• 제목/요약/키워드: 교차 도메인

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비디오 압축 도메인에서 다시점 카메라 기반 이동체 검출 및 추적 (Moving Object Detection and Tracking in Multi-view Compressed Domain)

  • 이봉렬;신윤철;박주헌;이명진
    • 한국항행학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.98-106
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    • 2013
  • 본 논문에서는 다시점 카메라 환경에서 비디오 압축 도메인의 이동체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 비디오 압축 비트열로부터 추출된 움직임 벡터와 블록 모드를 기반으로 이동블록 검증 및 라벨링, 이웃 blob 결합 알고리즘을 제안한다. 또한, 단일시점 및 다시점 환경에서 이동체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 추적이 가능한 일정 시간 구간내 이동체 정보 갱신 기법을 제안한다. 기준 카메라 화면에 나타나지 않는 이동체는 다른 카메라 화면의 이동체 위치로부터 기준 카메라 화면상 좌표로 변환하여 참조하였다. 제안 기법의 성능은 부호기의 움직임 벡터 정밀도에 의존적인데, 두 대의 카메라 환경에서 H.264 JM15.1 압축 비트열로부터 복호화 없이 평균 89%와 84%의 검출률과 추적률을 보였다. 또한, 물체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 이동체 검출 및 추적이 가능하며, 단일시점 환경에 비해 다시점 환경에서 평균 6%의 검출률과 7%의 추적률 개선을 확인할 수 있었다.

재조합 비의존적 경로를 통한 DNA 사슬간 교차결합 복구에의 Brca1단백질의 기능 (Involvement of Brca1 in DNA Interstrand Cross-link Repair Through Homologous Recombination-independent Process)

  • 윤진호
    • 생명과학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.542-547
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    • 2005
  • 시스플래틴이나 마이토마이신 C (MMC)와 같은 DNA 사슬간 교차결합 (interstrand cross-link ; ICL) 물질에 대해 Brca1 결손세포들이 보이는 높은 감수성은 Brca1 단백질이 세포의 ICL복구반응에 중요한 역할을 담당하고 있음을 암시하고 있다. Brca1 단백질은 재조합 의존성 또는 재조합 비의존성 경로를 통한 DNA 이중사슬 절단(double-strand break ; DSB) 복구에 필수적인 역할을 담당한다. 최근 본인이 속한 연구그룹에서 재조합 의존성 경로를 통한 세포의 ICL복구반응에 Brca1이 관여한다는 것을 밝혀 보고한바 있다. 본 연구에서는 Brca1 단백질의 재조합 비의존성 복구반응에 대한 관여여부를 $p53^{-/-}$$p53^{-/-}\;Brcal^{-/-}$ 세포주를 사용하여 연구하였다. 교차결합 복구 실험에서 Brca1 결손 세포주는 Brca1 정상 세포주보다 현저히 낮은 활성을 보였다. 또한, Brca1 결손세포 주의 MMC 에 대한 감수성과 ICL복구능이 Brca1 단백질 발현을 통해 회복되는 것을 확인하였다. 흥미롭게도, Brca1의 11번 엑손 결손세포주 $(Brca1^{\Delta11})$는 높은 MMC저항성과 ICL 복구능을 보였다. 이러한 결과들을 종합하여 볼 때, Brca1 단백질은 ICL복구에 재조합 의존성 경로뿐만 아니라 재조합 비의존성 경로를 통해서도 관여하며, 이러한 활성에는 엑손 11 부분이 아닌 N 말단의 RING 핑거 도메인이나 C 말단의 BRCT도메인이 중요하다는 것을 알 수 있다.

자연어 처리 및 기계학습을 활용한 제조업 현장의 품질 불량 예측 방법론 (A Method for Prediction of Quality Defects in Manufacturing Using Natural Language Processing and Machine Learning)

  • 노정민;김용성
    • Journal of Platform Technology
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    • 제9권3호
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    • pp.52-62
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    • 2021
  • 제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.

이종 디바이스 환경에 효과적인 신규 딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석 (Novel Deep Learning-Based Profiling Side-Channel Analysis on the Different-Device)

  • 우지은;한동국
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권5호
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    • pp.987-995
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    • 2022
  • 딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 사전에 소비전력과 같은 부채널 정보와 중간값과의 관계를 신경망이 학습한 뒤, 학습된 신경망을 이용하여 공격 파형의 비밀키를 찾아내는 기법이다. 최근에는 실제 부채널 분석 환경을 고려하기 위하여 교차 디바이스 환경에서의 분석 방안들이 제안되고 있다. 그러나 이러한 환경은 프로파일링 디바이스와 공격 디바이스의 칩이 다르면 공격 성능이 낮아지는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공격자가 프로파일링 디바이스와 다른 칩을 가지는 공격 디바이스를 가지고 있는 환경을 이종 디바이스라고 정의하고, 이러한 환경을 고려한 분석 방안을 제안하고자 한다. 프로파일링 데이터와 공격 데이터에서 발생하는 도메인 차이를 줄이기 위해 비지도 도메인 적응을 사용하였다. 또한, 각 데이터의 특징을 잘 추출하기 위하여 여러 전처리 데이터와 원본 데이터를 학습하는 신경망 구조인 MCNN를 이용하였다. 이종 디바이스 환경을 구성하기 위해 8-bit 기반 프로세서 1개, 32-bit 기반 프로세서 5개를 이용하여 AES-128 전력 파형을 수집하였다. 제안한 방법론을 적용한 신경망과 적용하지 않은 신경망의 공격 성능을 비교했을 때, 제안한 방법론을 적용한 신경망의 최소 분석 파형 수가 최대 25배 이상 낮아졌다.

소셜 빅데이터 기반 사회적 이슈 리스크 유형 분류 (Social Issue Risk Type Classification based on Social Bigdata)

  • 오효정;안승권;김용
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제16권8호
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    • pp.1-9
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    • 2016
  • 소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 '리스크'로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.

빅데이터 기반 2형 당뇨 예측 알고리즘 개발 (Development of Type 2 Prediction Prediction Based on Big Data)

  • 심현;김현욱
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.999-1008
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    • 2023
  • 당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.

상태 유도 조합을 이용한 규칙 기반의 적응형 서비스 프레임워크 (A Rule-based Adaptive Service Framework with State-driven Composition)

  • 정우성;유찬우;박동훈;이병정;김희천;우치수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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    • pp.371-376
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    • 2006
  • 적응형 소프트웨어는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로 홈 네트워크, 지능 로봇 등 다양한 분야에 응용이 가능하다. 하지만, 대부분의 연구가 적응형 소프트웨어의 요구사항이나 시나리오의 구체화를 위한 비전을 제시하거나, 응용 구현의 사례를 보임으로써 실현 가능성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 동적인 재구성이 가능한 규칙 기반으로 동작할 수 있기 때문에 진화가 가능하며, 상태에 기반하여 행위를 판단하는 RASC 프레임워크를 제안한다. 기존 서비스 조합의 개념을 실현하기 위해 중개자를 이용하였으며, 변이와 교차와 같은 유전 알고리즘 연산을 쉽게 적용할 수 있도록 RASC 도메인을 정의하였다. RASC 프레임워크는 블랙보드 아키텍처를 기반으로 규칙을 공유하며, 서비스와 서비스 조합체 모두 자극-반응 모델을 따르고 자기유사성을 가지는 일종의 복잡계를 구성한다.

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다양한 외벽 균열에 강인한 딥러닝 검출 모델 개발 (Robust Detection Deep Learning Model in the Various Exterior Wall Cracks)

  • 김경영;이호령;김동주
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.53-56
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    • 2021
  • 국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.

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연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬 직접 복원 (Direct Reconstruction of Displaced Subdivision Mesh from Unorganized 3D Points)

  • 정원기;김창헌
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제29권6호
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    • pp.307-317
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    • 2002
  • 본 논문은 연결정보가 없는 3차원 점으로부터 차이분할메쉬를 직접 생성하는 새로운 메쉬 복원 알고리즘을 제안한다. 차이분할메쉬는 표현해야 하는 각 정점을 1차원 상수 차이 값으로 표현하는 메쉬로써 저장해야하는 데이타양을 획기적으로 줄이면서 분할메쉬의 장점인 분할연결성을 가지므로 다단계 표현이 가능한 새로운 메쉬 표현법이지만 차이분할메쉬를 생성하는 기존의 방법은 레인지 데이타로부터 복원된 비정형 메쉬로부터 차이분할메쉬로의 변환을 거쳐야 하는 문제점이 있다. 제안 알고리즘은 비정형 메쉬로부터의 메쉬 변환과정이 필요 없이 연결정보가 없는 레인지 데이타로부터 차이값에 기반한 분할메쉬를 매쉬 복원과정에서 직접 생성해 낼 수 있다. 기본 아이디어는 연결정보가 없는 점 데이타만을 이용하여 이에 근사한 파라메트릭 도메인을 생성한 후 도메인 상의 각 정점의 법선 벡터 방향으로 세부 표면 정보를 샘플링 하는 것이다. 이를 위하여 우리는 분할곡면 근사기법을 적용한 파라매트릭 도메인 생성기법을 적용하여 입력 점 데이타에 최대한 근사하는 기본메쉬를 생성하며, 연결정보가 없는 점 데이타로부터 세부 표면정보를 올바르게 샘플링 하기 위한 법선벡터와 교차하는 유효한 삼각형 판정기준을 제시한다. 또한 기존 메쉬 복원 기법에서 사용되던 전역 에너지 최적화 방법 대신 입력 데이타를 고려한 지역적 라플라시안 평활화를 이용하여 고품질의 메쉬를 빠르게 복원할 수 있다. 이렇게 복원된 차이분할메쉬는 적은 데이터로 자세한 표현이 가능해져 메쉬 간략화나 압축 등의 후처리 과정이 필요 없으며. 분할연결성을 이용한 다단계 애니메이션등의 다양한 응용분야에 활용 가능하다.6으로 남녀학생 모두 총 열량에 대한 지질의 섭취비율이 높았다. 인, 비타민 B$_1$, B$_{6}$, E를 제외한 칼슘, 철, 아연, 비타민 A, B$_2$, C, 나이아신, 엽산 등 대부분의 미량 영양소 섭취량은 권장량에 미치지 못하였다. 혈청 COT, GPT는 남학생이 여학생보다 각 항목에서 유의하게 높았고, 혈청 총 콜레스테롤, 중성지질, HDL-콜레스테롤, LDL-콜레스테롤은 남녀학생 간에 유의한 차이가 없었다. 적혈구지수의 경우 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿, MCHC가 남학생이 여학생보다 유의하게 높았다. 체중, 체질량지수, 비만지수는 모두 수축기 혈압과 유의한 정의 상관관계를 보였고(p<0.01, p<0.05, p<0.05), 체지방률은 영양지식과 유의한 부의 상관관계를 보였다(p<0.05). 비만도와 영양소 섭취량과의 관계에서 체중, 체질량지수, 비만지수는 콜레스테롤 섭취량과(p<0.01, p<0.05, p<0.05) 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다. 비만도와 혈액성상과의 관계에서 체중은HDL-콜레스테롤과 유의한 부의 상관관계를(p<0.05), 적혈구수, 헤모글로빈, 헤마토크릿과는 유의한 정의 상관관계를(각 p<0.05) 보였다. 체질량지수와 비만지수는 각각 HDL-콜레스테롤과는 부의 (각 P<0.05), 적혈구수와는 정의(각 p<0.05) 상관관계를 보였다. 허리엉덩이둘레비는 혈청 GPT, glucose, MCV와 각각 유의한 정의 상관관계를 보였다(각 p<0.05). 이상의 연구결과를 종합할 때 남녀 비만 중학생 모두 총 열량 섭취량 중 지질로

음성인식을 위한 혼돈시스템 특성기반의 종단탐색 기법 (A New Endpoint Detection Method Based on Chaotic System Features for Digital Isolated Word Recognition System)

  • 장한;정길도
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제46권5호
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    • pp.8-14
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    • 2009
  • 음성 인식 연구에서 잡음이 있는 상태에서 음성 발음상의 시작점과 종단점을 찾는 것은 매우 중요하다. 기존 음성인식 시스템의 오차는 대부분 참고템플릿의 시작점과 종단점을 왜란이나 잡음으로 인해 자동적으로 찾지 못했을 경우 발생한다. 따라서 음성 신호상에서 필요 없는 부분을 제거할 수 있는 방법이 필요하다. 기존의 음성 종단점을 찾는 방법으로는 시간도메인 측정방법, 미세시간 에너지 분석, 영교차율 방법이 있다. 위의 방법들은 저주파 신호 노이즈의 영향에 정밀성을 보장을 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간영역상에서 리야프노프 지수를 이용한 종단점 인식 알고리즘을 제안하였다. 기존의 방법들과의 비교를 통해 제안한 방법의 성능 우수성을 보였으며, 시뮬레이션 및 실험을 통해 잡음환경에서도 음성종단 인식이 가능함을 보였다.