• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.749-754
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• 2003

In this paper, we introduce the measurement of the underwater noise with 32channel hydrophone array of Samsung CAvitation Tunnel (SCAT) and the detection technique of noise sources by using the beam-forming method. Measurement and way signal Processing under fluid flow are essential works for the underwater acoustics, especially for the detection of noise sources. As the acoustic impedance of the water is relatively high and the tunnel is an enclosed system, we have to consider the interaction between tunnel and water together with the reflection of noise in the beam-forming technique. Also, for a hydrophone array system that is fixed on one side of tunnel wall as done in SCAT is liable to suffer from some limitations in the detection of the noise sources with the array, we discuss these limitations particularly on the frequency range and spacing of noise sources.

• 정보보호학회지
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• 제31권6호
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• pp.41-46
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• 2021

홈, 산업 환경, 운송 네트워크 및 기타 장소의 사물 인터넷 장치가 계속 확산됨에 따라 악의적인 IoT 네트워크 공격자의 공격 표면도 증가하고 있다. 2021년 4월 IBM에 따르면 네트워크 공격 지표 중 전체 IoT 공격이 매년 500% 증가하고 있다. X-Force 연구에 따르면 이 급증은 주로 미라이 봇넷과 코드를 공유하는 비교적 새로운 봇넷인 Mozi 봇넷 활동에 의해 발생한다. 2020년에 이 악성코드는 한 해 동안 탐지된 총 IoT 공격의 89%를 차지했다. 2020년 3월 팔로알토 네트웍스의 Unit 42 IoT Threat Report에 따르면 IoT 임베디드 기기 대상 위협은 익스플로잇 감염, 멀웨어, 사용자 정보 탈취로 나뉜다. 그 중 IoT 임베디드 기기의 주요 익스플로잇은 네트워크 스캔, RCE, Command injection, Buffer Overflow 등으로 관찰된다. 본 논문에서는 이러한 IoT 환경에서의 취약점 악용 공격 대응 및 탐지 정책 생성을 위해 IoT 취약점을 악용한 익스플로잇을 분석 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.430-431
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• 2022

자율주행 차량의 성능을 검증하기 위해서는 다양한 검증용 시나리오가 필요하기 때문에 최근에는 검증용 시나리오를 자동으로 생성하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 실세계에서 발생되는 다양한 현상을 반영한 시나리오를 생성하기 위해서는 자율주행 차량의 주변 상황에 대한 측정이 필요하지만, 공간적인 문제로 한계가 발생한다. 이와 같은 데이터 수집의 어려움을 자율주행 차량에 탑재된 블랙박스의 영상을 통해서 생성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DRQN을 이용하여 자율주행 차량 사고영역을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 추출된 프레임을 분석해서 교통사고 원도우의 초기 위치를 설정한다. DRQN 학습 프레임워크로 차량의 특징을 도출한다. 마지막으로 특징을 기반으로 교통사고 원도우의 크기와 위치를 조정해서 교통사고 영역을 정확하게 찾는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.701-704
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• 2023

본 연구는 반도체 제조 과정에서 생산 가용 능력이 저하되는 시점을 조기 탐지하기 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 데이터 패턴의 불규칙한 변동이 잦은 환경에서 모델의 재학습 없이 최적의 성능을 유지할 수 있도록 온라인 학습 방식을 활용하였다. Augmented Dicky-Fuller test 를 통해 데이터의 정상성 여부를 검정하고, 데이터에 변화가 있을 경우 학습 모델은 지속적으로 업데이트된다. 특히, 상한 재공재고는 생산량과 직결되는 주요 지표로써, 낮게 예측된 시점에서 주요 원인 변수를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 정확도와 효율성 측면에서 다른 모델 대비 가장 우수한 성능을 보였던 제안 기법에 shapley additive explanations(SHAP)을 적용하여 생산 저하 시 문제가 되는 원인 변수를 분석하고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.291-292
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• 2024

국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.98-99
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• 2014

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.19-22
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• 2013

본 논문은 조명을 제거한 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저, 입력받은 RGB영상을 Lab영상으로 변환하여 L채널 영상을 분리해낸다. 분리해낸 L채널 영상을 반전시켜 역 조명 영상을 만들어 원 영상과 합성한다. 그 후 만들어진 영상에 모폴로지 기법을 적용하고, 잡음 제거를 위해 크기 필터링을 사용한다. 그리고 배경 영상과 현재 영상의 차영상을 이용하여 객체의 움직임을 탐지한다. 실험 결과 제안된 시스템은 조명이 밝거나 어두워 영상 분석이 힘든 경우, 제대로 분석되지 않은 배경과 전경에 있어서 더욱 효과적으로 작동함을 증명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.976-978
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• 2017

포장 도로의 균열 또는 유실에 따라 발생하는 포트홀은 환경 변화에 따라 지속적으로 발생하며 이로 인한 교통사고도 지속적으로 발생한다. 포트홀 탐지를 위해 크게 3가지 방법들이 시도되고 있다. 그 중 이미지 처리를 이용한다. 포트홀은 내부에 깊이가 있으며 거친 질감을 가진다. 이러한 특성을 이용하여 포트홀을 탐지한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.229-232
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• 2003

나날이 발전하는 인터넷 기반의 네트워크 환경에서 보안의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 바이러스와 해킹 기술의 발전 속도는 항상 방어자의 능력을 앞지르고 있으며, 공격자들의 능력과 무관한 해킹 툴의 보급은 누구나가 해커가 될 수 있도록 하는데 일조하고 있다. 이제 더 이상 해킹과 바이러스로부터 안전지대는 없다고 해도 과언이 아니다. 이에 본 논문에서는 일정한 환경에서의 침입에 대해 학습을 하여 그 침입을 탐지할 수 있는 디텍터를 생성할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 공격 유형의 수에 비해 적은, 그러나 인공 면역계의 T 세포 형성과정인 부정선택을 이용한 학습알고리즘을 기반으로 생성된 디텍터들은 상대적으로 다양한 공격의 침입을 탐지한다. 이의 유효성을 시뮬레이션을 이용하여 확인한다.