• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권8호
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• pp.14-20
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• 2024

Traffic sign recognition is an essential feature of intelligent transportation systems and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), which are necessary for improving road safety and advancing the development of autonomous cars. This research investigates the incorporation of the YOLOv9 model into traffic sign recognition systems, utilizing its sophisticated functionalities such as Programmable Gradient Information (PGI) and Generalized Efficient Layer Aggregation Network (GELAN) to tackle enduring difficulties in object detection. We employed a publically accessible dataset obtained from Roboflow, which consisted of 3130 images classified into five distinct categories: speed_40, speed_60, stop, green, and red. The dataset was separated into training (68%), validation (21%), and testing (12%) subsets in a methodical manner to ensure a thorough examination. Our comprehensive trials have shown that YOLOv9 obtains a mean Average Precision (mAP@0.5) of 0.959, suggesting exceptional precision and recall for the majority of traffic sign classes. However, there is still potential for improvement specifically in the red traffic sign class. An analysis was conducted on the distribution of instances among different traffic sign categories and the differences in size within the dataset. This analysis aimed to guarantee that the model would perform well in real-world circumstances. The findings validate that YOLOv9 substantially improves the precision and dependability of traffic sign identification, establishing it as a dependable option for implementation in intelligent transportation systems and ADAS. The incorporation of YOLOv9 in real-world traffic sign recognition and classification tasks demonstrates its promise in making roadways safer and more efficient.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권6호
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• pp.670-678
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• 2018

선박의 통행량이 많은 연안해역은 선박들 사이에 복잡한 조우상황이 자주 발생하기 때문에 충돌사고의 가능성이 높다. 따라서 해상에서 충돌사고를 줄이기 위해서는 항해사의 국제충돌예방규칙(COLREG) 준수에 더하여 정량적인 충돌위험평가가 요구된다. 본 연구에서는 선박의 계획항로에 대한 충돌위험을 평가하기 위한 새로운 충돌위험도 평가시스템이 개발되었다. 먼저 기존의 충돌위험 평가모델들을 검토함으로써 적절한 충돌위험 평가방법이 제시되었다. 시스템은 MATLAB을 사용하여 개발되었으며 해도, 범퍼 및 평가의 세 부분으로 구성된다. 개발된 시스템은 시험을 위해 간단한 계산조건으로 시험해역에 적용되었으며, 그리고 검증을 위해 실제 계산조건으로 실제해역에 적용되었다. 그 결과 충돌위험은 자선의 길이, 항해시간 및 항로 등에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 개발된 시스템은 항해사가 출항전 최적안전항로를 선택하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.135-140
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• 2015

WDSS는 네트워크 연동구간을 이용한 DDoS 대피소 시스템에 L7 스위치와 웹캐시서버를 추가 구성하여 웹 응용계층 DDoS 공격에 대한 방어성능을 향상시킨 시스템이다. WDSS는 웹 DDoS 공격 발생 시 백본 네트워크로부터 트래픽을 우회한 뒤 비정상 요청은 DDoS 차단시스템과 L7 스위치에서 차단하고 정상적인 클라이언트의 요청에 대해서만 웹캐시서버가 응답하게 함으로써 소규모 트래픽 기반의 세션 고갈형 DDoS 공격에 대응하고 정상적인 웹서비스를 유지한다. 또한 정상 트래픽을 웹서버로 재전송하기 위한 IP 터널링 설정이 없이도 공격 대응이 가능하다. 본 논문은 WDSS를 국내 ISP 백본 네트워크상에 구축하여 시스템 작동에 대한 유효성과 웹 응용계층 DDoS 공격 방어성능을 검증한 결과를 다룬다. 웹 DDoS 방어성능 평가는 실제 봇넷과 동일한 공격 종류와 패킷수의 공격을 수행할 수 있는 좀비 PC로 구성한 DDoS 모의테스트 시스템을 이용하여 실시하였다. 웹 응용계층 DDoS 공격 종류와 강도를 달리하여 WDSS의 웹 DDoS 방어성능을 분석한 결과 기존의 DDoS 대피소 시스템에서 탐지/방어하지 못한 소규모 트래픽에 기반하며 동일 플로우를 반복적으로 발생하지 않는 웹 DDoS 공격을 탐지/방어할 수 있었다.