• 한국소음진동공학회논문집
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• 제21권11호
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• pp.997-1004
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• 2011

A fault detection algorithm of a charge and discharge system to ensure the safe use of hybrid electric vehicle is proposed in this paper. This algorithm can be used as a complementary way to existing fault detection technique for a charge and discharge system. The proposed algorithm uses a SVDD technique, which additionally utilizes two methods for learning a large amount of data; one is to incrementally learn a large amount of data, the other one is to remove the data that does not affect the next learning using a new data reduction technique. Removal of data is selected by using lines connecting support vectors. In the proposed method, the data processing speed is drastically improved and the storage space used is remarkably reduced than the conventional methods using the SVDD technique only. A battery data and speed data of a commercial hybrid electrical vehicle are utilized in this study. A fault boundary is produced via SVDD techniques using the input and output in normal operation of the system without using mathematical modeling. A fault detection simulation is performed using both an artificial fault data and the obtained fault boundary via SVDD techniques. In the fault detection simulation, fault detection time via proposed algorithm is compared with that of the peak-peak method. Also the proposed algorithm is revealed to detect fault in the region where conventional peak-peak method is never able to do.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.581-586
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• 2006

우리나라 대부분의 도로에서는 교통사고를 비롯한 기대하지 않았던 비반복적인 사건 즉, 돌발상황의 발생이 증가되고 있다. 돌발상황의 증가는 교통류의 정상적인 흐름을 방해하며 용량감소를 초래하여 교통혼잡을 야기시킨다. 본 연구에서는 도시고속도로 돌발상황을 검지하기 위한 방법으로 현재 전기공학을 비롯한 많은 공학분야에서 사용하고 있는 Wavelet 기법을 적용하였다. 이 기법을 적용하기 위한 실제자료는 서울시 도시고속도로(내부순환로)의 검지기를 통해 수집된 자료 중 교통류의 주요 변수인 점유율 자료를 이용하였다. Wavelet 기법의 적용성을 평가하기 위한 비교 알고리즘으로 기존 돌발상황 검지 알고리즘 중 점유율 기반의 California 알고리즘과 Low-Pass Filtering 알고리즘을 이용하여 모형의 유의성을 검토해 보았다. Wavelet 기법의 적용결과 오경보율(False Alarm Rate)은 California 알고리즘 및 Low-Pass Filtering 알고리즘과 비슷하였으나 검지율(Detection Rate) 측면에서는 다른 두 알고리즘보다 우수한 것으로 분석되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.18-25
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• 2016

자동차 보유량이 늘어남에 따라 남녀노소 모두 교통사고에 위협이 가해지고 있으며 교통사고가 자주 일어나는 점을 미연에 방지하기 위해 ADAS가 중요하다. 이러한 교통사고의 주범을 인지하고 방지하는 한 방법이 차선 검출을 이용하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 영상처리를 통해 차선검출 기법을 연구하였고 영상처리에 의한 많은 에지 검출기법들 중 대표적인 소벨 에지 검출 기법과 캐니 에지 검출 기법을 사용하여, 두 가지 에지 검출기법을 통해 곡선과 직선의 차선 검출에서 가장 검출율이 좋은 기법을 찾아 직선의 차선을 검출하는 기법에 적용한다. 실험은 총 4,000프레임(주간영상 2,900프레임, 야간영상 1,100프레임)으로 실험을 수행하고, 실험 결과는 주간 영상에서 소벨 에지 검출 기법의 임계치는 2차미분차수로 검출하는 것이 가장 높은 후보 차선 검출율을 보였으며 검출율이 86.1%이고, 캐니 에지 검출 기법의 임계치는 Low=50, High=300에서 가장 높은 88.0%의 검출율을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.613-621
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• 2019

최근 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하면서 IoT 디바이스를 감염시키는 악성코드와 클라우드 서버에 랜섬웨어를 유포하는 신종 악성코드가 등장하여 보안 위협이 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 시그니처 기반의 탐지 방식과 행위기반의 탐지 방식의 단점을 보완할 수 있도록 난독화된 스크립트 패턴을 분석하여 점검하는 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 탐지 기법은 웹사이트 통해 유포되는 악성 스크립트 유형을 분석하여 유포패턴을 도출한 후, 도출된 유포패턴을 등록하여 점검함으로써 기존의 탐지룰 기반의 탐지속도를 유지하면서도 제로데이 공격에 대한 탐지가 가능한 악성 스크립트 패턴분석 기반의 악성코드 탐지 기법이다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 총 390개의 악성 웹사이트를 수집, 분석에 의해 도출된 10개의 주요 악성 스크립트 유포패턴을 실험한 결과, 전체 항목 평균 약 86%의 높은 탐지율을 보였으며, 기존의 탐지룰 기반의 점검속도를 유지하면서도 제로데이 공격까지도 탐지가 가능한 것을 실험으로 입증하였다.

• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제15권5호
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• pp.445-454
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• 2015

As the feature sizes and the operating charges continue to be scaled down, multi-bit soft errors are becoming more critical in SRAM designs of a few nanometers. In this paper, we propose an efficient error detection technique to reduce the size of parity bits by applying a 2D bit-interleaving technique to 3D bit-partitioned SRAM devices. Our proposed bit-interleaving technique uses only 1/K (where K is the number of dies) parity bits, compared with conventional bit-interleaving structures. Our simulation results show that 1/K parity bits are needed with only a 0.024-0.036% detection error increased over that of the existing bit-interleaving method. It is also possible for our technique to improve the burst error coverage, by adding more parity bits.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제44권8호
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• pp.977-984
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• 2012

The cross-correlation technique has been widely used for leakage detection of buried pipes, and this technique can be successfully applied when the leakage signal has a high signal-to-noise ratio. In the case of a power plant, the measured leakage signals obtained from the sensors may contain background noise and mechanical noise generated by adjacent machinery. In such a case, the conventional method using the cross-correlation function may fail to estimate the leakage point. In order to enhance the leakage estimation capability of a buried pipe in a noisy environment, an improved cross-correlation technique is proposed. It uses a noise rejection technique in the frequency domain to effectively eliminate the tonal noise due to rotating machinery. Experiments were carried out to verify the validity of the proposed method. The results show that even in a tonal noisy environment, the proposed method can provide more reliable means for estimating the time delay of the leakage signals.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권7호
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• pp.98-104
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• 2002

본 연구에서는 역섭동법을 이용한 손상탐지의 효율을 개선하는 목적으로 시스템 축소기법을 사용하였다. 이 방법은 손상탐지의 미측정 자유도를 측정된 자유도로 변환하여 역섭동법의 계산효율이 향상되는 장점이 있으나, 부정확한 자유도의 변환으로 수치적인 안정성이 저하될 수 있다. 따라서 자유도 변환식을 수치해법 과정에서 반복적으로 개선하는 방법과, 매우 정확한 accelerated improved reduced system (AIRS) 축소법의 사용으로 역섭동법의 수치적 불안정성을 해결하였다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.121-127
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• 2021

무선 노드 외에 어떠한 인프라도 존재하지 않는 MANET은 빠른 네트워크 구성할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 노드들의 이동, 무선 매체 등은 MANET이 가지고 있는 보안 취약점의 원인이기도 하다. 특히 네트워크상에 존재하는 공격 노드들에 의한 그 피해는 다른 네트워크에 비해 상당히 크다. 따라서 공격노드들에 대한 탐지 기법과 공격으로 인한 피해를 줄이는 기법도 반드시 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지의 효율성을 높이기 위한 계층구조 기법과 공격으로 인한 피해를 줄이기 위해 P2P 메시 네트워크 구성 기법을 적용한 협업 기반 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 클러스터내 노드들에 대한 신뢰도 평가를 통해 사전에 공격 노드에 대한 네트워크 참여를 배제하였다. 그리고 공격 노드에 의한 공격이 탐지되면 클러스터 헤드간의 P2P 메시 네트워크를 통해 네트워크 전역에 공격 노드 정보를 빠르게 전달함으로써 공격 노드의 피해를 최소화하는 방법을 적용하였다. 제안한 기법의 성능 평가를 위해 ns-2 시뮬레이터를 이용하였으며, 비교 실험을 통해 제안한 기법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1795-1811
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• 2019

In order to achieve rapid and accurate detection of vehicle objects in complex traffic conditions, we propose a novel vehicle detection method. Firstly, more contextual and small-object vehicle information can be obtained by our Joint Feature Network (JFN). Secondly, our Evolved Region Proposal Network (EPRN) generates initial anchor boxes by adding an improved version of the region proposal network in this network, and at the same time filters out a large number of false vehicle boxes by soft-Non Maximum Suppression (NMS). Then, our Mask Network (MaskN) generates an example that includes the vehicle occlusion, the generator and discriminator can learn from each other in order to further improve the vehicle object detection capability. Finally, these candidate vehicle detection boxes are optimized to obtain the final vehicle detection boxes by the Fine-Tuning Network(FTN). Through the evaluation experiment on the DETRAC benchmark dataset, we find that in terms of mAP, our method exceeds Faster-RCNN by 11.15%, YOLO by 11.88%, and EB by 1.64%. Besides, our algorithm also has achieved top2 comaring with MS-CNN, YOLO-v3, RefineNet, RetinaNet, Faster-rcnn, DSSD and YOLO-v2 of vehicle category in KITTI dataset.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4889-4908
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• 2020

With the advances in Information Technology (IT), users can download or stream copyrighted works, such as videos, music, and webtoons, at their convenience. Thus, the frequency of use of copyrighted works has increased. Consequently, the number of unauthorized copies and sharing of copyrighted works has also increased. Monitoring is being conducted on sites suspected of conducting copyright infringement activities to reduce copyright holders' damage due to unauthorized sharing of copyrighted works. However, suspected copyright infringement sites respond by changing their domains or blocking access requests. Although research has been conducted for improving the effectiveness of suspected copyright infringement site detection by defining suspected copyright infringement sites' response techniques as a lifecycle step, there is a paucity of studies on automation techniques for lifecycle detection. This has reduced the accuracy of lifecycle step detection on suspected copyright infringement sites, which change domains and lifecycle steps in a short period of time. Thus, in this paper, an automated detection technique for suspected copyright infringement sites is proposed for efficient detection and response to suspected copyright infringement sites. Using our proposed technique, the response to each lifecycle step can be effectively conducted by automatically detecting the lifecycle step.