN 예측을 진행하며, 실제 활용을 위해 회귀식을 도출하고자 한다. 최근 환경부에서 실시간 수질 현황 및 오염도를 파악하기 위해 자동측정망 지점을 늘리는 추세인데, 본 연구의 결과를 활용한다면 실시간 TN 예측에 대한 기초자료 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2021.08a
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• pp.369-376
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• 2021

With the development of artificial intelligence (AI) technology, discussions on the use of artificial intelligence are actively taking place in many fields, and various policies for nurturing artificial intelligence talents are being promoted in the field of education. In this study, we propose a robot programming framework using artificial intelligence technology, and based on this, we use Python, which is used frequently in the machine learning field, and an educational robot that is highly utilized in the field of education to provide artificial intelligence. (AI) education program was proposed. The level of autonomous driving (levels 0-5) suggested by the International Society of Automotive Engineers (SAE) is simplified to four levels, and based on this, the camera attached to the robot recognizes and detects lines (objects). The goal was to make a line detector that can move by itself. The developed program is not a standardized form of solving a given problem by simply using a specific programming language, but has the experience of defining complex and unstructured problems in life autonomously and solving them based on artificial intelligence (AI) technology. It is meaningful.