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블랙보드 시스템을 이용한 AIS와 ARPA Radar의 선박 정보 융합에 대한 연구 (A Study on the Ship Information Fusion with AIS and ARPA Radar using by Blackboard System)

  • 김도연;박계각;김화영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.16-21
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    • 2014
  • 최근 해상교통 환경은 국가 간 해상 물동량의 증가, 해양레저 활동인구의 증가 등으로 선박 교통량이 늘어나고 있으며 이로 인한 해양사고 발생건수 및 가능성이 높아지고 있다. 해양사고의 주요 원인은 선박운항자의 인적요인에 의해 발생하고 있는 것으로 분석되고 있다. 이러한 인적요인에 의한 해양사고를 줄이기 위하여 항해사를 보조할 수 있는 여러 항해 보조 시스템에 대한 연구가 제안 되어 왔다. 하지만 여러 제안된 연구들에서 이용된 선박데이터는 대부분 오프라인의 데이터를 가정하여 분석하고 있어 실시간으로 시스템에 적용하기 위해 필요한 선박 데이터 관리기법 등에 대해서는 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선박의 항해통신장비인 AIS와 ARPA Radar 정보를 이용하여 선박 일치 여부를 판단할 수 있는 중요한 요소들을 복합적으로 고려하여 운항자에게 중요 정보를 제공하는 실시간 항행지원시스템 구축을 목적으로 하고 있다. 이 시스템 구축을 위해서 인공지능 기법 중 블랙보드 시스템을 이용하여 선박정보융합 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 검증하였다.

온라인 백-엔드-데이터베이스가 없는 안전한 RFID 상호 인증 프로토콜 (Secure Mutual Authentication Protocol for RFID System without Online Back-End-Database)

  • 원태연;유영준;천지영;변진욱;이동훈
    • 정보보호학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.63-72
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    • 2010
  • RFID (Radio Frequency IDentification)는 유비쿼터스 환경에서 바코드를 대체하여 유용하게 사용될 하나의 차세대 자동식별 기술을 말한다. RFID 시스템은 기본적으로 태그(Tag)와 태그 인식을 위한 리더 (Reader) 그리고 태그에 대한 정보를 저장하고 있는 백-엔드-데이터베이스(Back-End-Database)로 구성된다. 최근 휴대폰이나 PDA(Personal Digital Assistants)에 모바일 리더 기능을 장착한 모바일 리더를 이용한 RFID 서비스가 급증하고 있으나 이러한 환경에서 안전한 기법에 대한 연구는 아직까지 미흡하다. 기존에 존재하는 고정형 리더를 이용한 기법들을 모바일 리더를 이용한 환경에 적용하기에는 추가적으로 고려해야할 요소들이 존재한다. 모바일 리더 환경에서는 기기의 분실이 쉽고 또한 통신 장애 및 통신 범위 초과와 같은 이유로 백-엔드-데이터베이스와 항상 신뢰하여 연결될 수 없기 때문에 이러한 추가적인 문제들을 고려한 안전한 기법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 Han 등이 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안하였다. 하지만 Han 등의 기법은 도청, 스푸핑, 재생 공격을 통한 태그 위치 추적이 가능하다. 또한 저가 기반의 수동형 태그에 부적절하게 많은 통신량을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 Han 등의 기법의 취약성을 분석하고 안전성과 효율성 측면에서 향상된 온라인 백-엔드-데이터베이스가 없는 환경에서 RFID 상호 인증 프로토콜을 제안한다.

자연어 처리 및 협업 필터링 기반의 전장상황 관련 문서 자동탐색 및 요약 기법연구 (A Study on Automatic Discovery and Summarization Method of Battlefield Situation Related Documents using Natural Language Processing and Collaborative Filtering)

  • 김건영;이정빈;손미애
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.127-135
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    • 2023
  • 정보통신기술이 발달함에 따라 전투공간에서 생산·공유되는 정보 및 체계 내 저장·관리되는 정보의 양이 폭발적으로 증가하였다. 이는 지휘관이 전장상황 인식 및 지휘결심을 수행하는 데에 활용할 수 있는 정보의 양이 증가하였음을 의미하지만, 한편으로는 지휘관의 정보 부담을 증가시킴으로써 신속한 지휘결심을 저해하는 요인이 되기도 한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 지휘관이 전장상황 보고 문서를 수신하였을 때, 체계 내 보유 문서 중에서 이를 해석하는 데에 도움을 줄 수 있는 문서들을 자동적으로 탐색 및 선별하고 요약하는 기법을 제안하였다. 첫째로, 개체명 인식 방법을 활용하여 수신된 전장상황 보고 문서로부터 개체들을 식별한다. 둘째로, 각 개체와 관련된 체계 내 보유 문서들을 탐색한다. 셋째로, 언어모델과 협업 필터링을 활용하여 이러한 문서들을 선별한다. 이때 언어모델은 수신된 보고 문서와 탐색된 문서 간의 유사도를 산출하기 위해 활용되고, 협업 필터링은 지휘관의 문서 열람 히스토리를 반영하기 위해 활용된다. 마지막으로, 선별된 문서들로부터 각 개체가 포함된 문장을 선별하고 이를 정렬한다. 실험은 군 문서와 비슷한 특성을 지니는 학술논문들을 활용하여 수행하였고, 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

터널 막장 3차원 지형모델 상에서의 불연속면 자동 매핑을 위한 딥러닝 기법 적용 방안 (Deep Learning Approach for Automatic Discontinuity Mapping on 3D Model of Tunnel Face)

  • 추엔 팜;신휴성
    • 터널과지하공간
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    • 제33권6호
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    • pp.508-518
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    • 2023
  • 이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

파선코드 자동생성 알고리즘에 관한 연구 (A study on Algorithm Automatically Generating Ray Codes for Ray-tracing)

  • 이희일;조창수
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제11권4호
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    • pp.361-367
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    • 2008
  • 파선추적법을 이용하여 지진연구나 탄성파 탐사자료처리 또는 해석을 위해 합성탄성파기록을 작성하는 경우, 가장 다루기 힘들고 실수를 유발하기 쉬운 일 가운데 하나가 추적하고자하는 파선들의 전파경로를 하나하나 지정해주는 것이다. 주어진 음원으로부터 수진기에 도달하는 무수히 많은 파 중에서 중요한 위상들에 대한 파선경로를 누락하거나, 잘못 지정하는 경우에 해석상의 커다란 오류를 가져올 수 있기 때문에 파선추적법에서 이는 아주 중요한 문제이다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 음원이나 수진기가 지표상 또는 임의의 지층 내에 위치한 경우에도 주어진 모델에 대해 음원과 수진점을 잇는 모든 전파경로를 빠짐없이 체계적으로 생성해주는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 탄성파탐사 자료해석 시 다중반사파 특성파악, 다중반사파 제거연구 및 지진분야에서는 코다 파(coda wave) 특성연구, 분지에서의 지진파 증폭효과 연구, 모드 변환된 다중반사파의 위상식별 등에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

퍼지 동적 학습률 제어 기반 하이브리드 RBF 네트워크 (A Hybrid RBF Network based on Fuzzy Dynamic Learning Rate Control)

  • 김광백;박충식
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제19권9호
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    • pp.33-38
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    • 2014
  • FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.

u-웰니스를 위한 u-헬스케어 시스템의 설계와 구현 (Design and Implementation of u-Healthcare System for u-Wellness)

  • 서현수;류대현;최태완
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권11호
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    • pp.5506-5511
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    • 2012
  • 본 u-웰니스는 병원 등 의료서비스 공급자 측과 개인에게 광범위하게 적용하는 개념으로, 공급 측의 u-피트니스, 화상 건강 상담 서비스 등과 함께 개인 측면의 스트레스 관리, 비만 관리, 운동량 체크 등을 포함하는 개념이다. 본 논문에서는 개인을 식별하는 인증장치로 사용자의 스마트폰을 사용하고 이 장치를 통해 체지방 분석, 건강관리 전문가의 처방기록을 받은 기록을 바탕으로 운동기구들과 Wi-Fi 통신을 통하여 운동량을 측정 및 관리하는 u-헬스케어 시스템을 설계하고 구현 하였다. 본 시스템은 건강관리 전문가의 처방을 통해 사용자의 최적화된 운동량을 처방 받아 효율적인 운동을 할 수 있도록 해준다. 또한 본 시스템은 체지방 측정기계와 전문가의 측정 결과를 수치화 하고 운동기구들의 이용 횟수 등을 데이터베이스로 구축하고 자동 스케줄 관리를 해준다.

NMF를 이용한 영문자 활자체 폰트 분류 (Font Classification of English Printed Character using Non-negative Matrix Factorization)

  • 이창우;강현;정기철;김항준
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제41권2호
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    • pp.65-76
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    • 2004
  • 최근 대부분의 문서들이 전자적으로 생성되고 많은 고문서들이 이미지 형태로 전자화되고 있다. 이미지 형태의 전자 문서들은 정보 추출과 데이터베이스화에 많은 어려움이 있기 때문에, 이러한 문서를 효율적으로 관리하고 검색하기 위한 문서구조분석 방법과 문자 인식을 위한 많은 연구가 필요하다. 본 논문은 폰트의 구분 특성(font discrimination features)들이 폰트이미지의 공간적으로 지역적인 특징들에 기반함을 가정한 방법으로써, 객체의 부분기반 표현들을 학습할 수 있는 NMF(non-negative matrix factorization) 알고리즘을 사용하여 폰트를 자동으로 분류하는 방법이다. 제안된 방법은 부분기반의 비지도 학습 방법(part-based unsupervised learning technique)을 이용하여 전체의 폰트 이미지들로부터 각 폰트들의 구분 특징인 부분을 학습하고, 학습된 부분들을 특징으로 사용하여 폰트를 분류하는 방법이다. 실험결과에서 폰트 이미지들의 공간적으로 국부적인 특징들이 조사되고, 그 특징들이 폰트의 식별을 위한 적절성을 보인다. 제안된 방법이 기존의 문자인식, 문서 검색 시스템들의 전처리기로 사용되면, 그 시스템들의 성능을 향상시킬 것으로 기대된다.

VANETs을 위한 가중치 기반 침입탐지 방법의 설계 및 평가 (Design and Evaluation of a Weighted Intrusion Detection Method for VANETs)

  • 오선진
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.181-188
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    • 2011
  • 무선 네트워크와 모바일 컴퓨팅 응용의 급속한 보급과 더불어, 최근 네트워크 보안의 배경도 많은 변화를 가져왔다. 특히 이동성이 높은 차량 노드들로 네트워크 위상을 유지하는 차량 애드 혹 네트워크(Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)는 일반적으로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망으로, 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동으로 망을 구성하고, 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중 제어 없이 누구나 접속이 허용되기 때문에 네트워크상에 해로운 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별하여 침입을 탐지할 수 있는 러프집합을 이용한 가중치 기반 침입탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차 ${\epsilon}$에 대한 비정상 행위로 인한 침입 탐지율과 거짓 경고율로 평가한다.

AIS 기반의 항로표지 서비스 통신망에 대한 연구 (A Study on Aids to Navigation Service Communications Network based on AIS)

  • 박인환;황승욱;이서정
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.143-144
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    • 2010
  • IALA에서 항로표지 통신시스템으로 도입 및 표준화를 추진하고 있는 체계적인 항로표지 통신망의 확보는 항로표지시설의 기능 및 효율의 제고뿐만 아니라, 체계적인 서비스 제공의 기반을 구축할 수 있는 계기가 되고 있다. 본 논문에서는 e-NAV에 대비한 항로표지 통합 관리 및 관련정보의 서비스를 위한 항로표지 정보 서비스 통신망을 제안한다. AIS 기술을 기반으로 하는 통신망은 외부 정보 제공을 위해 AIS AtoN 채널로 구성하되, Real, Synthetic and Virtua1 AIS AtoN을 복합적으로 구성하여 정보를 제공한다. 그리고 내부망으로는 AIS, WCDMA 둥의 무선망을 연동하는 복합적 계층구조 통신망을 구성함으로서, 육상 인프라와 표지 인프라, 서비스 인프라를 기반으로 서비스를 통합할 수 있는 AtoN 통신망을 설계하고 구현했다

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