프로그램 내 바이러스 코드 패턴을 탐색하는 현재의 백신 프로그램은 암호화 바이러스나, 다형성 바이러스를 탐지하는 데 어려움이 있다. 다형성 바이러스는 암호를 해제하는 코드 부분이 감염된 때마다 변형된다. 그래서, 이 바이러스를 탐지하기 위해서는 바이러스 본체를 해제하는 암호해제 코드의 행동을 추적해보아야 하며, 코드 분석시 많은 시간이 소요되는 것이 일반적이다. 특히, 바이러스 제작자가 바이러스 암호 해제 코드의 반복 실행 수를 늘려 놓았다면 기존의 방식으로는 이를 발견하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다형성 바이러스를 탐지하기 위해서 개선된 알고리즘을 이용한 에뮬레이터를 제안한다. 이론 이용하여 다형성 바이러스를 탐지해본 결과, 기존의 에뮬레이터에 비해 다형성 바이러스 진단율이 약 2%정도 향상되었다. 또한, 제안된 다형성 바이러스 진단 시스템은 MS-Windows 뿐만 아니라 Linux 등 Unix 계열 플랫폼에서도 동작할 수 있다는 장점이 있다.
우리나라는 대부분이 산지(약 65%)로 구성되어 있어 강우 시 그 공간적 분포의 변동성이 매우 큰 편이며, 특히 전형적인 산지지형인 댐 유역의 경우 고도 변화 등에 기인한 지형특성 등에 따라 강우의 형태 및 패턴과 이에 따른 유출변화가 큰 복잡한 특성을 갖는다. 이로 인해 단순히 지점강우들을 공간보간(평균)한 면적강우를 홍수 유출모의 등에 활용할 경우 그 신뢰도가 매우 낮은 경우가 많아, 수문모의에 있어 레이더에 기반을 둔 공간 분포형 강우 등의 도입 검토가 요구된다. 한편, 최근 기상청에서는 보다 정확한 레이더 강수량 추정 값의 제공을 위해 "레이더-AWS 강우강도(Radar-AWS Rainrates, RAR)" 산출 기술을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 지상 우량계 대비 상당한 정확도를 보이고 있다. 본 연구에서는 국내 산지지형을 대표하며, 타 댐 유역에 비해 비교적 수문(수위/유량)관측소와 자료가 많은 용담시험유역에 기상레이더 강수량 추정 값(RAR)을 적용해 산지지형 댐 유역에서 강우의 시공간적 변동성과 이에 따른 홍수량의 정확한 분석을 통해 홍수 시 댐 유입량의 정확한 산정 등에 활용할 목적으로 홍수 유출모의를 수행하고자 한다. 모의에는 최근 5년(2014~2018년)동안 발생한 비교적 독립적인 1~2개(연도별)의 홍수사상을 적용하였으며, 모형은 분포형 강우를 적용할 수 있는 비교적 간단한 모형인 HEC-HMS를 활용하였다. HEC-HMS는 주로 집중형 수문모형(Lumped Hydrologic Model)으로 분류되어 레이더 강우와 같은 분포형 자료의 입력을 주로 적용치는 않고 있지만, HEC-GeoHMS와 ModClark 방법을 활용하면 격자단위의 분포형 강우를 적용할 수 있는 형태의 모델 구축이 가능하다. 모의 결과는 기존 유역평균 강우를 적용한 방법과 비교를 통해 그 개선점을 검토하고자 하며, 이를 통하여 산지지역 댐 유역의 홍수특성을 보다 더 정확하게 분석해보고자 한다. 한편, ModClark을 적용한 홍수 유출모의는 단순히 소유역별 도달시간의 격자별 비율을 고려한 홍수추적으로 그 해석상의 한계가 있어, 최근 개발된 하이브리드 수문모형(Hybrid Hydrologic Model, Distributed-Clark) 등도 동일유역에 대해 도입 적용할 계획에 있다.
본 논문에서는 립모션 디바이스를 이용하여 사용자의 손 움직임을 계산하고, 이로부터 저글링 동작뿐만 아니라 이것을 활용하여 팔 근육을 연습 및 분석할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안하는 방법은 실시간으로 사용자의 손동작에 맞춰 가상환경에서 공의 움직임을 매핑 할 수 있고, 근육의 이완과 수축을 시각화하여 운동량을 분석할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 크게 세 부분으로 구성된다 : 1) 립모션 디바이스를 이용하여 사용자의 손 위치를 추적한다. 2) 저글링을 하듯이, 사용자가 공을 던지는 행동 패턴을 이벤트로 정의한다. 3) 사용자의 손 위치를 기준으로 저글링 형태의 움직임을 공에 매핑하기 위한 포물선 기반 입자 기법을 제안한다. 결과적으로 본 논문의 프레임워크를 이용하면 실시간 저글링 게임을 할 수 있다.
거총부터 격발까지 총구 움직임의 궤적을 추적하여, 사격의 정확성을 향상시킬 목적으로 광전자 기반 사격 훈련 시스템이 사격 훈련 현장에서 활용되어 왔다. 광전자 기반 시스템은 설치가 복잡하고, 표적의 파손 위험이 존재하며, 고가의 장비로 선수들의 접근성이 떨어진다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 저비용의 가속도 센서 모듈을 이용하여 체위 떨림을 측정하고 피드백할 수 있는 사격 훈련 시스템을 개발하고, 이의 활용성을 검증하였다. 가속도 센서 모듈은 총기의 에어 실린더에 부착할 수 있도록 제작되었다. 체위 떨림은 가속도 센서 데이터를 이용하여 진폭, 주파수, 공간적 패턴 지표로서 분석되었다. 가속도 센서와 기존의 광전자 기반 시스템에서 측정된 사격시 체위 떨림 진폭 지표 간에는 높은 상관관계(좌우 방향: r=0.76; 상하 방향: r=0.70)가 나타났다. 또한, 사격 선수를 대상으로 진행한 시스템의 유효성 평가에서는 선수의 사격 점수(최상, 최하 격발)에 따라 계산된 체위 떨림 지표가 유의한 차이(p<0.05)가 있음을 독립 표본 t-검증을 이용하여 검증하였다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.
최근 들어 초고속의 영상 촬영이 가능한 저가이며 성능이 우수한 카메라가 등장함에 따라서 물체의 미세한 움직임까지 정확하게 묘사한 초고속의 영상들이 보편화되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 빠른 속도로 입력되는 초고속의 영상으로부터 예기치 않게 포함된 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 피부 영역과 같이 개인 정보를 대표할 수 있는 관심 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 초고속의 영상으로부터 비정상적인 전기 신호로 인해 발생한 잡음을 양방향의 필터를 적용하여 제거한다. 그런 다음, 사전 학습을 통해 생성한 색상 분포 모델을 사용하여 영상 내에 포함된 개인 정보를 대표하는 관심 영역인 피부 영역을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 본 연구에서 소개된 알고리즘이 여러 가지의 초고속 영상으로부터 잡음을 제거한 다음 관심 영역을 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 접근 방법은 영상 전처리, 잡음 제거, 목표 영역의 추적 및 감시 등과 같은 컴퓨터 비전 및 패턴인식과 관련된 여러 가지의 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
영상 센서 및 소형 디스플레이의 발달로 가능해진 저가의 고속 카메라는 영상처리 및 패턴인식 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 약간의 시차를 두고 연속적으로 입력되는 고속의 영상으로부터 불규칙적인 조명을 보정한 다음, 조명이 보정된 영상으로부터 사람의 관심 영역인 노출된 피부 색상 영역을 획득하는 알고리즘을 소개한다. 본 연구에서는 먼저 받아들인 고속의 영상으로부터 비 균일하게 발생된 조명적인 효과를 프레임 블렌딩 기법을 사용하여 보정한다. 그런 다음, 사전에 반복적인 학습으로 생성된 타원형의 피부 색상 분포 모델을 적용하여 입력된 고속의 컬러 영상으로부터 관심 영역을 강인하게 획득한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제시된 접근 방법이 입력되는 컬러 영상으로부터 조명을 보정한 다음 관심 영역을 정확하게 획득한다는 것을 보여준다. 본 연구에서 제안된 알고리즘은 얼굴 인식 및 추적, 조명 보정 및 제거, 동영상 색인 및 검색 등과 같은 영상 인식과 연관된 다양한 종류의 실제적인 응용 프로그램에서 매우 유용하게 이용될 것으로 추측된다.
최근 헬스케어 분야는 다양한 산업 분야의 요구사항을 반영하여 서비스 품질을 향상시킬 수 있는 모델을 개발하려고 노력하고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스 향상을 위해서 5G 환경에서 사용자의 헬스케어 정보를 실시간으로 처리할 수 있는 행동인터넷(IoB, Internet of Behavior) 환경 모델을 제안한다. 제안 모델은 사용자의 헬스케어 정보를 딥러닝을 통해 분석한 후 건강 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 이때, 사용자의 생체 정보는 휴대용 의료 장비에 부착된 통신 장비를 통해 전달되며, 사용자 인증은 부착된 IoB 장치에 사전 입력된 정보를 통해 수행된다. 기존 IoT 헬스케어 서비스와의 차별점은 사용자의 습관 및 행동 패턴을 분석해서 디지털 데이터화 하는 점과 수집된 데이터를 기반으로 사용자의 헬스케어 서비스 향상을 위한 사용자 특정 행동을 유도할 수 있다는 점이다.
댐 건설은 홍수 및 가뭄에 대응하기 위한 구조적 방법으로써 우리나라와 같이 지표수에 의존적인 지역에서는 가용 수자원을 확보하기 위한 확실한 수단으로 활용되어왔다. 신규 댐의 건설은 대상 하천의 수리학적 특성에 큰 변화를 야기할 수 있으며, 댐의 안정성 및 하천의 하도보호를 위해 댐 주변의 수리적 특성의 변화에 대해서도 사전에 인지하여 설계 시 반영할 필요가 있다. 수공구조물 신설에 따라 변화되는 수리학적 특성을 분석하는 방법으로는 그 수단에 따라 상사법칙을 적용한 수리모형실험과 수치기법을 활용한 수치모형실험으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 수리모형실험을 통한 실험적 방법을 이용하여 댐 상하류 구간의 수리학적 특성을 분석하였다. 해당 실험은 한국농어촌공사 농어촌연구원의 대형수리모형실험시설에서 수행되었다. 적용대상 댐의 제원은 높이 약 70m, 길이 약 230m이며, 폭 55m의 여수로를 포함하는 구조로 설정하였다. 수리모형은 Froude 상사법칙을 적용하여 1/30 규모로 축소하였으며, 콘크리트 및 아크릴 재료를 이용하여 제작되었다. 댐 모형이 설치되는 하천구간은 댐 구조물을 포함하여 실규모를 기준으로 흐름방향으로 약 800m, 하폭방향으로 약 450m의 범위를 포함하도록 설계되었으며, 하류구간에 사행하천이 존재하는 것이 특징이다. 본 실험에서 유량은 총 12개의 펌프를 이용하여 공급되었으며, 최대 4cms에 해당하는 유량공급이 가능하도록 설계하였다. 공급유량은 정교한 절차에 의해 보정된 전자식 유량계를 통해 통제되었으며, 사용된 유량계의 허용오차는 약 0.5% 수준인 것으로 나타났다. 수위 측정은 오차범위 0.05mm 수준의 초음파 수위측정기를 이용하였으며, 유속측정은 약 0.5cm/s의 정확도를 지닌 3차원 전자기 유속계를 이용한 접촉식 측정과 흐름구조 가시화를 위한 비접촉식 입자추적기법을 병행하였다. 실험조건은 실규모 기준으로 방류량 3,000~5,000cms에 대해 수행하였으며, 각 방류량별 댐 상하류의 흐름패턴에 대해 정량적으로 분석하였다.
본 연구는 기존 이러닝 컨텐츠 및 비대면 수업방식에 대한 문제점을 파악하고 학생들의 집중도 향상 및 수업 성취도 및 교육 효과를 높이고 웹 서버를 활용해 인공지능 수업 시스템을 설계를 제안 하고자 한다. OpenCV를 이용한 얼굴과 눈동자 추적의 기능을 사용하여 출석 및 집중도 파악하고 수업 중간에 교수자가 질문하는 문제에 음성 또는 메시지로 피드백을 유도함으로써 학습자가 온라인 수업으로 인한 지루함을 해소하고 주자별 테스트를 통해 기준 점수에 도달하지 못했을 경우 틀린 문제에 대한 교육자료 및 영상을 제공하여 학업 격차를 해소하고 학업에 대한 성취도를 향상을 높일 수 있는 인공지능 교육 프로그램 시스템 설계를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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