• 정보보호학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.75-86
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• 2020

최근 윈도우즈 운영체제 환경에서 악성코드가 고도화됨에 따라 악의적인 행위를 수행하는 주체가 프로세스가 아닌 경우가 많이 발생하고 있다. 운영체제에 기본적으로 탑재된 프로세스 등에 삽입되어 동작하는 악성코드는 DLL/코드 인젝션과 같은 방식으로 스레드 단위로 동작한다. 이 경우 프로세스 단위로 악성 유무를 진단 및 차단하는 것은 시스템 운영에 심각한 문제를 야기할 수도 있다. 본 논문에서는 프로세스 기반 모니터링 정보를 사용하여 프로세스의 악성유무를 판단하고 차단하는 방법이 가지고 있는 문제점을 나열하고 그에 대한 개선된 방안을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.537-538
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• 2016

최근 현대인들은 많은 업무와 학업으로 인한 좌식 생활의 빈도가 증가하면서 잘못된 자세와 잘못된 습관으로 인해 습관성 척추-골반 질병이 많이 발생하고 있다. 따라서 이를 방지하고 지속적인 바른 자세를 유도하기 위해서는 착석 정보를 기반으로 자세정보를 판단하여 유도할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 자세안정도를 평가하기 위하여 추적 계측할 수 있는 장비의 개발과 잘못된 자세가 검출될 시에는 사용자에게 알려주어 실시간 모니터링을 통해 스스로 자세를 교정하는데 도움을 주는 어플리케이션의 구현에 대해 기술하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.991-1000
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• 2019

플라잉 디스크 게임은 1940년부터 시작된 스포츠이며, 국내는 2007년대 이후 초등학교를 중심으로 보급되어 빠른 속도로 확대되고 있다. 이와 함께 스포츠 과학화가 진행되면서, 플라잉디스크 또한 기술적 향상과 효율성을 위한 모니터링 시스템을 구축하기 위한 연구가 지속되고 있다. 본 논문은 9축 움직임 센서와 GPS 등을 이용해 이용자의 플라잉 디스크에 정보를 획득하고, 이를 블루투스 5.0을 이용한 무선 전달 방법을 제안한다. 세부적으로는 실시간 데이터를 관찰하거나 후처리 과정을 통해 회전속도, 비행 궤적, 회전 등 비교 및 분석할 수 있는 펌웨어 및 소프트웨어 그리고 HW 플랫폼을 설계 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.635-638
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• 2009

ENC 전자해도의 경량화 속도 개선을 위한 데이터의 중첩 데이터 및 최적화 모듈인 ENC Optimizer S/W를 개발 하였다. ENC Optimizer은 국립해양조사원의 한국 해양 ENC 데이터를 기반으로 하여 최적화 한다. 전자해도 Web OCX 모듈의 개선과 ENC Optimizer를 통해 개선된 K-Map ENC 전자해도를 기반으로 하여, WebVMS를 통한 AIS 서비스를 개발 하였다. WebVMS는 웹 브라우저를 통해 어디서나 선박에 대한 정보를 열람 가능하게 한다. 추후, 이 WebVMS의 확장을 통해 감시 선박에 대한 과거 정보 열람, 위성 통신을 통한 현재 감시 추적 중인 선박 정보 등의 다양한 활용에 응용이 가능하다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권4호
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• pp.589-596
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• 2013

사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1062-1070
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• 2003

본 논문에서는 자동 추적 시스템을 이용하여 반자연적인 조건에서 화학 약물의 아치사량 투석에 반응하는 수중 생물중 하나인 물고기(송사리)의 행동을 관찰하였다. 결과의 분석을 위하여, 약물 투여 전의 대표적인 행동을 패턴 A로 정의하였으며, 약물 투여 후의 대표적인 행동을 패턴 B로 정의하였다. 실험 결과, 패턴 B가 약물 투여 후에 빈번하게 관찰되는 반면, 패턴 A는 약물 투여 전에 많이 관찰되었다. 또한, 물고기의 움직임 패턴을 자동으로 탐지하기 위하여 대표 패턴들을 인공신경망의 학습을 위하여 추출하였다. 독성 물질(다이아지논) 투여 후 패턴 B에 대한 평균 탐지율은 크게 증가하였으나, 패턴 A에 대한 탐지율은 크게 감소함을 볼 수 있었다 본 논문에서는 지표종의 행동 모니터링을 통하여 환경에서 독성 물질의 존재를 탐지하는 방법으로 인공 신경망의 적용을 보여주고 있다.

• 한국표면공학회지
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• 제54권5호
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• pp.278-284
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• 2021

Corrosion of steel plate is common phenomenon which results in the gradual destruction caused by a wide variety of environments. Corrosion monitoring is the tracking of the degradation progress for a long period of time. Corrosion on steel plate appears as a discoloration and any irregularities on the surface. In this study, we developed a quantitative evaluation method of the rust formed on steel plate by using k-means clustering from the corroded area in a given image. The k-means clustering for automated corrosion detection was based on the GrabCut segmentation and Gaussian mixture model(GMM). Image color of the corroded surface at cut-edge area was analyzed quantitatively based on HSV(Hue, Saturation, Value) color space.

• Computers and Concrete
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• 제31권5호
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• pp.457-468
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• 2023

Buildings, bridges, and dams are examples of civil infrastructure that play an important role in public life. These structures are prone to structural variations over time as a result of external forces that might disrupt the operation of the structures, cause structural integrity issues, and raise safety concerns for the occupants. Therefore, monitoring the state of a structure, also known as structural health monitoring (SHM), is essential. Owing to the emergence of the fourth industrial revolution, next-generation sensors, such as wireless sensors, UAVs, and video cameras, have recently been utilized to improve the quality and efficiency of building forensics. This study presents a method that uses a target-based system to estimate the dynamic displacement and its corresponding dynamic properties of structures using UAV-based video. A laboratory experiment was performed to verify the tracking technique using a shaking table to excite an SDOF specimen and comparing the results between a laser distance sensor, accelerometer, and fixed camera. Then a field test was conducted to validate the proposed framework. One target marker is placed on the specimen, and another marker is attached to the ground, which serves as a stationary reference to account for the undesired UAV movement. The results from the UAV and stationary camera displayed a root mean square (RMS) error of 2.02% for the displacement, and after post-processing the displacement data using an OMA method, the identified natural frequency and damping ratio showed significant accuracy and similarities. The findings illustrate the capabilities and reliabilities of the methodology using UAV to evaluate the dynamic properties of structures.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.87-95
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• 2020

Generally, occupational safety and particularly construction safety is an intricate phenomenon. Industry professionals have devoted vital attention to enforcing Occupational Safety and Health (OHS) from the last three decades to enhance safety management in construction. Despite the efforts of the safety professionals and government agencies, current safety management still relies on manual inspections which are infrequent, time-consuming and prone to error. Extensive research has been carried out to deal with high fatality rates confronting by the construction industry. Sensor systems, visualization-based technologies, and tracking techniques have been deployed by researchers in the last decade. Recently in the construction industry, computer vision has attracted significant attention worldwide. However, the literature revealed the narrow scope of the computer vision technology for safety management, hence, broad scope research for safety monitoring is desired to attain a complete automatic job site monitoring. With this regard, the development of a broader scope computer vision-based risk recognition system for correlation detection between the construction entities is inevitable. For this purpose, a detailed analysis has been conducted and related rules which depict the correlations (positive and negative) between the construction entities were extracted. Deep learning supported Mask R-CNN algorithm is applied to train the model. As proof of concept, a prototype is developed based on real scenarios. The proposed approach is expected to enhance the effectiveness of safety inspection and reduce the encountered burden on safety managers. It is anticipated that this approach may enable a reduction in injuries and fatalities by implementing the exact relevant safety rules and will contribute to enhance the overall safety management and monitoring performance.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권1호
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• pp.111-122
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• 2020

Researchers up to date have introduced several Structural Health Monitoring (SHM) techniques with varying advantages and drawbacks for each. Satellite positioning systems (GPS, GLONASS and GALILEO) based techniques proved to be promising, especially for high natural period structures. Particularly, the GPS has proved sufficient performance and reasonable accuracy in tracking real time dynamic displacements of flexible structures independent of atmospheric conditions, temperature variations and visibility of the monitored object. Tall structures are particularly sensitive to oscillations produced by different sources of dynamic actions; such as typhoons. Wind forces induce in the structure both longitudinal and perpendicular displacements with respect to the wind direction, resulting in torsional effects, which are usually more complex to be detected. To efficiently track the horizontal rotations of the in-plane sections of such flexible structures, two main issues have to be considered: a suitable sensor topology (i.e., location, installation, and combination of sensors), and the methodology used to process the data recorded by sensors. This paper reports the contributions of the measurements recorded from dual frequency GPS receivers and uni-axial accelerometers in a full-scale experimental campaign. The Canton tower in Guangzhou-China is the case study of this research, which is instrumented with a long-term structural health monitoring system deploying both accelerometers and GPS receivers. The elaboration of combining the obtained rather long records provided by these two types of sensors in detecting the torsional behavior of the tower under ambient vibration condition and during strong wind events is discussed in this paper. Results confirmed the reliability of GPS receivers in obtaining the dynamic characteristics of the system, and its ability to capture the torsional response of the tower when used alone or when they are combined with accelerometers integrated data.