• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제23권1호
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• pp.19-24
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• 2024

It is not an exaggeration to say that a single fire causes a lot of damage, so fires are one of the disaster situations that must be alerted as soon as possible. Various technologies have been utilized so far because preventing and detecting fires can never be completely accomplished with individual human efforts. Recently, deep learning technology has been developed, and fire detection systems using object detection neural networks are being actively studied. In this paper, we propose a new fire detection system that improves the previously studied fire detection system. We train the YOLOv8 model using refined datasets through improved labeling methods, derive results, and demonstrate the superiority of the proposed system by comparing it with the results of previous studies.

• Smart Structures and Systems
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• 제4권6호
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• pp.759-777
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• 2008

A wireless sensing system is designed for application to structural monitoring and damage detection applications. Embedded in the wireless monitoring module is a two-tier prediction model, the auto-regressive (AR) and the autoregressive model with exogenous inputs (ARX), used to obtain damage sensitive features of a structure. To validate the performance of the proposed wireless monitoring and damage detection system, two near full scale single-story RC-frames, with and without brick wall system, are instrumented with the wireless monitoring system for real time damage detection during shaking table tests. White noise and seismic ground motion records are applied to the base of the structure using a shaking table. Pattern classification methods are then adopted to classify the structure as damaged or undamaged using time series coefficients as entities of a damage-sensitive feature vector. The demonstration of the damage detection methodology is shown to be capable of identifying damage using a wireless structural monitoring system. The accuracy and sensitivity of the MEMS-based wireless sensors employed are also verified through comparison to data recorded using a traditional wired monitoring system.

• Computers and Concrete
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• 제23권6호
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• pp.445-457
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• 2019

Cracks are an important distress of concrete bridges, and may reduce the life and safety of bridges. However, the traditional manual crack detection means highly depend on the experience of inspectors. Furthermore, it is time-consuming, expensive, and often unsafe when inaccessible position of bridge is to be assessed, such as viaduct pier. To solve this question, the real-time automatic crack detecting system with unmanned aerial vehicle (UAV) become a choice. This paper designs a new automatic detection system based on real-time comprehensive image processing for bridge crack. It has small size, light weight, low power consumption and can be carried on a small UAV for real-time data acquisition and processing. The real-time comprehensive image processing algorithm used in this detection system combines the advantage of connected domain area, shape extremum, morphology and support vector data description (SVDD). The performance and validity of the proposed algorithm and system are verified. Compared with other detection method, the proposed system can effectively detect cracks with high detection accuracy and high speed. The designed system in this paper is suitable for practical engineering applications.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.229-235
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• 2011

To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권1호
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• pp.13-20
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• 2009

DoS/DDoS공격과 웜 공격으로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 그 특성상 사전 차단이 어렵기 때문에 정확하고 빠른 탐지에 의한 대처는 공격 탐지 시스템이 갖추어야 할 필수요건이다. 본 논문에서는 SNMP MIB의 다양한 상관관계 분석을 통해 빠르고 정확한 탐지 알고리즘을 제안하고, 이를 적용한 실시간 탐지 시스템을 구현하였다. 공격 탐지 방법은 SNMP MIB의 갱신 주기를 이용하여 공격 탐지 시점을 결정하는 단계와 수신된 패킷의 상위 계층 전달률, 수신된 패킷에 대한 응답률, 그리고 폐기된 패킷 개수와 같은MIB 정보간의 상관 관계를 이용하여 공격의 징후를 판단하는 단계, 프로토콜 별 상세 분석을 통하여 공격 유무 탐지 및 공격 유형 분류를 수행하는 단계로 구성된다. 제안한 탐지 방법은 빠른 탐지로 발생되는 시스템 부하와 관리를 위한 소비 트래픽의 증가 문제를 효율적으로 해결하여 다수의 탐지 대상 시스템의 관리가 가능하며, 빠르고 정확하게 공격의 유무를 탐지하고 공격 유형을 분류해 낼 수 있어 공격에 대한 신속한 대처가 가능해 질 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.13-22
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• 2009

최근 톨게이트의 자동요금징수시스템 (ETC, Electronic Toll Collection System), 버스안내시스템, 주차관리 시스템 등 다양한 분야에서 근거리 무선통신 (DSRC, Dedicated Short Range Communication) 기술이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이를 활용한 교통정보시스템을 설계하였다. 기존 차량감지기를 이용한 지점검지 기반의 교통정보시스템이 수집과 제공이 별도로 운영되는 시스템인 반면, 근거리무선통신을 이용한 구간검지 기반의 교통정보시스템은 기지국과 차량 단말기간 통신을 통하여 교통정보 수집 및 제공이 가능하다. 차량감지기가 지점정보를 구간교통정보로 가공하기 때문에 지점 통과속도가 구간평균속도로 변환되는 과정에서 혼잡 상황의 속도가 높게 나타난다. 소통상태가 악화되었을 경우, 차량감지기가 근거리 무선통신에 비해 통행속도가 높게 나타난다. 특히, 근거리 무선통신을 이용한 교통정보시스템의 통행속도의 데이터별 편차가 크게 감소하였고, 돌발상황 검지 및 교통상황을 신속하게 파악할 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권1호
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• pp.123-131
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• 2011

In this paper, modeling and design of a distributed detection system are considered for an active sonar sensor network. The sensor network has a parallel configuration and it consists of a fusion center and a set of receiver nodes. A system with two receiver nodes is considered to investigate a theoretical aspect of design. To be specific, AND rule and OR rule are considered as the fusion rules of the sensor network. For the fusion rules, it is shown that a threshold rule of each sensor node has uniformly most powerful properties. Optimum threshold for each sensor is obtained that maximizes the probability of detection given probability of false alarm. Numerical experiments were also performed to investigate the detection characteristics of a distributed detection system with multiple sensor nodes. The experimental results show how signal strength, false alarm probability, and the distance between nodes in a sensor field affect the system detection performances.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.289-295
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• 2014

침입탐지시스템은 컴퓨터 시스템 내 외부의 비정상적인 사용을 실시간으로 탐지하는 시스템으로 기업의 보안을 강화하고 불법적 의도를 사전에 감지하는 적극적인 보안 방안이다. 침입탐지시스템의 성능은 침입탐지시스템의 영역에 해당하는 정보수집, 침입분석, 침입대응, 침입탐지 결과 검토 및 보호, 대응행동, 손실방지 등에 관해 제 역할을 수행하고 있는가를 판단해야 한다. 본 연구에서는 이러한 침입탐지시스템의 요구사항과 소프트웨어 제품평가에 관한 ISO 국제표준을 근간으로 평가모델을 구성하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권3호
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• pp.193-198
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• 2018

최근, 자동차 교통사고의 인명 피해가 급속히 증가하고 있으며 경상보다는 중상 및 사망이 많은 대형사고가 증가하고 있다. 대형사고의 70% 이상은 졸음운전으로 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 교통사고의 대형 참사를 방지하기 위한 졸음운전 방지 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 졸음운전 감지 시스템을 위한 실시간 눈 깜빡임 인식 방법과 이산화탄소 증가에 따른 졸음 인식을 감지하도록 제안한다. 졸음운전 감지 시스템은 기존의 영상 검출과 딥러닝을 적용하였고 이산화탄소 증가 감지는 사물인터넷 기반으로 개발하였다. 이러한 두 가지 기법을 동시에 이용한 졸음운전 방지 시스템은 기존의 제품에 비해 정확성이 향상되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.298-309
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• 2001

This research aims to unravel the significant features of the human immune system, which would be successfully employed for a novel network intrusion detection model. Several salient features of the human immune system, which detects intruding pathogens, are carefully studied and the possibility and the advantages of adopting these features for network intrusion detection are reviewed and assessed.