능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.
본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전등 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다.
본 논문은 MPEG-4와 같이 객체 및 내용 기반 영상 부호화에 필요한 동영상의 자동 영역 분할 알고리즘을 제안한다. 통계적 가설 검증(statistical hypothesis test)을 사용하여 영상 시퀀스내에 포함된 비디오 객체들(video objects)을 움직임 물체(moving objects)와 배경 (background)으로 자동 분할하는 새로운 영상 분할 알고리즘을 제안한다. 기존 방법들이 두 개의 연속된 영상을 사용하는 반면에, 제안된 방법은 3개의 연속된 영상을 사용하여, 2개의 차영상의 평균값을 비교하여 가설검증을 행함으로써 잡음에 강한 특성을 나타낸다. 그리고 제안된 방법은 기존 방법과는 달리 참분산(true variance)을 사전에 알고 있을 필요가 없는 장점을 갖고 있다[18]. 또한 시간정보만을 이용한 변화 검출 방법의 문제점인 불규칙하고 부정확한 영역의 경계를 공간정보를 이용하여 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 시험 결과에서 주어진 것처럼 제안된 시공간정보를 이용한 영상 분할 알고리즘이 시각적으로 의미있는 분할 결과를 제공함을 알 수 있고, 정확한 영역 경계를 추출할 수 있기 때문에 MPEG-4와 같은 객체 기반 영상 부호화에 적용할 경우에 영역 경계에서 상당히 우수한 재생 화질을 얻을 수 있다.
광섬유 센서의 주된 이점으로는 기계적 구동부가 없으므로 고신뢰성, 긴수명, 무전기적 간섭, 고응답속도, 저가이다. 본 연구에서는 공장설비 및 자동문 등과 같은 곳에서 많이 사용되어지는 자동장치의 오작동으로 인한 사고를 미연에 감지하여 인명피해를 줄이기 위하여 광섬유를 이용한 충격 및 압력센서를 제안 및 개발하였다. 센서의 원리로는 충격에 의해 다중모드 광섬유에서 발생하는 스펙클 패턴의 변화를 포토다이오드로 검출하는 방식이다. 광섬유에 충격의 세기를 변화하여 여러 차례 측정한 결과 충격의 세기의 변화에 따른 반응정도는 선형적으로 변하지는 않았으나 주어진 충격에 대해 민감하게 반응하는 것을 실험을 통하여 확인하였으며 광섬유의 피복 두께의 변화나 신호처리부에서의 증폭도를 조절함으로써 충격에 대한 반응감도를 조절할 수 있었다. 광섬유를 이용한 충격 및 압력센서의 장점으로는 점대점 방식이 아닌 라인 방식으로 설치하거나 측정함으로써 광섬유 전체가 센서역할을 하기 때문에 설치가 용이하고 감지범위가 넓어 센서로서의 우수한 특성을 가지므로 다양한 자동시스템 분야나 충격 및 압력센서로 활용될 수 있을 것이다.
GPS 안전성에 대한 문제가 제기 되면서 ADS-B 대안 기술로 다변측정감시(MLAT; multilatration)시스템이 각광 받고 있다. MLAT는 항공기에 탑재된 트랜스폰더에서 송출되는 Mode A,C,S는 물론 1090ES(ADS-B) 신호를 지상의 여러 개의 수신기로 수신하여 항공기를 탐지하고 위치를 계산하며, GPS를 이용하는 ADS-B 수준의 위치 정밀도를 갖고 있으면서도 ADS-B와 달리 독립적으로 표적 위치를 계산 할 수 있다. 전 세계적인 환경변화에 따라 우리나라에서도 공항지역 이동차량 및 항공기 감시용으로 지역다변측정(LAM; local area multilateration)감시 시스템 개발 하고 있다. LAM시스템에 대한 지상 필드 시험을 태안 비행장에서 진행하고 있다. 본 논문에서는 태안 비행장에서 필드 시험 중인 MLAT의 위치 정확도를 확인하기 위하여, 지상에서 고정된 타겟과 움직이는 타겟에 대하여 MLAT 트렌스폰더와 RTK Rover를 설치하여 MLAT의 위치 정보와 RTK의 위치정보를 확인하여, RTK에서 보정된 위치 정보와 MLAT에서 계산되어진 위치정보를 비교하여 성능을 분석 하였다.
Su, Xin;Liu, Xuchong;Lin, Jiuchuang;He, Shiming;Fu, Zhangjie;Li, Wenjia
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3230-3253
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2017
Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.
소프트웨어 분류 기법은 저작권 침해 탐지, 악성코드의 분류, 소프트웨어 보관소의 소프트웨어 자동분류 등에 활용할 수 있으며, 불법 소프트웨어의 전송을 차단하기 위한 소프트웨어 필터링 시스템에도 활용할 수 있다. 소프트웨어 필터링 시스템에서 유사도 측정을 통해 불법 소프트웨어를 식별할 경우, 소프트웨어 분류를 활용하여 탐색 범위를 축소하면 평균 비교 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문은 API 호출 정보와 기계학습을 통한 윈도우즈 실행파일 분류를 연구한다. 다양한 API 호출 정보 정제 방식과 기계학습 알고리즘을 적용하여 실행파일 분류 성능을 평가한다. 실험 결과, PolyKernel을 사용한 SVM (Support Vector Machine)이 가장 높은 성공률을 보였다. API 호출 정보는 바이너리 실행파일에서 추출할 수 있는 정보이며, 기계학습을 적용하여 변조 프로그램을 식별하고 실행파일의 빠른 분류가 가능하다. 그러므로 API 호출 정보와 기계학습에 기반한 소프트웨어 분류는 소프트웨어 필터링 시스템에 활용하기에 적당하다.
본 연구는 언제 어디서나 건강관리를 할 수 있는 u-health care를 위해 cuff를 사용하지 않고 손쉽게 혈압을 측정할 수 있는 기술을 개발하였다. ECG와 PPG 시그널(signal) 만을 이용하여 혈압을 실시간으로 측정할 수 있는 기존 기술은 PTT를 분석 할 때 노이즈나 진폭의 변화로 인해 Peak 추정의 오류가 자주 발생한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 적응적 peak 추정 기술을 개발하여 Peak 추정의 정확도를 향상시켰다. 이를 적용하여 측정데이터를 분석한 결과 PTT의 표준편차는 28%감소하였으며, 노이즈 탐지 성능은 18%증가하였다. 또한 PTT와 혈압간의 상관성에 대해 분석한 결과 수축기 혈압= -0.044 $\cdot$ PTT + 133.592의 상관식을 도출하였다. 도출된 상관식을 적용하여 PPG와 ECG 만으로 수축기 혈압을 연속적으로 측정할 수 있는 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.
백혈구는 인체가 세균이나 바이러스에 감염되면 그 숫자가 증가하게되고 특히 요 중에 백혈구가 검출되면 비뇨기계나 생식기계의 감염을 의심하게 되어 이 계통의 질병을 진단하고 예후를 판단하는데 중요한 지표가 된다. 이에 본 연구에서는 백혈구내의 에스터라제의 활성을 측정함으로써 간접적으로 백혈구의 수를 측정하기 위하여 pentyl-3-thiophene-carboxlyate(PTC), pentyl-8-quinolinecarboxylate(PQC), 2-phenyl-4(N-tosylalanyloxyl)-thiazole(PTT)의 에스테르 기질을 합성하였고 각 기질을 이용하여 백혈구 검출용 시험지를 제조하여 요 중의 백혈구를 측정하였다. 이 세 가지 기질을 사용하여 백혈구 측정을 한 결과 0.5% borate 완충용액 pH 8.0, 기질 0.03%, 0.1∼0.8% PVP 안정제, 1% decanol의 구성비로 만들어진 PTT 시험지의 반응 색상이 다른 기질에 비교하여 안정하며 표준 비색표에 의한 육안적인 감별은 물론 요 화학 자동분석기에서의 응용성이 좋았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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