• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.2 no.3
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• pp.154-158
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• 1999

This paper introduces a partial edge detection technique, that improves the processing time of an automatic change tracking system for multi-temporal images. In the conventional change tracking systems for multi-temporal images, the edge detection is performed over the whole image. In the proposed method, however, the necessary portions for the edge detection is selected first and the edge detection is performed over the selected parts only. As a consequence, the improvement in the processing time could be achieved. The proposed change tracking system is expected to be utilized as a very efficient tool to configure changes in large data set such as remotely sensed satellite imagery or geophysical time laps images.

• Review of KIISC
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• v.23 no.6
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• pp.13-20
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• 2013

전자금융서비스 활용이 급격히 증가함에 따라 (예) 인터넷 자동이체, 조회) 이를 악용한 범죄 역시 증가하고 있다. 특히, 금융서비스 제공자를 사칭한 문자 메시지나 이메일을 전송하여 실제와 유사한 허위 URL에 접속하도록 유도하는 파밍 공격이 이러한 범죄의 대표적인 예이다. 이에 따라 다양한 대응방안들이 등장했지만 이들은 공통된 취약점이 존재한다. 기존 사이트들의 적극적인 참여가 필요하며, IP주소의 위조에 취약하다는 것이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 인터넷 주소 등록기관을 통한 URL 검증 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주어진 URL의 등록기관 및 국가를 검증하여 악성 사이트로 유도하는 URL을 탐지한다. 제시된 방법의 정확도를 평가하기 위해 인터넷 금융과 관련된 총 44개 URL의 등록기관 및 국가를 검증해 보았으며, 90%이상의 정상 사이트 및 80% 이상의 비정상 사이트를 정확히 판별해 낼 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.235-237
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• 2004

Microarray 로 표현되는 유전자 발현 데이터는 일반적으로 샘플(sample) 수에 비해 많은 수의 유전자를 포함한다. 피처 추출은 이러한 데이터에 기계학습 방법론을 효과적으로 적용하기 위한 방법 중 하나로, 학습성능을 향상시키고 계산 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 중요한 피처들을 발견할 수 있다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 본 연구에서는 베이지안 신경망(Bayesian Neural Network)에 기반 한 자동유효성탐지(Automatic Relevance Detection, ARD) 기법을 사용하여 유전자 발현 데이터에서 학습 오류를 줄이는 동시에 학습에 필요한 최소한의 유전자 집합을 추출할 수 있는 방법을 제시했다. CAMDA 2003에서 제시된 폐종양 환자의 유전자 발현 데이터에 대해 실험한 결과, 12600 개의 유전자 중에서 가장 중요하다고 여겨지는 187 개의 유전자를 발견했으며, 높은 학습성능을 달성했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.683-685
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• 2018

본 논문은 도로에서의 객체탐지를 위한 딥러닝(deep learning) 데이터셋을 자동으로 생성, 분류하는 시스템을 제안한다. 시스템의 작동 과정은 크게 두 가지이다. 먼저 딥러닝을 활용하여 촬영된 영상에 존재하는 객체를 검출한다. 이때, 실시간으로 하는 방법과 레코딩된 영상을 다루는 방법 두 가지가 있다. 다음으로 검출된 객체 중 예측 값(scroe)가 임계치 이상인 객체의 위치와 종류를 파일로 저장한다. 이 시스템은 차량 전방 카메라 위치에 장착된 웹캠을 이용해 영상을 취득하고 임베디드 보드인 TX2 board를 이용해 데이터 셋을 생성한다. 매트랩의 image labeler app과 비교를 통해 보다 적은 시간비용으로 데이터셋을 생성해 냄을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.175-179
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• 2010

본 논문에서는 주소형화재감지기의 필요성을 확인하고자 기존 일반형감지기의 회로분석 및 문제점을 통해 한계성을 분석하여, 화재 및 비화재보시 자동화재탐지설비의 성능향상을 위해 일반형감지기에 주소기능을 부여한 주소발생 및 주소수신모듈을 설계 제작하였고, 작동테스트를 통해 주소형감지기의 필요성을 알리고자 한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.180-189
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• 2010

현재의 화재안전기준에서 규정하는 화재감지기의 배치방법은 면적에 따라 규정된 숫자를 적정하게 배치하는 수준이다. 이 기준은 과학적인 근거는 가지고 있지 못하다. 외국의 기준을 도입하여 그에 따라서 설치하고 있을 뿐이다. 소방시설을 설계하는 방법에는 화재안전기준과 같이 명문화 된 규정에 따르는 규범위주설계(Prescriptive-Based)와 화재역학, 구조역학, 재료역학, 유체역학, 열역학 등 공학적 지식을 바탕으로 하는 성능위주설계(Performance-Based Design)가 있다. 현재로서는 성능위주설계가 활성화 되지 않았지만, 최근 소방시설공사업법은 성능위주설계방법을 이용하여 소방시설을 설계 할 수 있도록 개정('05. 8. 4)되었으며 그 시행령('07, 1. 24)에서 성능위주설계를 적용할 특정소방 대상물의 범위를 정하고 있다. 이러한 시점에서 자동화재탐지설비의 화재감지기를 최적의 위치 및 거리에 설치하기 위하여 그에 대한 공식의 도입과 공식을 Software로 계산할 수 있도록 시뮬레이터를 제작하여 계산하고 규범위주설계에 따라 배치한 화재감지기의 상태와 비교 분석하며 향후 성능위주설계 방법으로서 정착시키기 위하여 연구를 시도하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.429-430
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• 2014

쿠쿠 샌드박스(Cuckoo Sandbox)는 가상머신을 이용해 악성코드를 효율적으로 분석할 수 있는 도구이다. 가상머신에서 동작하기 때문에 악성코드에 거상머신 탐지기법(VM Detect)이 있다면, 분석을 하는데 어려움이 있다. 이러한 경우 악성코드를 분석하기 위해 실머신 기반에서 분석이 가능하도록 구현하고, 구현 과정에서 메모리 덤프(Memory Dump)문제가 존재한다. 이전 방식은 가상머신 소프트웨어들이 메모리 덤프 파일을 따로 만들고 해당 파일을 분석하였지만, 실머신에서는 메모리파일을 따로 가지지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실머신에서는 어떻게 메모리덤프 문제를 해결할 수 있는지를 알아보고 덤프를 하였을 때, 가상머신과 실머신에서 어떤 차이점이 나타나는지 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.487-490
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• 2014

리플렉션은 자바 프로그램을 실행하여 객체 내부의 모든 요소를 조사하거나 호출 혹은 조작할 수 있는 자바 언어의 한 기능이다. 한 클래스 내부의 메소드에 리플렉션을 적용하여 호출하게 되면 String형의 메소드 이름으로 간접 호출하기에 정적 분석 도구의 API 호출 탐지를 방해하게 되어 분석결과의 정확도를 떨어뜨릴 수 있고, 또한 일반적인 호출보다 복잡한 절차를 거치게 되어 소스 자체의 난독화 효과를 갖게 된다. 또한 디컴파일러의 역공학 분석을 어렵게 만드는 장점도 있다. 이 특성을 이용한다면 안드로이드 환경에서 특정 API를 은닉하여 개인정보를 누출하도록 악용하거나 디컴파일러 이용을 방지하는 데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 환경에서 직접 설계한 도구와 표본 앱을 이용하여 API 메소드에 리플렉션을 적용하고, 원본 소스와 리플렉션 후 디컴파일된 소스를 비교하여 API 호출이 리플렉션을 통해서 은닉 가능함을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.928-930
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• 2019

방송에서는 당사자의 동의 없이 얼굴을 노출 시키거나, 유해물질로 판단되는 물체의 노출을 금지하고 있다. 기존의 처리방식으로 편집자가 촬영된 영상을 직접 편집하거나, 촬영 시 가리개를 이용하는 방법을 사용한다. 이러한 방법은 번거롭고, 실수로 인해 얼굴이나 유해물질이 방송에 그대로 노출될 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 객체탐지 모델과 동일인 판단 모델을 사용하여 편집 과정을 자동으로 처리하고 후처리뿐만 아니라 실시간 방송에서의 적용을 위해 추가적으로 객체추적 알고리즘을 도입하여 처리속도를 높이는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.263-266
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• 2004

전력선 통신은 전기공급을 위해 기존에 설치되어 있는 전력선을 그대로 이용하는 것으로 통신망을 새롭게 설치할 필요가 없다는 편의성 및 경제적 잇점을 가지고 있다. 최근 전력선 통신 기술을 이용하여 조명제어, 침입탐지와 같은 방범, 가스원격 차단과 같은 방재, 냉난방기기의 제어와 같은 흠오토메이션, 자동원격 검침, 원격모니터링에 적합한 기술로 주목받고 있다 특히 전력선 통신을 이용한 홈네트워크의 구축도 가능할 것이다. 본 논문에서는 전력선 통신의 등장배경과 정의, 핵심기술을 알아보고, 간단한 모뎀과 사용자인터페이스를 제작하여 간단한 부하를 제어함으로써 차후 전력선 통신을 이용하여 가정내 또는 사업체에서의 부하관리의 가능성을 연구하였다.