이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.
본 논문에서는 무제약 필기체 한글 분할을 위하여 기존 방법들에서 제시된 적이 없는 문자간 여백에서 가상 네트워크 탐색 시스템을 이용하는 새로운 방법을 설계하고 구현하였다 제안된 방법은 다양한 필기자들이 제한 없이 쓰여진 모든 문자들에 대하여 적용이 가능하도록 설계되었고, 또한 문자간 여백에서 생성되는 가상 네트워크의 경로를 이용함으로서 꺾은선 형태의 다양한 분할경로를 얻을 수 있도록 설계되었다. 또한 탐색 시스템을 구현하는 과정에서 분할대상 블록의 길이에 따른 탐색 윈도우를 달리 적용함으로서 원하지 않는 영역에서 분할경로가 생성되는 것을 방지하였다 본 논문에서 제안하는 가상 네트워크 탐색 시스템에 대해 임의의 필기자들로 부터 자체적으로 수집한 800여개의 데이터를 대상으로 실험을 수행한 결과, 중첩되거나 접촉된 문자들을 포함하여 전체적으로 $91.4\%$ 정도의 분할 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 MIPS 아키택처 기반 펌웨어의 정적분석 환경을 구축하기 위한 방법으로, $gp 레지스터와 페이지 입상도를 활용한 베이스 주소 후보군 선정 방식을 제안한다. 해당 연구는 기존 연구의 귀납적 추론을 통한 베이스 주소 후보군 선정 방식의 단점인 베이스 주소 탐색 시간 단축을 위한 방법으로 기존 베이스 주소 후보군 선정방식 내 $gp 레지스터를 탐색의 기준점을 바탕으로 페이지 단위의 탐색을 수행하는 방법을 제시한다. 이후, 제시된 방법을 바탕으로 베이스 주소탐색 도구를 구현 및 정적분석 환경구축을 통해 대상 도구의 타당성을 증명하고자 한다. 본 논문에서 제시된 방법은 기존 귀납적 추론을 통한 후보군 선정 방안보다 속도 면에서 더 우수함을 나타낸다.
The Th1 vs. Th2 balance is critical for the maintenance of immune homeostasis. Therefore, the genes that are selectively-regulated by the Th1 and Th2 cytokines are likely to play an important role in the Th1 and Th2 immune responses. In order to search for and identify the novel target genes that are differentially regulated by the Th1/Th2 cytokines, the human PBMC mRNAs differentially expressed upon the stimulation with IL-4 or IL-12, were screened by employing the differential display-polymerase chain reaction. Among a number of clones selected, DC21 was identified as a novel target gene that is regulated by IL-4 and IL-12. The DC21 gene expression was up-regulated either by IL-4 or IL-12, yet counter-regulated by co-treatment with IL-4 and IL-12. DC21 is a dendritic cell protein with an unknown function. The sequence analysis and conserved-domain search revealed that it has two AU-rich motifs in the 3'UTR, which is a target site for the regulation of mRNA stability by cytokines, and that it belongs to the N-acetyltransferase family. The induction of DC21 by IL-12 peaked around 8-12 h, and lasted until 24 h. LY294002 and SB203580 significantly suppressed the IL-12-induced DC21 gene expression, which implies that PI3K and p38/JNK are involved in the IL-12 signal transduction pathway that leads to the DC21 expression. Furthermore, tissue blot data indicated that DC21 is highly expressed in tissues with specialized-resident macrophages, such as the lung, liver, kidney, and placenta. Together, these data suggest a possible role for DC21 in the differentiation and maturation of dendritic cells regulated by IL-4 and IL-12.
무장할당(Weapon-Target Assignment, WTA) 문제는 다수 위협과 다종의 무장을 효과적으로 할당하는 문제이다. 실제 급변하는 교전환경에서의 무장할당은 위협과 무장의 특성과 위협-무장 선정에 따른 영향성을 모두 고려해야한다. 본 논문에서는 동적 무장할당 문제에서의 최적해 도출을 위해 메타휴리스틱 방법의 일종인 Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) 알고리즘 적용 방안을 제안한다. 먼저 동적 무장할당 문제를 정의하고 알고리즘 적용을 위해 수학적 모델을 정식화한다. 무장할당 전략을 수립하기 위하여 목적함수를 정의하고 시간변화를 고려한 구속조건을 설정한다. 이를 바탕으로 GRASP 알고리즘을 동적 무장할당 문제에 적용한다. 교전 시뮬레이션을 통해 정식화한 무장할당 문제의 최적해 특성을 분석하며, Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 알고리즘 성능 검증을 수행한다.
본 논문에서는 두 개의 순차적인 inverse synthetic aperture radar(ISAR) 영상들을 활용하여 표적의 회전 속도(Rotation Velocity: RV) 추정을 통한 수직 거리 스케일링(cross-range scaling: CRS)을 수행한다. 순차적으로 형성된 두 개의 ISAR 영상들에 각각 scale invariant feature transform(SIFT)를 적용함으로써 관측각도의 변화에 강인한 산란원(scatterer)들을 추출한다. 추출된 산란원과 각 영상 내 표적의 회전 중심(Rotation Center: RC) 사이의 거리가 같다는 점을 이용하여 비용함수(cost function)를 설정한 후, 전역 탐색 기법(exhaustive search method)과 결합된 particle swarm optimization(PSO)의 최적화를 통해 표적의 RV를 RC 정보 없이 추정한다. 시뮬레이션에서는 시나리오 기반으로 기동하는 표적에 대한 ISAR 영상 형성 후, 제안된 기법을 통해 RC의 정보 없이 RV를 추정함으로써 ISAR 영상의 CRS가 성공적으로 수행됨을 보여준다.
본 논문에서는 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘의 성능 향상을 위한 표적 이미지 교환 모델을 제안한다. 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘은 시퀀스의 첫 프레임에서 지정된 표적 이미지만을 사용하여 탐색 이미지 내에서 가장 유사한 부분을 찾아 객체를 추적한다. 첫 프레임의 객체와 유사도를 비교하기 때문에 추적에 한 번 실패하게 되면 오류가 축적되어 추적 객체가 아닌 부분에서 표류하게 되는 현상이 발생한다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 모델을 설계하여 추적이 잘 진행되고 있는지 확인하고 샴 네트워크 기반의 객체 추적 알고리즘에서 출력되는 점수를 이용하여 표적 이미지 교환 시기를 정의하였다. 제안 모델은 VOT-2018 데이터 셋을 이용하여 성능을 평가하였고 최종적으로 정확도 0.611 견고도 22.816을 달성하였다.
DBS 알고리즘은 레이다가 방위각 해상도 성능을 향상시키는 방안이다. DBS 영상에는 레이다의 탐색영역 정보를 포함하기 때문에 탐지하고자 하는 표적외에도 다양한 클러터 성분이 존재한다. DBS 영상에서 원하는 표적을 탐지/추적하기 위해서는 표적과 클러터 성분을 식별할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 DBS 영상에서 표적을 식별하기 위하여 영상크기와 지형 정보(DTED)를 이용하는 방안을 서술한다. 형태연산(morphological) 필터, 체인코드를 이용하여 영상의 크기정보를 획득하고 클러터 성분을 배제하였고, DTED와 정합하여 표적을 결정한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권6호
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pp.1166-1191
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2011
This paper presents an adaptive active tracking system with sector based scanning for a single PTZ camera. Dividing sectors on an image reduces the search space to shorten selection time so that the system can cover many targets. Upon the selection of a target, the system estimates the target trajectory to predict the zooming location with a finite amount of time for camera movement. Advanced estimation techniques using probabilistic reason suffer from the unknown object dynamics and the inaccurate estimation compromises the zooming level to prevent tracking failure. The proposed system uses the simple piecewise estimation with a few frames to cope with fast moving objects and/or slow camera movements. The target is tracked in multiple steps and the zooming time for each step is determined by maximizing the zooming level within the expected variation of object velocity and detection. The number of zooming steps is adaptively determined according to target speed. In addition, the iterative estimation of a zooming location with camera movement time compensates for the target prediction error due to the difference between speeds of a target and a camera. The effectiveness of the proposed method is validated by simulations and real time experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1311-1326
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2010
Peer-to-peer (P2P) networks consume the most bandwidth in the current Internet and file sharing accounts for the majority of the P2P traffic. Thus it is important for a P2P file sharing application to be efficient in bandwidth consumption. Bandwidth consumption as much as downloaded file sizes is inevitable, but those in file search and bad downloads, e.g. wrong, corrupted, or malicious file downloads, are overheads. In this paper, we target to reduce these overheads even in the presence of high volume of malicious users and their bad files. Sybil attacks are the example of such hostile environment. Sybil attacker creates a large number of identities (Sybil nodes) and unfairly influences the system. When a large portion of the system is subverted, either in terms of the number of users or the number of files shared in the system, the overheads due to the bad downloads rapidly increase. We propose ELiSyR, a file search protocol that can tolerate such a hostile environment. ELiSyR uses social networks for P2P file search and finds benign files in 71% of searches even when more than half of the users are malicious. Furthermore, ELiSyR provides similar success with less bandwidth than other general efforts against Sybil attacks. We compare our algorithm to SybilGuard, SybilLimit and EigenTrust in terms of bandwidth consumption and the likelihood of bad downloads. Our algorithm shows lower bandwidth consumption, similar chances of bad downloads and fairer distribution of computation loads than these general efforts. In return, our algorithm takes more rounds of search than them. However the time required for search is usually much less than the time required for downloads, so the delay in search is justifiable compared to the cost of bad downloads and subsequent re-search and downloads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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