• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권7호
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• pp.760-770
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• 2013

Detecting grammatical errors from a text is a long-history application. In this paper, we compare the performance of two grammatical error detection techniques, which are implemented as a sub-module of an automated English scoring system. One is to use a full syntactic parser, which has not only grammatical rules but also extra-grammatical rules in order to detect syntactic errors while paring. The other one is to use a finite state machine which can identify an error covering a small range of an input. In order to compare the two approaches, grammatical errors are divided into three parts; the first one is grammatical error that can be handled by both approaches, and the second one is errors that can be handled by only a full parser, and the last one is errors that can be done only in a finite state machine. By doing this, we can figure out the strength and the weakness of each approach. The evaluation results show that a full parsing approach can detect more errors than a finite state machine can, while the accuracy of the former is lower than that of the latter. We can conclude that a full parser is suitable for detecting grammatical errors with a long distance dependency, whereas a finite state machine works well on sentences with multiple grammatical errors.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권2호
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• pp.94-99
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• 2016

Application layer attacks have for years posed an ever-serious threat to network security, since they always come after a technically legitimate connection has been established. In recent years, cyber criminals have turned to fully exploiting the web as a medium of communication to launch a variety of forbidden or illicit activities by spreading malicious automated software (auto-ware) such as adware, spyware, or bots. When this malicious auto-ware infects a network, it will act like a robot, mimic normal behavior of web access, and bypass the network firewall or intrusion detection system. Besides that, in a private and large network, with huge Hypertext Transfer Protocol (HTTP) traffic generated each day, communication behavior identification and classification of auto-ware is a challenge. In this paper, based on a previous study, analysis of auto-ware communication behavior, and with the addition of new features, a method for classification of HTTP auto-ware communication is proposed. For that, a Not Only Structured Query Language (NoSQL) database is applied to handle large volumes of unstructured HTTP requests captured every day. The method is tested with real HTTP traffic data collected through a proxy server of a private network, providing good results in the classification and detection of suspicious auto-ware web access.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.448-453
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• 2019

모바일 앱의 신뢰성 향상과 개발 환경 변화라는 제약 조건을 모두 만족시키려면 모바일 앱의 동작을 자동으로 검증할 필요가 있다. 모바일 앱의 동작 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생하나, 사용 상태 변화 탐지도 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일 앱의 사용 상태 변화 탐지를 위하여 딥뉴럴넷을 이용하여 모바일 앱 GUI의 UI 위젯을 인식한 후 인식된 위젯간의 관계를 그래프로 변환하고, 변환된 그래프의 그래프 엔트로피를 계산하여 사용 상태 변화를 감지하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)에 기반한 감지 방법과 비교되었으며 20개의 실제 모바일 앱의 동작 데이터를 통해 검증한 결과 대부분의 경우 제안 방법이 우수하나, 엔트로피 계산이 어려울 때는 제안 방법의 성능이 저하됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.100-107
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• 2007

자동화 청성뇌간반응검사(automated auditory brainstem response; AABR)는 ABR 파형을 자동으로 검출하여 신생아의 청각선별검사에 사용되고 있다. 본 논문은 앙상블 평균된 ABR 파형에 대해서 롤의 정리를 이용한 새로운 자동화 ABR 파형 검출 알고리즘을 제안하였다. 정상 청력을 가진 신생아의 55개의 귀를 대상으로 30, 40, 50, 60 dBnHL의 다양한 강도를 가진 클릭 자극음에 대한 청성뇌간반응 파형을 측정하였다. 수동 검출법(manual detection method)과 제안된 자동 검출법을 이용하여 파형 III 과 V의 평균 잠복기(average latency time) 차를 분석하였는데, 동일한 파형(잠복기 차 < 0.2 ms)으로 관측되어 두 방법 간에는 유의한 차이가 없었다. 또한 미분 자동 검출법(automated detection method using derivative estimation)과 제안된 자동 검출법을 파형 III과 V로 판명될 후보 파형의 개수에 대해 비교하였다. 미분 자동 검출법에 비해 제안한 자동 검출법에서 후보 파형의 개수가 47 % 감소되어 검출되었다. 또한 수동 검출법에 대한 제안된 자동 검출법의 잠복기 오차율은 미분 자동 검출법에 비해 60 dBnHL의 자극강도에서 낮은 잠복기 오차율(<0.01 %)을 보였다. 따라서 제안된 알고리즘으로 청각전문가가 기존의 수동 검출 방법보다 객관적이고 정량적으로 파형 III과 V를 검출하고 표시할 수 있게 된 데에 의의가 있다.

• 미생물학회지
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• 제44권2호
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• pp.130-134
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• 2008

미생물 자동배양기를 이용한 감염성 물질의 검출은 시험적 오차의 경감은 물론 분리율 향상과 시간 단축을 가능하게 하였다. BacT/ALERT 3D 자동배양기는 미생물성장 시 발생되는 이산화탄소를 비색법으로 검출하는 장비로서 임상시료를 이용한 미생물 배양과 검출에 이용되어왔다. 자동배양기의 효율성을 검증하고 의약품의 무균 시험에 적용가능한지를 평가하기 위하여 6종의 세균을 이용하여 중식 및 검출특성을 분석하였다. 3종의 호기성세균 Pseudomonas aeruginosa, Micrococcus Iuteus, Bacillus subtilis와 Staphylococcus aureus는 1 CFU가 31.44 시간 내에 검출되었고, 혐기성균인 Clostridium sporogenes는 15.96시간에 균의 중식이 감지되었다. 저성장 혐기성세균인 Propionibacterium acnes는 $10^4$ CFU의 균수에서 검출에 129.36시간이 소요되었다. 이 같은 결과는전통적 직접 배양법보다 검출감도에 있어서 $10\sim10^5$배 높고 검출시간을 $2\sim10$10시간 단축한 것으로서 자동배양법이 미생물 증식과 검출에 효율적임을 말해준다. 따라서 본 시험에서 이용한 자동배양법은 임상시료에서의 감염원 진단뿐 아니라 생물의약품의 무균시험에 이용 가능하다고 판단된다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.201-204
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• 1995

In this study, we proposed an algorithm for P-wave detection. It is essential to decide the existence of P-wave and to extract some parameter about P-wave in automated ECG interpreter. Especially this paper describes the detection and estimation of three case, artrial flutter, coupled and non-coupled, which are very crucial things in ECG diagnosis. The performance of algorithm is showed by applying it to CSE(Common Standards for Quantative Electrocardiography) database.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.653-657
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• 2005

AGV is very useful equipment to transfer containers in automated container terminal. AGV must have Obstacle Detection System (ODS) for port automation. ODS needs the function to classify some specified object from background in acquired data. And it must be able to track classified moving objects. Finally, ODS could determine its next action for safe driving whether it should do emergency stop or speed down, or it should change its deriving lane. For these functions, ODS can have many different kinds of algorithm. In this paper, we present one of AGV to be used in automated container terminal.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.314-321
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• 2020

LASAR (logic automated stimulus and response) 소프트웨어는 디지털 전자 회로 카드에 대한 로직 기능시험 및 고장검출을 위한 자동점검프로그램 개발도구이다. LASAR 소프트웨어는 소자의 논리회로 기능 및 입·출력 정의된 정보가 필요하다. 소자 정보가 없으면 정상적인 부품 모델링이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 소자 정보가 없는 PLD (programmable logic device) 소자를 역설계 방법을 통하여 부품 모델링을 수행한다. 개발된 LASAR 프로그램은 고장 시뮬레이션 결과와 단일 고착 고장삽입 방법을 통해 고장 검출율을 확인하였다. 고장 검출율은 기존의 제한적인 모델링은 91%, 역설계를 통한 모델링은 94%로 3% 상승하였다. 또한, EP 310 PLD 소자에 대한 입·출력핀에 대한 22가지 고착결함의 경우 100% 검출하여 양호한 성능을 확인하였다.

• Food Science and Biotechnology
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• 제16권3호
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• pp.337-342
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• 2007

Conventional methods for pathogen detection and identification are labor-intensive and take days to complete. Biosensors have shown great potential for the rapid detection of foodborne pathogens. Fiber-optic biosensors have been used to rapidly detect pathogens because they can be very sensitive and are simple to operate. However, many fiber-optic biosensors rely on manual sensor handling and the sandwich assay, which require more effort and are less sensitive. To increase the simplicity of operation and detection sensitivity, a binding inhibition assay method for detecting Listeria monocytogenes in food samples was developed using an automated, fiber-optic-based immunosensor: RAPTOR (Research International, Monroe, WA, USA). For the assay, fiber-optic biosensors were developed by the immobilization of Listeria antibodies on polystyrene fiber waveguides through a biotin-avidin reaction. Developed fiber-optic biosensors were incorporated into the RAPTOR to evaluate the detection of L. monocytogenes in frankfurter samples. The binding inhibition method combined with RAPTOR was sensitive enough to detect L. monocytogenes ($5.4{\times}10^7\;CFU/mL$) in a frankfurter sample.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권1호
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• pp.109-120
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• 1996

Cardiac function is evaluated quantitatively using angiographic images via the analysis of the shape change or the heart wall boundaries. To kin with, boundary defection or ESLV(End Systolic Lert Ventricular) and EDLV(End Diastolic Left Ventricular) is essential for the quantitative analysis of cardiac function. The boundary detection methods proposed in the past were almost semi-automatic. Intervention by a knowledgeable human operator was still required Of con, manual tracing of the boundaries is currently used for subsequent analysis and diagnosis. This method would not cut excessive time, labor, and subjectivity associated with manual intervention by a human operator. EDLV images have noncontiguous and ambiguous edge signal on some boundary regions. In this paper, we propose a new method for automated detection of boundaries in noncontiguous and ambiguous EDLV images. The boundary detection scheme which based on a priori knowledge information is divided into two steps. The first step is to detect the candidate edge points of EDLV using ESLV boundaries. The second step is to correct detected boundaries of EDLV using the LV shape. We developed the algorithm of modifying EDLV boundaries defined adaptive modifier. We experimented the method proposed in this paper and compared our proposed method with the manual method in detecting boundaries of EDLV. In the areas within estimated boundaries of EDLV, the percentage of error was about 1.4%. We verified the useflilness and obtained the satisfying results througll the experiments of the proposed method.