• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2193-2198
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• 2016

본 연구에서는 뉴런이 지니는 기능 및 결합구조를 모사하여 $3{\times}3$ 배열의 기능별로 분리시킨 후 디지털회로에서 동작 중 발생할 수 있는 일시적 또는 영구적인 오류 위치를 정확히 찾아내어 복구 시키는 알고리즘을 제안한다. 결합된 세포에서 어느 특정 일부분이 문제가 발생할 경우 그 기능을 다른 세포로 분화되어 동일 기능을 수행하며 오류가 발생한 세포는 주변 세포에 의해 사멸시키는 단계를 거친다. 이런 세포가 지니는 기능 및 구조를 디지털 회로내부에 기능 블록구조로 설계하여 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 1번 블록의 4번 모듈이 오류가 발생했을 경우가로 방향에 대한 전체 모듈번호에 대한 합, 세로 방향에 대한 전체 모듈 번호 합, 대각선 방향에 대한 전체 모듈 번호의 합을 이용하여 쉽게 그 위치를 찾을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1462-1470
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• 2013

본 논문에서는 클러스터 단위로 센서 노드의 키와 그룹키를 생성한 후 분배하는 KGDC(Key Generation and Distribution based on Cluster) 모듈과 이 키를 이용하여 시빌 공격과 웜홀 공격을 탐지할 수 있는 SWAD(Sybil & Wormhole Attack Detection) 모듈로 구성되는 SWAD-KNH(Sybil & Wormhole Attack Detection using Key, Neighbor list and Hop count) 기법을 제안한다. KGDC 모듈은 ECDH 알고리즘, 해시함수, 키 체인 기법을 이용하여 그룹키와 센서 노드의 키들을 생성하고 안전하게 배포한다. SWAD 모듈은 2단계 키 확인절차를 수행함으로써 시빌 공격 탐지를 강화시키고, 근원지와 목적지 노드의 공동이웃노드들의 수와 홉 카운트를 이용하여 웜홀 공격을 탐지한다. 그 결과 SWAD-KNH 기법은 시빌 공격 탐지율은 91.2%, 평균 FPR(False Positive Rate)은 3.82%이고, 그리고 웜홀 공격 탐지율은 90%, 평균 FPR(False Positive Rate)은 4.64%으로 평가되므로 시빌과 웜홀 공격 탐지율 및 시빌과 웜홀 공격 탐지의 신뢰성을 향상시켰다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.683-694
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• 2003

인터넷 사용이 급속도로 증가함에 따라 XML/HTML 문서와 같이 트리 구조로 표현되는 데이터의 변화 탐지가 중요한 연구 분야로 등장하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 변화 탐지를 위한 데이터 구조로 X-tree와 이에 기초한 휴리스틱 변화 탐지 알고리즘 X-tree Diff 를 제안한다. X-tree Diff 는 X-tree 의 변화 내용에 대한 최소 비용 편집 스크립트를 찾는 알고리즘과는 달리 휴리스틱 트리 대응 알고리즘을 통해 병화 내용을 확인하는 알고리즘으로, X-tree 에 속한 모든 노드에 대해 각각의 노드를 루트로 하는 서브트리의 구조와 서브트리속에 속한 노드들의 데이터들을 128비트 해시값으로 표현한 값인 트리 MD를 각 노드에 저장하고, 이를 변화 탐지 과정에서 활용하여 신-구 버전의 X-tree들에 속한 서브트리들의 비교을 효율적으로 처리한다. X-tree Diff 는 4단계로 구성되며 1)신-구버넌의 X-tree노드들에 대해, 우선 1:1 대응이 가능한 모든 동등한 서브트리 쌍을 찾고, 2) 이들 서브트리 쌍의 루트로부터 신-구 버전의 X-tree의 루트까지의 경로 상에 존재하는 노드들에 대한 대응관계를 결정한다. 3) 그 후 신-구 버전의 X-tree의 루트들로부터 깊이 우선 탐색으로 노드를 방문하며 대응이 결정되지 않은 노드들에 대한 대응여부를 결정해 나간다. 4) 마지막까지 대응여부가 결정되지 않은 도드들은 삭제나 삽입된 것으로 간주한다. X-tree Diff XML 문서들에 대한 버저닝(Versioning) 을 목적으로 설계된 BUILD Diff 알고리즘과 달리 XML/HTML 에 공통적으로 사용할 수 있을 뿐 아니라, 알고리즘이 명확하고 간결하여 다양한 형태의 확장이 가능하다. 알고리즘의 성능도 개선되어 신-구 X-tree의 노드의 수를 n이라 할 때, O(n)의 시간 복잡도를 갖는다. 제안된 알고리즘은 현재 보안 관련 상용 시스템인 WIDS(Web-Document Instrusion Detection System) 에서 사용되고 있으며, 본 논문에서는 WIDS를 이용하여 20여개 신문-방송 사이트에서 변화가 탐지된 11,000 개 페이지에 대한 성능평가를 보이고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2128-2147
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• 2021

Cognitive radio systems are being implemented recently to tackle spectrum underutilization problems and aid efficient data traffic. Spectrum sensing is the crucial step in cognitive applications in which cognitive user detects the presence of primary user (PU) in a particular channel thereby switching to another channel for continuous transmission. In cognitive radio systems, the capacity to precisely identify the primary user's signal is essential to secondary user so as to use idle licensed spectrum. Based on the inherent capability, a new spectrum sensing technique is proposed in this paper to identify all types of primary user signals in a cognitive radio condition. Hence, a spectrum sensing algorithm using improved convolutional neural network and long short-term memory (CNN-LSTM) is presented. The principle used in our approach is simulated annealing that discovers reasonable number of neurons for each layer of a completely associated deep neural network to tackle the streamlining issue. The probability of detection is considered as the determining parameter to find the efficiency of the proposed algorithm. Experiments are carried under different signal to noise ratio to indicate better performance of the proposed algorithm. The PU signal will have an associated modulation format and hence identifying the presence of a modulation format itself establishes the presence of PU signal.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.251-260
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• 2022

소나무 재선충 피해나무는 줄어들고 있으나, 피해 지역은 전국으로 확대되고 있다. 최근에 딥러닝 기술이 발전하면서 소나무재선충 고사목 탐지 연구에 적용이 빠르게 시도되고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 학습데이터의 효과적인 취득과 정확한 참값을 확보하고, 학습을 통해 U-Net 모델의 탐지능력을 보다 향상시키기 위함이다. 이러한 목적달성을 위해 단계별 딥러닝 알고리즘을 적용한 필터링 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 불명확한 분석 근거를 최소화하고, 효율적인 분석 및 판단을 할 수 있도록 하였다. 분석결과 U-Net알고리즘을 이용한 소나무재선충 고사목 탐지 및 성능향상에 있어 기간별로 분석한 참값을 이용한 U-Net 모델이 기존에 제공하였던 참값을 이용한 U-Net 모델보다 재현율(Recall)은 -0.5%p, 정밀도(Precision)은 7.6%p, F-1 score는 4.1%p로 분석되었다. 향후 다양한 필터링 기법을 적용하여 재선충 탐지 정밀도를 높일 수 있는 가능성이 있을 것으로 판단되며, 드론 정사영상과 인공지능을 이용한 드론 예찰방법이 소나무재선충 방제 사업에 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.303-309
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• 2020

This study proposes a crack identification algorithm to analyze the surface condition of porcelain insulators and to efficiently visualize cracks. The proposed image processing algorithm for crack identification consists of two primary steps. In the first step, the brightness is eliminated by converting the image to the lab color space. Then, the background is removed by the K-means clustering method. After that, the optimum image treatment is applied using morphological image processing and median filtering to remove unnecessary noise, such as blobs. In the second step, the preprocessed image is converted to grayscale, and any cracks present in the image are identified. Next, the region properties, such as the number of pixels and the ratio of the major to the minor axis, are used to separate the cracks from the noise. Using this image processing algorithm, the precision of crack identification for all the sample images was approximately 80%, and the F1 score was approximately 70. Thus, this method can be helpful for efficient crack monitoring.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권3호
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• pp.148-155
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• 2017

본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권8호
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• pp.108-115
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• 2002

In measuring step for reverse engineering of sculptured surfaces, computer vision system is used to simplify the complicated surface by boundary edge detection method that minimizes the measuring error. The measured data by Coordinate measuring machine is clouded data points of surfaces which is segmented surface using image process. In this research, the measured data is approximated as NURBS surfaces by new suggested algorithm. The position and number of control points, selection of parametric values and compensation of weight factors are proposed. Finally, surface model is simulated and improved resulting performance is obtained.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.714-717
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• 1996

This paper presents a fault detection and diagnosis methodologies based on weighted symptom model and pattern matching between the coming fault propagation trend and the simulated one. At the first step, backward chaining is used to find the possible cause candidates for the faults. The weighted symptom model(WSM) is used to generate those candidates. The weight is determined from dynamic simulation. Using WSMs, the methodology can generate the cause candidates and rank them according to the probability. Secondly, the fault propagation trends identified from the partial or complete sequence of measurements are compared to the standard fault propagation trends stored a priori. A pattern matching algorithm based on a number of triangular episodes is used to effectively match those trends. The standard trends have been generated using dynamic simulation and stored a priori. The proposed methodology has been illustrated using two case studies and showed satisfactory diagnostic resolution.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.712-716
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• 2010

본 논문에서는 레퍼런스 시퀀스에 기가 시퀀싱데이터를 매핑하여 얻어지는 커버리지 데이터를 이용한 모양 기반의 단위반복변이 영역 (CNVR) 추출 방식을 제안한다. 제안하는 CNVR 검색 알고리즘은 후보 영역 추출 단계와 후처리 단계로 이루어진다. 후보 영역 추출 단계에서는 추출하고자 하는 CNV의 모양을 입력 변수로 조절하여 다양한 높이 및 크기를 갖는 CNV 후보 영역을 추출한다. 다음, 후처리 단계에서는 레퍼런스 시퀀스와 기가 시퀀싱 데이터에 포함되어 있는 시퀀싱 에러 문제를 보완하기 위하여, 레퍼런스 시퀀스의 에러 영역 보정, GC-content 영역 보정 등의 정제 과정을 거친 후, 최종 CNVR을 추출한다. 제안된 방식의 유용성을 보이기 위하여 "1000 게놈 프로젝트"에 의하여 공개된 실 데이터를 이용한 다양한 실험을 수행하였으며, DGV를 이용하여 추출된 CNVR의 정확도를 검증하였다. 실험 결과에 의하면 제안된 방식은 HLA 영역에 존재하는 반복되거나 결실되는 다양한 모양의 CNV를 효율적으로 검출하였다.