• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.819-822
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• 2014

본 연구에서는 비디오 감시 시스템을 기반으로 한우 축사에서 야간 승가 행위 검출을 위한 최적의 방법을 제안한다. 특히 축사 환경에서는 소들간의 겹침 등 다양한 어려움이 발생하기 때문에, 이를 극복하기 위하여 깊이 정보를 이용하여 승가하는 소의 머리를 자동으로 탐지한다. 즉, 소가 네발로 걸어다니는 통상의 경우 소의 등 높이가 1.3m 정도인데 반해 앞발을 들어 승가하는 경우에는 소의 높이가 1.7m 까지 높아짐에 착안하여, 축사 측면에 설치된 깊이 카메라로부터 소까지의 거리 차이를 이용하면 발정기 탐지를 위한 승가 행위를 자동으로 검출할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.4
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• pp.45-53
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• 2013

Global warming causes sea levels to rise and global changes apparently taking place including coastline changes. Coastline change due to sea level rise is also one of the most significant phenomena affected by global climate change. Accordingly, Coastline change detection can be utilized as an indicator of representing global climate change. Generally, Coastline change has happened mainly because of not only sea level rise but also artificial factor that is reclaimed land development by mud flat reclamation. However, Arctic coastal areas have been experienced serious change mostly due to sea level rise rather than other factors. The purposes of this study are automatic extraction of coastline and identifying change. In this study, in order to extract coastline automatically, contrast of the water and the land was maximized utilizing modified NDWI(Normalized Difference Water Index) and it made automatic extraction of coastline possibile. The imagery converted into modified NDWI were applied image processing techniques in order that appropriate threshold value can be found automatically to separate the water and land. Then the coastline was extracted through edge detection algorithm and changes were detected using extracted coastlines. Without the help of other data, automatic extraction of coastlines using LANDSAT was possible and similarity was found by comparing NLCD data as a reference data. Also, the results of the study area that is permafrost always frozen below $0^{\circ}C$ showed quantitative changes of the coastline and verified that the change was accelerated.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.223-230
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• 2007

The purpose of developing an automated scoring system for English composition is to score the tests for writing English sentences and to give feedback on them without human's efforts. This paper presents an automated system to score English composition, whose input is a single sentence, not an essay. Dealing with a single sentence as an input has some advantages on comparing the input with the given answers by human teachers and giving detailed feedback to the test takers. The system has been developed and tested with the real test data collected through English tests given to the third grade students in junior high school. Two steps of the process are required to score a single sentence. The first process is analyzing the input sentence in order to detect possible errors, such as spelling errors, syntactic errors and so on. The second process is comparing the input sentence with the given answer to identify the differences as errors. The results produced by the system were then compared with those provided by human raters.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.48 no.2
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• pp.213-225
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• 2018

For constructing three-dimensional (3D) spatial information occlusion region problem arises in the process of taking the texture of the building. In order to solve this problem, it is necessary to investigate the automation method to automatically recognize the occlusion region, issue it, and automatically complement the texture. In fact there are occasions when it is possible to generate a very large number of structures and occlusion, so alternatives to overcome are being considered. In this study, we attempt to apply an approach to automatically create an occlusion region based on learning by patterning the blocked region using the recently emerging deep learning algorithm. Experiment to see the performance automatic detection of people, banners, vehicles, and traffic lights that cause occlusion in building walls using two advanced algorithms of Convolutional Neural Network (CNN) technique, Faster Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN) and Mask R-CNN. And the results of the automatic detection by learning the banners in the pre-learned model of the Mask R-CNN method were found to be excellent.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.95-96
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• 2016

본 논문에서는 디리클레 분포와 베이즈 추론 모델을 활용하여 전자우편을 분류하고 정리하는 방법을 제안한다. 과거 원치 않는 광고성 이메일인 스팸 탐지에서 시작한 전자우편 분류는 지속적인 송수신 량의 증가와 내용의 다양화로 인해 광고성과 정보성의 판단 기준이 모호해진 상태이다. 스팸 탐지와 같은 이분법적 분류 방식이 아닌 내용의 주제 별로 자동 분류할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서 다루는 제안 기법은 전자우편의 내용에서 다뤄질 수 있는 주제의 종류를 예측하기 위한 방법을 제공한다. 발신하거나 수신된 전자우편이 속한 주제를 자동으로 정할 수 있다. 본 제안 기법의 활용을 통해 전자우편의 분류만이 아닌 업무 및 시장 동향 분석과 정보보안 분야에서는 악성코드 분류에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.584-586
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• 2018

사이버 공격 기법이 다양해지고 지능화됨에 따라 침해사고 발생이 증가하고 있으며, 그에 따른 피해도 확산되고 있다. 이에 따라 보안 기업들은 다양한 침해사고를 파악하고 빠르게 대처하기 위하여 위협정보를 정리한 인텔리전스 리포트를 배포하고 있다. 하지만 인텔리전스 리포트의 형식이 정형화되어 있지 않고 점점 증가하고 있어, 인텔리전스 리포트를 수작업을 통해 분류하기 힘들다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개체명 인식 시스템을 활용하여 비정형 인텔리전스 리포트에서 위협정보를 자동으로 탐지하고 추출할 수 있는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.506-509
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• 2000

현대 사회는 컴퓨터와 인터넷을 이용한 정보 교환이 필수적이다. 이러한 정보 교환은 기본적으로 해킹 및 불법적인 접근으로 보호되어야 하며, 이러한 불법적인 접근으로부터 정보를 보호하기 위해 정보보안 제품들이 많이 개발되어 있다. 본 연구에서는 기존의 개발된 보안 제품들이 UNIX 혹은 Windows 계열에서 개발되었다 할지라도 TCP/IP를 기반으로 하는 제품들에 대해서 내부적으로 전송되는 데이터들에 대해 보안 기능 및 무결성 기능을 실시간 및 자동으로 탐지하는 도구를 개발하는데 있다. 기존의 보안 제품들은 응용 계층 및 IP 계층에서 인증 및 보안 기능을 수행하는 제품들이 많이 개발되었는데, 본 연구에서는 응용계층과 IP 계층 모두에서 개발된 보안 제품들에 대해 자동으로 탐지하는 모듈을 Linux 환경에서 구현하였다. 그리고 관리자의 편리한 검증을 위해 다양한 인터페이스 환경을 제공하는 모듈을 추가하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.213-218
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• 2008

동일 지점을 촬영한 위성영상은 위성의 센서나 영상의 취득 시기, 지형의 상태 등에 따라 그 지점에 나타나는 화소값이 일정하지 않다. 이러한 영상은 영상간 모자이크나 변화 탐지 결과에 영향을 미칠 가능성이 높으므로 방사보정(또는 방사정규화)을 통해 화소값의 차이를 최소화시킬 필요가 있다. 본 연구는 선형회귀식을 적용한 상대 방사정규화에 초점을 맞추고 있으며, 선형회귀식 구성에 필요한 PIF(Pseudo Invariant Feature)를 자동으로 추출하기 위해 Ordinal Rank 알고리즘을 적용하였다. 이 방법을 통해 각 밴드별 후보 PIF를 추출하고, 공통으로 해당되는 최종 PIF를 추출할 수 있었다. RMSE(Root Mean Square Error), Dynamic range, Coefficient of variation 등을 통해 방사보정 후의 결과를 평가해보았다. 영상회귀를 이용한 방사보정알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 갖는 장점을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2008.04a
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• pp.108-111
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• 2008

Emergency lantern is an escape equipment of fire fighting. This equipment of obligation installation in buildings. But, We cast doubt on this equipment's reliability. Therefor we have need to study of this equipment's reliability. This paper research general emergency lantern for up grade reliability. For connection to fire alarm system, alarm for get lost general emergency lantern, and pilot lamp for interruption of electric power, and charge to rechargeable battery in general emergency lantern from fire alarm system. Then view very good result in reliability.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.299-301
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• 2017

현대사회에서는 사이버 해킹 공격이 많이 일어나고 있다. 공격이 증가함에 따라 이를 다양한 방법으로 방어하고 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 OpenIOC, STIX, MMDEF 등과 같은 공격자의 방법론 또는 증거를 식별하는 기술 특성 설명을 수집해 놓은 표현들을 기반을 머신러닝과 logstash라는 로그 수집기를 결합하는 새로운 시스템을 제안한다. 시스템은 pc에 공격이 가해졌을 때 로그 수집기를 사용하여 로그를 수집한 후에 로그의 속성 값들의 리스트를 가지고 머신러닝 알고리즘을 통해 학습시켜 분석을 진행한다. 향후에는 제안된 시스템을 실시간 처리 머신러닝 알고리즘을 사용하여 필요로그정보의 구성을 해주면 자동으로 로그정보를 수집하고 필터와 출력을 거쳐 학습을 시켜 자동 침입탐지시스템으로 발전할 수 있을 것이라 예상된다.