• Title/Summary/Keyword: 기술공학의 활용

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YOLO based Drone detection on Embeded Board (임베디드 보드에서의 YOLO 기반 드론 탐지)

  • Yu, ByeungHo;Park, HanBin;Kim, MinSung;Choi, Haechul
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.335-337
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    • 2021
  • 최근 드론의 용도는 취미, 공연, 농업, 안전, 군사, 연구, 물자수송 등 다양한 분야와 목적으로 활용되고 있다. 더불어 드론의 불법적 활용으로 인한 안전 및 법적 문제 또한 빈번히 발생하고 있어, 이런 문제들을 예방하기 위한 드론의 탐지 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 카메라로 촬영된 영상에서 조류와 같은 다른 객체와 구별하여 드론을 탐지하는 기술과 상공에서 바라본 객체들을 탐지하는 기술을 구현한다. 제안 방법은 딥러닝 기반의 YOLOv4를 사용하였다. UAV_123 데이터세트로 학습한 실험 결과, mAP는 85%, Recall은 85%, Precision은 81%의 정확도를 보였다. 제안 방법은 인명 구조, 배송, 건축 뿐만 아니라 안티 드론 시장에서도 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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A study on the flow measurement method of river using High-performance GPS floater (고성능 GPS 전자부자를 활용한 하천 수리량 측정법 연구)

  • Lee, Jeong Min;Lee, Chang Hyun;Kim, Young Do;Kim, Dongsu
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.53-53
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    • 2021
  • 본 연구에서는 수심센서가 장착된 고성능 GPS 전자부자를 활용하여 하천 수리량 측정에 대한 방법과, 개발 된 고성능 GPS 전자부자의 성능 검증을 위해서 수리량 측정장비인 Flowtracker 측정데이터와 비교분석을 하고자 하였다. 국내 하천환경에서의 수리량 조사는 필수적인 요소이다. 최근 국내 첨단기술을 활용한 수리량 계측 기술들은 ADCP, ADV, UVM, SIV와 같은 많은 계측 기술들이 있다. 이러한 기술들은 장비가 매우고가이며, 많은 시간과 인력이 필요하고 상황에 따른 한계점들이 존재한다. 이러한 수리량 계측 기술들은 오일러리안 타입 계측 방식의 측정으로 계측 구간이 한정되어 있어 수질 오염사고와 같은 장구간의 지속적인 정보가 필요한 하천상황에 따라 라그랑지안 방식의 계측도 필요하다. 본 연구에서 개발 된 고성능 GPS 전자부자는 IoT 기술이 접목되어 실시간 데이터 활용이 가능하며 실시간 데이터 분석을 통해 라그랑지안 타입의 장구간 계측이 가능하다. 고성능 GPS 전자부자는 외경 197mm 지름 88mm, 무게 700g 이내로 간편하게 소지 및 사용 시 투척이 간단하여 인력 및 현장 접근성에 대한 장점을 가지고 있다. 또한 기존 선행 연구들의 GPS 전자부자들의 경우 홍수 발생 시에 유량 측정에서 어려움이 있었기 때문에 본 연구에서 개발된 고서은 GPS 전자부자의 경우 수심센서의 장착으로 유량까지 산정할 수 있기 때문에 홍수 발생이나, 오염물질 발생으로 인한 접근성이 어려운 하천상황에서 유용하게 사용될 수 있다. 고성능 GPS 전자부자를 활용하여 중·소하천인 경북 김천 및 구미시에 위치한 감천에서 성능 평가를 진행하였으며 Flowtracker 수리량 측정 데이터 대비 오차율이 10% 이내로 들어오는 것을 확인하였다. 이러한 성능 검증을 바탕으로 고성능 GPS 전자부자를 활용한 측정법을 제시하였다.

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Secure FOTA Update Mechanism for Lightweight IoT (경량 IoT 를 위한 안전한 무선 펌웨어 업데이트 메커니즘)

  • Seung-Eun Lee;Jin-Min Lee;Il-Gu Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.288-289
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    • 2024
  • 최근 전 산업 분야에서 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 기술이 활용되면서, 안전하고 편리한 펌웨어 업데이트 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 종래의 FOTA (Firmware Over-The-Air) 기술은 단일 경로로 펌웨어를 업데이트하여 보안이 취약하고, 강력한 암호 기술을 활용할 수 없는 문제가 있다. 본 연구에서는 경량 IoT 를 위한 안전한 FOTA (Secure FOTA, S-FOTA) 메커니즘을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 S-FOTA 는 암호화된 파일이 60 개이고 공격자 수가 100 명일 때 종래의 FOTA 대비 공격자의 공격 성공률을 89.84% 줄일 수 있었다.

A Study on Performance Comparison of Computational Structural Engineering using the NURION Supercomputer (슈퍼컴퓨터 누리온을 활용한 전산구조공학 성능 비교 연구)

  • Lee, Jae-Kook;An, Do-Sik;Hong, Taeyoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.98-101
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    • 2020
  • 누리온 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI) 국가슈퍼컴퓨팅센터에서 2018년 5번째로 구축하여 운영하고 있는 슈퍼컴퓨터이다. 본 논문에서는 전산구조공학 분야에서 많이 활용되고 있는 ABAQUS, NASTRAN 등과 같은 응용소프트웨어를 누리온 시스템에서 활용하기 위한 방법을 소개하고 간단한 전산구조공학 모델을 누리온 시스템과 기존에 운영되었던 슈퍼컴퓨터 4호기 신바람 시스템에서 ABAQUS를 이용하여 분석하고 성능을 비교한다.

Member Verification with Deep Learning-based Image Descriptors (깊은 인공 신경망 이미지 기술자를 활용하는 멤버 분류)

  • Jang, Young Kyun;Lee, Seok Hee;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.36-39
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    • 2020
  • 최근 딥 러닝을 이용한 방법들이 이미지 분류에서 뛰어난 성능을 보임에 따라, 복잡한 특징을 담고 있는 얼굴 이미지에 대해 이를 적용하려는 시도가 늘어나고 있다. 특히, 이미지로부터 주요한 특징들을 추출하여 간결하게 이미지를 대표할 수 있는 이미지 기술자 (Image descriptor)를 딥 러닝을 통해 생성하는 연구가 인기를 끌고 있다. 이는 딥 러닝 끝 단에 있는 Fully-connected layer 의 출력으로 얻을 수 있으며 이미지의 의미론적 상관관계를 이용하여 학습된다. 구체적으로, 이미지 기술자는 실수형 벡터 데이터로서, 한 장의 이미지를 수치화 하여 비슷한 이미지 사이에는 벡터 거리가 가깝게, 서로 다른 이미지 사이에는 벡터 거리가 멀게 구성된다. 본 연구에서는 미리 학습된 인공 신경망을 통과시켜 얻은 얼굴 이미지 기술자를 활용하여 멤버 분류를 위한 두 개의 인공 신경망을 학습하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법을 검증하기 위해 얼굴 인식에 널리 사용되는 벤치 마크 데이터셋을 활용하였고, 그 결과 제안된 방법이 높은 정확도로 멤버를 분류할 수 있다는 것을 확인하였다.

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Research trend analysis on adversarial attack detection utilizing XAI (XAI 를 활용한 적대적 공격 탐지 연구 동향 분석)

  • A-Young Jeon;Yeon-Ji Lee;Il-Gu Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.401-402
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    • 2024
  • 인공지능 기술은 사회 전반에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 인공지능 기술의 발전과 함께 인공지능 기술을 악용한 적대적 공격의 위험성도 높아지고 있다. 적대적 공격은 작은 왜곡으로도 의료, 교통, 커넥티드카 등 인간의 생명과 안전에 직결되는 인공지능 학습 모델의 성능에 악영향을 미치기 때문에 효과적인 탐지 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 설명 가능한 AI 를 활용한 적대적 공격을 탐지하는 최신 연구 동향을 분석한다.

Analysis of Technical Limitation in Psychological Counseling Service Using AI Chatbot Technology (AI 챗봇 기술을 활용한 심리상담 서비스의 기술적 한계점 분석)

  • Hye-In Lee;Hyun-Che Song;Il-Gu Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.875-877
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    • 2024
  • AI 기술의 발전으로 상담 및 심리치료 분야에서도 인공지능을 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 정신건강 지원에 대한 수요가 증가하면서 인공지능, 특히 챗봇을 활용한 심리상담은 효율성과 접근성 측면에서 많은 이점을 가지지만 한계점 또한 존재한다. 본 연구에서는 AI 챗봇을 활용한 상담 및 심리치료 서비스의 국내 현황과 기술적 측면에서의 한계점을 분석한다.

Design of Self-Camera App for Drone using Object Detection Technique based on Deep Learning (딥러닝 객체 탐지 기술을 활용한 드론용 셀카 촬영 앱 설계)

  • Ha, OK-Kyoon;Park, Jun-Woo;Kim, Dae-Young;Shin, Jae-Wook;Go, IL-Nam
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.01a
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    • pp.297-298
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    • 2019
  • 본 논문에서는 드론용 오픈 소스 API를 이용하여 셀프 카메라 촬영이 가능한 드론용 앱을 설계한다. 특히, 딥러닝 기반의 YOLO 객체 탐지 기술을 적용하여 배경 속에서 사람을 탐지하여 개인 및 단체 사진 촬영이 가능하도록 설계한다. 개발하는 셀프 카메라 앱은 기체의 자동 회전 및 선회 기반 연속 촬영 기능을 포함하여 다양한 형태의 인물 사진 촬영이 가능하다. 개발된 앱 기술을 기반으로 선회 및 회전을 통한 경비 구역의 침입자 촬영을 위한 시스템 및 드론 제어 기술에 활용하고자 한다.

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