본 논문에서는 고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM)을 적용하기 위해 해당 시스템 혹은 회로 내부에서 결함특성을 감지하고 예측할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 기존 연구에서 회로 결함의 진행에 따라, S-parameter 크기 최소값의 주파수가 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 특성을 기존에는 네트워크 분석기(Network Analyzer)를 활용하여 측정하였으나, 본 연구에서는 같은 결함검출기법을 활용하더라도 큰 계측장비 없이 결함의 진행상황 및 잔여 수명, 결함발생 여부를 확인할 수 있는 소형화된 회로를 설계하였다. 본 연구에서는 S-parameter의 변화를 야기하는 임피던스의 변화를 감지할 수 있도록 회로를 설계하였으며, Bond-wire의 온도반복에 따른 S-parameter 변화 측정결과를 제안하는 회로에 적용하였다. 이를 통해 해당 회로가 Bond-wire의 결함을 감지할 수 있다는 것을 성공적으로 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4489-4501
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2014
We propose a novel lane detection method based on classification in image sequences. Both structural and statistical features of the extracted bright shape are applied to the neural network for finding correct lane marks. The features used in this paper are shown to have strong discriminating power to locate correct traffic lanes. The traffic lanes detected in the current frame is also used to estimate the traffic lane if the lane detection fails in the next frame. The proposed method is fast enough to apply for real-time systems; the average processing time is less than 2msec. Also the scheme of the local illumination compensation allows robust lane detection at nighttime. Therefore, this method can be widely used in intelligence transportation systems such as driver assistance, lane change assistance, lane departure warning and autonomous vehicles.
In this paper, we propose a technique of drowsiness detection using machine vision. The drowsiness of vehicle driver is often the primary cause of motor vehicle accidents. Therefore, the checking of eye images for detecting drowsiness status of driver is critical for preventing these accidents. In our suggested method, we analyze the changes of histogram and edge of eye region images which are acquired using CCD camera. We developed a drowsiness detection system using the histogram and edge change information. The experimental results show that our proposed method enhances the accuracy of detecting drowsiness nearly to 98%, and can be used for preventing vehicle accidents due to the drowsiness of drivers.
This paper describes the system for detecting the tank crew's(loader's) hand, arm, head and the upper half of the body in a danger area between the turret ceiling and the upper breech mechanism by computer vision-based method. This system informs danger of pressed to death to gunner and commander for the safety of operating mission. The camera mounted ort the top portion of the turret ceiling. The system sets search moving object from this image and detects by using change of image, laplacian operator and clustering algorithm in this area. It alarms the tank crews when it's judged that dangerous situation for operating mission. The result In this experiment shows that the detection rate maintains in $81{\sim}98$ percents.
본 논문에서는 토지피복도에서 공간구조를 검출하고 시계열 공간구조 변화를 검출하는 시스템을 제안한다. 서로 다른 시간의 토지피복도에서 패치를 검출하고 패치의 측정요소를 계산하여 공간구조 패턴을 분석한다. 검출된 시계열 패치에 대해 패치 매핑을 이용하여 유지, 생성, 소멸, 분할, 병합, 혼합적 변환 등의 변화 유형을 결정한다. 또한, 시계열 토지피복도의 패치 기반 공간구조 패턴을 이진으로 저장하여 변화를 추출하였다. 본 논문에서는 제안하는 토지피복도 공간구조 변화검출 시스템을 통해 해당 지역(도시)의 난개발 현상을 진단하고, 향후 도시공간구조의 재구축을 위한 계획수립에 근거 자료로 활용될 수 있음을 보여주고 있다.
For the purpose of compromising hosts, attackers including infected hosts initially perform a portscan using IP addresses in order to find vulnerable hosts. Considerable research related to portscan detection has been done and many algorithms have been proposed and implemented in the network intrusion detection system (NIDS). In order to distinguish portscanners from remote hosts, most portscan detection algorithms use a fixed threshold that is manually managed by the network manager. Because the threshold is a constant, even though the network environment or the characteristics of traffic can change, many false positives and false negatives are generated by NIDS. This reduces the efficiency of NIDS and imposes a high processing burden on a network management system (NMS). In this paper, in order to address this problem, we propose an automatic portscan detection system using an fast increase slow decrease (FISD) scheme, that will automatically and adaptively set the threshold based on statistical data for traffic during prior time periods. In particular, we focus on reducing false positives rather than false negatives, while the threshold is adaptively set within a range between minimum and maximum values. We also propose a new portscan detection algorithm, rate of increase in the number of failed connection request (RINF), which is much more suitable for our system and shows better performance than other existing algorithms. In terms of the implementation, we compare our scheme with other two simple threshold estimation methods for an adaptive threshold setting scheme. Also, we compare our detection algorithm with other three existing approaches for portscan detection using a real traffic trace. In summary, we show that FISD results in less false positives than other schemes and RINF can fast and accurately detect portscanners. We also show that the proposed system, including our scheme and algorithm, provides good performance in terms of the rate of false positives.
정보통신기술의 급속한 발전으로 경제활동 분야에서 큰 변화를 가져오고 있으며 혁신적으로 변화하고 있는 것은 전자상거래라고 할 수 있다. 더불어 전자금융사기의 방법도 나날이 진화하면서 피해사례도 함께 늘어나고 있다. 이에 따라 전자금융 이상거래에 대한 분석 및 탐지가 되고 있으나 여전히 피해가 발생되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 금융환경, 금융 IT 환경, 금융 IT보안 환경과 법제도적인 변화의 특성을 분석하고 현재 금융기관에서 운영되는 이상금융거래 탐지시스템의 한계점을 보완하기 위하여 효과적인 전자금융 이상거래 분석 및 탐지 관리 체계와 외부기관과의 정보공유 및 개인정보 수집 및 활용에 대한 고려사항을 제안하고자 한다.
도시지역에 있어서 변화를 탐지하는 작업은 도시를 효율적으로 관리하는 관점에서 매우 중요한 업무 중의 하나이다. 그러나 최근 들어 도시지역의 건축물이 고층화, 밀집화, 불규칙화됨으로 인해서 오직 정사영상만에 의존하는 기존의 방법으로는 다양한 변화를 추출하기가 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 상황에서 보다 정밀한 수치판독을 위해서 경사영상의 활용성이 증가하고 있으며, 이에 본 연구에서는 하나의 피사체에 대하여 동시에 경사 및 수직방향의 영상을 취득할 수 있는 다방향 영상촬영시스템을 이용하여 수치판독을 수행하고 결과를 검토하였다. 그 결과 도시지역의 판독업무에 있어서 다방향 영상촬영시스템의 우수성을 확인할 수 있었다.
고해상도(Very High Resolution; VHR) 위성영상을 이용한 재난 피해 평가는 신속한 피해 정보 추출과 함께 세부적인 피해 정보 획득이 가능하다. 하지만 일반적으로 VHR 위성의 낮은 영상 취득 주기로 인해 재난 발생 전 VHR 영상의 수급은 제한적이며, 재난 발생 후 영상만으로는 피해 지역과 미피해 지역의 정확한 식별에 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 산불 발생 후 VHR 위성영상과 GIS (Geographic Information System) 데이터를 이용하여 국내 산불 피해 지역에 대한 변화 탐지를 수행하였다. 산불 발생 전 VHR 영상을 대체하기 위한 GIS 데이터로는 토지피복도가 사용되었으며, 산불 발생 전 토지피복 현황에 대한 공간정보를 이용하여 산불발생 전 NIR (near-infrared) 영상을 시뮬레이션하였다. 변화 탐지 과정에서는 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 상관도 기반의 변화 탐지 기법을 적용하였으며, superpixel 기반의 영상 분석을 통해 영상 분석의 복잡도를 감소시키는 동시에 VHR 영상의 디테일을 보존하고자 하였다. 제안 기법은 2019년 발생한 강원도 산불 지역에 대해 검증되었으며, 두 연구 지역에 대해 모두 98% 이상의 높은 전체 정확도와 0.97 이상의 높은 F1-score 값을 제시하였다.
객체 기반 영상 분석은 영상의 복잡도를 낮추는 동시에 영상의 특성을 유지한다는 점에서 픽셀 기반 영상 분석보다 높은 효율성과 정보 활용 가능성을 지닌다. Superpixel은 일반적인 영상 분할보다 작은 영상 단위로 영상을 과분할함으로써 영상 내의 경계를 보다 잘 유지할 수 있다. 이 가운데 SLIC(Simple linear iterative clustering) superpixel 기법은 기존의 기법들보다 높은 품질의 영상 분할 결과를 제시하는 것으로 알려져 있다. 이러한 SLIC 기법의 입력 파라미터인 superpixel의 개수는 영상 분할 결과에 큰 영향을 미침에도 이에 대한 연구는 선행 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT 영상을 이용하여 변화 탐지 활용 연구를 위한 SLIC 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교를 수행하였다. 사용된 superpixel 기법은 SLIC, SLIC0(SLIC의 무변수 버전), SNIC(Simple non-iterative clustering) 의 세 가지 기법으로, $5{\times}5$(픽셀)에서 $50{\times}50$(픽셀)의 superpixel 크기 범위에 대해서 superpixel 개수를 지정하여 superpixel 분할 영상을 생성하고 변화 탐지 참조 영상에 대한 재현율을 분석하였다. 이를 통해 얻어진 최적 superpixel 크기를 바탕으로 변화를 탐지하고자 하는 두 영상의 차 영상을 분할한 후 일정 크기의 객체로 clustering하였다. 두 시기(bi-temporal) 영상으로부터 얻어진 공통된 영상경계는 전후 영상에 각각 적용함으로써 각 superpixel의 feature(Lab 색상 차이) 변화를 탐지하였다. 최종적인 변화 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능이 분석하였으며, 영상의 과분할 정도가 높지 않더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 높은 변화 탐지 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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