Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.205-207
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2010
본 논문에서는 버블포핑을 구현하는 증강현실 기법을 제안한다. 제안 기법은 진동촉각햅틱 마우스, 비디오 입력용 웹캠, 마커 패턴 영상, 그래픽 구 버블 객체, 그래픽 마우스 등으로 구성된다. 마우스의 이동에 따라 그래픽 마우스가 3차원 공간상에서 이동하면서 버블과의 충돌이 발생하게 되면, 충돌시 발생하는 버블의 이벤트로 fade-out과 diverge and fade-out의 버블 효과를 구현한다. 제안 시스템은 ARToolkit 및 OpenGL을 기반으로 제작되었으며, 시각적인 마커 기반 시스템으로 버블의 움직임과 사용자의 인터랙션을 통해, 버블 포핑의 증강현실을 전달한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.771-772
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2015
소셜미디어 상 고객들이 쏟아내는 말을 실시간으로 분석, 조사하는 방법으로 버즈 모니터링 이라는 시스템을 이용하여 웹상의 다양한 정보를 자동으로 검색하고 수집하고 있다. 본 논문에서는 여행사에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하도록 하기위한 분석 모델을 제안하고 실제 국내 여행사에 관해 비교 분석한다. 먼저 여행사별 인지도,이미지와 선호도 분석을 하고 관광관련 상품과 서비스에 대한 분석과 함께 소비자 분석으로서 관광의 목적, 동행인 등 소비자의 생활패턴에 대한 분석을 한다. 또한 여행사 관련 영향력자 경향을 트위터 상에서 살펴본 결과 해당 여행사 이용경험자와 관련 뉴스를 제공하는 언론, 이벤트에 관심 있는 사용자들로 유형화 할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.306-308
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1999
사회분야 전반이 전산화되면서 전산시스템에 대한 효과적인 침입방지와 탐지가 중요한 문제로 대두되었다. 침입행위도 정상사용행위와 마찬가지로 전산시스템 서비스를 사용하므로 호출된 서비스의 순서로 나타난다. 본 논문에서는 정상사용행위에 대한 서비스 호출순서를 모델링 한 후 사용자의 사용패턴을 정상행위와 비교해서 비정상행위(anomaly)를 탐지하는 접근방식을 사용한다. 정상 행위 모델링에는 순서정보를 통계적으로 모델링하고 펴가하는데 널리 쓰이고 있는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. Sun사의 BSM 모듈로 얻어진 3명 사용자의 사용로그에 대하여 본 시스템을 적용한 결과, 학습되지 않은 u2r 침입에 대해 2.95%의 false-positive 오류에서 100%의 탐지율을 보여주었다.
최근 지구 온난화에 따른 이상기후 변화로 인해 게릴라성 집중호우와 같은 다양한 강우패턴이 발생되고 있으며 홍수기 저수지 유입량은 비록 동일 양의 강우가 발생한 경우라도 선행강우량, 무강우일수, 호우발생전 초기유입량 등과 같은 수문사상들로 인해 많은 차이가 발생되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 신속함이 요하는 홍수기 저수지 운영시 신속한 의사결정을 돕기 위해 과거 홍수기댐 유입율과 유역 수문사상과의 관계를 분석하고자 한다. 이를 위해 한강수계내 다목적 댐인 소양강, 충주 및 횡성댐의 과거 호우사상을 대상으로 유역내 각종 수문사상들을 독립변수로 한 회귀분석을 실시하여 홍수 이벤트 발생전 유역상황을 토대로 예상되는 강우에 따른 예상 유출율을 산정한다. 과거 호우사상에 대한 유출율 산정은 직접유출과 기저유출을 분리한 후 직접유출이 종료되는 시점까지의 유출량과 강우량의 비로서 산정하였으며 직접유출과 기저유출 분리방법은 주파수 분리방법을 이용하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2004.11a
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pp.229-232
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2004
축구 비디오의 슛 장면과 같은 이벤트 검출에는 많은 연구가 있었으나 기존의 방법은 정확성과 실시간으로 필터링하는 부분에서는 문제가 있다 이에 대해서 본 논문은 현재 실시간으로 가장 딸이 방송되는 스포츠 장르 중 축구 비디오에 대한 효율적인 슛 장면 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 우선 입력 프레임으로부터 뷰 타입을 결정한다. 슛 장면에 대한 뷰 타입 패턴 변화, 리 플레이의 검출과 오디오 파워의 변화를 이용하여 필터링을 수행한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 효율적이고 효과적으로 슛 장면을 검출하였고 다채널의 디지털 방송환경에서 실시간으로 컨텐츠를 필터링하는 서비스가 가능함을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.765-768
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2006
센서 네트워크에서 데이터 병합 시 타임아웃 스케줄링은 각 센서노드가 자식노드로부터 메시지를 받기 위해 기다려야하는 시간을 조절하는 것이다. 본 논문에서는 데이터 패턴의 변화에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법인 ATS-DA(Adaptive Timeout Scheduling for Data Aggregation)를 제안한다. ATS-DA는 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 파워 소모가 감소하고 전송 지연도 짧아진다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 늘린다. 시뮬레이션 결과에서 제안하는 ATS-DA 기법이 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 데이터 정확도와 파워 소모 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10a
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pp.91-93
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2004
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅' 이 새롭게 주목받고 있다 유비쿼터스 환경에서의 서비스 지원 시스템을 개발하기 위한 중요한 문제 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 위치 이동 데이터로부터 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이 다. 기록된 내 용들은 사용자 프로파일 (User Profile)을 생성하는데 도움을 준다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.418-420
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2015
인터넷이 발전하면서 사이버 공격이 증가하고 있으며, 사이버 공격에 사용되는 악성코드도 점차 지능화 되고 있다. 악성코드 탐지에는 정적분석을 통해 악성코드의 특정패턴을 비교하는 시그니처 기반 접근법이 널리 사용되고 있으며, 높은 탐지율과 빠른 탐지속도를 보인다. 그러나 알려지지 않은 신종 악성코드(0-day)와 실행압축, 난독화 둥에 의한 변종 악성코드를 분석하기에 한계가 있다. 더욱이 악성코드의 정적분석은 많은 노력과 시간이 소모되는 작업이며, 최근 악성코드들은 대부분 정적분석 우회기술이 적용되어 대량으로 유포되는 실정이다. 그러므로 악성코드를 직접 실행시켜 발생되는 이벤트들을 수집하여 의미를 분석하는 동적분석이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 악성코드에 적용된 동적분석 우회기술에 관하여 기술하고 나아가 동적분석 우회기술이 적용된 악성코드를 탐지하기 위한 방법에 관한 기술동향을 소개한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.638-639
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2013
Anymon Plus(ver 3.0)은 통합 로그 분석 시스템으로 대용량 로그 및 빅데이터의 실시간 수집 저장 분석할 수 있는 제품(초당 40,000 이벤트 처리)으로서, 방화벽 로그 분석을 통한 비정상 네트워크 행위 탐지, 웹 로그 분석을 통한 사용 패턴 분석, 인터넷 쇼핑몰 사기 주문 분석 및 탐지, 내부 정부 유출 분석 및 탐지 등과 같은 다양한 분야로 응용이 확대되고 있다. 본 논문에서는 보안관련 인프라 로그를 분석하고 예측하여 예상 보안사고 시기에 집중적 경계를 통한 선제적 대응을 모색하기 위해 통계적 이론에 기반한 통합 로그 분석 시스템을 개발하기 위해, 회귀분석 및 시계열 분석이 가능한 예측 엔진 시스템을 설계하고 구현한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.195-199
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2021
본 논문에서는 재귀 신경망을 통해 동적 비전 센서 (DVS: Dynamic Vision Sensor)의 출력에서 엣지를 추정하는 방법을 제안한다. 동적 비전 센서는 기존의 일반적인 카메라들과 달리 급격한 움직임이나 밝기 변화에 강인하게 동작한다. 그러나 동적 비전 센서에서 획득한 출력은 각각이 독립적이기 때문에 화소들의 상관관계를 이용한 알고리즘을 사용함에 어려움이 따른다. 제안하는 방법은 센서에서 획득한 출력을 일정한 시간단위로 분할하고 2차원 평면에 투영함으로써 출력의 정보량 및 상관관계를 향상시키고, 이를 재귀 신경망에 통과시켜 엣지 정보를 추정한다. 이 방법은 센서의 출력에 의해 형성된 패턴을 학습하여 엣지를 잘 추출하였으며, 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘의 적용 및 시각 관성 측위 등의 분야에서 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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