• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.955-957
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• 2017

감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.499-504
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• 2006

터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.649-652
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• 2021

본 논문에서는 노후화된 목조·석조 건축물의 균열을 탐지하는 기법을 소개한다. 본 기법의 목적은 석조·목조 문화재의 시간의 흐름에 따른 관리 소홀, 균열(벌레, 날씨, 기온 등), 배부름 현상에 의한 문화재의 손상을 사전에 방지하기 위함이다. 기존에 존재하는 목조·석조 건축물의 균열, 노후, 배부름 등 다양한 결함과 변형의 탐지 방법은 접촉식 센서를 이용하여 탐지를 해왔지만, 문화재 자체의 미관을 해칠 뿐 아니라 문화재를 추가로 훼손할 가능성이 있다는 문제점이 제시되었다. 이 문제를 해결하기 위해 문화재 비 접촉형 탐지 기법을 사용한다. CCTV 및 DSLR과 같은 관측장비로 촬영한 영상정보를 기반으로 문화재의 결함과 변형을 AI 영상분석 기반 방법으로 판단하는 문제를 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.594-600
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• 2010

인터넷 망에서의 서비스 거부 공격에 대해서는 많은 연구가 진행 중이지만 음성망에서는 그 연구가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위의 문제점을 해결하기 위해 IP 데이터망을 사용하는 음성망을 대상으로 한 DDoS 공격 트래픽 탐지 알고리즘인 확장된 TRW 알고리즘을 설계하고 평가하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존 DDoS 공격을 인터넷 망에서 탐지하는 TRW 알고리즘을 분석하고, 이를 음성망에 적용하기 위해 연결 과정과 연결 종료 과정을 설계하며, 이를 카운트하는 확률 함수를 정의하였다. 제안한 알고리즘을 검증하기 위해 임계치를 설정하고, NS-2 시뮬레이터를 이용하였다. 공격 트래픽 종류에 따른 탐지율을 측정하였으며, 공격 패킷의 공격속도에 따른 탐지 시간을 측정하였다. 평가 결과 0.1초당 1개의 INVITE 공격 패킷을 송신하였을 때 이를 탐지하기 위한 시간으로 4.3초가 소요되었고, 각기 다른 15,000개의 공격 패킷을 송신하였을 때 13,453개를 공격으로 판단하였기 때문에 전체 공격에 대한 탐지율로 89.6%의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.301-309
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• 2005

시스템 호출 감사자료기반 기계학습기법을 사용한 프로그램 행위 학습방법은 효과적인 호스트 기반 침입탐지 방법이며, 규칙 학습, 신경망, 통계적 방법, 은닉 마크로프 모델 등의 방법이 대표적이다. 그 중에서 신경망은 시스템 호출 시퀀스를 학습하는데 있어 적합하다고 알려져 있는데, 실제 문제에 적용하여 좋은 성능을 내기 위해서는 그 구조를 결정하는 것이 중요하다 하지만 보통의 신경망은 그 구조를 찾기 위한 방법이 알려져 있지 않아 침입탐지에 효과적인 구조를 찾기 위해서는 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 기존 신경망 기반 침입탐지시스템의 단점을 보완하고 성능을 향상시키기 위해 진화신경망을 이용한 방법을 제안한다. 진화 신경망은 신경망의 구조와 가중치를 동시에 학습하기 때문에 일반 신경망보다 빠른 시간에 더 좋은 성능의 신경망을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 1999년의 DARPA IDEVAL 자료로 실험한 결과 기존의 연구보다 좋은 탐지율을 보여 진화신경망이 침입탐지에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1B호
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• pp.9-14
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• 2012

밀리미터파 대역에서의 이웃장치 탐지는 이 대역의 통신에서의 필수 선제조건이므로 아주 중요하고 또한 긴급한 문제이다. 본 논문에서는 모든 장치에 지향성 안테나가 탑재되어 있는 경우 밀리미터파 대역 개인영역 무선네트워크에서 지향성 안테나의 효과를 기반으로 한 동기식, direct, two-way 지향성 이웃장치 탐지과정을 분석한다. 주어진 시간동안 발견되는 장치의 비율과 한 방향에서 머무르는 최적의 시간 등과 같은 측도를 수학적으로 표현하였다. IEEE 802.15.3c 표준을 기반으로 한 분석결과는 지향성 안테나를 사용하는 경우의 이웃장치 탐지의 효율성을 보여준다. 본 연구는 밀리미터파 대역에서 이웃장치 탐지에 관한 이론적 기반을 제공할 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.63-71
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• 2021

본 논문에서 운용자의 지속적인 작업 없이 휴대용탐지장치의 기능 및 성능시험을 원격으로 수행하기 위한 무인자동화시험시스템의 설계 개선을 위해 TRIZ 방법론의 기술적 진화법칙(TESE, Trends of Engineering System Evolution)을 적용한 방안을 제안한다. 시험에 소요되는 시간과 비용을 고려하여 휴대용탐지장치 한 대당 소요되는 시간 비용을 최소화하고 한번 시험시 최대한 많은 수의 휴대용탐지장치를 시험할 수 있도록 개선된 효율적인 설계 개발 방안을 도출한다. 또한 설계된 구조와 개선된 설계 구조에 대한 3D 모델링 형상을 설계하여 설계 개선 전과 후의 무인자동화시험시스템을 비교한다. 여기서 제안된 방안을 적용한 무인자동화시험시스템은 기존 시험시스템의 여러 가지 단점들을 해결함으로써 이상성을 높이고 휴대용탐지장치의 기능 및 성능시험 효율을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.307-312
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• 2022

상호참조해결은 주어진 문서에서 멘션을 추출하고 동일한 개체의 멘션들을 군집화하는 작업이다. 기존 상호참조해결 연구의 멘션탐지 단계에서 진행한 가지치기는 모델이 계산한 점수를 바탕으로 순위화하여 정해진 비율의 멘션만을 상호참조해결에 사용하기 때문에 잘못 예측된 멘션을 입력하거나 정답 멘션을 제거할 가능성이 높다. 또한 멘션 탐지와 상호참조해결을 종단간 모델로 진행하여 학습 시간이 오래 걸리고 모델 복잡도가 높은 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상호참조해결을 2단계 파이프라인 모델로 진행한다. 첫번째 멘션 탐지 단계에서 후보 단어 범위의 점수를 계산하여 멘션을 예측한다. 두번째 상호참조해결 단계에서는 멘션 탐지 단계에서 예측된 멘션을 그대로 이용해서 서로 상호참조 관계인 멘션 쌍을 예측한다. 실험 결과, 2단계 학습 방법을 통해 학습 시간을 단축하고 모델 복잡도를 축소하면서 종단간 모델과 유사한 성능을 유지하였다. 상호참조해결은 Light에서 68.27%, AMI에서 48.87%, Persuasion에서 69.06%, Switchboard에서 60.99%의 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.505-508
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• 2024

금융산업의 디지털 전환은 사용자에게 편리함을 제공하지만 기존에 존재하지 않던 보안상 취약점을 유발했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기술을 적용한 사기 거래 탐지 시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 모델 학습 과정에서 발생하는 데이터 불균형 문제로 인해 오랜 시간이 소요되고 탐지 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 실시간 데이터 오버 샘플링을 통해 이상 거래 탐지 시 데이터 불균형 문제를 해결하고 모델 학습 시간을 개선한 새로운 이상 거래 탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)를 적용한 LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘 기반의 FDS 프레임워크는 종래의 LSTM 알고리즘 기반의 FDS 모델과 비교했을 때, 데이터 사이즈가 96.5% 감소했으며, 정밀도, 재현율, F1-Score 가 34.81%, 11.14%, 22.51% 개선되었다.

• 한국음향학회지
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• 제25권6호
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• pp.257-268
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• 2006

도자기 컵의 결함여부를 판정하는 간편한 방법으로 실내에서 충격 시험으로 추정한 유사잔향시간을 사용하는 방법을 제시하였다. 정상적인 도자기 컵과 미세한 균열이 있는 컵에 대하여 충격 시험을 하여 발생하는 충격음에서 구한 슈레더 곡선에서 잔향 시간을 추정하였다. 충격 가진 막대의 종류와 가진 위치, 경계 조건에 따라 잔향 시간을 추정하였고 추정된 잔향 시간으로부터 도자기 컵의 결함 유무를 효과적으로 파악할 수 있는지를 기술하였다