• 전자통신동향분석
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• 제34권6호
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• pp.164-174
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• 2019

This article presents low altitude small drone identification trends at home and abroad. To reduce the dysfunction caused by the proliferation of drones worldwide, there is a growing interest in remote identification technologies that can identify the basic information of the drone. First, this article introduces policy trends in major countries. US, Europe, and China have recently provided recommendations regarding technologies available for the remote identification and tracking of a drone. Next, standardization activities on identification communications and identification systems are introduced. For this, standards organizations for the small drone identification, such as the International Organization for Standardization, IEEE 802, Radio Technical Commission for Aeronautics, International Civil Aviation Organization, and $3^{rd}$ Generation Partnership Project, are investigated. Finally, drone identification technology trends are introduced. In the US and Europe, various drone identification technologies have been studied to identify a drone owner and drone registration information with a drone identifier. In South Korea, drone identification technology is still in its infancy, whereas drone detection and physical counterattack technologies are somewhat more developed. As such, major drone manufacturers are also currently studying and developing drone identification systems.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.921-930
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• 2020

대포병탐지레이더는 포탄의 궤적을 역으로 추적하여 화포 원점과 탄착점을 추정해 낸다. 부가적으로 추적 화포의 탄종을 식별하는 기능도 포함된다. 레이더를 통해 포탄의 궤적을 추적하는 중에는 포탄과 레이더의 위치에 따라 감지된 신호들이 다르게 나타나는 경우가 발생한다. 이는 포탄의 종류를 식별하기에는 모호한 부분이 있다. 본 논문은 레이더의 신호처리 과정 중에 산출하는 데이터를 바탕으로 퍼지이론과 인공지능을 이용하여 포탄의 종류를 구분하고 비교하였다. 연구 결과에 의하면 인공지능에 의한 정확도가 퍼지이론을 사용한 표적 식별 결과 대비 우수한 식별률이 나오는 것을 확인했다. 실험에 사용된 데이터는 포탄을 실제 발사하여 대포병탐지레이더-II로부터 얻은 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권6호
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• pp.573-583
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• 2023

Although unmanned aerial vehicles have been used to overcome the limited accessibility of human-based visual inspection, unresolved issues still remain. Onsite inspectors face difficulty finding previously detected damage locations and tracking their status onsite. For example, an inspector still marks the damage location on a target structure with chalk or drawings while comparing the current status of existing damages to their previous status, as documented onsite. In this study, an augmented-reality-based structural inspection system with onsite damage information marking was developed to enhance the convenience of inspectors. The developed system detects structural damage, creates a holographic marker with damage information on the actual physical damage, and displays the marker onsite via an augmented reality headset. Because inspectors can view a marker with damage information in real time on the display, they can easily identify where the previous damage has occurred and whether the size of the damage is increasing. The performance of the developed system was validated through a field test, demonstrating that the system can enhance convenience by accelerating the inspector's essential tasks such as detecting damages, measuring their size, manually recording their information, and locating previous damages.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.74.2-75
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• 2021

We demonstrate that a deep learning classifier that only uses to gravitational wave (GW) detectors auxiliary channel data can distinguish various types of non-Gaussian noise transients (glitches) with significant accuracy, i.e., ≳ 80%. The classifier is implemented using the multi-scale neural networks (MSNN) with PyTorch. The glitches appearing in the GW strain data have been one of the main obstacles that degrade the sensitivity of the gravitational detectors, consequently hindering the detection and parameterization of the GW signals. Numerous efforts have been devoted to tracking down their origins and to mitigating them. However, there remain many glitches of which origins are not unveiled. We apply the MSNN classifier to the auxiliary channel data corresponding to publicly available GravitySpy glitch samples of LIGO O1 run without using GW strain data. Investigation of the auxiliary channel data of the segments that coincide to the glitches in the GW strain channel is particularly useful for finding the noise sources, because they record physical and environmental conditions and the status of each part of the detector. By only using the auxiliary channel data, this classifier can provide us with the independent view on the data quality and potentially gives us hints to the origins of the glitches, when using the explainable AI technique such as Layer-wise Relevance Propagation or GradCAM.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제48권5호
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• pp.391-398
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• 2010

Objective : This study was designed to validate the cell trafficking efficiency of the in vivo bioluminescence image (BLI) study in the setting of transplantation of the luciferase expressing bone marrow-derived mesenchymal stem cells (BMSC), which were delivered at each different time after transient middle cerebral artery occlusion (MCAO) in a mouse model. Methods : Transplanting donor BMSC were prepared by primary cell culture from transgenic mouse expressing luciferase (LUC). Transient focal infarcts were induced in 4-6-week-old male nude mice. The experiment mice were divided into five groups by the time of MSC transplantation : 1) sham-operation group, 2) 2-h group, 3) 1-day group, 4) 3-day group, and 5) 1-week group. BLI for detection of spatial distribution of transplanted MSC was performed by detecting emitted photons. Migration of the transplanted cells to the infarcted area was confirmed by histological examinations. Differences between groups were evaluated by paired t-test. Results : A focal spot of bioluminescence was observed at the injection site on the next day after transplantation by Signal intensity of bioluminescence. After 4 weeks, the mean signal intensities of 2-h, 1-day, 3-day, and 1-week group were $2.6{\times}10^7{\pm}7.4{\times}10^6$. $6.1{\times}10^6{\pm}1.2{\times}10^6$, $1.7{\times}10^6{\pm}4.4{\times}10^5$, and $8.9{\times}10^6{\pm}9.5{\times}10^5$, respectively. The 2-h group showed significantly higher signal intensity (p<0.01). The engrafted BMSC showed around the infarct border zones on immunohistochemical examination. The counts of LUC-positive cells revealed the highest number in the 2-h group, in agreement with the results of BLI experiments (p<0.01). Conclusion : In this study, the results suggested that the transplanted BMSC migrated to the infarct border zone in BLI study and the higher signal intensity of LUC-positive cells seen in 2 hrs after MSC transplantation in MCAO mouse model. In addition, noninvasive imaging in real time is an ideal method for tracking stem cell transplantation. This method can be widely applied to various research fields of cell transplantation therapy.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제29권2호
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• pp.59-65
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• 2018

This paper describes the clinical use of the dose verification of multileaf collimator (MLC)-based CyberKnife plans by combining the Octavius 1000SRS detector and water-equivalent RW3 slab phantom. The slab phantom consists of 14 plates, each with a thickness of 10 mm. One plate was modified to support tracking by inserting 14 custom-made fiducials on surface holes positioned at the outer region of $10{\times}10cm^2$. The fiducial-inserted plate was placed on the 1000SRS detector and three plates were additionally stacked up to build the reference depth. Below the detector, 10 plates were placed to avoid longer delivery times caused by proximity detection program alerts. The cross-calibration factor prior to phantom delivery was obtained by performing with 200 monitor units (MU) on the field size of $95{\times}92.5mm^2$. After irradiation, the measured dose distribution of the coronal plane was compared with the dose distribution calculated by the MultiPlan treatment planning system. The results were assessed by comparing the absolute dose at the center point of 1000SRS and the 3-D Gamma (${\gamma}$) index using 220 patient-specific quality assurance (QA). The discrepancy between measured and calculated doses at the center point of 1000SRS detector ranged from -3.9% to 8.2%. In the dosimetric comparison using 3-D ${\gamma}$-function (3%/3 mm criteria), the mean passing rates with ${\gamma}$-parameter ${\leq}1$ were $97.4%{\pm}2.4%$. The combination of the 1000SRS detector and RW3 slab phantom can be utilized for dosimetry validation of patient-specific QA in the CyberKnife MLC system, which made it possible to measure absolute dose distributions regardless of tracking mode.

• 환경영향평가
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• 제32권2호
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• pp.94-111
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• 2023

효과적인 외래생물 관리 전략 수립을 위해서는 도입 및 확산 여부 평가를 위한 정기 모니터링이 요구된다. 환경 DNA (eDNA, environmental DNA) 메타바코딩은 높은 검출 민감도를 가지고 다수의 종을 동시에 검출할 수 있어 외래생물의 출현 여부와 그 영향을 평가하는데 활발히 활용되고 있다. 국내에서는 어류를 중심으로 메타바코딩의 적용 가능성 평가가 이루어지고 있으며 타 분류군에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 환경 DNA 메타바코딩을 활용한 국내 외래생물 탐지 가능성을 확인하고자 했다. 분류군별 검출 가능성을 확인하기 위해 어류, 포유류, 조류, 양서류를 목표로 디자인 된 4가지 범용 프라이머(MiFish, MiMammal, Mibird, Amp16S)를 활용하여 대상종 검출 여부를 평가하였다. 그 결과, 총 55개 지점 중 17개 지점(Trachemys scripta, 3개 지점; Cervus nippon, 3개 지점; Micropterus salmoides, 7개 지점; Rana catesbeiana, 4개 지점)에서 대상종의 서식이 확인되었다. 대상지 내 조밀한 지점 선정에도 생태적 특성을 반영한 검출 지점에 차이가 나타났다. 큰입배스와 붉은귀거북을 중심으로 외래생물이 출현이 생물 군집구조(종 풍부도, 풍부도, 다양도)에 미치는 영향을 비교한 결과, 외래생물이 서식하는 지점에서의 다양도가 더 높게 나타났다. 또한 외래생물 출현 지점에서 출현 종 수가 1~4종 추가 검출되었으며 풍부도 또한 1.7배 높게 나타났다. 메타바코딩을 통한 외래생물 검출 결과 및 군집구조 비교는 eDNA를 통한 다량의 모니터링 데이터 구축이 다차원적 생태계 평가에 효율적으로 활용될 수 있음을 나타냈다. 또한 환경의 인위적, 자연적 변화에 따른 생물상 변화를 관찰하고 자연생태 분야의 환경영향평가 등 현황 평가 및 예측을 위한 주요한 기초자료로 활용 가능성을 제시하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1-10
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• 2019

본 논문에서는 수신신호에 신호처리 기법을 수행함으로써 잡음을 감소시켜 탐지가능 거리를 향상시키는 방법을 제안한다. 레이다의 탐지 거리를 증가시키기 위해서는 수신신호의 잡음성분을 감소시켜야 한다. 제안하는 방식에서는 두 가지 방법을 이용하여 잡음성분을 감소시킨다. 첫째, 다수의 펄스로 송수신된 레이다 신호를 하나로 누적시킨다. 이때 더해지는 횟수가 증가할수록 잡음의 무작위성으로 인해 점차 작아지지만, 신호 부분은 점차 커지는 특성을 이용한다. 둘째, 누적된 신호를 주파수 스펙트럼으로 변환한 후 LMS (Least mean square) 필터를 적용시킨다. 레이다 수신신호의 경우 대부분이 잡음 성분이므로, 시간 영역에서 LMS 필터를 적용할 경우, 오히려 잡음이 더 증가하게 된다. 이를 방지하기 위해 수신신호를 전체 주파수 스펙트럼으로 변환한 후 LMS 필터를 적용한다. 이후 LMS 필터 출력을 시간 영역으로 다시 변환하고, 거리 추정 알고리즘을 수행한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘을 적용함으로써 잡음 성분을 25 dB 개선시킴을 보였다. 실험은 국제우주정거장을 대상으로 한국항공우주연구원에서 보유중인 레이다의 기존 결과와 제안된 결과를 비교분석하여 최대 거리가 약 1,000 Km이상 측정됨을 관찰할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.930-939
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• 2010

최근 HCI 분야에서 사용자의 시선 추적을 통해 보다 편리한 입력 장치를 개발하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 시선 추적 방법들은 부가적인 사용자 착용형 장비를 필요로 하거나 원거리에서 작동되지 않는 문제 등으로 인해 IPTV 환경에서 적용하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 사용자 착용없이 고정된 하나의 카메라를 이용하여 얼굴을 취득하고, 취득된 얼굴 영역 내에서 눈의 위치를 검출하여 IPTV의 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한, Adaboost 방법으로 얼굴이나 눈이 성공적으로 검출되지 못했을 경우에도, 계층적 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)특징 추적 방법을 통해 구해진 모션 벡터를 이용하여 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이처럼, 본 논문의 방법은 기존의 방법과는 달리 실제 IPTV의 시청거리인 2m 정도의 원거리에서도 사용가능하며, 카메라 이외에 별도의 장치를 착용할 필요가 없으므로 편의성이 높고 얼굴 움직임의 제약이 없다는 장점이 있다. 실험결과, 입력되는 얼굴 영상을 초당 15프레임의 속도로 실시간 처리함을 확인할 수 있었으며, 기존 입력 장치의 역할을 충분히 대신할 수 있음을 알 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.1-12
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• 2017

지속적으로 증가하는 인터넷 서비스 요구사항을 만족하기 위하여 인터넷 서비스를 제공하는 시스템은 웹 서버와 DB(database) 서버로 구성된 multitier 구조로 변화되어왔다. 이러한 multitier 웹 어플리케이션 환경에서 기존의 IDS(intrusion detection system)는 웹 서버와 DB 서버에서 misused traffic pattern들이나 signature들을 매칭하여 이미 알려진 공격을 검출하고 해당 접속을 차단하는 방식으로 동작한다. 하지만 이러한 방식의 IDS는 정상적인 HTTP(hypertext transfer protocol) request를 이용하여 악의적으로 DB 서버의 내용의 변조를 시도하는 attacker의 공격을 DB 서버단에서 제대로 검출하지 못한다. 그 이유는 DB 서버는 웹 서버로부터 받은 SQL(structured query language) query가 어떤 사용자의 HTTP request에 의해 발생한 것인지 알지 못하는 상태에서 처리하며, 웹 서버는 SQL query 처리 결과 중 어떤 것이 악의적으로 DB 서버 변조를 시도한 SQL query에 의한 결과인지 알 수 없기 때문이다. 이런 공격을 검출하기 위해서는 HTTP request와 SQL query 사이의 상호작용관계를 명확히 파악하고, 이를 이용하여 악의적인 SQL query를 발생시킨 사용자를 추적해야 한다. 이를 위해서는 해당 시스템의 소스코드를 분석하거나 application logic을 완벽하게 파악해야 하므로 현실적으로 불가능하다. 본 논문에서는 웹 서버와 DB 서버에서 제공하는 로그만을 이용하여 모든 HTTP request와 SQL query간의 mapping 관계를 찾아내고, 이를 이용하여 특정 SQL query를 발생시킨 HTTP request를 추정하는 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 94%의 정확도로 HTTP request를 추정할 수 있음을 확인하였다.