• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2023

로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.49-57
• /
• 2022

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제64권3호
• /
• pp.9-24
• /
• 2022

Currently, a vast amount of hydrologic data is accumulated in real-time through automatic water level measuring instruments in agricultural reservoirs. At the same time, false and missing data points are also increasing. The applicability and reliability of quality control of hydrological data must be secured for efficient agricultural water management through calculation of water supply and disaster management. Considering the characteristics of irregularities in hydrological data caused by irrigation water usage and rainfall pattern, the Korea Rural Community Corporation is currently applying the Hampel filter as a water level data quality management method. This method uses window size as a key parameter, and if window size is large, distortion of data may occur and if window size is small, many outliers are not removed which reduces the reliability of the corrected data. Thus, selection of the optimal window size for individual reservoir is required. To ensure reliability, we compared and analyzed the RMSE (Root Mean Square Error) and NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of the corrected data and the daily water level of the RIMS (Rural Infrastructure Management System) data, and the automatic outlier detection standards used by the Ministry of Environment. To select the optimal window size, we used the classification performance evaluation index of the error matrix and the rainfall data of the irrigation period, showing the optimal values at 3 h. The efficient reservoir automatic calibration technique can reduce manpower and time required for manual calibration, and is expected to improve the reliability of water level data and the value of water resources.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제26권6호
• /
• pp.175-181
• /
• 2022

구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1-13
• /
• 2022

정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권11호
• /
• pp.345-353
• /
• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 대한임상검사과학회지
• /
• 제55권1호
• /
• pp.16-28
• /
• 2023

폐암은 크게 소세포성 폐암과 비소세포성 폐암으로 구분되며 비소세포성폐암이 차지하는 비율은 약 70%~80%이다. 비소세포성폐암 중 폐선암은 전체 폐암의 약 40%를 차지한다. 최근 유전자 프로파일링 기술이 발전하면서 종양의 발생 및 성장에 중요한 종양 유전자와 종양 억제 유전자의 변이에 대한 연구가 활발히 진행되어 폐암을 유발하는 특정 유전자들이 발견되면서 생존율에 큰 영향을 미치게 되었으며 특히 폐선암은 차세대 염기서열 분석법(next generation sequencing, NGS)을 이용한 동반진단을 통해 표적 치료로 생존을 높이는 데 도움을 얻을 수 있다. 본 연구는 한국인에서 폐선암을 유발하는 유전자 변이 검출을 위해 비소세포성폐암 환자의 파라핀 포매조직(formalin-fixed paraffin-embedded)으로 hematoxylin and eosin 염색을 시행하여 폐선암을 구분하였으며 정확한 폐선암 조직을 분류하기 위해 면역조직화학(immunohistochemistry, IHC)염색을 시행하였다. 그 결과를 바탕으로 NGS를 이용하여 유전자 변이의 종류와 패턴을 분석하였고 폐암을 유발하는 가장 대표적인 원인인 흡연과의 관계를 확인하였다. NGS 결과 단일염기서열변이(single nucleotide variation, SNV), 복제수변이 (copy number variation, CNV), 유전자 재배열을 확인하였으며 폐선암에서 SNV는 TP53 (44.6%), EGFR (35.7%), KRAS (10.7%), PIK3CA (6.2%), CDKN2A (4.4%) 순으로 발생하였고 CNV의 경우 EGFR (14%)이 가장 빈번하게 발생하였다. 또한 ALK, ROS1, RET 과 같은 유전자 재배열을 확인하였다. NGS의 신뢰도를 확인을 위하여 기존에 사용되고 있는 유전자 검사방법인 PCR-EGFR, IHC-ALK (D5F3), FISH-ROS1 검사를 추가적으로 시행하여 NGS 결과와 일치도를 확인하였다. 이 연구는 폐선암 환자에 대한 NGS가 여러 유전자의 돌연변이를 동시에 확인하여 치료 전략에 더욱 긍정적인 이익을 줄 수 있음을 보여준다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.30-31
• /
• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제15권4호
• /
• pp.11-20
• /
• 2022

국내의 앵커볼트 일반 비파괴 검사법은 육안검사와 타음검사를 적용하고 있으나, 육안검사는 기초에 포함된 부분이나 너트 및 베이스 플레이트가 설치된 부분에서 앵커볼트의 부식이나 피로균열 등을 확인하는 것이 어렵다. 타음검사는 주변 환경과 개인차에 의한 영향을 받기 때문에 객관적인 조사가 어려운 것이 현실이므로 이러한 결함을 정량적으로 추정할 수 있는 비파괴 검사 기술개발이 필요하다. 국내 도로시설물 앵커볼트의 점검은 육안조사를 수행하고 있으며, 교량받침, 낙교방지시설 등의 앵커볼트 중요도가 높으므로 기존 점검방법과 함께 비파괴검사 기술을 개발하여 앵커볼트의 예방정비를 통해 교량 수명연장에 기여할 필요가 있다. 본 기술 개발을 통해 현재 수행하고 있지 않은 앵커볼트의 비파괴검사를 수행함으로 도로시설물 앵커볼트의 선제적/능동적 유지관리가 가능한 기술로 연구개발 및 실용화가 시급하다. 본 논문에서는 비파괴 검사 기법 중 초음파탐상법(Ultrasonic test)을 적용하여 부식, 균열 등 앵커볼트의 결함 검출 가능성 및 실뢰도를 실험적으로 검증하였다. 기술 개발이 완성되면 검사 신뢰성 향상 원천기술 확보로 앵커볼트에 대한 선제적/능동적 유지관리의 실현이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한정형외과학회지
• /
• 제54권6호
• /
• pp.509-518
• /
• 2019

목적: 악성 종양 환자에서 림프절 전이를 발견하는 것은 초기에 정확한 병기 및 예후와 관련된 정보를 알 수 있고 수술 후 보조치료(adjuvant therapy)의 필요성을 평가해서 조기에 치료를 할 수 있도록 해주기 때문에 중요하다. 본 연구를 통해 정형외과 영역의 악성 종양 환자를 평가함에 있어 양전자 방출 컴퓨터 단층 촬영기(positron emission tomography/computed tomography, PET/CT)가 sentinel lymph node biopsy와 비교하여 유용한지를 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 2008년부터 2018년까지 악성 근골격계 종양으로 진단받고 PET/CT를 촬영한 환자 251명 중 72명의 환자를 선별하여 후향적 분석을 시행하였다. 림프절 전이가 의심되는 환자군은 조직검사를 시행하였다. 분석은 의무기록, 임상정보, PET/CT 영상 및 판독 소견, 병리 결과를 통해 시행하였으며, 임상경과 및 병리검사 결과를 PET/CT 결과와 비교하여 PET/CT의 정확도를 평가하였다. 결과: 환자의 나이는 14세에서 88세까지 분포하였고, 평균 추시 기간은 2.4년이었으며, 22명에서 림프절의 전이가 확인되었다. 육종 및 비육종 종양에서 PET/CT 영상의 민감도, 특이도, 양성예측도, 음성예측도는 전문가의 소견을 함께 고려할 경우 상당히 상승하는 것을 확인하였다. 결론: 본 연구를 통하여 전문가의 소견을 함께 고려한다면, 림프절의 전이를 발견하는 데 PET/CT의 유용성은 증가할 것으로 생각된다.