• 한국통신학회논문지
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• 제39A권11호
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• pp.637-644
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• 2014

이 논문에서는 다양한 길이와 종류의 수열을 사용한 STDR(sequence time domain reflectometry) 및 SSTDR(spread spectrum time domain reflectometry) 기법의 고장위치 탐지 성능을 비교하고, SSTDR 기법의 성능 향상을 위한 인가신호 제거 방식을 제안한다. 대표적인 PN(pseudo-noise) 수열인 m 수열, 자기상관(autocorrelation) 성질이 우수한 이진(binary) Barker 수열과 4위상 Frank 수열을 사용하였을 때, 전력선 채널 모형에서 고장 유형, 고장위치, 제안 기법 사용 유무를 바꾸어가며 오탐지율을 비교 분석한다. 감쇠가 심할 때와 고장위치가 매우 가까울 때 제안한 인가신호 제거 방식을 사용하면 고장위치 탐지 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 모의실험으로 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.158-168
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• 2017

빅데이터 관련 기술의 발전으로 공공 보건 분야 등을 필두로 데이터에 기반한 정책을 결정하는 체계적인 방법론에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 데이터를 기반으로 국가, 사회의 주요 이슈를 지능적으로 탐지하기 위해서 도메인 전문가와의 협업을 통해 이슈 탐지 모델을 개발하는 방법을 제안한다. 우선, '해외 발생 감염병 국내 유입' 이슈를 대상으로 이슈에 영향을 주는 요인을 도출하고, 영향 요인을 대표하는 변수 들을 설정한다. 다음으로 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 각 영향요인 간의 인과 분석을 통해 인과지도를 구성하여 영향력 높은 주요 요인들을 찾아낸다. 이 과정에서는 데이터 분석가와 감염병 도메인의 전문가와의 협업을 통해 실증적인 모델링을 진행한다. 이러한 도메인 지식 기반 이슈 탐지 모델을 기반으로 하여 상시 모니터링이 가능한 이슈 탐지 체계가 구축되면 더욱 효과적인 정책 의사 결정이 가능할 것이다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권7호
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• pp.964-972
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• 2023

Bacteriophage endolysins are peptidoglycan hydrolases composed of cell binding domain (CBD) and an enzymatically active domain. A phage endolysin CBD can be used for detecting bacteria owing to its high specificity and sensitivity toward the bacterial cell wall. We aimed to develop a method for detection of Enterococcus faecalis using an endolysin CBD. The gene encoding the CBD of ECP3 phage endolysin was cloned into the Escherichia coli expression vector pET21a. A recombinant protein with a C-terminal 6-His-tag (CBD) was expressed and purified using a His-trap column. CBD was adsorbed onto epoxy magnetic beads (eMBs). The bacterial species specificity and sensitivity of bacterial binding to CBD-eMB complexes were determined using the bacterial colony counting from the magnetic separations after the binding reaction between bacteria and CBD-eMB complexes. E. faecalis could bind to CBD-eMB complexes, but other bacteria (such as Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Acinetobacter baumannii, Streptococcus mutans, and Porphyromonas gingivalis) could not. E. faecalis cells were fixed onto CBD-eMB complexes within 1 h, and >78% of viable E. faecalis cells were recovered. The E. faecalis recovery ratio was not affected by the other bacterial species. The detection limit of the CBD-eMB complex for E. faecalis was >17 CFU/ml. We developed a simple method for the specific detection of E. faecalis using bacteriophage endolysin CBD and MBs. This is the first study to determine that the C-terminal region of ECP3 phage endolysin is a highly specific binding site for E. faecalis among other bacterial species.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권11호
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• pp.1082-1089
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• 2012

최근 사이버 공간에서는 대규모 사이버 공격들을 위해 봇넷(Botnet)을 형성하여 자산 손실과 같은 경제적 위협뿐만 아니라 Stuxnet과 같은 국가적으로 위협이 되고 있다. 진화된 봇넷은 DNS(Domain Name System)를 악용하여 C&C 서버와 좀비간의 통신 수단으로 사용하고 있다. DNS는 인터넷에서의 주요 인프라이고, 무선 인터넷의 대중화로 지속적으로 DNS 트래픽이 증가되고 있다. 반면에, 도메인 주소를 이용한 공격들도 증가되고 있는 현실이다. 본 논문에서는 지도 학습 기반의 데이터 분류 기술을 이용한 DNS 트래픽 기반의 사이버 위협 도메인 탐지 기술에 대해 연구한다. 더불어, 개발된 DNS 트래픽을 이용한 사이버위협 도메인 탐지 시스템은 대용량의 DNS데이터를 수집, 분석, 정상/비정상 도메인 분류 기능을 제공한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.38-50
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• 2003

본 논문에서는 도선상에서 발생하는 결함 위치와 이상 유무를 감지하는 새로운 고분해능 반사측정법인 시간-주파수 영역반사측정법 (TFDR, Time-Frequency Domain Reflectometry)을 제안하였다. 고전적인 반사측정법들은 단지 시간 또는 주파수의 한 영역에서 분석되어져 왔으나, 본 논문에서 제시한 TFDR은 도선의 결함 위치와 이상 유무를 발견하기 위해 과도신호의 시간과 주파수 영역의 정보를 동시에 이용할 수 있는 시간-주파수 분석기법으로 특성화하였다. TFDR의 기준신호 설계는 측정 케이블의 물리적 성질들을 고려하여 주파수 밴드를 결정하며, 도선의 결함감지와 추정은 시간-주파수 상호상관관계 함수에 의해 이루어진다. TFDR 시스템을 이용하여 여러 결함 상태를 가진 실제 coaxial cable (RG-142, RG-400)에 대해 실험하였고 정확성을 입증하기 위해 TDR (Time Domain Reflectometry) 장비와 성능을 비교하였다. 본 논문에서는 TFDR이 TDR보다 작은 오차로 결함을 찾아냄을 나타내고 있으며, 측정된 정확도는 TFDR의 오차율이 0.5% 이하로 TDR (54750A/54754A) 장비보다 성능이 월등히 우수하다는 것을 알 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권7호
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• pp.811-833
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• 2010

Vibration control and health monitoring of building structures have been actively investigated in recent years but treated separately according to the primary objective pursued. This paper presents a general approach in the time domain for integrating vibration control and health monitoring of a building structure to accommodate various types of control devices and on-line damage detection. The concept of the time-domain approach for integrated vibration control and health monitoring is first introduced. A parameter identification scheme is then developed to identify structural stiffness parameters and update the structural analytical model. Based on the updated analytical model, vibration control of the building using semi-active friction dampers against earthquake excitation is carried out. By assuming that the building suffers certain damage after extreme event or long service and by using the previously identified original structural parameters, a damage detection scheme is finally proposed and used for damage detection. The feasibility of the proposed approach is demonstrated through detailed numerical examples and extensive parameter studies.

• 지구물리와물리탐사
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• 제7권1호
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• pp.45-50
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• 2004

This paper describes a method of detecting formation boundaries, and permeable fractures, from frequency-domain Stoneley wave logs. Field data sets were collected between the depths of 330 and 360 m in well EE-4 in the Higashi-Hachimantai geothermal field, using a monopole acoustic logging tool with a source central frequency of 15 kHz. Stoneley wave amplitude spectra were calculated by performing a fast Fourier transform on the waveforms, and the spectra were then collected into a frequency-depth distribution of Stoneley wave amplitudes. The frequency-domain Stoneley wave log shows four main characteristic peaks at frequencies 6.5, 8.8, 12, and 13.3 kHz. The magnitudes of the Stoneley wave at these four frequencies are affected by formation properties. The Stoneley wave at higher frequencies (12 and 13.3 kHz) has higher amplitudes in hard formations than in soft formations, while the wave at lower frequencies (6.5 and 8.8 kHz) has higher amplitudes in soft formations than in hard formations. The correlation of the frequency-domain Stoneley wave log with the logs of lithology, degree of welding, and P-wave velocity is excellent, with all of them showing similar discontinuities at the depths of formation boundaries. It is obvious from these facts that the frequency-domain Stoneley wave log provides useful clues for detecting formation boundaries. The frequency-domain Stoneley wave logs are also applicable to the detection of a single permeable fracture. The procedure uses the Stoneley wave spectral amplitude logs at the four frequencies, and weighting functions. The optimally weighted sum of the four Stoneley wave spectral amplitudes becomes almost constant at all depths, except at the depth of a permeable fracture. The assumptions that underlie this procedure are that the energy of the Stoneley wave is conserved in continuous media, but that attenuation of the Stoneley wave may occur at a permeable fracture. This attenuation may take place at anyone of the four characteristic Stoneley wave frequencies. We think our multispectral approach is the only reliable method for the detection of permeable fractures.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.287-293
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• 2014

인명과 물질적 손실을 줄이기 위해서는 화재의 조기 감지는 매우 중요하다. 비디오 기반의 연기 감지방법은 야외에서 연기 감지의 어려움이 있는 기존의 센서 기반의 연기 감지 방법의 단점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 기반의 새로운 연기 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 각 부대역의 에너지의 비율을 이용하여 연기 영역을 검출한다. 잘못된 연기 검출을 감소시키기 위하여 YUV 칼라 공간에서 움직임, 색도의 감소, 블록의 명도를 이용하여 후보 연기 블록을 검출한다. 최종적으로, 웨이블릿 변환 영역에서 후보 연기 블록에 대한 부대역 에너지의 시간적 변화를 이용하여 연기 블록을 결정한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이블릿을 이용한 연기 감지 방법보다 연기의 검출율과 오검출율이 현저히 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.689-690
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• 2012

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.56-59
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• 2017

CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.