효율적 재사용 기술인 컴포넌트 기반 개발(Component-based Development, CBD)이 보급화되고 있다. 특히 Commercial-Off-The-Shelf (COTS) 컴포넌트는 컴포넌트 내부의 구조 보다 컴포넌트 간의 연결 구조가 중요하다. 컴포넌트 사용자가 요구하는 기능과 적절한 인터페이스를 제공하는 컴포넌트를 식별하여 재사용하는 일은 CBD에서 핵심 작업 중 하나이다 만약 식별된 후보 컴포넌트가 제한된 활용성과 기능을 제공한다면, 컴포넌트 사용자는 어플리케이션을 개발할 때 컴포넌트들을 재사용할 수 없다. 후보 컴포넌트와 사용자가 요구하는 사항과의 불일치를 해결하기 위해 스마트 커넥터가 필요하다. 그러나 기존 연구는 컴포넌트 불일치 해결을 위한 커넥터의 종류는 정의되어 있지만, 컴포넌트간의 부분 매칭을 식별하기 위한 방법과 절차가 부족하다. 본 논문에서는 컴포넌트의 부분 매칭 문제를 식별하기 위한 분류 기법을 제시한다. 이 분류 기법을 이용하여 부분 매칭을 해결하기 위한 스마트 커넥터의 종류를 식별하고, 커넥터를 설계하기 위한 기법을 제안한다. 따라서 부분 매칭 문제를 갖는 컴포넌트도 어플리케이션 개발시 사용될 수 있다.
비디오 데이터를 효율적으로 검색, 정렬, 탐색, 분류하기 위해서는 프레임 간의 샷 전환 탐지가 선행되어야 한다. 프레임 간 화소 밝기와 객체 이동은 높은 탐지율을 보장하는 샷 탐지 알고리즘이 극복해야할 문제이다. 본 논문에서는 프레임의 블록화 및 객체의 이동과 프레임의 밝기를 고려하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 먼저 연속하는 두 프레임 사이에서 발생할 수 있는 객체의 이동을 고려하여 계산된 히스토그램과 밝기 차이를 반영하는 모폴러지 팽창 연산을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 다음으로 화소 밝기 차를 보상한 프레임 블록의 화소정보와 프레임의 전역적인 밝기 히스토그램의 변화를 함께 이용하는 샷 탐지 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 국가기록원 소장 비디오 데이터에 대한 실험에서 화소 또는 히스토그램 기반 알고리즘에 비해 높은 샷 탐지율을 보였다.
Operation and Maintenance (O&M) phase is the main contributor to the total lifecycle cost of a building. Previous studies have described that Building Information Models (BIM), if available with detailed asset information and their properties, can enable rapid troubleshooting and execution of O&M tasks by providing the required information of the facility. Despite the potential benefits, there is still rarely BIM with Mechanical, Electrical and Plumbing (MEP) assets and properties that are available for O&M. BIM is usually not in possession for existing buildings and generating BIM manually is a time-consuming process. Hence, there is a need for an automated approach that can reconstruct the MEP systems in BIM. Previous studies investigated automatic reconstruction of BIM using architectural drawings, structural drawings, or the combination with photos. But most of the previous studies are limited to reconstruct the architectural and structural components. Note that mechanical components in the building typically require more frequent maintenance than architectural or structural components. However, the building mechanical drawings are relatively more complex due to various type of symbols that are used to represent the mechanical systems. In order to address this challenge, this paper proposed a symbol recognition framework that can automatically recognize the different type of symbols in the building mechanical drawings. This study applied vector-based computer vision techniques to recognize the symbols and their properties (e.g., location, type, etc.) in two vector-based input documents: 2D drawings and the symbol description document. The framework not only enables recognizing and locating the mechanical component of interest for BIM reconstruction purpose but opens the possibility of merging the updated information into the current BIM in the future reducing the time of repeated manual creation of BIM after every renovation project.
해양쓰레기는 해양생물의 생존, 바닷물 오염, 풍경 등 생태계에 영향을 미칠 뿐만 아니라 2차적으로 경제적 손실 및 인간 건강에 악영향을 끼친다. 수중 및 해수면 쓰레기 문제에 대한 연구는 활발히 진행되고 있는 반면 사람의 접근이 어려운 사각지대의 해양쓰레기 해결방안 연구는 더디게 이뤄지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 드론을 활용해 테트라포드와 같은 사각지대에서 해양쓰레기를 탐지 및 추적한다. 또한 탐지된 쓰레기는 드론의 GPS, 고도, 방위 값 등으로 위치 좌표를 계산해서 이를 시각화한다. 본 연구에서 제안하는 드론을 활용한 해양쓰레기 탐지 및 위경도 매칭 방법은 사각지대에서의 해양쓰레기 문제에 효과적으로 대응할 수 있는 해결책을 제시한다.
네트워크 프로세서를 설계하거나, 라우터와 같은 장비를 구현할 때, 가장 성능을 좌우하는 부분이 IP lookup 동작이라 할 수 있다. 어드레스 체계가 간단해지면 IP lookup 동작이 단순화될 수 있어 성능이 좋아질 수 있지만, 네트워크 사용자의 증가로 인하여 효율적인 어드레스 관리가 필요하게 됨으로써 어드레스 체계는 복잡해질 수밖에 없는 상황이 되었다. 따라서 IPv4나 IPv6에서나 마찬가지로 어드레스 체계의 복잡성에 의해 IP lookup 동작이 어렵고 시간이 오래 걸리는 작업이 되는 것은 받아들일 수밖에 없는 현실이 되었다 소프트웨어적으로나 하드웨어적으로 IP lookup 성능을 향상시킬 수 있는 방안들이 연구되어 왔지만, 아직까지 해결책이라고 단정지을 수 있을 만한 연구결과는 나오지 않고 있다. 소프트웨어적인 방법은 메모리 사용량을 줄일 수 있지만 IP lookup시 검색이 느리고, 하드웨어적인 방법은 빠르지만 하드웨어 오버헤드와 메모리 사용량이 크다는 문제가 있다 이에 이 논문은 지금까지의 IP lookup 동작을 향상시키기 위한 연구들을 정리해 보고, 이들의 장단점을 파악하도록 한다. 또한, 대표적인 소프트웨어와 하드웨어 구조를 혼합하고, 병렬적으로 구성하여 성능을 높일 수 있는 새로운 혼합 구조를 제안한다. 성능 평가 결과는 제안된 구조가 lookup 속도를 향상시키면서도, 메모리 사용량도 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
성향점수 매칭은 관찰연구에서 처리효과 추정 시 혼란변수에 의한 편의를 줄이기 위해 자주 사용되는 방법이다. 매칭을 위해 처리군에 대응되는 대조군 선정 시 처리군의 일부가 탈락되는 경우가 발생할 수 있는데, 이로 인해 편의가 발생할 수 있다. 최근, Austin (2017)의 연구에서 이중 성향점수 보정(double propensity score adjustment)방법을 사용하는 것이 이에 대한 해결책이 될 수 있음을 제시하였다. 하지만, 처리효과 추정치의 표준오차는 이론적 추정치가 제시되지 않아 추정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이중 성향점수 보정 방법을 이용한 처리효과 추정치의 표준오차 추정을 위하여 두 가지 붓스트랩 방법을 제안한다. 첫 번째는 원 자료에서 성향점수 매칭 후 매칭 된 표본에서 붓스트랩 표본을 얻는 방법(simple 붓스트랩)이고, 두 번째는 원 자료에서 붓스트랩을 먼저 시행하고 각 붓 스트랩 표본에서 성향점수 매칭을 하는 방법(complex 붓스트랩)이다. 두 방법의 성능을 비교하기 위하여 다양한 상황을 가정하여 모의실험을 시행한 결과 complex 붓스트랩 방법이 경험적 표준오차와 더 가까운 값으로 추정함을 알 수 있었다. 95% 신뢰구간의 포함확률도 complex 방법을 사용했을 때 0.95에 훨씬 가까웠다. 실제 자료에 적용하였을 때에도 simple 방법은 complex 방법에 비해 표준오차를 작게 추정하였다.
건물 데이터는 지도 데이터베이스에서 차지하는 비중이 높고 객체 수도 많을 뿐만 아니라 형상정보 및 속성정보가 빠르게 변화하기 때문에, 최신 정보에 근거한 효율적인 갱신 작업은 필수적이다. 본 연구에서는 갱신 참조 건물데이터와 갱신 대상 건물 데이터의 중첩분석을 통해 갱신이 필요한 객체만을 탐색하여 갱신을 수행하고자 한다. 즉, 건물의 중첩 면적비를 이용하여 매칭 후보쌍을 탐색한 후, 속성정보 비교를 통해 갱신 케이스 분류 조건식을 정의하였으며, 이때 도형정보 갱신 케이스는 총 8가지, 속성정보 갱신 케이스는 총 4가지로 각각 분류하였다. 또한 갱신정보에 대한 갱신 이력 데이터가 자동으로 생성되도록 하여 두 가지 종류의 갱신 케이스 정보를 저장하도록 구성하였다. 갱신 대상 데이터는 수치지도 1:5,000 건물외곽선 레이어로 하였고, 갱신 참조 데이터는 도로명주소전자지도건물 레이어로 하였으며, 서울시 관악구 지역을 대상지역으로 선정하였다. 본 연구의 매칭기반 갱신기법을 적용한 결과, 전체 건물데이터 중, 82.1%의 건물이 도형정보를 수정하였고, 34.5% 건물이 속성정보를 수정하였다.
위치기반 서비스와 융합 관제시스템의 활용 가치가 높아지면서, 스마트폰과 같이 영상촬영, 무선통신, GPS, 전자지도 등과 같은 다양한 기술이 통합된 형태로 활용하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트폰은 영상정보, 위치정보 등을 웹서비스를 통해 통합하여 송수신하기에 적합하지만, 그 정보들이 위 변조되어 사용될 경우 악용될 소지가 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰에서 수집 및 전송되는 영상정보와 이미지 파일의 EXIF에 저장되는 위치정보에 대한 무단 변경 및 전송 실험을 수행하고, 데이터 검증을 위한 기술들을 조사하였다. 더불어 지오코딩을 이용한 좌표-주소매칭분석, 워터마킹, 암호화 등을 고려한 보안관제 프로토타입을 설계했다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1831-1853
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2012
By sending periodically short bursts of traffic to reduce legit transmission control protocol (TCP) traffic, the low-rate denial of service (LDoS) attacks are hard to be detected and may endanger covertly a network for a long period. Traditionally, LDoS detecting methods mainly concentrate on the attack stream with feature matching, and only a limited number of attack patterns can be detected off-line with high cost. Recent researches divert focus from the attack stream to the traffic anomalies induced by LDoS attacks, which can detect more kinds of attacks with higher efficiency. However, the limited number of abnormal characteristics and the inadequacy of judgment rules may cause wrong decision in some particular situations. In this paper, we address the problem of detecting LDoS attacks and present a scheme based on the fluctuant features of legit TCP and acknowledgment (ACK) traffic. In the scheme, we define judgment criteria which used to identify LDoS attacks in real time at an optimal detection cost. We evaluate the performance of our strategy in real-world network topologies. Simulations results clearly demonstrate the superiority of the method proposed in detecting LDoS attacks.
Stereoscopic particle image velocimetry is a measurement technique to acquire three dimensional velocity field by two cameras. With a laser sheet illumination, the third velocity component can be deduced from out-of$.$plane velocity components using a stereoscopic matching method. Most industrial fluid flows are three dimensional turbulent flows, so it is necessary to use the stereoscopic PIV measurement method. However the existing stereoscopic PIV system seems hard to use since it is very expensive and complex. In this study we have developed a Miniature Stereo-PIV(MSPIV) system based on the concept of the Miniature PIV system which we have already developed. In this paper, we address the design and some primitive experimental results of the Miniature Stereo-PIV system. The Miniature Stereo-PIV system features relatively modest performances, but is considerably smaller, cheaper and easy to handle. The proposed Miniature Stereo-PIV system uses two one-chip-only CMOS cameras with digital output. Only two other chips are needed, one for a buffer memory and one for an interfacing logic that controls the system. Images are transferred to a personal computer (PC) via its standard parallel port. No extra hardware is required (in particular, no frame grabber board is needed).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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