본 논문은 수면 무호흡 환자의 중요한 증상 중의 하나인 코골이 사운드 자동 검출 방식을 제안한다. 제안된 방식에서는 수면 중 발생하는 소리 신호를 입력받아 소리 발생 구간을 검출하고, 검출된 소리 구간으로부터 변환된 스펙트로그램을 주의집중 기반의 합성곱 양방향 게이트 순환 유닛 기반의 분류기에 적용하였다. 적용된 주의집중 메커니즘은 합성곱 양방향 게이트 순환 유닛 모델을 확장하여 코골이 소리에 대한 차별적 특징 표현을 학습함으로써 코골이 검출 성능을 향상시켰다. 실험 결과는 제안하는 코골이 검출 방식이 기존 방식보다 약 3.1 % ~ 5.5 %의 정확도 향상을 보여준다.
최근 전력 수요의 급증으로 인한 전력난은 효율적 전력 사용을 위한 스마트그리드 기술의 중요성을 부각시키고 있다. 스마트그리드 네트워크의 필수구성요소인 스마트미터기의 가용성 취약점에 대한 실험적 내용이 보고되고 있다. 따라서 안전한 스마트그리드의 실현가능성을 위한 가용성 보호 메커니즘 고안이 필수불가결하다. 본 논문에서는 스마트그리드 구조 및 트래픽패턴의 특징 분석을 통해 스마트미터기에 대한 가용성 침해 공격을 탐지하고, 이상 트래픽을 발생하는 공격노드를 검출할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 제안하는 탐지 메커니즘은 공격 탐지를 수행하는 시스템의 탐지 부하를 줄이고 적은 샘플 수에도 높은 탐지율을 제공하기 위해 근사엔트로피 기법을 사용한다. 또한 공격노드가 공격트래픽에서 변경할 수 없는 물리정보(CIR 또는 RSSI 등)를 이용하여 공격 탐지 및 공격노드 검출을 수행한다. 마지막으로 본 논문 제안 기법에 대한 시뮬레이션 결과, 탐지 성능과 실현가능성을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1119-1143
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2014
Lightweight trust mechanism with lightweight cryptographic primitives has emerged as an important mechanism in resource constraint wireless sensor based mobile devices. In this work, outlier detection in lightweight Mobile Ad-hoc NETworks (MANETs) is extended to create the space of reliable trust cycle with anomaly detection mechanism and minimum energy losses [1]. Further, system is tested against outliers through detection ratios and anomaly scores before incorporating virtual programmable nodes to increase the efficiency. Security in proposed system is verified through ProVerif automated toolkit and mathematical analysis shows that it is strong against bad mouthing and on-off attacks. Performance of proposed technique is analyzed over different MANET routing protocols with variations in number of nodes and it is observed that system provide good amount of throughput with maximum of 20% increase in delay on increase of maximum of 100 nodes. System is reflecting good amount of scalability, optimization of resources and security. Lightweight modeling and policy analysis with lightweight cryptographic primitives shows that the intruders can be detection in few milliseconds without any conflicts in access rights.
In general, detection robots using ultrasonic sensors are equipped with sensors to protrude outward or to contact objects. However, in the case of a screw-propelled robot that detects the inside of a reactor tendon duct, if the ultrasonic sensor protrudes to the outside, resistance due to grease is generated, and thus the propulsion efficiency is reduced. In order to increase the propulsion efficiency, the screw must be sharp, and the sharper the screw, the more difficult it is to apply a high-performance ultrasonic sensor, and the detection efficiency decreases. This paper proposes a screw shape-changing mechanism that can improve both propulsion efficiency and detection efficiency. This mechanism includes an overlapped helical ring (OHR) structure and a magnetic clutch system (MCS), and thus the shape of a screw may be changed to a compact size. As a result, the Screw-propelled robot with this mechanism can reduce the overall length by about 150 mm and change the shape of the screw faster and more accurately than a robot with a linear actuator.
The vehicle-mounted mine detection system with large detection sensor modules can search wide areas with a fast detection speed. To mount the heavy mine detectors on a manned or unmanned vehicle, it is necessary to design the detector driving mechanism and control system based on the considerations driven from the characteristic analysis and the operation requirements of the detection system. Furthermore, while operating the mine detector mounted on a mobile vehicle, it is significant to keep the height from the ground to sensors within a certain distance in order to get a qualified detection performance. As the mine detection sensor, we used ground penetrating radar widely used to geotechnical exploration, mine detection and etc. In this paper, we introduce a driving mechanism through analyzing the characteristics of the vehicle-mounted mine detection system. We also suggest a method to automatically control the distance between the ground and GPR by utilizing the GPR output values, used to detect mines at the same time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.245-265
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2022
In response to problems such as insufficient extraction information, low detection accuracy, and frequent misdetection in the field of Thangka image defects, this paper proposes a YOLOv5 prediction algorithm fused with the attention mechanism. Firstly, the Backbone network is used for feature extraction, and the attention mechanism is fused to represent different features, so that the network can fully extract the texture and semantic features of the defect area. The extracted features are then weighted and fused, so as to reduce the loss of information. Next, the weighted fused features are transferred to the Neck network, the semantic features and texture features of different layers are fused by FPN, and the defect target is located more accurately by PAN. In the detection network, the CIOU loss function is used to replace the GIOU loss function to locate the image defect area quickly and accurately, generate the bounding box, and predict the defect category. The results show that compared with the original network, YOLOv5-SE and YOLOv5-CBAM achieve an improvement of 8.95% and 12.87% in detection accuracy respectively. The improved networks can identify the location and category of defects more accurately, and greatly improve the accuracy of defect detection of Thangka images.
좋은 3D 엔진이란 객체들의 상호 작용을 실세계와 유사하게 표현하는 물리학 엔진을 말한다. 충돌은 이런 상호작용 중의 하나이며, 충돌 유무 검사와, 충돌 지점, 충돌후의 반응을 다룬다. 대부분의 물리학 엔진과 같이 충돌 검사도 정확하게 검출하려면 많은 시간이 소요된다. 그러나 요구되는 정밀도만 만족하는 모델 사용으로 검출시간을 조절 할 수 있다. 그러므로 요구되는 정밀도와 시간에 따라 충돌 검출 모델을 선정하여야 한다. 본 논문에서는 충돌 검출 모델들을 정확도에 따라 7단계로 구분하여 구현하고 실험했다. 이를 통해 시간과 정확도의 연관 관계를 분석하고, 이에 따른 충돌 검출 모델을 선택하기 위한 기준을 제시하고자 한다.
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.
Deep Convolution neural network (DCNN) has been widely used in the healthy maintenance of civil infrastructure. Using DCNN to improve crack detection performance has attracted many researchers' attention. In this paper, a light-weight spatial attention network module is proposed to strengthen the representation capability of ResNet and improve the crack detection performance. It utilizes attention mechanism to strengthen the interested objects in global receptive field of ResNet convolution layers. Global average spatial information over all channels are used to construct an attention scalar. The scalar is combined with adaptive weighted sigmoid function to activate the output of each channel's feature maps. Salient objects in feature maps are refined by the attention scalar. The proposed spatial attention module is stacked in ResNet50 to detect crack. Experiments results show that the proposed module can got significant performance improvement in crack detection.
국방통합보안관제체계 내에는 자체 개발된 시스템을 포함하여 다양한 오용탐지 기반의 상용 침입탐지시스템들이 운용되고 있다. 오용탐지 방식에 기반해서 운용되는 침입탐지시스템의 경우 침입탐지 패턴의 업데이트 주기나 질적수준에 따라 서로 상이한 능력을 가지며, 이러한 상이성은 침입탐지시스템들 간의 통합과 협동탐지를 더욱 어렵게 만든다. 이에 본 논문에서는 국방통합보안관제체계 내에서 운용되는 이기종 침입탐지시스템들 간의 통합과 협업탐지를 위한 기반을 마련하기 위해 이기종 침입탐지시스템들이 새롭게 생성한 탐지규칙을 서로 전파하고 적용할 수 있는 기법을 제안하고, 구현 및 실험을 통해 제안된 탐지규칙 교환 기법의 국방환경 가능성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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