• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2365-2373
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• 2011

본 논문은 고속화, 소형화 및 저전력을 요구하는 모바일 기기 및 디지털 카메라에 알맞은 실시간 얼굴 검출 하드웨어 IP(Intellectual Property)를 제안한다. 제안한 얼굴 검출 시스템은 검출 성능의 주요 원인인 조명 변화나 얼굴 크기, 다양한 얼굴 각도에 강인한 얼굴 검출을 수행한다. 입력 영상에 대해 조명 변화에 강인한 특성을 가지는 LBP(Local Binary Pattern) 변환을 거치고 Adaboost 알고리즘을 이용하여 다양한 얼굴 각도에 대해 미리 학습시킨 얼굴 특징 정보를 바탕으로 얼굴을 검출한다. 입력 영상 QVGA($320{\times}240$) 크기에서 최대 36개의 얼굴 검출 가능하며 Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어로 설계하였다. 또한 FPGA 검증을 위해 Xilinx사의 Virtex5 XC5VLX330 FPGA 보드와 HD급 CMOS 이미지 센서(CIS)를 사용하여 하드웨어 구현을 검증하였다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권1호
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• pp.67-74
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• 1998

자동차 배기가스의 증가요인인 실화발생을 감지하고 실화가 발생하는 기통까지 판별하기 위하여 종래에는 크랭크각속도를 측정하는 방법을 이용하였으나 이 방법은 고속의 회전시 감지가 어려운 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 이산 월쉬-푸리에(Walsh Discrete Fourier Transform; WDFT)를 이용하여 고속의 엔진회전수에서도 실화발생여부를 판단 가능하게 하였고, 월쉬함수의 Moving window방식을 이용하여 다기통 실화발생에 대한 기통판별까지 가능하게 하였다. 이상의 내용을 시스템으로 구현하여 무부하 Idle상태와 운전상태(Drive)에서 시험한 결과도 실화발생여부를 감지하는데 기존의 방법보다 더 효과적임을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.819-825
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• 2012

최근 대다수 피싱사이트는 원시사이트(피싱사이트가 사칭하는 기관의 공식 웹사이트)와 유사하게 보이기 위해 원시사이트의 이미지, 게시글 등 컨텐츠를 링크하여 화면에 표시한다. 본 논문은 이러한 유형의 피싱사이트에 사용자가 접속하는 경우 피싱사이트의 URL이 HTTP referer 헤더필드를 통해 원시사이트로 유입되는 특성을 이용하여 피싱사이트를 실시간 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 원시사이트에 유입된 HTTP 트래픽을 아웃오브패스 (out-of-path) 방식으로 수집하여 분석함으로써 홈페이지 실운영 환경에 대한 영향을 최소화하였으며, 원시사이트를 참조한 웹 사이트의 URL에 대해 휴리스틱 분석을 실시함으로써 피싱사이트를 실시간으로 탐지할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템을 피싱사이트 표적이 되고 있는 국내 모 기관 홈페이지에 적용한 결과 6일 동안 40개의 피싱사이트를 탐지하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권3호
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• pp.41-47
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• 2024

최근에 무인항공기의 실용화 및 사업화가 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보에 관한 관심이 증가하고 있다. 무인항공기의 사고는 재산 및 인명 피해를 발생시키기 때문에 사고를 예방할 수 있는 기술의 개발은 중요하다. 이러한 이유로 AutoEncoder 모델을 이용한 비정상 비행 상태 탐지 기법이 개발되었다. 그러나 기존 탐지 기법은 성능과 실시간 처리 측면에서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 U-Net 기반 비정상 비행 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 U-Net 모델에서 얻어지는 재구성 오차에 대한 마할라노비스 거리 증가량에 기반하여 비정상 비행이 탐지된다. 모의실험을 통해 제안 탐지 기법이 기존 탐지 기법에 비해 탐지 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 구동될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.557-559
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• 2012

본 논문에서는 소방 조난자를 탐지하고 조난자 위치를 파악하여 구조할 수 있는 단말로 사용가능한 소방조난 탐지구조 단말장치를 설계하고 구현하였다. 기존 통신시설과 지원 인프라 운영이 가능하지 않은 환경에서 조난자의 상태를 감지하여 조난신호를 발생하고, 조난신호를 3각 측정법에 의해 조난자 방향을 감지하여 조난자에게 접근할 수 있다. 2.45 GHz 대역을 사용하여 소형 안테나를 실장하였으며, 소형 RF 송수신부와 제어부로 구성되어 휴대 장착이 가능한 구조를 갖는다. $60^{\circ}$ 또는 $120^{\circ}$ 지향각을 갖는 안테나를 실장하여 3개 방향을 탐지하고, 개별식별번호를 부여하여 조난자를 구분 관리하고, 아울러 5.8 GHz 대역의 양방향 음성채널을 지원하는 구조를 갖는다.

• International Journal of Safety
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• 제11권2호
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• pp.15-21
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• 2012

This paper is aimed to develop an electrical fire detection system (EFDS) which can analyze the possibility of electrical fire for overcurrent, leakage current and arc signals of panel board in traditional market shop. The EFDS adopted fuzzy logic and precursory data for overcurrent, leakage current and arc signals to evaluate the possibility of electrical fire. The signals are obtained directly from panel board in traditional market shops and fuzzy membership function is obtained from experiment, simulation, expert's advice. The overcurrent data is acquired by thermal data of normal and abnormal states (partial disconnection) on the insulated electrical wire, in accordance with the increase of the current signal, The leakage current data is obtained under various environments. The arc signal is acquisited by waveforms of instantaneous value in time domain and frequency band in frequency domain. The Fuzzy algorithm for DB of EFDS consists of fuzzification, inference engine by Mamdani's method and defuzzification by center of gravity method. In order to verify the performance and reliability of EFDS, it was applied to Jeon-Ju traditional market shops (90 shops) in Korea. Results show that EFDS in this paper is useful in alarming the fire case, which will prevent severe damage to human beings and properties, and reduce the electrical fires in a vulnerable area of electrical disaster.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.781-788
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• 2013

본 논문에서는 노인의 낙상에 의한 위급상항을 모니터링 하기 위한 4족 로봇 및 모니터링 시스템을 소개한다. 4족 로봇은 FPGA Board(Field Programmable Gate Array)를 이용한 특정 색을 판별하는 영상처리에 기반하여 자율 이동한다. 노인의 낙상을 감지하기 위해 가슴에 센서노드를 착용하고, 낙상에 의한 응급 상황 시에 4족 로봇이 낙상신호를 관리자에게 전송한다. 관리자는 전송된 영상을 기반으로 4족 로봇을 제어 및 상황판단을 하고, 위급상황이면 119에 신고를 한다. 센서노드만을 사용한 낙상 감지 시스템에서 98.33% 낙상의 Sensitivity와 일상행동 94.375% Specificity가 측정 되었다. 100% 낙상 감지를 못했던 점을 낙상 감지 시스템과 이동형 카메라(로봇)의 결합 알고리즘을 제안 및 실험을 통해 100% 검증 하였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제24권1호
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• pp.3-35
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• 2009

항공범죄의 개념에는 민간 항공의 안전을 위해하는 행위, 항공기 불법납치 그리고 불법 파괴행위 등이 포함된다. 이러한 항공범죄는 주로 ICAO에서 국제 조약 및 협약으로 규정하고 있다. 아래의 조약과 협약은 모든 국가에 적용되는 무조건적이고 절대적인 규범이다. 항공기내에서 행한 범죄 및 기타 행위에 관한 협약(Convention on Offences and Certain other Acts Committed on Board Aircraft), 항공기의 불법납치 억제를 위한 협약(Convention for the Suppression of Unlawful Seizure of Aircraft, Convention for the suppression of unlawful acts against the safety of civil aviation), 공항에서의 불법적 폭력행위의 억제를 위한 의정서(Protocol for the Suppression of Unlawful Acts of Violence at Airports Serving International Civil Aviation), 가소성 폭약의 탐지용 표지에 관한 협약(Convention on the Marking of Plastic Explosives for the Purpose of Detection) 본 논문에서는 상기 조약에서 언급하고 있는 항공범죄의 의미와 재판관할에 대한 내용을 살펴본다. 또한 항공범죄가 비행중이거나 지상에서 발생하였을 경우의 사후구제수단에 대하여 설명한다. 마지막으로 항공범죄와 관련된 사례들을 통해 피해자를 보호할 수 있는 방안을 고찰한다.

• 대한수의학회지
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• 제42권1호
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• pp.101-108
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• 2002

SIVmac239 isolate의 p27유전자를 PCR로 증폭하여 pMAL-cri vector에 cloning하였다. 이를 Escherichia coli.에서 발현시켜 정제하여 국내에 수입된 macaque 11마리와 marmoset 21마리의 혈청에서 SIV 항체를 immunoblot으로 검사한 결과 macaque 1마리가 SIV 감염이 의심되었다. 또한 정제된 재조합 단백질을 이용하여 check board system으로 ELISA 방법의 최적 조건을 확립하였다. 정제 p27 항원 200ng/well을 plate에 coating하기에 적합하였고 conjugate는 1:1000으로 희석하는 것이 가장 좋았으며 위의 32 마리의 혈청을 ELISA로 검사한 결과 모두 anti-SIV 음성이었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.337-343
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• 1996

In this paper, we investigate the defect detection by making use of pre-made reference image data and classify the defects by using the artificial neural network. The approach is composed of three main parts. The first step consists of a proper generation of two reference image data by using a low level morphological technique. The second step proceeds by performing three times logical bit operations between two ready-made reference images and just captured image to be tested. This results in defects image only. In the third step, by extracting four features from each detected defect, followed by assigning them into the input nodes of an already trained artificial neural network we can obtain a defect class corresponding to the features. All of the image data are formed in a bit level for the reduction of data size as well as time saving. Experimental results show that proposed algorithms are found to be effective for flexible defect detection, robust classification, and high speed process by adopting a simple logic operation.