• 로봇학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.165-172
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• 2011

This paper presents a robust lane detection algorithm based on RGB color and shape information during autonomous car control in realtime. For realtime control, our algorithm increases its processing speed by employing minimal elements. Our algorithm extracts yellow and white pixels by computing the average and standard deviation values calculated from specific regions, and constructs elements based on the extracted pixels. By clustering elements, our algorithm finds the yellow center and white stop lanes on the road. Our algorithm is insensitive to the environment change and its processing speed is realtime-executable. Experimental results demonstrate the feasibility of our algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.77-85
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• 2014

최근의 클라우드 환경, 빅데이터 환경 등 다양한 환경에서 악성코드나 의심 코드에 의한 피해가 늘어나고 있으며 이를 종합적으로 대응할 수 있는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 악성행위가 내포된 의심코드는 사용자의 동의 없이도 PC에 설치되어 사용자가 인지하지 못하는 피해를 양산하고 있다. 또한 다양한 시스템으로부터 수집되는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 가공하는 기술뿐만 아니라 정교하게 발전하고 있는 악성코드를 탐지 분석하기 위한 대응기술 또한 고도화 되어야 한다. 최근의 악성코드를 원천적으로 탐지하기 위해서는 실행파일에 포함된 악성코드에 대한 정적, 동적 분석을 포함한 분석뿐만 아니라 평판에 의한 검증도 병행되어야 한다. 또한 대량의 데이터를 통해 유사성도 판단하여 실시간으로 대응하는 방안이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 및 검증 기법을 다중으로 설계하고 이를 실시간으로 처리할 수 있는 방안을 제시하여 의심코드에 대한 대응을 근본적으로 할 수 있도록 연구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.40-44
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• 2005

인공지능, 기계학습 및 데이터마이닝 기법들을 침입탐지 시스템에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 연구가 공격패턴의 분류를 위한 분류기(classifier)의 학습 알고리즘 성능 개선에 목적을 두고 있다. 그리고 이러한 학습 알고리즘은 대부분 일괄처리(batch) 방식으로 동작하여 실시간 침입탐지 시스템의 적용에는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 실시간 침입탐지 시스템을 위한 점증적 특징 추출 기법과 분류가 가능한 실시간 침입탐지 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 KDD CUP 99 자료에 적용한 결과 실시간 기법임에도 불구하고 일괄처리 방식과 비슷한 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.37-42
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• 2015

본 논문에서는 악성코드에 대한 피해를 실시간으로 탐지하고 차단하기 위해 모바일 내부에 악성링크에 대한 데이터베이스를 저장하고 또한 악성링크 탐지 엔진을 통해 웹 서비스를 통제함으로 인해 보다 안전한 모바일 환경을 제공하고자 한다. 최근 모바일 환경에서의 악성코드는 PC 환경 못지않게 기승을 부리고 있으며 새로운 위협이 되고 있다. 특히 모바일 특성상 악성코드의 피해는 사용자의 금전적인 피해로 이어진다는 것이 더 중요한 이유이다. 이러한 사이버 범죄를 어떻게 예방하고 실시간으로 차단할 수 있을 것 인지에 대해 많은 연구가 진행되고 있지만 초보적인 수준에 불과한 실정이다. 추가적으로 SMS나 MMS를 통해 전달되는 스미싱도 탐지 및 차단할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 향후 모바일 사업자는 본 연구를 바탕으로 한 근본적인 대책을 수립하여 안전한 모바일 환경을 구축해야 할 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.33-40
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• 2016

Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method to increase classification accuracy. Most methods require accurate detection of ECG signal, higher computational cost and larger processing time. But it is difficult to analyze the ECG signal because of various noise types. Also in the healthcare system based IOT that must continuously monitor people's situation, it is necessary to process ECG signal in realtime. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies different arrhythmia in realtime and decreases computational cost by extrating minimal feature. In this paper, we propose R wave detection considering complexity and arrhythmia classification based on binary coding. For this purpose, we detected R wave through SOM and then RR interval from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified arrhythmia in realtime by converting threshold variability of feature to binary code. R wave detection and PVC, PAC, Normal classification is evaluated by using 39 record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.41%, 97.18%, 94.14%, 99.83% in R wave, PVC, PAC, Normal.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제17권10호
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• pp.1616-1621
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• 2007

We have established a SYBR Green-based realtime PCR method using AnyDirect solution, which enhances PCR from whole blood, for direct amplification of the virA gene of Shigella flexneri and the invA gene of Salmonella typhimurium from human feces without prior DNA purification. When we compared the efficiency of conventional or realtime PCR amplification of the virA and invA genes from the supernatant of boiled feces supplemented with S. flexneri and S. typhimurium in the presence or absence of AnyDirect solution, amplification products were detected only in reactions to which AnyDirect solution had been added. The detection limit of real-time PCR was $1{\times}10^4\;CFU/g$ feces for S. flexneri and $2{\times}10^4\;CFU/g$ feces for S. typhimurium; this sensitivity level was comparable to other studies. Our real-time PCR assay with AnyDirect solution is simple, rapid, sensitive, and specific, and allows simultaneous detection of S. flexneri and S. typhimurium directly from fecal samples without prior DNA purification.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.343-350
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• 2016

본 논문은 DWT에너지 기반의 연기 검출 방법을 제안하였다. 일반적으로 연기는 형태가 명확하지 않고 주변 환경에 의하여 색상, 형태, 확산방향 등의 특징이 가변적이기 때문에 특정 정보만을 이용할 경우에는 오검출율이 높아진다. 따라서 본 논문에서는 환경변화에 강인한 전경 추출 방법을 이용하여 객체를 검출하고 추출된 객체의 색상, 형태, DWT 에너지 정보를 통합적으로 사용하여 연기를 판단한다. 제안된 방법은 평균 30fps의 처리속도를 가지므로 실시간 처리가 가능하고 화재 발생 시점으로부터 연기 감지까지의 평균 소요시간이 약 7초로 빠른 조기감지가 가능하며 낮은 오검출율을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.708-715
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• 2014

본 논문은 센서 데이터의 이상을 감지하기 위하여 실시간 신뢰구간을 추정하였다. 실시간 신뢰구간 추정은 시계열분석 방법인 지수평활법과 이동평균법의 평균제곱오차를 비교하여 오차가 적은 이동평균법을 적용하였다. 이와 같이 추정된 신뢰구간을 측정된 센서 데이터가 이탈하게 되면 이상감지 경보를 통해 관리자에게 알려준다. 제안한 방법은 선박 내부의 실시간 이상감지를 위한 것으로 무선센서네트워크(WSN)와 사용자의 접근성을 높이기 위해 안드로이드 단말기를 사용하였다. 관리자는 실시간 신뢰구간에 따른 이상감지 정보를 활용하여 선박 내부에서 발생한 위급한 상황에서 신속하고 정확하게 의사결정을 함으로써 안전운항을 할 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권3호
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• pp.147-154
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• 2020

In this study, we created a system that can determine the number of vehicles entering and departing a charging station in real time for solving waiting time problems during refueling. Accordingly, we use the You Only Look Once object detection algorithm to detect and count the number of vehicles in the charging station and send the data to the Firebase Realtime Database. The result is shown using an Android application that provides a map function with the Kakao Maps API at the user interface side. Our system has an accuracy of 91% and an average response time of 3.1 s. Therefore, this system can be used by drivers to determine the availability of a charging station and to identify the charging station with the least waiting time for charging their vehicle.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권10호
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• pp.883-892
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• 2021

본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다.