• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1383-1386
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• 2003

최근 공간 데이터베이스의 선택률 추정 문제에 대한 관심이 증가하면서, 데이터분포의 편중, 중복 계산, 메모리 공간 최소화등의 문제를 고려한 다양한 기법들이 제안되고 있다. 그러나 이들 기법들 간의 성능 분석을 통한 비교평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서, 이 논문에서는 공간 영역 객체의 범위질의에 관한 선택률 추정 기법인 Min-Skew, 웨이블릿, 누적밀도, 오일러 히스토그램을 비교 분석한다. 즉, 실제 데이터셋을 기반으로 여러 형태의 질의에 대한 성능 비교를 통해 각 기법들을 비교 평가한다. 이 연구 결과는 새로운 기법 도출에 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.853-855
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• 2005

은닉 마르코프(HMM)의 HMM의 구조 최적을 위한 모델 선택 방법에 많은 방법들이 연구되어지고 있다. HMM의 구조를 어떻게 최적으로 정해야 하는 가에 대해 HMM의 구조를 체계적인 방법으로 정함과 동시에 변별력의 단점을 개선 할 수 있는 방법으로 Anti-likelihood(ALC1)를 제안하였고 이를 모델 선택 기준인 BIC와의 결합(ALC2)하여 필기 데이터에 대해 실험한 결과 기존의 방법보다 파라미터의 수는 감소되고 인식률이 향상됨을 알 수 있었다. 이를 Discrete HMM에도 적용하여 제안된 ALC2가 HMM 구조를 최적화하는 모델 선택 기준임을 Continuous-Density HMM과 비교하여 실험 검증 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2546-2548
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• 2003

G-K 클러스터링이 가지는 우수한 클러스터 분류 성능에도 불구하고 데이터의 편중 및 분포 밀도에 의하여 클러스터링의 결과과 만족스럽지 못하는 경우가 발생한다. 제안된 방법에서는, G-K 클러스터링에서 데이터의 분포 및 밀도 등과 같은 다양한 조건에 대한 문제를 동시에 고려함으로써 클러스터링 결과를 개선한다. G-K 클러스터링에서 일부 파라미터의 수동적 파라미터 결정 방법을 Mountain 방법을 이용하여 능동적인 알고리즘으로 대치하여 클러스터 최적화 과정을 더욱 용이하게 한다. 이러한 클러스터링의 장점은 뉴로-퍼지 모델의 규칙 감소와 성능개선으로 나타나며 이를 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.141-145
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• 2018

본 논문에서는 이단계 칼만필터를 활용한 구조물의 3 자유도 동적변위 계측 시스템을 소개한다. 개발 시스템은 센서 모듈, 베이스 모듈, 컴퓨테이션 모듈로 구성되어 있다. 센서 모듈은 100Hz 샘플주파수의 고정밀 가속도를 계측하는 포스피드백 가속도계와 10Hz의 샘플주파수의 저정밀도의 속도, 변위를 계측하는 저가의 RTK-GNSS로 구성되어 있다. 계측된 데이터는 LAN 케이블을 통하여 컴퓨테이션 모듈로 전송되고, 컴퓨테이션 모듈에서 이단계 칼만필터를 활용하여 100Hz 샘플주파수의 고정밀 변위를 실시간으로 산정한다. 개발 시스템의 변위 계측 정밀도를 검증하기 위해 미국, 캘리포니아에 위치한 San Francisco-Oaklmand Bay bridge 에서 현장 실험을 수행하였으며, 실험 결과 1.68mm RMS 오차를 보임을 확인하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.97-104
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• 2011

본 논문은 건물 내에서 발생되는 각종 화재 및 재해를 자동으로 신속히 감지한 후 현지에 설치된 방재설비들을 자동으로 동작시켜 화재 및 재해를 초기진압하고, 이들 재해상황들을 유무선 통신망을 통하여 실시간으로 원격지 상황실의 중앙관리시스템에서 모니터링되는 고속 고정밀의 IT 기반의 방재용 자동화시스템을 개발한다. 본 논문에서 제안하는 방재용 자동화시스템은 소형.경량 및 고감도 고정밀의 원칩형 PLC (one-chip type PLC)가 적용되어, 각종 재해 센서로부터 감지된 신호를 분석하고 재해발생시 조기진압을 위한 현장의 방재용 구동장치들을 작동시킨다. 또한 검출된 데이터들은 RS232c 및 블루투스에 의한 유무선 통신망을 통해 원격지 상황실에 데이터 전송 및 긴급 경보신호를 송출시키고, 모니터링 프로그램을 구동시킨다. 제안한 IT 기반의 방재용 자동화시스템은 화재와 각종 재해에 대한 예방과 신속한 조치로 인명과 재산의 손실을 최소화 하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권10호
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• pp.20-28
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• 2011

이 논문은 위성항법시스템의 문제점인 위치오차와 실외음영지역을 해소하기 위하여 위성항법시스템과 비전시스템을 융합한 신뢰성있는 고정밀 측위 기술을 제안하였다. 동적단독측위에서 이동체는 이동 위치에 따라 사용할 수 있는 위성항법시스템의 수가 변화한다, 위치 측위를 위해서는 최소 4개 이상의 위성항법시스템으로부터 위치정보데이터를 수신 받아야 한다. 그러나 도심지역에서는 고층건물이나 장애물 또는 반사파에 의해 정확한 위치측위가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 비전 시스템을 이용하였다. 위성항법시스템을 사용하기 열악한 도심지역의 특정 건물에 정확한 위치값을 결정해 놓는다. 그리고 비전시스템을 통해 특정 건물을 인식하고, 인식된 건물을 이용하여 위치오차를 보정해 준다. 이동체는 이동하면서 비전시스템을 이용하여 특정 건물을 인식하며 위치 데이터값을 만들어내고, 위치계산을 수정하여 안정되고 신뢰성있는 고정밀 위치측위를 할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.709-722
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• 2020

포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.43-53
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• 2007

최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.186-190
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• 2015

지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.15-21
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• 2018

본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 네트워크 침입탐지 시스템 상에서 새로운 비정상 행위를 탐지하는 것을 목표로 한다. 분류 성능 평가를 위해 KDD CUP 1999 데이터셋을 사용한다. 단일 클래스 분류는 정상 클래스만을 학습하여 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습 방법 중 하나이다. 비지도 학습의 경우에는 학습에 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 상대적으로 높은 분류 효율을 내는 것이 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 서포트벡터머신 기반의 단일 클래스 분류기와 밀도 추정 기반의 단일 클래스 분류기를 사용한 실험을 통해 기존에 없던 새로운 공격에 대한 탐지를 한다. 밀도 추정 기반의 분류기를 사용한 실험이 상대적으로 더 좋은 성능을 보였고, 신규 공격에 대해 낮은 FPR을 유지하면서도 약 96%의 탐지율을 보인다.