본 논문에서는 건물의 포인트 클라우드를 추출할 때 발생하는 홀 영역의 보간을 통한 후처리 방안을 제안한다. 스테레오 영상 데이터에서 영상 매칭을 수행할 경우 차폐 및 건물 벽면 등의 영향으로 홀이 발생한다. 이런 영역은 추후 포인트 클라우드를 기반으로 하는 부가 산출물의 생성에 장애 요인이 될 수 있으므로, 이에 대한 효과적인 처리 기법의 적용이 필요하다. 먼저 영상 매칭을 적용하여 생성된 시차맵을 기반으로 초기 포인트 클라우드를 추출한다. 포인트 클라우드를 격자화 시키면 차폐영역 및 건물 벽면의 영향으로 발생하는 홀 영역을 확인할 수 있다. 홀 영역에 삼각망을 생성하고 삼각망 내부 값을 영역의 최소값으로 처리하는 과정을 반복하는 것으로 건물 주변의 지표면과 건물 간에 어색함 없는 보간의 수행이 가능하다. 격자화 된 데이터에서 보간 된 영역에 해당하는 위치정보를 포인트로 추가하여 새로운 포인트 클라우드를 생성한다. 보간과정 중 불필요한 점의 추가를 최소화하기 위해 초기 포인트 클라우드 영역에서 벗어나는 영역으로 보간 된 데이터는 처리하지 않았으며, 보간 된 포인트 클라우드에 적용되는 RGB 밝기값은 매칭에 사용된 스테레오 영상 중 촬영중심과 해당 픽셀이 가장 근접한 영상으로 설정하여 처리하였다. 실험 결과 제안 기법을 통해 대상영역의 포인트 클라우드 생성 후 발생하는 음영 영역이 효과적으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다.
침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. IPS에서 주로 사용되는 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다. 제안한 방식을 리눅스 커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고 월 발생기, 패킷발생기, 스마트비트라는 네트워크 성능 측정기를 이용하여 시험하였다. 실험결과에 의하면 기존 방식에서는 시그너처 개수가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만 본 논문에서 제안한 방식은 성능이 저하되지 않았다.
본 논문은 무선 메쉬 네트워크에서의 응용의 특징에 따른 라우팅 프로토콜 선택 방법에 대해서 제안한다. 각 응용들은 생성되는 평균 패킷 크기와 같은 서로 구분되는 특징을 가지고 있다. 예를 들자면, 텍스트 메신저는 작은 크기의 패킷을 주로 발생시키며, 파일 전송 응용의 경우는 큰 크기의 패킷을 주로 발생시킨다. 또한, 라우팅 프로토콜도 각기 다른 특징을 가진 경로를 설정한다. 최단 거리의 홉을 설정하는 라우팅 프로토콜과 홉 수는 보다 증가하더라도 높은 bandwidth를 가지는 링크로 경로를 구성하는 라우팅 프로토콜 등 각각의 특징을 가진 라우팅 프로토콜이 존재한다. 제안하는 방안은 서로 다른 응용의 특성을 제일 잘 반영시킬 수 있는 경로를 설정할 수 있도록 라우팅 프로토콜을 선택하는 방법론을 제시한다. 본 논문은 제안하는 방법이 반영되어 검증 및 구현된 메쉬 네트워크 시스템과 이에 대한 실험 결과를 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4968-4986
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2017
In this paper, we primarily address the difficulty of automatic generation of a plausible depth map from a single image in an unstructured environment. The aim is to extrapolate a depth map with a more correct, rich, and distinct depth order, which is both quantitatively accurate as well as visually pleasing. Our technique, which is fundamentally based on a preexisting DepthTransfer algorithm, transfers depth information at the level of superpixels. This occurs within a framework that replaces a pixel basis with one of instance-based learning. A vital superpixels feature enhancing matching precision is posterior incorporation of predictive semantic labels into the depth extraction procedure. Finally, a modified Cross Bilateral Filter is leveraged to augment the final depth field. For training and evaluation, experiments were conducted using the Make3D Range Image Dataset and vividly demonstrate that this depth estimation method outperforms state-of-the-art methods for the correlation coefficient metric, mean log10 error and root mean squared error, and achieves comparable performance for the average relative error metric in both efficacy and computational efficiency. This approach can be utilized to automatically convert 2D images into stereo for 3D visualization, producing anaglyph images that are visually superior in realism and simultaneously more immersive.
의약품을 자동 포장하는 시스템에서는 캐니스터(Canister)에 해당 약을 정확히 보충할 수 있는 해당 약통과 캐니스터와의 일치 여부를 판단하는 정합 알고리즘이 필수적이다. 본 논문에서는 약화사고 방지를 위해 많은 종류의 약통을 분류하기 위한 분류 성능뿐만 아니라 실시간으로 처리할 수 있는 상 하 계층으로 구성된 계층적 신경회로망을 제안한다. 먼저 약통 정보를 나타내는 라벨 영상으로부터 다수의 저 차원 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터를 사용하여 하위계층의 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-layer Perceptron) 신경회로망을 학습한다. 다음으로 학습된 MLP의 중간층 출력을 입력으로 사용하여 상위계층의 MLP를 학습한다. 100개의 약통에 대해 좌우 30도까지 회전한 영상에 대해 제안한 계층적 신경회로망의 분류 성능 시험과 실시간 연산처리 성능의 우수함을 보였다.
본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.
최근 정보통신기반이 급속히 발달하고 사용자가 늘어남에 여러가지 사이버 공격이 늘어나고 있다. 침해사고를 예방하고 효과적인 대응방법이 마련된 침입탐지시스템들은 저속 환경에서의 실시간 분석에 적합하도록 설계되고 구현되었기 때문에, 증가하는 트래픽 양을 처리하는데 어려움이 있다. 또한, 기가비트 이더넷(Gigabit Ethernet) 환경과 같은 고속 네트워크 환경이 현실화되므로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 효과적인 보안 분석 기법들이 필요하다. 본 논문에서는 고속 네트워크 환경에 필요한 침입탐지 및 그 대응 방법에 위한 고속 침입탐지 메커니즘 적용 시스템을 제안한다 이는 패킷 헤더 기반의 패턴 매칭 기능과 시스템 커널 영역에서 수행되는 패킷 데이터 기반의 패턴 매칭 기능을 통해서, 고속 네트워크 환경에 적합한 침입탐지 메커니즘을 제안하며, 시스템의 성능을 기존 운용 시스템과 비교 분석함으로써, 제안한 침입탐지 메커니즘이 트래픽 처리성능면에서 최대 20배까지 우수했다.
Wegner, Rodney E.;Abel, Stephen;Bergin, John J.;Colonias, Athanasios
Radiation Oncology Journal
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제38권1호
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pp.11-17
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2020
Purpose: Definitive radiotherapy remains a primary treatment option for early stage glottic cancer. Intensity-modulated radiation therapy (IMRT) has emerged as the standard treatment technique for advanced head and neck cancers, whereas three-dimensional conformal radiotherapy (3D-CRT) has remained standard for early glottic cancers. We used the National Cancer Database (NCDB) to identify predictors of IMRT use and effect on outcome in these patients. Materials and Methods: We queried the NCDB from 2004-2015 for squamous cell carcinoma of the glottic larynx staged Tis-T2N0 treated with radiation alone. Logistic regression was used to identify predictors of IMRT. Cox regression was used to identify factors predictive of overall survival. Propensity matching was conducted to account for indication bias. Results: We identified 15,627 patients, of which 11% received IMRT. IMRT use rose from 2% in 2004 to 16% in 2015. Predictors of IMRT include: increased comorbidity, T2 stage, urban location, chemotherapy, treatment at an academic center, and later treatment year. Predictors of improved survival were female gender, higher income, lower stage, no chemotherapy, academic facility, and more remote year. There was no difference in survival between 3D-CRT and IMRT across all stages. Conclusions: The rate of IMRT use for early stage glottic laryngeal cancer has increased over time. There was no difference in outcome in patients receiving IMRT versus 3D-CRT across the cohort.
최근 차량에는 내 외부로 다양한 네트워크가 도입되고 있으며, 이는 각 네트워크의 장치 제어나 정보 조회 서비스를 제공하는 하나의 HMI(Human Machine Interface)로 통합되고 있다. GPS 기반의 차량 측위 서비스를 제공하는 기존의 차량 네비게이션 시스템 또한 이러한 통합 네트워크에 기본 사양으로 포함되고 있다. GPS는 위성 신호를 이용하여 위치 정보를 제공하는 가장 보편적인 장치로 이용되고 있지만, 터널 빌딩 숲 등의 지역에서 위성 신호를 수신 받지 못해 위치 정보 제공이 불가능한 문제점을 가진다. 이에 본 논문은 통합된 차량 네비게이션 환경의 차량 내부 CAN 네트워크와 차량 외부의 Wi-Fi 네트워크의 센싱 데이터를 이용하여 GPS가 작동하지 않는 곳에서 차량의 위치를 측정하는 기법에 대해 제안하고, 구현한다. 제안한 기법은 구성된 맵 DB와 맵 매칭하여 구현함으로써 원활하게 동작함을 보였다.
Park, Jae-Min;Choi, Won-Ik;Kwon, Dong-Seop;Jung, Yeun-J.;Park, Kwan-Dong
한국공간정보시스템학회 논문지
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제11권2호
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pp.63-72
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2009
Korean Land Spatialization Program (KLSP) is an R&D program of the National GIS Project for developing ubiquitous GIS technologies under the control of the M inistry of Land, Transport and Maritime Affairs (M LTM). The first program of the KLSP, which lasts from 2006 to 2012, initiated with $132 million of national funds and $42 million of private matching funds. Aiming to develop the 'Innovation of GIS technology for ubiquitous Korean land', the KLSP consists of five core research projects and one research coordination project to practically utilize and commercialize the results of core research projects. The Korean Land Spatialization Group (KLSG) is planning the KLSP Test-Bed for testing, integrating, and exhibiting the KLSP's outcomes. About 40% of the outcomes are related products to geo-sensor and wireless sensor network (W SN). Thus, interoperable, scalable and web accessible frameworks like an OGC SWE (Open Geospatial Consortium Sensor Web Enablement) are mandatory because some of the products must be connected to each other in a KLSG Test-Bed. The main objective of this paper is to introduce the KLSP Test-Bed and the SWE SOS (Sensor Observation Service) prototype, which is developed for interoperable geo-sensor networks of the KLSP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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