• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.653-657
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• 2005

AGV is very useful equipment to transfer containers in automated container terminal. AGV must have Obstacle Detection System (ODS) for port automation. ODS needs the function to classify some specified object from background in acquired data. And it must be able to track classified moving objects. Finally, ODS could determine its next action for safe driving whether it should do emergency stop or speed down, or it should change its deriving lane. For these functions, ODS can have many different kinds of algorithm. In this paper, we present one of AGV to be used in automated container terminal.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.467-471
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• 1997

AGV is very proper equipment for Port Automation. AGV must have Obstacle Detection System(ODS) for port automation. Obstacle Detection System must have some functions. It must be able to classify some specified object from background data. And it must be able to track classified objects. Finally, ODS must determine its next action for safe cruise whether it must do emergency stop or it must speed down or it must change it track. For these functions, ODS can have many different structure. In this paper, we will propose one structure among some possible own which is under construction.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1662-1665
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• 2002

This paper proposes a novel semantic feature detection (SFD) method for real-time image transmission of sign language and finger spelling. We extract semantic information as an interlingua from input text by natural language processing, and then transmit the semantic feature detection, which actually is a parameterized action representation, to the 3-D articulated humanoid models prepared in each client in remote locations. Once the SFD is received, the virtual human will be animated by the synthesized SFD. The experimental results based on Japanese sign langauge and Chinese sign langauge demonstrate that this algorithm is effective in real-time image delivery of sign language and finger spelling.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.99-112
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• 2015

Digital imaging technology has advanced beyond the limits of the multimedia industry IT convergence, and to develop a complex industry, particularly in the field of object recognition, face smart-phones associated with various Application technology are being actively researched. Recently, face recognition technology is evolving into an intelligent object recognition through image recognition technology, detection technology, the detection object recognition through image recognition processing techniques applied technology is applied to the IP camera through the 3D image object recognition technology Face Recognition been actively studied. In this paper, we first look at the essential human factor, technical factors and trends about the technology of the human object recognition based SPFACS(Smile Progress Facial Action Coding System)study measures the smile detection technology recognizes multi-faceted object recognition. Study Method: 1)Human cognitive skills necessary to analyze the 3D object imaging system was designed. 2)3D object recognition, face detection parameter identification and optimal measurement method using the AAM algorithm inside the proposals and 3)Face recognition objects (Face recognition Technology) to apply the result to the recognition of the person's teeth area detecting expression recognition demonstrated by the effect of extracting the feature points.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.151-159
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• 2003

인터넷이 일반화되면서, 컴퓨터 시스템을 침입으로부터 효과적이면서 종합적으로 보호하기 위해 침입 탐지 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이상행위 탐지 기법을 이용한 침입 탐지 시스템을 구축할 때, 수행하는 정상행위 프로파일링 과정에서 발생하는 자기설명모순이 존재함을 제시하고 이를 제어할 수 있는 침입 탐지 방안을 제안하였다. 또한, 연관규칙을 적용한 프로파일링 과정의 결과는, 많은 정상행위 패턴이 생성될 수 있기 때문에, 이를 위해 군집화를 통한 효과적인 적용방안을 제시한다. 마지막으로, 사용자의 행위 패턴에 대해 군집화된 정상행위 패턴 데이터베이스로부터 이상행위 여부를 판단할 수 있는 유사도 함수를 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.51-59
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• 2015

자바 스크립트는 정적인 HTML 문서에 동적인 기능을 제공하기 위해 자주 사용되는 언어이며, 최근에 HTML5 표준이 발표됨으로써 더욱더 관심 받고 있다. 이렇게 자바 스크립트의 중요도가 커짐에 따라, 자바 스크립트를 사용하는 공격( DDos 공격, 개인 정보 유출 등 )이 더욱 더 위협적으로 다가오고 있다. 이 악성 자바 스크립트는 흔적을 남기지 않기 때문에, 자바 스크립트 코드만으로 악성유무를 판단해야 하며, 실제 악성 행위가 브라우저에서 자바 스크립트가 실행될 때 발생되기 때문에, 실시간으로 그 행위를 분석해야만 한다. 이러한 이유로 본 논문은 위 요구사항을 만족하는 분석 엔진을 소개하려 한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반의 정적 분석으로 스크립트 코드의 악성을 탐지하고, 행위 기반의 동적 분석으로 스크립트의 행위를 분석하여 악성을 판별하는 실시간 분석 기술이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8B호
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• pp.630-636
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• 2012

본 논문은 VoIP 환경에서 Call 스팸 대응 방법으로 제안된 Multi Gray-Leveling 기법에서 존재하는 오류를 감소시킨 향상된 Multi Gray-Leveling 기법을 제안한다. 기존 Multi Gray-Leveling 기법은 두 개의 다른 시간 주기를 두고 송신자의 호 연결시간 간격을 체크하여 스팸 가능성을 판단함으로 공격자의 호 연결시간 간격 조절을 통한 탐지 회피 가능성을 제한하는 장점이 있으나, 긴 주기의 설정에 따라서 정상 사용자도 스패머로 오판하는 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 오류를 방지하기 위해서 발신자의 행동 패턴뿐만 아니라 수신자의 행동 패턴까지 활용한 향상된 Multi Gray-Leveling 기법을 제안한다. 제안 기법은 사용자의 직접적인 개입이 필요하지 않고, VoIP 서비스 제공자 데이터베이스의 수신자 통화 정보를 이용하여 손쉽게 계산이 가능한 장점을 가지고 있기 때문에 실효성 있는 VoIP 스팸 탐지 방법으로 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.312-322
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• 2010

본 연구는 간호관리학 임상실습에 액션러닝 프로그램을 개발하고 적용한 후 간호대학생의 문제해결과정에 미치는 영향을 알아보고자 시도되었다. 2006년 5월부터 2007년 10월 까지 G광역시의 일 간호대학생 99명을 대상으로 6단계로 구성된 액션러닝프로그램을 2주간 적용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 액션러닝을 적용하기 전 보다 적용한 후 간호대학생의 문제해결과정은 유의한 향상을 보였다(t=-4.718, p=.000). 하위영역에서는 문제발견 영역(t=-1.858, p=.066)을 제외한 문제 정의(t=-4.123, p=.004), 문제해결책 고안(t=-2.973, p=.002), 문제해결책 실행(t=-3.264, p=.000)과 문제 해결검토(t=-3.677, p=.000)영역에서 유의한 향상을 보였다. 결론적으로 액션러닝은 간호학생들의 문제해결과정의 향상을 가져올 수 있고 졸업 후 임상적응력을 높일 수 있는 간호임상실습의 새로운 대안이 될 수 있다고 본다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.9-20
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• 2014

대상의 동작을 잘 예측하는 것은 사회적 상호작용과 의사결정 컨텍스트 이해의 핵심이다. 본 연구는 동작 인식 과정에서 인간 뇌 시각인지 과정을 모방한 방법으로 관절 동작의 동작 순서 패턴을 학습하는 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 제안 방법의 핵심은 뇌에서 동작 인지 자극을 처리하는 신경생리학적 IT, MT, STS의 피질 기능과 특정 시각 신경 회로 네트워크 기능을 모방하여 비지도 방법으로 동작 순서를 학습한 후 동작을 예측, 인식하는 것이다. 실험을 통해 제안 모델이 어떻게 연속적으로 입력되는 비디오에서 의미있는 동작 스냅샷 뿐 아니라 중요한 동작 패턴을 자동으로 선택하는 지를 제시하였다. 이 핵심 움직임은 학습 네트워크가 정적 시점에서 정지 영상에 함축된 동작을 인식하는지를 증명하는데 이용하는 관절 자세이다. 또한 STS 피질 영역에서 어떻게 정지와 움직임 입력을 통합하는지를 모방하여 학습하고, 학습한 피드백 연결이 차후 동작의 입력 순서를 어떻게 예측하는지를 제시하였다. 네트워크 시뮬레이션을 통해 동작 인식에 대한 제안 모델의 우수성을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.145-149
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• 2024

최근 시간적 행동 검출 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적 행동 검출 연구의 한 분야인 오프라인 행동 검출은 온라인 행동 검출과 달리 비디오를 한번에 입력으로 받는다. 이를 통해 오프라인 행동 검출은 양방향 정보를 이용할 수 있으며 또한 이를 학습하기 위해 Bi-directional LSTM을 주로 사용한다. 본 논문에서는 기존 방법과 달리 완전지도 시간적 행동 검출에서 역재생 비디오를 생성하고 이를 통해 양뱡향 정보를 학습하는 방법을 제안한다. 구체적으로 역재생 비디오와 순재생 비디오를 함께 학습 데이터로 구성하는 방법과 각각 모델에 학습시킨 후 두 모델을 앙상블 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 TALLFormer 모델을 이용하여 THUMOS-14 데이터셋에 대한 실험을 진행하였다. 역재생 및 순재생 비디오를 학습 데이터로 구성한 경우 기존 방법에 비해 5.1% 낮은 성능을, 모델 앙상블을 진행했을 경우 1.9% 우수한 성능을 보였다.