적응적 랜덤 테스팅(ART)은 순수 랜덤 테스팅의 효율성을 개선하기 위해 제안된 방법으로 효과적인 테스트 케이스의 선택을 통해 보다 적은 수의 테스트 케이스로 소프트웨어 내에 존재하는 오류 영역을 찾는 것을 목적으로 한다. 기존의 ART는 하나의 시스템 혹은 유닛에 대한 테스트를 적용 대상으로 하고 있으며, 다양한 접근 방법을 이용해 순수 랜덤 테스팅보다 우수한 성능을 보여 왔다. 하지만 통합 시스템을 구성하는 특정 유닛에 대해 ART를 적용하고자 하는 경우에는 시스템을 구성하는 타 유닛들의 영향으로 인해 기대 이하의 효율성을 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 테스트 환경 대한 ART 적용방법의 하나로, 테스트 대상 유닛에 부여되는 입력 데이터의 분포를 통합 시스템에 대한 제한된 수의 입력을 사용하여 예측하고, 이를 바탕으로 시스템의 입력 도메인 분할 크기를 조절하는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 평가한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 유닛 테스팅에 ART를 적용했을 때와 유사한 수준의 성능으로 통합 시스템 내의 특정 유닛을 테스트 가능하도록 하며, 오류 비율의 변화가 ART의 성능에 미치는 영향 또한 1% 이내 수준으로 안정임을 확인하였다.
징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.
영상의 이중 압축 검출은 영상의 위조여부를 판단하는 한가지 효과적인 방식이다. 이러한 이중 압축 검출 기술을 바탕으로 HEVC로 압축된 영상의 진위 여부를 판단하는 다양한 종류의 기존 기술들이 소개되었지만, 동일한 압축 환경에서 이중 압축된 영상의 진위 여부를 검출하는 것은 상당히 어려운 일로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 동일 압축 환경에서 HEVC의 이중압축 여부를 판단하는 기술로서, Intra모드로 압축된 영상의 분할 정보를 이용하여 판단하는 방식을 제안한다. Coding Unit (CU)와 Transform Unit (TU)의 분할 정보로부터 통계적 특징과 딥러닝 네트워크 기반의 특징을 우선 추출하고, softmax단에서 추출된 특징들을 통합하여 이중 압축 여부를 판단하는 기술을 제안한다. 실험결과를 통해서 제안하고 있는 기술이 WVGA 영상과 HD 영상에서 각각 87.5%와 84.1%의 정확도를 가지며 효과적으로 검출한다는 것을 보여준다,
This paper proposes an ripple reduction algorithm and analyzes the effects of offset and scale errors generated by voltage sensor while measuring grid voltage in grid-tied single-phase inverters. Generally, the grid-connected inverter needs to detect the phase angle information by measuring grid voltage for synchronization, so that the single-phase inverter can be accurately driven based on estimated phase angle information. However, offset and scale errors are inevitably generated owing to the non-linear characteristics of voltage sensor and these errors affect that the phase angle includes 1st harmonic component under using SRF-PLL(Synchronous Reference Frame - Phase Locked Loop) system for detecting grid phase angle. Also, the performance of the overall system is degraded from the distorted phase angle including the specific harmonic component. As a result, in this paper, offset and scale error due to the voltage sensor in single-phase grid connected inverter under SRF-PLL is analyzed in detail and proportional resonant controller is used to reduce the ripples caused by the offset error. Especially, the integrator output of PI(Proportional Integral) controller in SRF-PLL is selected as an input signal of the proportional resonant controller. Simulation and experiment are performed to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
최근 빅데이터 처리를 위한 연구들이 활발히 진행 중이며, 관련된 다양한 제품들이 개발되고 있다. 이에 따라, 기존 환경에서는 처리가 어려웠던 대용량 로그 데이터의 저장 및 분석이 가능해졌다. 본 논문은 다수의 서버에서 빠르게 생성되는 대량의 로그 데이터를 Apache Hive에서 분석할 수 있는 데이터 저장 구조를 제안한다. 그리고 저장된 로그 데이터로부터 특정 서버의 이상 유무를 판단하기 위해, 이동 평균 및 3-시그마 기반의 이상 탐지 기술을 설계 및 구현한다. 또한, 실험을 통해 로그 데이터의 급격한 증가폭을 나타내는 구간을 이상으로 판단하여, 제안한 이상 탐지 기술의 유효성을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 본 연구는 하둡 기반으로 로그 데이터를 분석하여 이상치를 바르게 탐지할 수 있는 우수한 결과라 사료된다.
Objectives : This study aimed to understand the characteristics of the cases covered in the case studies on traditional Korean medicine (TKM) and furthermore, to provide basic information that can lead the discussion on 'what cases are worth reporting' in future case reports. Methods : Case reports on TKM were searched using the OASIS. The searched researches were analyzed according to the type of case, including information on disease/symptoms and intervention. Results : A total of 940 researches were searched. The most frequently reported type of case study was the report on the effectiveness of intervention. Case reports, which were only two cases in the 1970s, increased rapidly in the 2000s, and in particular, 314 cases within the last five years accounted for about 33% of the total literature. As for the number of studies by disease, the cases dealing with musculoskeletal diseases such as spine, shoulder and knee joint disorders were the most prevalent. Besides, there were many case reports related to cardiovascular, gynecological, cancer, psychiatric, and dermatological diseases. In a total of 51.9% of the included case reports, a combination of two or more Korean medical treatments such as acupuncture and herbal medicine was used at once, and western treatment was used with Korean medical treatment in 28.2% of the studies. The types of Korean medical treatments were varied, such as acupuncture, moxibustion, pharmacopuncture, electroacupuncture, Chuna, acupotomy, herbal medicine, external preparation, and psychotherapy. The main purpose of the publication of the included case reports was analyzed as a report of TKM treatment for rare diseases, or the application of TKM treatment to diseases or symptoms that are "uncommon in TKM treatment" even if it is not a rare disease. Conclusions : Case reports have the strength of generating new scientific hypotheses by detecting the basic needs and novelty of medicine. The current case studies of TKM do not seem to be sufficient to highlight these strengths. It is necessary to discuss which cases are reported as cases of patients worth publishing, and based on this, it is necessary to activate case studies of TKM by utilizing diagnostic tools and science technology.
IKONOS, QuickBird, Kompsat-2 등 서로 다른 고해상도 광학 센서로 취득된 다중시기 영상은, 취득 당시의 센서 자세나 환경의 차이에 의해 영상 등록(image registration)을 수행한 이후에도 여전히 지역적인 지형 불일치가 존재한다. 등록오차(registration noise)라고도 불리는 이러한 지형 불일치는 고해상도 다중시기 영상을 이용하여 공간정보를 추출하는 다양한 활용분야의 정확도를 떨어뜨리는 방해 요인으로 작용한다. 반대로, 등록오차를 추출하여 이를 효과적으로 제거한다면 결과적으로는 다중시기 고해상도 영상을 이용하여 추출되는 공간정보의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 지배적인 등록오차는 주로 영상 내 객체의 경계를 따라서 존재한다는 가정 하에, 경계강도 영상을 이용하여 등록오차를 추출한다. 추출된 등록오차의 지역적 분포특성을 고려하여 고해상도 영상 간 지형 불일치를 최소화하는 정밀 등록 기법을 제안한다. 제안 기법을 평가하기 위해, 고해상도 다중시기 광학위성 영상을 이용하여 실험지역을 구성한다. 등록오차 기반의 정밀 등록 기법 적용 결과와 수동으로 수행한 등록 결과와의 정량적/정성적 비교평가를 통해 제안 기법의 우수성을 판단하고자 한다.
JC polyomavirus (JCPyV)는 viral group I, Polyomaviridae로 분류되는 사람 병원성 바이러스 이다. JCPyV는 최근 하수 등 수질오염 지표로 제안됨에 따라 수질환경에서 모니터링 필요성이 제기되고 있다. 임상 및 환경 시료 중 JCPyV 검출을 위해서 PCR 시스템이 사용되어 왔다. 그러나 신속하고 높은 검출 민감도를 가진 방법의 필요성에 따라 이번 연구에서는 등온증폭 프라이머 조합을 개발하였다. 이번에 개발한 방법은 기존 PCR 시스템에 비해 더욱 신속 및 약 10배 더 높은 검출 민감도를 보여주었다. 또한 본 연구에서 개발한 검출 방법의 재 검정을 위해서 HaeIII 제한효소를 이용한 방법을 함께 고안하였다. 따라서 이번 연구는 임상, 환경 등의 시료에서 JCPyV를 모니터링 하기 위한 방법으로 활용이 기대된다.
스마트폰의 사용이 일상화되면서 다양한 어플리케이션이 개발되고 있다. 또한 구글맵, GPS 센싱 정보 등을 자유롭게 사용하게 됨으로써 이들을 효과적으로 활용하는 위치기반 서비스의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 GPS 정보를 서버로 전송받아서 누적된 위치정보를 기반으로 일상 경로의 이탈 여부를 판단하는 어플리케이션을 개발한다. 이는 일상적으로 이동하는 경로에서 벗어나는 경우, 자동으로 이에 대한 경보를 해줌으로써 어린이, 노약자와 같은 경우에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 서버를 이용해서 최근의 누적되는 이동 경로 정보를 활용함으로써 실시간으로 이동 경로 이탈 여부를 판단하도록 하였다. 실험 결과를 통해서 개발된 어플리케이션의 효용성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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