• 정보보호학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.869-882
• /
• 2012

웹 서비스의 증가와 자동화된 공격 도구의 발달로 최근 대부분의 악성코드 유포 경로는 웹 서비스를 통하여 이루어지고 있다. 또한 웹의 기본 언어인 자바스크립트를 이용한 난독화 기법을 통해 악성코드 은닉 사이트의 URL이나 공격 코드를 숨기기 때문에, 기존 패턴 매칭 기반의 네트워크 보안 솔루션으로는 탐지에 한계가 존재하게 된다. 이를 해결하기 위하여 사용자의 웹브라우저에서 악성 자바스크립트를 탐지하기 위한 여러 방안이 제시되었지만, 최근 APT공격과 같이 특정 기업이나 조직 네트워크에 침투하기 위한 고도화된 공격에 대응하기에는 한계가 존재한다. 이런 유형의 공격에 대응하기 위해, 외부에서 유입되는 트래픽에 대해 난독화된 악성코드가 웹을 통해 유입되는지 일괄적인 탐지가 필요하며, 기존 패턴 매칭 기반 솔루션에서 탐지율의 한계를 극복하기 위해 난독화된 자바스크립트를 복호화 하여 숨겨진 악성코드를 탐지할 수 있는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스인 Jsunpack-n[1] 을 개량하여 자바스크립트의 함수 오버라이딩 기법과 별도의 자바스크립트 인터프리터를 통해 악성코드에 적용된 난독화 기법에 상관없이 숨겨진 악성코드를 자동적으로 탐지할 수 있는 도구를 제안한다.

• ETRI Journal
• /
• 제44권4호
• /
• pp.613-623
• /
• 2022

Autism spectrum disorder (ASD) is a developmental disorder associated with cognitive and neurobehavioral disorders. It affects the person's behavior and performance. Autism affects verbal and non-verbal communication in social interactions. Early screening and diagnosis of ASD are essential and helpful for early educational planning and treatment, the provision of family support, and for providing appropriate medical support for the child on time. Thus, developing automated methods for diagnosing ASD is becoming an essential need. Herein, we investigate using various machine learning methods to build predictive models for diagnosing ASD in children using facial images. To achieve this, we used an autistic children dataset containing 2936 facial images of children with autism and typical children. In application, we used classical machine learning methods, such as support vector machine and random forest. In addition to using deep-learning methods, we used a state-of-the-art method, that is, automated machine learning (AutoML). We compared the results obtained from the existing techniques. Consequently, we obtained that AutoML achieved the highest performance of approximately 96% accuracy via the Hyperpot and tree-based pipeline optimization tool optimization. Furthermore, AutoML methods enabled us to easily find the best parameter settings without any human efforts for feature engineering.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
• /
• pp.347-350
• /
• 2003

In this paper, a new automated defects detection method for a TFT-LCD panel is presented. An input image is preprocessed to lessen small abnormal noises and non-uniformity of the image. The adaptive multi-thresholds are used to detect Muras, which are the major defects occurred on TFT-LCD panels. Those are determined adaptively depending on the brightness and the brightness distribution of a local block. For the synthetic images and real Mura images, the proposed algorithm can effectively detect Muras in a reasonable time.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.275-281
• /
• 2004

대구경 배관에서 소구경 배관으로 연결하는 부위 및 배관의 방향 전환을 위해 사용하는 소켓용접부는 용입불량 및 사용시간이 경과되면서 내부로부터 진전될 수 있는 균열 등의 결함을 가질 수 있다. 그러나 지금까지 적용하고 있는 비파괴검사법인 액체침투탐상과 방사선투과검사로는 내부에 존재하는 균열성 결함의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 소켓용접부 내부의 균열성 결함 검출을 위한 초음파 검사 기법을 확립하였고, 검사를 수행할 수 있는 초음파 탐촉자를 설계 제작하였으며, 자동으로 검사할 수 있는 검사 장비와 제어용 운영 프로그램을 개발하였다. 개발된 장비는 컴퓨터를 기반으로 하고 있으며, pulser/receiver를 내장하고 100 MHz 고속 A/D board를 사용하여 초음파 탐상기 역할을 프로그램으로 구현하였으며, ISA interface type으로 4축 제어용 motion controller를 개발하여 자동 검사를 수행하는 scanner를 제어하도록 하였으며, 검사 결과는 소켓용접부 단면을 실시간 영상으로 나타내도록 되어 있다. 인공결함 시험편의 결함을 평가한 결과 결함의 깊이가 1mm인 결함의 평가 길이는 실제 크기보다 작게 나타내고 있으며, 결함의 깊이가 증가할수록 결함의 길이가 더 크게 평가되었다. 본 연구로 개발한 장비는 원자력 발전소나 화학플랜트에 많이 널려 있는 소켓용접부 내의 용입불량, 피로 균열 등을 검출하여 객관적인 검사 결과를 제시할 수 있으므로 설비 안전 관리 및 보수 부위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제61권1호
• /
• pp.54-59
• /
• 2006

연구 배경 : 결핵의 대부분을 차지하는 폐결핵 진단에 객담, 기관지 세척액, 흉수액을 이용한 TB-PCR 검사의 유용성에 대해서는 여러 연구가 있었으나 폐 이외의 결핵 진단을 위한 신선 생검 조직 검체에서의 TB-PCR법 연구는 아직 미흡하다. 이에 저자들은 자동분석법인 COBAS AMPLICOR MTB PCR assay (Roche Molecular System)를 이용하여 신선 생검 조직 검체로 TB-PCR법의 유용성을 알아보았다. 방법 및 대상 : 2004년 10월부터 2005년 12월까지 가톨릭대학교 대전성모병원 병리과와 진단검사의학과에 결핵의진 하에 조직검사와 신선조직을 이용한 항산균 도말검사, 배양검사, TB-PCR 검사가 공히 의뢰된 환자 42예를 대상으로 하였다. 결 과 : 신선 생검 조직 42예를 대상으로 실시한 결과, 임상소견에서 결핵으로 진단된 경우는 18예 이었으며, 그 중 림프절 12예와 폐 조직 2예, 충수 조직 1예, 총 16예(88.9%)에서 PCR 양성을 보였고, 민감도와 특이도, 양성예측도, 음성 예측도는 88.9%, 100%, 100%와 92.3%로 나타났다. 조직학적으로 육아종 소견과 건락성 괴사의 소견 보인 18예(100%)는 모두 결핵으로 진단되었고 그 중 16예(88.9%)에서 PCR 양성을 보였다. 결 론 : 신선 생검 조직 검체를 이용한 TB-PCR 자동분석기의 결과는 임상소견 및 현미경적 소견과 비교 분석 시 민감도와 특이도가 높은 유용한 검사라고 생각되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
• /
• pp.698-701
• /
• 2006

Remotely sensed data have been utilized efficiently for damage detection immediately after the natural disaster since they provide valuable information on land cover change due to spatial synchronization and multitemporal observation over large areas. Damage information obtained at an early stage is important for rapid emergency response and recovery works. Many useful techniques to analyze the characteristics of the pre- and post-event satellite images in large-scale damage detection have been successfully investigated for emergency management. Since high-resolution satellite images provide a wealth of information on damage occurred in urban areas, they are successfully utilized for damage detection in urban areas. In this research, a method to perform automated damage detection is proposed based on the differences of the textural characteristics in pre- and post- high resolution satellite images.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
• /
• pp.171-171
• /
• 2000

We have developed m innovative surface inspection system for automated quality control for steel products in POSCO. We had ever installed the various kinds of surface inspection systems, such as a linear CCD and a laser typed surface inspection systems at cold rolled strips production lines. But, these systems cannot fulfill the sufficient detection and classification rate, and real time processing performance. In order to increase detection and classification rate, we have used the Dark, Bright and Transition Field illumination and area type CCD camera, and fur the real time image processing, parallel computing has been used. In this paper, we introduced the automatic surface inspection system and real time image processing technique using the Object Detection, Defect Detection, Classification algorithms and its performance obtained at the production line.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제16권3호
• /
• pp.435-457
• /
• 2015

The most widely known form of multifunctional aircraft structure is smart structures for structural health monitoring (SHM). The aim is to provide automated systems whose purposes are to identify and to characterize possible damage within structures by using a network of actuators and sensors. Unfortunately, environmental and operational variability render many of the proposed damage detection methods difficult to successfully be applied. In this paper, an original robust damage detection approach using output-only vibration data is proposed. It is based on independent component analysis and matrix perturbation analysis, where an analytical threshold is proposed to get rid of statistical assumptions usually performed in damage detection approach. The effectiveness of the proposed SHM method is demonstrated numerically using finite element simulations and experimentally through a conformal load-bearing antenna structure and composite plates instrumented with piezoelectric ceramic materials.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.507-514
• /
• 1996

The automated ECG diagnostic systems in hospital have a low P-wave detection capacity in case of some diseases like conduction block. The purpose of this study is to improve the P-wave detection ca- pacity using wavelet transform. The first procedure is to remove baseline drift by subtracting the median filtered signal from the original signal. The second procedure is to cancel ECG's QRS-T complex from median filtered signal to get P-wave candidate. Before we subtracted the templete from QRS-T complex, we estimated the best matching between templete and QRS-T complex to minimize the error. Then, wavelet transform was applied to confirm P-wave. In particular, haiti wavelet was used to magnify P-wave that consisted of low frequency components and to reject high frequency noise of QRS-T complex cancelled signal. Finally, p-wave was discriminated and confirmed by threshold value. By using this method, We can got the around 95.1% P-wave detection. It was compared with contextual information.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1071-1082
• /
• 2021

Since the smart factory has been recently recognized as an industrial core requirement, various mechanisms to ensure efficient and stable operation have attracted much attention. This attention is based on the fact that in a smart factory environment where operating processes, such as facility control, data collection, and decision making are automated, the disruption of processes due to problems such as facility anomalies causes considerable losses. Although many studies have considered methods to prevent such losses, few have investigated how to effectively apply the solutions. This study proposes a Kubernetes based system applied in a smart factory providing effective operation and facility management. To develop the system, we employed a useful and popular open source project, and adopted deep learning based anomaly detection model for multi-sensor anomaly detection. This can be easily modified without interruption by changing the container image for inference. Through experiments, we have verified that the proposed method can provide system stability through nondisruptive maintenance, monitoring and non-disruptive updates for anomaly detection models.