전통적으로 대부분의 악성코드는 도메인 전문가에 의해 추출된 특징 정보를 활용하여 분석되었다. 하지만 이러한 특징 기반의 분석방식은 분석가의 역량에 의존적이며 기존의 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 탐지하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 도메인 전문가의 개입 없이도 변종 악성코드의 패밀리를 분류할 수 있는 ResNet-Variational AutoEncder 기반 변종 악성코드 분류 방법을 제안한다. Variational AutoEncoder 네트워크는 입력값으로 제공되는 훈련 데이터의 학습 과정에서 데이터의 특징을 잘 이해하며 정규 분포 내에서 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 Variational AutoEncoder의 학습 과정에서 잠재 변수를 추출을 통해 악성코드의 중요 특징을 추출할 수 있었다. 또한 훈련 데이터의 특징을 더욱 잘 학습하고 학습의 효율성을 높이기 위해 전이 학습을 수행했다. ImageNet Dataset으로 사전학습된 ResNet-152 모델의 학습 파라미터를 Encoder Network의 학습 파라미터로 전이했다. 전이학습을 수행한 ResNet-Variational AutoEncoder의 경우 기존 Variational AutoEncoder에 비해 높은 성능을 보였으며 학습의 효율성을 제공하였다. 한편 변종 악성코드 분류를 위한 방법으로는 앙상블 모델인 Stacking Classifier가 사용되었다. ResNet-VAE 모델의 Encoder Network로 추출한 변종 악성코드 특징 데이터를 바탕으로 Stacking Classifier를 학습한 결과 98.66%의 Accuracy와 98.68의 F1-Score를 얻을 수 있었다.
삼차인 텍스처 좌표(texture coordinates)란 삼차원 표면을 텍스처와 텍스처 매핑(texture mapping) 기술을 이용하여 렌더링 할 때, 폴리곤(polygon)에 사상되는 텍스처 조각의 위치 정보를 의미한다. 삼차원 텍스처 좌표를 압축하는 기존의 방법은 기하학 정보를 압축하기 위해 사용한 선형 예측기(linear predictor)를 그대로 다시 이용하였다. 그러나 기존의 방법은 부호화 순서에 따라 텍스처 좌표가 불연속적으로 위치하기 때문에, 선형 예측을 효과적으로 수행할 수가 없었다. 특히, 이러한 텍스처 좌표의 불연속성(discontinuity)은 non-atlas 텍스처를 가지고 있는 삼차원 메쉬 모델에서 더 심각하게 나타난다. 본 논문에서는 부호화 순서에 따라 텍스처 영상을 재배열하여 삼차원 텍스처 좌표를 부호화하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 텍스치 좌표 부호화는 텍스처로부터 텍스처 조각을 추출하고, 이를 부호화 순서에 맞게 연속적으로 재배치한 후, 텍스처 좌표를 선형 예측한다. 제안한 방법은 텍스처 좌표의 불연속성을 효과적으로 최소화할 수 있기 때문에, 텍스처 좌표의 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. 실험 결과는 제안한 방법이 MPEG-4 3DMC 표준보다 부호화 효율성 측면에서 성능이 우수함을 보여준다.
다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.
Objective: There is a lack of studies using the 3D-2D image registration techniques on the mechanism of a shoulder injury for ice hockey players. This study aimed to analyze in vivo 3D glenohumeral joint arthrokinematics in collegiate ice hockey athletes and compare shoulder scaption with or without a hockey stick using the 3D-2D image registration technique. Method: We recruited 12 male elite ice hockey players (age, 19.88 ± 0.65 years). For arthrokinematic analysis of the common shoulder abduction movements of the injury pathogenesis of ice hockey players, participants abducted their dominant arm along the scapular plane and then grabbed a stick using the same motion under C-arm fluoroscopy with 16 frames per second. Computed tomography (CT) scans of the shoulder complex were obtained with a 0.6-mm slice pitch. Data from the humerus translation distances, scapula upward rotation, anterior-posterior tilt, internal to external rotation angles, and scapulohumeral rhythm (SHR) ratio on glenohumeral (GH) joint kinematics were outputted using a MATLAB customized code. Results: The humeral translation in the stick hand compared to the bare hand moved more anterior and more superior until the abduction angle reached 40°. When the GH joint in the stick hand was at the maximal abduction of the scapula, the scapula was externally rotated 2~5° relative to 0°. The SHR ratio relative to the abduction along the scapular plane at 40° indicated a statistically significant difference between the two groups (p < 0.05). Conclusion: With arm loading with the stick, the humeral and scapular kinematics showed a significant correlation in the initial section of the SHR. Although these correlations might be difficult in clinical settings, ice hockey athletes can lead to the movement difference of the scapulohumeral joints with inherent instability.
A bi-directional and multi-channel wireless telemetry capsule, 11mm in diameter, is presented that can transmit video images from inside the human body and receive a control signal from an external control unit. The proposed telemetry capsule includes transmitting and receiving antennas, a demodulator, decoder, four LEDs, and CMOS image sensor, along with their driving circuits. The receiver demodulates the received signal radiated from the external control unit. Next, the decoder receives the stream of control signals and interprets five of the binary digits as an address code. Thereafter, the remaining signal is interpreted as four bits of binary data. Consequently, the proposed telemetry module can demodulate external signals so as to control the behavior of the camera and four LEDs during the transmission of video images. The proposed telemetry capsule can simultaneously transmit a video signal and receive a control signal determining the behavior of the capsule itself. As a result, the total power consumption of the telemetry capsule can be reduced by turning off the camera power during dead time and separately controlling the LEDs for proper illumination of the intestine.
In case that limited resources can be mobilized, non-structural countermeasures such as 'monitoring using Information and Communication Technology might be one of solutions to mitigate disaster risks. Having established the monitoring system, operational and maintenance costs to maximize the effectiveness might trouble the authority concerned or duty attendant who is in charge. In this respect, "Guerrilla Sensor" would be very cost effective because of the inherent mobility characteristic. The sensor device with the IRIS camera and GPS (Global Positioning System) equipped, is basically battery-operated and communicates with WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access). It has a strong advantage of capabilities for 'Disaster Response' with immediate and prompt action on the spot, making the best use of IoT (Internet of Things), especially with the mobile web. This paper will explain how the sensor system works in real-time GIS (Geographic Information System) pinpointing the exact location of the abnormal movement/ground displacement and notifying the registered users via SMS (Short Message Service). Real time monitoring with early warning and evaluation of current situations with LBS (Location Based Service), live image and data information can help to reduce the disaster impact. Installation of Guerrilla sensor for a real site application at Gimcheon, South Korea is also reported.
디지털 메모리는 신뢰성, 속도 그리고 상대적인 단순한 제어회로로 인해 지금까지 저장장치로서 널리 사용되어 왔다. 그러나 디지털 메모리 저장능력은 공정의 선폭감소의 한계로 인해 결국 한계에 다다르게 될 것이다. 이러한 저장 능력을 획기적으로 증가시키는 방안의 하나로서 메모리의 셀에 저장하는 데이터의 형태를 디지털에서 아날로그로 변화시키는 것이다. 한 개의 셀과 프로그래밍을 위한 주변회로로 구성된 아날로그 메모리가 0.16um 표준 CMOS 공정에서 제작되었다. 제작된 아날로그 메모리는 저밀도 불활성 메모리, SRAM과 DRAM에서 리던던시 회로 제어, ID나 보안코드 레지스터, 영상이나 음성 저장장치 등에 응용될 것이다.
본 논문에서는 랜덤시퀀스와 Hadamard 행렬을 이용하여 다중 정보를 은폐시킬 수 있는 새로운 디지털 제안하였다. 기존의 디지털 정보은폐에 사용된 기법은 하나의 랜덤시퀀스를 정보신호에 직접 곱하여 정보신호에 에너지 레벨을 매우 낮춤으로서 불법 이용자로 하여금 은폐된 정보의 검출이나 교란을 어렵게 하였다. 그러나 여러 개의 정보를 동일한 디지털 영상에 은폐시킬 경우에는 직교성이 보장되는 은폐코드를 사용해야 하기 때문에 어느 정도 상관성을 갖는 랜덤시퀀스만으로는 정보은폐가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 랜덤시퀀스의 장점과 더불어 직교성을 갖을 수 있도록 같은 행렬을 곱할 때만 정확한 신호로 추출되는 Hadamard 행렬을 랜덤시퀀스와 함께 사용하여 다수의 은폐정보에 대해서도 정확하게 은폐된 신호를 추출할 수 있는 새로운 디지털 정보은폐 방법을 제안하였다.
초고해상도 UHD($096{\times}2160$) 게임 영상의 메모리 대역폭 요구량은 기하급수적으로 늘어난다. 본 논문에서는 화질 저하 없이 메모리 대역폭 문제를 해결하기 위하여 CUDA 환경에서 비트 병렬 파이프라인을 지원하는 논문 [4]의 DDPCM-GR 압축 알고리즘을 변형한 DPCM-GR 방식을 적용한 무손실 압축을 구현하였다. CUDA 공유메모리 사용을 통한 효율성을 증대하였으며, paged-locked 호스트 메모리 비동기 전송을 통한 커널과 데이터 전송 중첩의 다양한 구성을 구현하였다. 실험을 통하여 CPU 방식에 비하여 최대 31.3배 속도 향상을 이루었으며, 비동기 전송 구성의 변화를 통하여 최대 30.3% 수행 시간이 감소하였다.
확장된 Born 근사법을 사용하는 2.5차원 EM 모델링 알고리듬을 이용하여 2차원 역산에 근거한 EM 토모그래피 기법을 개발하였다. 역산법은 평활화 제한을 가한 감쇠최소자승법을 사용하였으며, 측정값은 2차 자기장의 수직성분으로 제한하였다. 적분방정식법에 근거한 3차원 EM 모델링 프로그램을 이용하여 단순한 형태를 갖는 모형에 대한 이론 자료를 계산하고, 이 자료를 측정값으로 EM 토모피래피 영상을 획득하였다. 거의 모든 경우에 EM 토모그래피 영상은 이상체의 위치는 비교적 정확히 추정하였으나, 전도도는 실제 값보다 상당히 낮게 추정하였다. 해상도 분석결과 수직해상도가 수평해상도에 비하여 월등히 뛰어난 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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