• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.324-328
• /
• 2007

본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.268-271
• /
• 2019

최근 인공지능과 빅데이터 등 최첨단 기술이 빠른 속도로 의료 정보시스템에 도입됨에 따라 환자정보를 포함한 민감한 개인정보에 대한 사이버 공격이 급증하고 있다. 다양한 개인정보 비식별화에 대한 표준이 제안되었지만, 데이터의 범주에 따른 기법 적용에 대한 연구가 미비하다. 본 논문에서는 EHR 데이터를 위한 심근경색을 대상으로 하는 원격 의료 시스템을 위한 개인정보들에 대한 민감도를 4단계로 분류하고 이에 따른 비식별화 기법에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안한 EHR 데이터에 대한 분류 및 비식별화 기법은 다양한 의료 정보 서비스를 위한 프라이버시 보호에 활용될 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.35 no.12
• /
• pp.741-752
• /
• 2008

Aspect-Oriented Software Development(AOSD) is the software development methodology that classifies concerns of the system and identifies crosscutting concerns and organizes aspect class, and AOSD has emerged as an important user-oriented software development methodology with high maintainability. However, most of related studies worked on identification and specification and coding of crosscutting concerns. And there have been few studies on slicing technique for tracing method of specified crosscutting concerns. Therefore, this paper proposes slicing technique based on AOSD that identifies and specifies crosscutting concerns through interactive analysis between use cases; also, suggests slicing technique which improves traceability centering on identified crosscutting concerns; applies the aspect-oriented slicing technique to Learning Management System(LMS) for case-study. LMS is a cyber educational system that demands a lot of functional changes and expansion, so it is effective to apply AOSD with high maintainability in developing LMS; and shows the results that compared with related studies by comparing six elements.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.52-53
• /
• 2013

최근, 합법적 또는 비합법적 경로를 통한 만화 도서의 유통이 확산되고 있다. 만화 저작권자들의 권리를 보호하기 위해, 유통되는 만화 도서를 식별하는 기술은 매우 중요하다. 하지만, 만화 식별기술은 이제 연구가 시작되는 단계이며, 상업적인 활용을 위해서는 정확도 및 신속성 측면에서 많은 개선이 필요하다. 본 고에서는, 만화 도서의 콘텐츠 특성 기반의 핑거프린트 추출 기법을 제안하고, 만화 식별 시스템에 적용함으로써 제안하는 핑거프린트 추출 기법의 성능을 검증하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.28 no.8
• /
• pp.537-549
• /
• 2001

소프트웨어의 생산성과 유지보수 비용을 줄여줄 수 있는 기법으로 다양한 컴포넌트 기반의 개발 방법론이 제안되고 있다. 그러나 컴포넌트 기반의 시스템에서 재사용성과 독립성이 높은 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 성공 요소 중의 하나임에도 불구하고, 대부분의 컴포넌트 기반 방법론들에서는 직관적이고 분석자의 경험에 의존적인 컴포넌트 식별 방법만을 제공하고 있을 따름이다. 본 논문에서는 분석 단계의 산출물인 시스템의 기능 모델 Use Case 모델과 자료 모델인 클래스 모델에 기반 하여 체계적인 컴포넌트 식별 기법과 지침들을 제안한다. 먼저 클래스에 대한 Use Case의 자료 접근값을 정의하고, 정의된 접근값을 기반으로 Use Case별로 접근되는 클래스의 가중치와 클래스별 동일 접근값을 가지는 Use Case들의 가중치를 계산하다. 두 가중치를 곱하여 최종적인 Use Case&클래스 가중치를 계산하여 후보 컴포넌트 식별의 기준으로 삼는다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
• /
• v.14 no.5
• /
• pp.416-423
• /
• 2004

In this paper, an experimental verification of system identification technique for constructing finite element model is conducted for a three-story test structure equipped with an active mass driver (AMD). Twenty Gaussian white noises were used as the input for AMD, and the corresponding accelerations of each floor are measured. Then, the complex frequency response function (FRF) for the input, the force induced by the AMD, was obtained and subsequently, the Markov parameters and system matrices were estimated. The magnitudes as well as phase of experimentally obtained FRFs match well with those of analytically obtained FRFs.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.635-640
• /
• 2021

In this paper, we describe a parking space identification system that can automatically identify empty parking lot spaces from a parking lot photo. This system is based on a deep learning technique, and the accuracy of the identification result is good by learning various existing parking lot images. It could be applied to the existing parking management system. This system was also developed as a smartphone application for easy testing. Therefore, if you take a picture of a parking lot through a smartphone camera, the captured image is automatically recognized and an empty parking space can be automatically identified.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.459-461
• /
• 2009

시스템 개발을 위해서는 시스템이 제공하는 기능을 명료하게 기술함은 물론 목표 시스템이 참조하는 외부 시스템의 기능을 명확하게 식별하여야 한다. 이는 목표 시스템의 범위를 명확하게 한정하기 위해 매우 중요하다. 그러나 현재의 유스케이스 모델링 기법에서는 외부 시스템은 액터로만 표현된다. 이는 외부 레거시 시스템을 간결하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 외부 시스템의 기능 중 목표 시스템이 참조하는 유스케이스만을 식별하기 어렵게 만드는 단점도 갖는다. 이러한 불명확성은 유스케이스 명세 시 모델 작성을 어렵게 하여 유스케이스 모델의 이해도를 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 외부 유스케이스를 이용한 확장 모델링 기법을 제시한다. 확장 모델링은 레거시 시스템에 존재하는 외부 유스케이스를 표현하고, 내부 유스케이스와 관계성을 가질 수 있도록 확장 메커니즘을 지원한다. 확장을 위해서는 UML 확장 메커니즘 중 하나인 스테레오타입(Stereotype)을 활용하며, 따라서 기존 유스케이스 모델과의 호환성을 그대로 유지함으로써, 기존 모델링 기법과 일관되게 적용 가능하다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.366-376
• /
• 2002

A sensor fault detection and isolation scheme(SFDIS) is adopted to improve the reliability of direct torque controlled induction motor drives and the experimental results are discussed. Major contributions include: experimental analysis of a few important sensor faults. design and implementation of the proposed SFDIS, and the fault tolerant control system(FTCS). Although the adopted SFDIS employs only one observer for residual generation, the system has the function of fault isolation that only multiple observer schemes can have. To verify the performance of the proposed scheme, the speed control system is designed for the 2.2kW direct torque controlled Induction motor. Hardware of the control system consists of a control board using TMS320OVC33 and a power stack using IPM. Experimental results for various type of sensor faults show the effectiveness of the SFDIS and the FTCS.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.25-40
• /
• 1995

This paper proposes a generating method of fuzzy rules by genetic and descent method (GAGDM),and its applied to classification problems.The number of inference rules and the shapes of membership function in the antecedent part are detemined by applying the genetic algorithm,and the real numbers of the consequent parts are derived by using the descent method.The aim of the proposed method is to generation a minmun set of fuzzy rules that can correctly classify all training patterns,and fiteness function of GA defined by the aim of th proposed method.Finally,in order to demonstrate the effectiveness of the present method,simulation results are shown.