본 논문에서는 핸즈프리 전화통신을 위한 동시통화(double-talk) 및 잡음에 강건한 반향제거 시스템을 제안한다. 제안하는 반향제거 시스템은 동시통화 상황을 판별하기 위해 마이크 입력신호와 추정한 마이크 입력신호의 분산을 기반으로한 동시통화 검출 알고리즘을 사용하고 반향 경로 추정을 위한 적응 필터는 잔여반향 오차 전력과 AP 알고리즘의 투영차수를 곱하여 입력 신호의 자기공분산 행렬에 더해 정규화시킨 알고리즘을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 동시통화 및 주변 잡음이 큰 핸즈프리 환경에서 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4246-4267
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2020
As the network goes deep into all aspects of people's lives, the number and the complexity of network traffic is increasing, and traffic classification becomes more and more important. How to classify them effectively is an important prerequisite for network management and planning, and ensuring network security. With the continuous development of deep learning, more and more traffic classification begins to use it as the main method, which achieves better results than traditional classification methods. In this paper, we provide a comprehensive review of network traffic classification based on deep learning. Firstly, we introduce the research background and progress of network traffic classification. Then, we summarize and compare traffic classification based on deep learning such as stack autoencoder, one-dimensional convolution neural network, two-dimensional convolution neural network, three-dimensional convolution neural network, long short-term memory network and Deep Belief Networks. In addition, we compare traffic classification based on deep learning with other methods such as based on port number, deep packets detection and machine learning. Finally, the future research directions of network traffic classification based on deep learning are prospected.
영상기반의 교통정보수집시스템은 관리 및 운영상의 한계를 보이고 있는 기존의 루프검지기의 역할을 대체하는 검지기로써의 역할 뿐만 아니라 다양한 교통류의 정보를 제공하고 관리할 수 있으며, 교통사고의 발생전과 후의 순차적인 상황을 정확히 기록하고, 이 자료를 통해 발생된 교통사고의 사고 매커니즘을 객관적이고 명확하게 조명하고 분석하는 것은 교통사고 처리에 있어서 중요한 부분을 차지함으로서, 여러 나라에서 보급 활용되고 있다. 본 논문에서는, 기존 기술들이 연속류 도로의 특성인 속도변화, 교통량 변화, 점유율 변화와 같은 교통류 흐름을 반영하여 1차 예비판단을 실시하였다. 또한, 1차 예비판단된 경우 영상추출 및 처리를 통해 최종 사고판단을 실시하게 된다. 이 때, 도로상의 다양한 환경적 변화로 인해 극복하기 어려운 차량의 객체추출, 객체분리, 추적 등의 정확성을 확보하기 위해서 계산속도와 정확도 측면에서 우수함을 보이고 있는 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model) 기반으로 실시하였으며, 환경적인 요인으로 인해 자주 발생하고 있는 오 검지 상황들을 효과적으로 저감시킬 수 있는 능동적이고 환경적응적인 기법을 통해 사고 최종판단을 실시하였다. 이렇게 구현된 기술의 성능을 평가하고자 중부내륙 실험도로에서 12건의 사고 모의실험을 실시하였으며, 실제 운용되고 있는 장항IC에서의 사고영상을 실시간 온라인으로 입력받아 시험하였다. 결과적으로, 검지율 93.33%, 오검지 6.7%로 높은 신뢰성을 보였다.
자동차 주요 생산국인 우리나라 보행자의 교통사고 사망률은 인구 10만 명 당 5.28명으로서 OECD 평균의 약 2.5배에 달한다. 보행자를 감지하고 운전자에게 경보를 보내주는 시스템이 개발되어 보행자 교통사고를 조금이라도 줄일 수 있다면, 그 자체만으로도 보행자 감지 시스템의 가치는 충분하기 때문에 PDS에 대한 관심이 높아지고 있다. 보행자 교통사고율은 야간에 더 높기 때문에, 야간 보행자 감지 시스템에 주요 자동차 회사들이 관심을 두고 있으나, 그들은 일반적으로 고가의 나이트비젼 또는 복합적 센서를 사용하는 장비를 채택하고 있다. 본 논문에서는 PDS에서 나이트비젼 대신에, 넓은 동적 범위를 갖는 가시 스펙트럼 대역 흑백 카메라 한 대만을 사용하는 야간 보행자 감지 기법을 제안한다. 서로 다른 환경에서 촬영된 야간 동영상들에 대해 실험한 결과, 제안 알고리듬이 에지가 어느 정도 정확하게 검출되는 상황이라면 정확한 보행자 검출 성능을 보였다.
자동차 주요 생산국인 우리나라 보행자의 교통사고 사망률은 OECD 평균의 약 2.5배에 달한다. 보행자를 감지하고 운전자에게 경보를 보내주는 시스템이 개발되어 보행자 교통사고를 조금이라도 줄일 수 있다면, 그 자체만으로도 보행자 감지 시스템(PDS)의 가치는 충분할 것이다. 보행자 교통사고율은 야간에 특히 그 비율이 더 높기 때문에, 야간 보행자 감지 시스템이 주요 자동차 회사에 의해 점점 표준 사양으로 채택되어 가고 있는데, 그들은 주로 고가의 나이트비젼 또는 복합적 센서를 사용하는 장비를 채택하고 있다. 본 논문에서는 흑백 카메라 한 대만을 사용하는 PDS를 위한 보행자 영역 검출 기법을 제안한다. 몇몇 다른 환경에서 촬영된 야간 동영상에 대해 실험한 결과, 제안 알고리듬이 기존 알고리듬보다 더 빠르면서도 보행자 후보 영역을 더 정확하게 검출함을 관찰할 수 있었다.
MANET(Mobile Ad Hoc Network) 상에서 IP주소 할당에 관한 연구는 특정 노드가 다른 노드들의 IP주소를 모니터링 하여 할당하는 Stateful 방식과, 노드 스스로 IP주소를 생성하는 Stateless 방식이 있다. MANET 상의 노드들은 이동성과 제한된 자원의 특성으로 노드 스스로 IP 주소를 생성하는 Stateless 방식이 더 적합하다. 그러나, Stateless 방식에서는 중복되지 않는 주소를 할당하기 위한 DAD(Duplicate Address Detection)과정이 필요하고, 이 과정에서 DoS(Denial of Service) 공격이 발생할 수 있다. 본 논문에서는, MANET의 특성에 맞춰 계산량이 적게 드는 일방향 해쉬 함수를 이용하여, DAD과정에서 발생할 수 있는 DoS 공격을 방지하는 보안 기법을 제안한다. 그리고, NS2를 이용하여 기존의 서명을 이용한 CGA(Cryptographically Generated Addresses) 방식과 비교, 성능평가 한다.
Lin, Tzu-Kang;Yu, Li-Chen;Ku, Chang-Hung;Chang, Kuo-Chun;Kiremidjian, Anne
Smart Structures and Systems
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제8권1호
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pp.119-137
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2011
A bio-inspired two-mode structural health monitoring (SHM) system based on the Na$\ddot{i}$ve Bayes (NB) classification method is discussed in this paper. To implement the molecular biology based Deoxyribonucleic acid (DNA) array concept in structural health monitoring, which has been demonstrated to be superior in disease detection, two types of array expression data have been proposed for the development of the SHM algorithm. For the micro-vibration mode, a two-tier auto-regression with exogenous (AR-ARX) process is used to extract the expression array from the recorded structural time history while an ARX process is applied for the analysis of the earthquake mode. The health condition of the structure is then determined using the NB classification method. In addition, the union concept in probability is used to improve the accuracy of the system. To verify the performance and reliability of the SHM algorithm, a downscaled eight-storey steel building located at the shaking table of the National Center for Research on Earthquake Engineering (NCREE) was used as the benchmark structure. The structural response from different damage levels and locations was collected and incorporated in the database to aid the structural health monitoring process. Preliminary verification has demonstrated that the structure health condition can be precisely detected by the proposed algorithm. To implement the developed SHM system in a practical application, a SHM prototype consisting of the input sensing module, the transmission module, and the SHM platform was developed. The vibration data were first measured by the deployed sensor, and subsequently the SHM mode corresponding to the desired excitation is chosen automatically to quickly evaluate the health condition of the structure. Test results from the ambient vibration and shaking table test showed that the condition and location of the benchmark structure damage can be successfully detected by the proposed SHM prototype system, and the information is instantaneously transmitted to a remote server to facilitate real-time monitoring. Implementing the bio-inspired two-mode SHM practically has been successfully demonstrated.
악성코드를 효과적으로 분류 및 대응하기 위해서 유사도 비교를 통한 그룹화 과정이 요구된다. 기존 유사도 비교 방법에서 사용되는 기준 또는 속성만을 이용했을 경우, 미탐 및 오탐이 증가하는 문제점이 발생한다. 그러므로, 본 논문에서는 악성코드 자동분석시스템의 2차적인 휴리스틱 기반 행위분석의 문제점을 보완하기 위해 다양한 속성을 선택하여 사용하고, 속성별 가중치 적용을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process) 의사결정기법을 반영한 유사도 비교 방법을 제안한다. 악성코드의 유사도 비교를 통하여 탐지율과 오탐율의 최적 임계치를 설정하고, 새로운 악성코드에 대한 분류 실험으로 악성코드생성기로 생성된 그룹을 결정함을 보이므로 향후 해킹 유형 및 악성코드 근원지를 추적 할 수 있는 악성코드 그룹 정보로서 활용할 수 있기를 기대한다.
진단방사선 분야에서는 진단 최적화를 위하여 자동노출제어장치의 활용이 국제적으로 권고되고 있다. 하지만, 기존의 상용화된 광도전체 센서는 제작 공정의 복잡하고 장시간 방사선에 노출될 경우 다양한 성능 저하가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 X-ray 흡수율이 높으면서도 제작이 용이한 장점을 가진 광도전체 기반 센서의 AEC 적용 가능성을 평가하고자 한다. 실험결과, SNR 증가를 통하여 우수한 검출 효율을 가지는 센서의 제작가능성을 확인하였고, 정확한 턴-오프가 가능할 것으로 사료된다. 또한 잠상 영상 및 투과율 실험 결과, 광도전체에 의한 Ghost effect가 나타나지 않음을 확인하였으며, PbO를 제외한 광도전체의 경우 80% - 90%의 우수한 투과율을 확인하였다. 그러므로 상용화된 기존 상품에 대비하여 도핑농도 변화에 따른 성능 저하 및 기계적 안정성이 뛰어나며 제작이 용이한 광도전체 기반의 센서는 AEC 센서로 적용이 가능할 것으로 기대된다.
홀터 심전계는 심장 이상으로 인한 급사 위험이 있는 환자를 위한 비관혈인 진단 장비이다. 본 연구에서는 일상생활 중에 심전도 데이터를 획득할 수 있도록 원칩 마이크로프로세서와 대용량메모리인 플레쉬 메모리(flash memory) 카드를 이용하여 2채널의 홀터 심전계를 설계하였다. 시스템 하드웨어는 크게 원칩 마이크로프로세서(68HC11E9)의 아날로그 심전도 처리회로, 플레쉬 메모리 카드로 구성하였다. 아날로그 심전도 처리회로는 250,500,1000의 이득을 갖는 증폭기와 0.05-100Hz의 대역폭을 갖는 대역통과 필터, 호흡으로 인한 기저선의 이동을 제거하기 위한 auto-balancing 회로와 포화-보정회로를 사용하였다. 심전도 신호는 240샘플/초 샘플링하여 A/D 변환하였다. 심전도는 필터링 및 전처리 과정을 통하여 특징점인 Q-R-T파를 검출하고, 이를 근거로 템플리트 생성, ST레벨, 심박수, QT간격 측정과 부정맥을 검출하였다. 또한 장시간동안의 심전도 데이터와 측정된 진단파라미터를 저장하기 위해 실시간 압축 알고리즘인 MFan과 delta modulation 방법을 이용하여 데이터를 압축, 저장하였다. 20M 바이트 용량의 플레쉬 메모리 카드에 기록된 데이터는 PC의 DOS나 Windows 환경의 ambulatory monitoring 분석시스템과 쉽게 인터페이스가 가능하도록 FFS(Flash File System)의 호환 가능한 SBF(Symetric Block format)포맷으로 저장하여 분석시스템에서 데이터 처리 및 관리할 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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