• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.97-105
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• 2008

네트워크 내의 다양한 악성코드는 변종들이 빠르게 생성되고 그 행위는 점차 지능화되어 피해도 커지고 있다. 본 논문에서는 효과적인 악성코드 탐지를 위해 탐지규칙 생성에 효과적인 척도선정 방법을 제안한다. 실험에 헤더 정보만을 활용함으로써 페이로드 데이터를 검사하는 과부하를 최소화하였고, 패킷의 단순한 정보가 아닌 네트워크 연결정보인 다양한 척도를 사용하여 악성코드의 특징 파악을 용이하게 한다. 실험에 사용된 80개의 연결정보 중 유용한 탐지척도를 선정하기 위해 히스토그램 방법을 이용해 확률 분포를 구하고, 단순 추정량에 적용한 후, 상대 복잡도를 이용한다. 단순 추정량 방법은 기존 방법인 히스토그램 방법의 단점인 임의로 나눈 경계 부근의 값에 대한 오분류를 해결하고, 악성코드 탐지에 유용한 척도의 선택을 유도한다. 선정된 척도를 바탕으로 탐지규칙을 생성하고, 탐지실험을 하여, 그 결과를 기존 방법과 비교 평가함으로써 제안하는 기법이 유용함을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.374-382
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• 2017

개인의 건강 관리를 위해 보행 운동이 강조되면서 보행 정보 서비스의 요구가 많아지고 있다. 최근 스마트폰이 보급되면서 건강 관리 보조를 위한 보행수 측정 앱이 개발되고 있다. 그러나 기존의 앱은 보행 외의 움직임이나 진동을 보행으로 인지하여 보행수가 증가되거나, 다양한 스마트폰 소지위치에서 다른 정확도를 보이는 등의 문제점이 제기되었다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 스마트폰의 가속도 센서와 근접 센서를 이용하여 소지위치에 상관없이 정확한 보행수를 측정할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위해 스마트폰의 6가지 소지위치별 임계값 범위를 설정하여 미검출 및 과검출의 오류를 최소화하였고 노이즈를 제거하기 위해 잠금구간을 설정하는 알고리즘을 제안한다. 구현 결과 6가지 소지위치를 인식하였고 상용화된 앱과 비교실험을 통하여 제안하는 기법의 정확도가 높음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.59-67
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• 2008

이 논문은 우리나라 차량 영상에서 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이 논문의 아이디어는 차량 영상에서 네 개의 숫자를 찾고 그 정보를 이용하여 번호판 영역을 분할하는 것이다. 이 방법으로 번호판 영역을 찾으면 네 개 숫자 영역도 더불어 얻게 되는 장점을 가진다. 첫 단계는 입력된 영상에서 적절한 크기의 연결 요소를 검출하고 이들을 군집화 한다. 둘째 군집화 된 연결요소들을 바탕으로 숫자 네 개 (4-digits)후보를 생성한다. 세 번째 단계는 4-digits후보들을 인식하여 숫자일 신뢰도를 측정한다. 마지막으로 후보 영역 중 신뢰도가 가장 높은 영역을 번호판 영역으로 추출한다 신뢰도를 얻기 위해 Perfect Metrics 분류 알고리즘을 사용하였다. 제안하는 방법을 주간 영상 4600장과 야간 영상 264장으로 테스트 한 결과 각각 97.23%와 95.45%의 검출률과 0.09%와 0.11%의 오검출률을 얻었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제38권4호
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• pp.1-10
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• 2001

W-CDMA 시스템에서 각 셀마다 고유하게 할당된 스크램블링 부호의 신속한 획득을 위해 3 단계 셀 탐색 기법의 사용이 고려되어 왔다. 본 논문에서는 레일리 페이딩 채널에서 초기 셀 탐색 기법의 성능을 해석한다. 셀 탐색 방법에 대한 시스템 파라미터와 수신기의 설계 파라미터의 영향을 고찰한다. 각 단계마다 검파 확률과 실패 확률, 오경보 확률을 CDMA 넌코히런트 복조기 출력의 통계량을 근거로 하여 closed form으로 유도하였다. 해석을 통해 각 단계의 임계값과 사후 검파 적분의 효과를 고찰하였으며, 동기 채널들에 대한 최적의 전력비를 고찰하였다. 각 단계에 대한 사후 검파 적분의 횟수는 수신기에 대한 설계 파라미터이며, 그 최적값은 셀 탐색을 위한 채널의 전력 할당비 뿐 아니라 오경보 패널티 시간 등에 의존한다. 이들 파라미터의 최적값을 얻기 위해 본 논문의 해석이 사용될 수 있음을 보인다. 또한 해석을 통해 평균 셀 탐색 시간의 누적 확률 분포를 얻는다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.455-462
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• 2020

Noise which is unwanted sound is a serious pollutant that can affect human health, as well as the working and living environment if exposed to humans. However, current noise management on the construction project is generally conducted after the noise exceeds the regulation standard, which increases the conflicts with inhabitants near the construction site and threats to the safety and productivity of construction workers. To overcome the limitations of the current noise management methods, the activities of construction equipment which is the main source of construction noise need to be managed throughout the construction period in real-time. Therefore, this paper proposed a framework for automatically detecting noise sources in construction sites in real-time based on convolutional neural networks (CNNs) according to the following four steps: (i) Step 1: Definition of the noise sources; (ii) Step 2: Data preparation; (iii) Step 3: Noise source classification using the audio CNN; and (iv) Step 4: Noise source detection using the visual CNN. The short-time Fourier transform (STFT) and temporal image processing are used to contain temporal features of the audio and visual data. In addition, the AlexNet and You Only Look Once v3 (YOLOv3) algorithms have been adopted to classify and detect the noise sources in real-time. As a result, the proposed framework is expected to immediately find construction activities as current noise sources on the video of the construction site. The proposed framework could be helpful for environmental construction managers to efficiently identify and control the noise by automatically detecting the noise sources among many activities carried out by various types of construction equipment. Thereby, not only conflicts between inhabitants and construction companies caused by construction noise can be prevented, but also the noise-related health risks and productivity degradation for construction workers and inhabitants near the construction site can be minimized.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권10호
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• pp.43-48
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• 2010

비동기 W-CDMA 시스템에서의 초기 셀 탐색 과정은 일반적으로 슬롯 동기 획득, 프레임 동기 획득, 그리고 프라이머리 스크램블링 코드 획득의 3단계로 수행되며, 본 논문에서는 이 중 두 번째 단계인 프레임 동기 획득과정을 고려한다. 프레임 동기 획득 시 P-SCH (primary synchronization channel)로부터 채널을 추정하여 사용하는 방식을 coherent 검출 방식이라 하며, 본 논문에서는 기존의 coherent 검출 방식의 성능 개선을 위해 P-SCH로부터 추정된 채널 값에 1차 순환 필터(first order recursive filter)를 사용하는 간단한 형태의 검출 방식을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 방식이 기존 방식틀에 비해 주파수 오차 범위가 넓은 환경에서 프레임 동기 검출 성능이 우수함을 보이고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.199-204
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• 2018

본 논문에서는 가상 공간에서 객체와의 상호 작용을 위한 빠른 충돌 감지 방법을 제안하였다. 먼저 메쉬 그룹화 단계에서는, 전체 공간을 일정한 크기의 소공간들로 분할하고, 각각의 소공간에 속하는 메쉬들에 대하여 이들을 모두 포함하는 최소의 기본 입체도형(육면체 혹은 구)의 위치와 크기를 정함으로써 그룹화한다. 충돌 검출 단계에서는, HIP(Haptic Interface Point)가 어떤 그룹을 대표하는 입체도형 내부에 들어 있는지를 검사하여 특정 입체도형과의 충돌이 확인되면 해당 그룹의 메쉬들만을 대상으로 실제 충돌이 일어난 메쉬를 찾는다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 경우와 적용하지 않은 경우의 연산시간을 측정 및 비교함으로써 제안한 알고리즘의 효용성을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.291-299
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• 2006

A Computer-Aided Diagnosis system has been examined to reduce the effort of radiologist. In this paper, we propose the algorithm using Support Vector Machine(SVM) classifier to discriminate whether microcalcifications are malignant or benign tumors. The proposed method to detect microcalcifications is composed of two detection steps each of which uses SVM classifier. The coarse detection step finds out pixels considered high contrasts comparing with neighboring pixels. Then, Region of Interest(ROI) is generated based on microcalcification characteristics. The fine detection step determines whether the found ROIs are microcalcifications or not by merging potential regions using obtained ROIs and SVM classifier. The proposed method is specified on Korean mammogram database. The experimental result of the proposed algorithm presents robustness in detecting microcalcifications than the previous method using Artificial Neural Network as classifier even when using small training data.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.133-138
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• 2008

In this paper, we propose a novel anchor shot detection system, named to MASD (Multi-phase Anchor Shot Detection), which is a core step of the preprocessing process for the news video analysis. The proposed system is composed of four modules and operates sequentially: 1) skin color detection module for reducing the candidate face regions; 2) face detection module for finding the key-frames with a facial data; 3) vector representation module for the key-frame images using a non-negative matrix factorization; 4) one class SVM module for determining the anchor shots using a support vector data description. Besides the qualitative analysis, our experiments validate that the proposed system shows not only the comparable accuracy to the recently developed methods, but also more faster detection rate than those of others.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.227-232
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• 2018

직선 검출을 위한 대표적인 알고리즘인 허프 변환에서 잡음이 있거나 복잡한 영상에서 생성되는 방대한 에지 화소들은 상당한 계산량과 의사직선을 야기한다. 본 논문은 기존 허프변환을 개선하기 위해 2 단계 직선 검출 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서 제안된 알고리즘은 영상을 겹치지 않는 블록들로 나누고, 주성분 분석(PCA)을 이용해 블록 내 에지 화소들의 직선과 관련된 정보를 검출한다. 두 번째 단계에서 직선과 관련된 화소들에 기울기 제한된 허프변환을 수행하여 직선들을 검출한다. 모의실험 결과들은 제안된 알고리즘이 부가적인 계산이 다소 필요하지만 불필요한 에지 화소들을 줄이고 기울기 영역을 제한하여 ${\rho}$ 계산의 평균 94.6% 줄여주고 의사직선 검출을 방지하는 것을 보여주고 있다.