• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.801-803
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• 2014

현대사회에서 영상처리는 여러 분야에서 활용되고 있으며, 이러한 영상처리 중에서 에지 검출은 대부분의 응용에서 필수적이다. 이러한 에지를 검출하기 위한 연구가 국내를 포함한 해외에서 진행되어 오고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts 등이 있다. 이러한 방법들은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법들의 단점을 개선하기 위하여, 국부 마스크를 이용한 에지 검출 방법을 제안하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권5호
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• pp.82-91
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• 2021

This study reviews application of data-driven anomaly detection techniques to the aviation domain. Recent advances in deep learning have inspired significant anomaly detection research, and numerous methods have been proposed. However, some of these advances have not yet been explored in aviation systems. After briefly introducing aviation safety issues, data-driven anomaly detection models are introduced. Along with traditional statistical and well-established machine learning models, the state-of-the-art deep learning models for anomaly detection are reviewed. In particular, the pros and cons of hybrid techniques that incorporate an existing model and a deep model are reviewed. The characteristics and applications of deep learning models are described, and the possibility of applying deep learning methods in the aviation field is discussed.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.49-57
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• 2017

IoT can be connected through a single network not only objects which can be connected to existing internet but also objects which has communication capability. This IoT environment will be a huge change to the existing communication paradigm. However, the big security problem must be solved in order to develop further IoT. Security mechanisms reflecting these characteristics should be applied because devices participating in the IoT have low processing ability and low power. In addition, devices which perform abnormal behaviors between objects should be also detected. Therefore, in this paper, we proposed D-IDS technique for efficient detection of malicious attack nodes between devices participating in the IoT. The proposed technique performs the central detection and distribution detection to improve the performance of attack detection. The central detection monitors the entire network traffic at the boundary router using SVM technique and detects abnormal behavior. And the distribution detection combines RSSI value and reliability of node and detects Sybil attack node. The performance of attack detection against malicious nodes is improved through the attack detection process. The superiority of the proposed technique can be verified by experiments.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.328-330
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• 2015

에지는 영상에 포함된 물체의 크기, 방향, 위치 등을 쉽게 획득할 수 있는 특징 정보이며, 에지 검출은 물체 검출, 물체 인식 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하며, 고정 가중치 마스크를 적용하므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크 내의 평균 및 표준편차에 따라 가중치를 적용한 후 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.99-106
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• 2003

네트워크 환경에서의 다양한 침입은 심각한 위험을 초래 할 수 있기 때문에 침입을 효과적으로 탐지하기 위해 데이터마이닝 기법을 발전시켜 왔다. 비정상행위 탐지 기술은 순수 데이터로 학습한 후, 비정상행위를 탐지하기 때문에 정교한 정상행위 패턴 생성이 필수적이다. 순수한 학습 데이터의 생성은 시간과 비용이 많이 드는 단점이 있다. 따라서 네트워크 상의 데이터에 대한 특징을 파악하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 데이터마이닝의 연관규칙 및 클러스터링기법을 비정상행위 탐지에 적용하였고, 패킷내의 판정 요소에 정보이론 척도를 적용하여 불필요한 데이터를 필터링하는 방법을 제시하였다. 또한 가변길이 트랜잭션을 네트워크상의 분석 단위를 정의하는 기준으로 제시하여 행위 패턴 생성에 보다 묘사성이 높음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.632-642
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• 2017

본 논문에서는 미디어 오디오의 음향 특성 및 문맥 정보를 활용한 DNN 기반 음성 검출 시스템을 제안한다. 미디어 오디오 내에 포함되어 있는 음성과 비음성을 구분하기 위한 음성 검출 기법은 효과적인 음성 처리를 위해 필수적인 전처리 기술이지만 미디어 오디오 신호에는 다양한 형태의 음원이 복합적으로 포함되어 있으므로 기존의 신호처리 기법으로는 높은 성능을 얻기에는 어려움이 있었다. 제안하는 기술은 미디어 오디오의 고조파와 퍼커시브 성분을 분리하고, 오디오 콘텐츠에 포함된 문맥 정보를 반영하여 DNN 입력 벡터를 구성함으로써 음성 검출 성능을 개선할 수 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 20시간 이상 분량의 드라마를 활용하여 음성 검출용 데이터 세트를 제작하였으며 범용으로 공개된 8시간 분량의 헐리우드 영화 데이터 세트를 추가로 확보하여 실험에 활용하였다. 실험에서는 두 데이터 세트에 대한 교차 검증을 통하여 제안하는 시스템이 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제28권3호
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• pp.465-472
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• 2018

Our aim was to determine the detection rate of respiratory viruses (RVs) in feces of patients with acute viral respiratory infection (AVRI) and the detection rate of diarrheal viruses (DVs) in nasopharyngeal samples from patients with acute viral gastroenteritis. The relationships between the presence of fecal RVs or nasopharyngeal DVs and their impacts on the clinical severity were also investigated. A total of 144 fecal specimens were collected from AVRI patients and 95 nasopharyngeal specimens were collected from acute viral gastroenteritis patients. Clinical characteristics and laboratory profiles were compared between subgroups on the basis of the presence or absence of virus in the specimens. The detection rate of RVs in feces was 17.4% (25/144), whereas the detection rate for viruses identical to the respiratory pathogen was 10.4% (identical group, 15/144). Within the identical group, adenovirus (86.7%, 13/15) was most commonly found. Patients in the identical group showed statistically higher values for C-reactive protein, mean age, increased frequency of vomiting, and decreased frequency of chest film involvement and cough (p < 0.05). The detection rate of nasopharyngeal DVs among acute viral gastroenteritis patients was 19.0% (18/95), and in the identical group it was 15.8% (15/95). Norovirus group II and enteric adenovirus were the major pathogens detected in the identical group. There were no significant differences in clinical characteristics and laboratory profiles between the subgroups. In conclusion, the major pathogens of fecal RV and nasopharyngeal DV were adenovirus and norovirus group II, respectively. However, their relationship with the clinical symptoms or disease severity is unclear.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 1998

X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화는 유방암의 조기 검출에 중요한 징후로 이용된다. 본 논문은 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회를 검출하여 그것의 위치를 표시하는 컴퓨터 보조 검출 방법을 제안한다. 제안된 검출방법의 구성도는 ROI9region of interest)선택, 필름흠제거, srdm(surrounding region dependence method), 분류기, 그리고 위치 표시로 구성되어 있다. SRDM은 이미 저자들에 의해 제안되었으며, 이것은 현재의 픽셀을 둘러싸고 있는 두 개의 영역에서의 2차 히스토그램에 근거한 통계적인 텍스처(texture)분석 방법이며 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화의 검출을 위해 제안되었다. 또한, 본 논문에서 제안된 필름흠 제거 필터의 효과는 ROC (receiver operating-characteristics) 분석에 의한 분류 성능 측면에서 평가되어진다. 정상조직(normal tissue)과 군집성 미세석회화를 포함한 조직을 분류하기 위해 3계층 backpropagation 신경망이 분류기로 이용되었다. 검출된 군집성 미세석회화의 위치와 적절한 표시를 함으로써 진단방사선의사에게 더 많은 주의를 상기시킬 수 있다

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.204-211
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• 2011

주변의 환경을 감시하기 위한 요즘의 임베디드 시스템은 고성능의 실시간 데이터 처리능력 및 넓은 통신 대역폭을 요구할 뿐만 아니라 신호처리를 위한 임베디드 시스템의 적은 소비전력소모를 요구하고 있다. 하지만 휴대용의 성격이 있는 임베디드 시스템에 사용되는 배터리의 용량은 이러한 요구조건을 장기간 만족시킬 수 있을 만큼의 기술로는 아직 발전하지 못하였다. 본 논문에서는 이러한 상황을 극복하기 위해 저에너지로 동작하면서도 사건을 정확하게 탐지하기 위한 새로운 접근법을 제안한다. 설계된 방식은 시스템 주변에서 발생하는 사건을 탐지하기 위해 여러 알고리즘이 계층적으로 연결되어 있는 구조를 가지고 있다. 이러한 계층적 사건 탐지기를 구성하는 다양한 사건 탐지 알고리즘들의 정확도에 대한 확률적 특성 변화 따른 에너지 소모의 특성 변화를 보여주고 이들의 관계를 실험을 통하여 분석적으로 설명한다 뿐만 아니라 사건의 정적, 동적 특성에 따라 높은 사건 탐지 정확도를 유지하면서 저에너지로 동작하기 위한 다른 방식들을 기술한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제12권4호
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• pp.435-447
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• 2013

If we use a smartphone to analyze and detect falling, it is a huge advantage that the person with a sensor attached to one's body is free from awareness of difference and limitation of space, unlike attaching sensors on certain fixed areas. In this paper, we suggested effective posture analysis of smartphone users, and fall detecting system. Suggested algorithm enables to detect falling accurately by using the fact that instantaneous change of acceleration sensor is different according to user's posture. Since mobile applications working on smart phones are low in compatibility according to mobile platforms, it is a constraint that new development is needed which is suitable for sensor equipment's characteristics. In this paper, we suggested posture analysis algorithm using smartphones to solve the problems related to user's inconvenience and limitation of development according to sensor equipment's characteristics. Also, we developed fall detection system with the suggested algorithm, using hybrid mobile application which is not limited to platform.