• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권9호
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• pp.265-273
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• 2018

본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.787-799
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• 2023

가정에서 IoT 장비가 많이 활용되면서, IoT 장비를 통합하여 사용자의 편의에 맞게 사용하는 IoT automation system을 향한 관심도 많아졌다. IoT automation system에서는 사전 정의된 자동화규칙에 따라 IoT 장비의 정보를 수집하고, IoT 장비가 작동한다. 하지만 공격자는 패킷을 지연시켜 실제 상태와 시스템에서 인식한 상태의 불일치가 되는 시간을 만든다. 이 시간 동안 시스템은 사전 정의한 자동화 규칙대로 동작하지 않는다. 제안된 지연공격 탐지방법이 일부 있지만, 트래픽량이나 배터리에 민감한 IoT system에 적용하기에 제한사항이 있다. 본 논문에서는 IoT 시스템에 적용할 수 있는 실용적인 패킷 지연 공격 탐지 방법을 제시한다. 제안 방법은 메시지를 전송할 때, 메세지의 전송을 알리는 패킷을 브로드캐스트로 발송함으로써 서버가 이벤트의 발생을 인지할 수 있도록 한다. 평가를 위하여 Raberry pi로 구현된 IoT system을 구성하고, 패킷 지연 공격에 대하여 평균2.2초이내로탐지할 수 있음을 보였다. 실험 결과 소모 전류 Overhead는 초당 평균 2.5 mA, 트래픽 Overhead는 15% 발생하였고, 기존 제안된 탐지방법보다 효율적으로 Delay attack을 탐지할 수 있음을 밝혔다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-8
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• 2020

사람의 손길이 닿지 않는 곳에 위험 상황이 발생하였다면 무인 비행체를 활용하여 그 상황의 규모와 위치를 파악하여 더 큰 피해를 줄일 수 있다. 이러한 점에서 착안하여 본 논문에서는 무인 비헹체가 원활한 호버링을 수행할 수 있도록 Beta Flight를 사용하여 Roll, Pitch, Yaw의 최솟값과 최댓값을 설정한 후 센서의 작동을 감지하여 기체의 기울기의 변화에 따라 센서의 PID 값을 설정하여 수평이 유지될 수 있도록 오차를 최소화하여 안전한 호버링을 할 수 있도록 하였다. 또한, 카메라는 Open CV를 활용하여 라즈베리파이 프로그램을 설치한 후 HSV 색상표를 활용하여 화원과 가장 가까운 색인 붉은색을 제외한 나머지 부분을 흑백 처리하는 필터링을 씌워 공중에서 감지한 영상을 실시간으로 수신할 수 있도록 하였다. 최종적으로 0.5~5m 높이에서 호버링이 가능하였으며 5m 높이에서 반지름이 5cm 인 붉은색 원을 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 대기
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• 제18권4호
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• pp.267-277
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• 2008

The occurrence and strength of the Asian Dust over the Korea Peninsular have been increased by the expansion of the desert area. For the continuous monitoring of the Asian Dust event, the geostationary satellites provide useful information by detecting the outbreak of the event as well as the long-range transportation of dust. The Infrared Optical Depth Index (IODI) derived from the MTSAT-1R data, indicating a quantitative index of the dust intensity, has been produced in real-time at Korea Meteorological Administration (KMA) since spring of 2007 for the forecast of Asian dust. The data processing algorithm for IODI consists of mainly two steps. The first step is to detect dust area by using brightness temperature difference between two thermal window channels which are influenced with different extinction coefficients by dust. Here we use dynamic threshold values based on the change of surface temperature. In the second step, the IODI is calculated using the ratio between current IR1 brightness temperature and the maximum brightness temperature of the last 10 days which we assume the clear sky. Validation with AOD retrieved from MODIS shows a good agreement over the ocean. Comparison of IODI with the ground based PM10 observation network in Korea shows distinct characteristics depending on the altitude of dust layer estimated from the Lidar data. In the case that the altitude of dust layer is relatively high, the intensity of IODI is larger than that of PM10. On the other hand, when the altitude of dust layer is lower, IODI seems to be relatively small comparing with PM10 measurement.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1120-1131
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• 2016

본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.606-608
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• 2014

최근 스마트폰의 사용자가 지속적으로 증가함에 따라 스마트폰의 악성 어플리케이션들이 증가하고 무분별한 배포를 통해 단말 내에 존재하는 개인정보 유출, 스미싱 등의 피해 또한 증가하고 있다. 대표적인 개인정보 유출방법은 정상적인 어플리케이션으로 가장한 악성코드를 단말 내에 설치하여 문자메시지나 개인적인 메모, 전화번호부, 공인인증서 등의 개인정보를 유출시키는 방식이다. 따라서 단말의 루트권한을 획득하려는 공격 이벤트를 수집하여 악성코드 감염여부를 판별하고 대응하기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 스마트폰 시스템의 점검 기능을 수행하는 어플리케이션에 관한 연구를 통하여 단말 내 공격 이벤트를 분석, 수집하여 악성코드 감염여부를 판별할 수 있는 모바일 보안 모니터링 시스템을 제안한다. 이는 사용자의 개인정보 유출탑지 및 방지 분야에 활용될 것으로 예상된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.169-189
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• 2015

Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권3호
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• pp.173-183
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• 2009

본 논문에서는 엔트로피에 기반한 이상징후 탐지 시스템을 제안한다. 엔트로피는 시스템의 무질서정도를 측정하는 지표로써, 이상징후 출현 시 네트워크의 엔트로피는 급증한다. 네트워크를 IP와 포트번호를 기준으로 분류하여, 패킷별로 역학을 관찰하고 엔트로피를 각각 측정한다. 분산서비스거부공격이나 웜, 스캐닝 등의 네트워크 공격 출현 시 패킷 교환과정이 정상적일 때와는 다르므로 엔트로피를 통하여 기존기법 보다 높은 탐지율로 이상징후를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 원과 서비스거부공격을 포함한 데이터 셋을 수집하여 제안기법을 검증하였다. 또한 지수평활법, Holt-winters 등의 시계열예측 기법과 주성분분석을 이용한 이상징후 탐지 기법과 정확도 측면에서 비교한다. 본 논문에서 제안한 기법으로 웜, 서비스거부공격 등의 이상징후 탐지에 있어 오탐지율을 낮출 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.153-166
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• 2023

Health monitoring of civil infrastructures, in particular, old bridges that are still in service, has become more than necessary, given the risk that a possible degradation or failure of these infrastructures can induce on the safety of users in addition to the resulting commercial and economic impact. Bridge integrity assessment has attracted significant research efforts over the past forty years with the aim of developing new damage identification methods applicable to real structures. The bridge of Ouled Mimoun (Tlemcen, Algeria) is one of the oldest railway structure in the country. It was built in 1889. This bridge, which is too low with respect to the level of the road, has suffered multiple shocks from various machines that caused considerable damage to its central part. The present work aims to analyze the stability of this bridge by identifying damages and evaluating the damage rate in different parts of the structure on the basis of a finite element model. The applied method is based on an inverse analysis of the normal stress responses that were calculated from the corresponding recorded strains, during the passage of a real train, by means of a set of strain gauges placed on certain elements of the bridge. The results obtained from the inverse analysis made it possible to successfully locate areas that were really damaged and to estimate the damage rate. These results were also used to detect an excessive rigidity in certain elements due to the presence of plates, which were neglected in the numerical reference model. In the case of the continuous bridge monitoring, this developed method will be a very powerful tool as a smart health monitoring system, allowing engineers to take in time decisions in the event of bridge damage.

• 분석과학
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• 제28권2호
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• pp.117-124
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• 2015

Genetically modified (GM) papaya line 55-1, which is resistant to PRSV infection, has been marketed globally. Prompt and sensitive protocols for specific detections are essential for the traceability of this line. Here, an event- and construct-specific real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) method was established to detect 55-1. Qualitative detection was possible for fresh papaya fruit up to dilutions of 0.005% and 0.01% for the homozygous SunUp and heterozygous Rainbow cultivars, respectively, in non-GM papaya. The method was applied in the qualitative detection of 55-1 in eight types of commercially processed papaya products. Additionally, papaya products were monitored to distinguish GM papaya using the P35S and T-nos RT-PCR detection methods. As expected, detection capacity was improved via modified sample preparation and the established RT-PCR detection method. Taking these results together, it can be suggested that a suitable method for the extraction and purification of DNA from processed papaya products was established for the detection of GM papaya.