• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.509-516
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• 2008

최근 다수의 외부 장치를 제어하는 시스템에서는 빈번하게 변하는 신호의 이력을 자동적으로 관리하는 기법이 요구된다. 그 신호들은 스트림 데이터로서 다양한 종류, 짧은 보고 주기, 비동기적인 보고시간을 가진다. 또한 처리시스템은 스트림 데이터에 대해 높은 신뢰성과 실시간 처리를 필요로 한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 질의는 최신의 값을 검색하는 현재 질의, 과거 특정시점의 값을 검색하는 스냅샷 질의, 과거부터 현재까지의 값들을 검색하는 슬라이딩 윈도우 질의 등이 있다. 이 논문에서는 소규모 운영체제에서 파일 구조화된 데이터베이스를 이용하여 스트림 데이터들을 효율적으로 저장하고 관리하는 기법을 제안하고자한다. 그리고 스트림 데이터에 대한 슬라이딩 윈도우 질의를 포함한 다양한 질의를 수용하는 질의 모델을 제안한다. 파일 기반 데이터 베이스는 QNX의 적은 저장장치, 낮은 계산 능력을 감안하여 델타버전과 공유메모리 버퍼링 등의 방법을 도입한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.79-89
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• 2018

In recent years, falls among elderly people have gained serious attention as a major cause of injuries. Falls often lead to fatal consequences due to lack of prompt response and rescue. Therefore, a more accurate fall detection system and an effective feature extraction technique are required to prevent and reduce the risk of such incidents. In this paper, we proposed an efficient feature extraction technique based on multiple sliding windows and validated it through a series of experiments using supervised learning algorithms. The experiments were conducted using the public datasets obtained from tri-axial accelerometers. The results depicted that extraction of the feature from adjacent sliding windows led to high accuracy in supervised machine learning-based fall detection. Also, the experiments conducted in this study suggested that the best accuracy can be achieved by keeping the window size as small as 2 seconds. With the kNN classifier and dataset from wearable sensors, the experiments achieved accuracy rates of 94%.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.449-456
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• 2021

침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.69-72
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• 2006

The objective of this study is to find out the shear capacity of URM wall and the variables that affect the shear capacity of URM wall such as the opening and the aspect ratio, considering four kinds of failure modes, sliding shear failure, toe crushing failure, and diagonal shear failure. The main varialble is the shape of opening of URM walls. First URM has one door, second has one window, third hase one door and one window, the last has two windows. The test results of URM with openings show that the specimens are governed by rocking failure mode.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권3호
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• pp.1227-1232
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• 2015

Several works help make sliding window object detection fast, nevertheless, computational demands remain prohibitive for numerous applications. This paper proposes a fast object detection method based on three strategies: cascade classifier, selective window search and fast feature extraction. Experimental results show that the proposed method outperforms the compared methods and achieves both high detection precision and low computation cost. Our approach runs at 17ms per frame on 640×480 images while attaining state-of-the-art accuracy.

• 한국환경보건학회지
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• 제44권4호
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• pp.360-369
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• 2018

Objectives: Outdoor tobacco smoke can penetrate into the indoor environment through cracks in the building envelope. This study aimed to characterize the particle size distribution of infiltrated secondhand smoke (SHS) through the gap in a single glazed and a secondary glazed window according to pressure differences in a chamber. Methods: Two polyvinyl chloride sliding windows were evaluated for infiltration, one with a glazed window and the other with a secondary glazed window. Each window was mounted and sealed in a polycarbonate chamber. The air in the chamber was discharged to the outside to establish pressure differences in the chamber (${\Delta}P$). Outdoor smoking sources were simulated at a one-meter distance from the window side of the chamber. The particle size distribution of the infiltrated SHS was measured in the chamber using a portable aerosol spectrometer. The particle size distribution of SHS inside the chamber was normalized by the outdoor peak for fine particles. Results: The particle size distribution of SHS inside the chamber was similar regardless of window type and ${\Delta}P$. It peaked at $0.2-0.3{\mu}m$. Increases in particulate matter (PM) concentrations from SHS infiltration were higher with the glazed window than with the secondary glazed window. PM concentrations of less than $1{\mu}m$ increased as ${\Delta}P$ was increased inside the chamber. Conclusions: The majority of infiltrated SHS particles through window gap was $0.2-0.3{\mu}m$ in size. Outdoor SHS particles infiltrated more with a glazed window than with a secondary glazed window. Particle sizes of less than $1{\mu}m$ were associated with ${\Delta}P$. These findings can be a reference for further research on the measurement of infiltrated SHS in buildings.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.163-174
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• 2006

분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권9호
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• pp.42-47
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• 2021

A one-touch descending lifeline that can easily be installed and rapidly evacuated in the event of a fire accident in high-rise buildings was proposed to overcome difficulties of conventional descending lifeline such as complex installation methods and procedures. However, this lifeline exhibits limitations such as restrictions in installation location and large apparatus size. Therefore, this paper proposes a sliding-type descending lifeline, which has a similar operation to that of current one-touch descending lifeline and solves the aforementioned limitations. A double square link mechanism including a sliding four-bar linkage is proposed and the descending lifeline support is redesigned to unfold in two different planes, allowing 3D movement. Additionally, the shape of the support frame is designed to obtain two attachment surfaces that can be attached to a wall, irrespective of the angle between the window and the inner wall. FEA analysis using ABAQUS is performed to ensure that the robustness of the presented support complies with the Fire Control Act Enforcement Decree. Finally, the feasibility of the proposed sliding one-touch descending lifeline is verified through fabrication.

• 한국공간구조학회지
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• 제14권3호
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• pp.11-16
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• 2014

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2011년도 추계 학술발표회 및 심포지엄
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• pp.102-103
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• 2011