• 제목/요약/키워드: Implementation loss

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해양 정적 데이터 수집 및 DB 저장 알고리즘 구현 (Implementation of marine static data collection and DB storage algorithms)

  • 최승환;박기조;정기숙;정우석;김경석
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.95-101
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    • 2023
  • 세계적으로 해양공간정보의 활용과 관리에 대한 중요성을 극대화하고 있고, 이러한 데이터를 분석하는 것을 연구 개발의 주요 추진 동력으로 부각하고 있다. 국내에서는 과거부터 현재까지 보유하고 있는 해양 데이터를 수집하고 가치를 추출해내는 것이 향후 우리나라의 과학발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 특히나 해양 정적 데이터는 거대 빅데이터베이스를 이루고 있으며, 높은 데이터 수집 비용과 고난이도 관측기술이 요구됨에 따라 수집된 데이터의 유실 없는 보관 및 저장이 필요로 하다. 또한 재난안전지능화융합센터의 "해양 디지털 트윈 구축 및 활용기반 기술 연구" 과제를 위해 해양 데이터에 대한 수집 및 분석이 필요로 하여, 이에 본 논문에서는 해양 정적 데이터의 현황 조사를 수행하였고 이를 수집하여 DB에 저장하는 일련의 알고리즘을 제시한다.

광용적맥파를 이용한 생체인식 보안시스템의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Biometrics Security System Using photoplethysmogram)

  • 김현기
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.53-60
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    • 2010
  • 생체인식은 개인의 신체에서 얻어지는 고유한 특성을 특징점으로 잡아 인식하는 방법으로서 분실할 위험이 없고 타인에 의한 위 변조의 위험성이 낮아 높은 보안성을 제공한다. 본 논문에서는 빠르고 편리하게 광학적으로 두 손가락 끝에서 정확한 심장박동 신호를 측정하여 '생체인식에 적용할 수 있는 광용적맥파를 이용한 생체인식 보안시스템을 설계 및 구현하였다. 성능평가 결과, 본 논문에서 설계 및 구현된 개인인증을 위한 생체인식 보안시스템은 출입문의 개폐용으로 실험한 결과 평균 90.5%의 인식률을 나타내었다. 제안된 생체인식 보안시스템은 간단하게 손가락을 기계에 접촉하는 원터치 방식으로 원하는 생체 정보를 얻음으로써 시간적 편리성과 누구나 거부감 없이 쉽게 이용할 수 있는 장점이 있다.

UAM 복합 항법을 위한 C 밴드 지상기반 전파 항법 시스템 연구 (A Study of the C-band Ground-based Radio Navigation System for UAM Cooperative Navigation)

  • 이경순;조용운;김민정;구경헌
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권4호
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    • pp.374-381
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    • 2023
  • 본 연구는 기존 UAM에서 주로 사용하는GNSS 항법과 협동 운용할 수 있도록 지상기반 C밴드 주파수(5.03~5.15GHz)를 이용한 전파항법 VOR/DME 구현에 관한 것이다. 이것은 항공우주를 감독하는 미연방항공국 규칙 Title 14 CFR- Aeronautics and Space 135.165에서 제시한 '2개 이상의 독립적인 항법소스를 비행체에 적용' 규정사항을 충분히 만족할 수 있는 항법기술 중 하나이다. 본 연구에서는 무인항공기용 주파수 5.03~5.15 GHz를 사용하였으며, 무인항공기에서 도착 버티포트까지의 방위각과 거리정보를 획득에 필요한 VOR/DME 시스템 구현을 수행하였다. 이를 위하여, 전파 전파경로 손실분석에 의한 링크버짓 도출, 소형화된 도플러 VOR용 안테나 형상설계 및 기존 항공기용 보다 측위거리 해상도가 향상된 DME 설계 등을 수반하였다. 본 연구 결과물은 지상기지국과 UAM에 장착할 수 있는 단말기로 구성되며, 각각 시제품 제작 및 주요 성능검증을 수행하였다.

딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류에 관한 연구 ( A Study on Image Classification using Deep Learning-Based Transfer Learning)

  • 서정희
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.413-420
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    • 2023
  • 오래전부터 연구자들은 CBIR에 대한 많은 연구로 인해 이미지 검색 분야에 우수한 결과를 제시하였다. 그러나 이미지에 대한 이러한 검색 결과와 사람이 인식하는 결과 사이에 의미적 격차는 여전히 존재한다. 적은 수의 이미지를 사용하여 사람이 인식하는 수준의 이미지를 분류하는 것은 아직까지 어려운 문제이다. 따라서 본 논문은 이미지 검색에서 사람과 검색 시스템의 이미지의 의미적 격차를 최소화하기 위해 딥 러닝 기반의 전이 학습을 이용한 이미지 분류 모델을 제안한다. 실험 결과, 학습 모델의 손실률은 0.2451%, 정확도는 0.8922%로 제안한 이미지 분류 방법의 구현은 원하는 목표를 달성할 수 있었다. 그리고 딥 러닝에서 CNN의 전이 학습 모델 방법이 새로운 데이터를 추가하여 이미지 데이터베이스를 구축하는데 효과적인 결과를 확인할 수 있었다.

데이터 선별 및 클래스 세분화를 적용한 실시간 해양 침적 쓰레기 감지 AI 시스템 구현과 성능 개선 방법 연구 (A Study on the Implementation of Real-Time Marine Deposited Waste Detection AI System and Performance Improvement Method by Data Screening and Class Segmentation)

  • 왕태수;오세영;이현서;최동규;장종욱;김민영
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권3호
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    • pp.571-580
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    • 2022
  • 해양침적쓰레기는 유령어업으로 인한 폐어구들로 인해 많은 피해와 쓰레기 추정량 편차 증가 등의 문제를 일으키는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 폐어구 사용량, 유통량, 유실량, 회수량에 대한 실태 파악을 위해 실시간 해양침적쓰레기 감지 인공지능 시스템을 구현하고, 성능 개선을 위한 방법에 대해 연구한다. 실시간 객체인식에 우수한 성능모델인 yolov5모델을 활용하여 시스템을 구현하였고, 성능개선 방법으로는 학습데이터의 '데이터 선별 과정'과 '클래스 세분화' 방법을 적용하였다. 결론적으로 비선별된 데이터셋과 클래스가 세분화된 데이터셋의 객체인식 결과보다 불필요한 데이터를 선별하거나 특징 및 용도에 따라 유사 항목을 세분화 하지 않은 데이터셋의 객체인식 결과는 해양침적쓰레기 인식에 개선된 결과를 보인다.

Efforts against Cybersecurity Attack of Space Systems

  • Jin-Keun Hong
    • Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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    • 제12권4호
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    • pp.437-445
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    • 2023
  • A space system refers to a network of sensors, ground systems, and space-craft operating in space. The security of space systems relies on information systems and networks that support the design, launch, and operation of space missions. Characteristics of space operations, including command and control (C2) between space-craft (including satellites) and ground communication, also depend on wireless frequency and communication channels. Attackers can potentially engage in malicious activities such as destruction, disruption, and degradation of systems, networks, communication channels, and space operations. These malicious cyber activities include sensor spoofing, system damage, denial of service attacks, jamming of unauthorized commands, and injection of malicious code. Such activities ultimately lead to a decrease in the lifespan and functionality of space systems, and may result in damage to space-craft and, lead to loss of control. The Cybersecurity Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge (ATT&CK) matrix, proposed by Massachusetts Institute of Technology Research and Engineering (MITRE), consists of the following stages: Reconnaissance, Resource Development, Initial Access, Execution, Persistence, Privilege Escalation, Defense Evasion, Credential Access, Discovery, Lateral Movement, Collection, Command & Control, Exfiltration, and Impact. This paper identifies cybersecurity activities in space systems and satellite navigation systems through the National Institute of Standards and Technology (NIST)'s standard documents, former U.S. President Trump's executive orders, and presents risk management activities. This paper also explores cybersecurity's tactics attack techniques within the context of space systems (space-craft) by referencing the Sparta ATT&CK Matrix. In this paper, security threats in space systems analyzed, focusing on the cybersecurity attack tactics, techniques, and countermeasures of space-craft presented by Space Attack Research and Tactic Analysis (SPARTA). Through this study, cybersecurity attack tactics, techniques, and countermeasures existing in space-craft are identified, and an understanding of the direction of application in the design and implementation of safe small satellites is provided.

Development of AI-based Smart Agriculture Early Warning System

  • Hyun Sim;Hyunwook Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권12호
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    • pp.67-77
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    • 2023
  • 본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.

Evaluating Relay Beamwidth for Enhanced Coverage and Data Rates in Buoy-Assisted Maritime Communications

  • Kyeongjea Lee;Tae-Woo Kim;Sungyoon Cho;Kiwon Kwon;Dong Ku Kim
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제18권4호
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    • pp.922-937
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    • 2024
  • Maritime activities are on the rise, there is a growing demand for high-quality communication services that can cover larger areas. However, the transmission of high data rates to maritime users is challenging due to path loss from land base stations, which limits the transmission power. To overcome this challenge, researchers have been exploring the use of buoys in a marine environment as relays for communication technology. This paper proposes a simulation-based approach to investigate the impact of various beamwidths on communication performance when using a buoy as a relay. The objective is to determine the optimal beamwidth that yields the highest data rate for the target location. The approach is based on an offshore wave model where the direction of the buoy changes according to the height of the wave. The study investigates the performance of the relay in the downlink situation using receive beamforming, and the capacity at the user in the three-hop situation is verified using an amplify-and-forward (AF) relay that uses transmit beamforming to the user. The simulation results suggest that the beamwidth of the relay should be adjusted according to the wave conditions to optimize the data rate and relay position that satisfies a data rate superior to the direct path to the target position. Using a buoy as a relay can be a promising solution for enhancing maritime communications, and the simulation-based approach proposed in this paper can provide insights into how to optimize beamwidth for effective communication system design and implementation. In conclusion, the study results suggest that the use of buoys as relays for maritime communication is a feasible solution for expanding coverage and enhancing communication quality. The proposed simulation-based approach provides a useful tool for identifying relay beamwidths for achieving higher data rates in different wave conditions. These findings have significant implications for the design and deployment of communication systems in maritime environments.

Prediction of rock slope failure using multiple ML algorithms

  • Bowen Liu;Zhenwei Wang;Sabih Hashim Muhodir;Abed Alanazi;Shtwai Alsubai;Abdullah Alqahtani
    • Geomechanics and Engineering
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    • 제36권5호
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    • pp.489-509
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    • 2024
  • Slope stability analysis and prediction are of critical importance to geotechnical engineers, given the severe consequences associated with slope failure. This research endeavors to forecast the factor of safety (FOS) for slopes through the implementation of six distinct ML techniques, including back propagation neural networks (BPNN), feed-forward neural networks (FFNN), Takagi-Sugeno fuzzy system (TSF), gene expression programming (GEP), and least-square support vector machine (Ls-SVM). 344 slope cases were analyzed, incorporating a variety of geometric and shear strength parameters measured through the PLAXIS software alongside several loss functions to assess the models' performance. The findings demonstrated that all models produced satisfactory results, with BPNN and GEP models proving to be the most precise, achieving an R2 of 0.86 each and MAE and MAPE rates of 0.00012 and 0.00002 and 0.005 and 0.004, respectively. A Pearson correlation and residuals statistical analysis were carried out to examine the importance of each factor in the prediction, revealing that all considered geomechanical features are significantly relevant to slope stability. However, the parameters of friction angle and slope height were found to be the most and least significant, respectively. In addition, to aid in the FOS computation for engineering challenges, a graphical user interface (GUI) for the ML-based techniques was created.

A Review of Hyperspectral Imaging Analysis Techniques for Onset Crop Disease Detection, Identification and Classification

  • Awosan Elizabeth Adetutu;Yakubu Fred Bayo;Adekunle Abiodun Emmanuel;Agbo-Adediran Adewale Opeyemi
    • Journal of Forest and Environmental Science
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    • 제40권1호
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    • pp.1-8
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    • 2024
  • Recently, intensive research has been conducted to develop innovative methods for diagnosing plant diseases based on hyperspectral technologies. Hyperspectral analysis is a new subject that combines optical spectroscopy and image analysis methods, which makes it possible to simultaneously evaluate both physiological and morphological parameters. Among the physiological and morphological parameters are classifying healthy and diseased plants, assessing the severity of the disease, differentiating the types of pathogens, and identifying the symptoms of biotic stresses at early stages, including during the incubation period, when the symptoms are not visible to the human eye. Plant diseases cause significant economic losses in agriculture around the world as the symptoms of diseases usually appear when the plants are infected severely. Early detection, quantification, and identification of plant diseases are crucial for the targeted application of plant protection measures in crop production. Hence, this can be done by possible applications of hyperspectral sensors and platforms on different scales for disease diagnosis. Further, the main areas of application of hyperspectral sensors in the diagnosis of plant diseases are considered, such as detection, differentiation, and identification of diseases, estimation of disease severity, and phenotyping of disease resistance of genotypes. This review provides a deeper understanding, of basic principles and implementation of hyperspectral sensors that can measure pathogen-induced changes in plant physiology. Hence, it brings together critically assessed reports and evaluations of researchers who have adopted the use of this application. This review concluded with an overview that hyperspectral sensors, as a non-invasive system of measurement can be adopted in early detection, identification, and possible solutions to farmers as it would empower prior intervention to help moderate against decrease in yield and/or total crop loss.