스마트폰의 확산으로 인한 웹 접근성의 발달은 소셜 네트워크를 기반으로 하는 플랫폼 서비스 이용자의 급격한 증가를 이끌어냈다. 그중에서도 개방적인 네트워크를 기반으로 빠른 확산과 강력한 영향력을 보이는 트위터(Twitter)는 하루 평균 5억 건이 넘는 트윗(Tweet)이 생산되는 대표적인 서비스이다. 따라서 트위터를 이용하여 이벤트를 탐지하려는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 이벤트 탐지를 위해 트윗을 구성하는 다양한 조건에 대한 고려 없이 일반 문서와 동일하게 일반적인 TFIDF 알고리즘을 적용하였다. 또한 TF와 DF에 대한 언급이 생략된 채, 사전에 지정한 키워드와 관련된 이벤트를 대상으로 탐지하였다. 이에 본 논문에서는 트위터의 특징을 반영한 TFIDF 변형 알고리즘인 RTFIDF VT를 제안하고, 실험을 통해 이벤트 탐지에 최적인 것으로 검증된 TF와 DF 구간을 밝힌다. 최종 검증된 TF와 DF의 구간과 RTFIDF VT를 적용하여 특정시점을 입력받아 이벤트로 예상되는 지역명들과 이벤트 관련 키워드의 결과 집합을 추출하는 시스템을 제안한다.
적은 수의 광센서를 사용하는 검출기를 설계하고, 최대우도함수를 통해 감마선과 상호작용한 섬광 픽셀의 위치를 디지털 위치로 측정하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 섬광체 내에서 빛의 이동을 모사할 수 있는 DETECT2000을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 위치 측정의 정확도를 평가하였다. 6 × 6의 섬광 픽셀 배열과 4개의 광센서를 사용하여 검출기를 구성하였으며, 각 섬광 픽셀 중심에서 감마선 이벤트를 발생시켜 수집된 빛의 비율을 통해 순람표를 작성하였다. 새로운 위치에서 발생된 감마선 이벤트를 최대우도함수의 입력값으로 적용하여 순람표와 비교후 섬광 픽셀의 위치를 디지털 위치로 변환하였다. 모든 섬광 픽셀들에서 평가하였으며, 그 결과 99.1%의 높은 정확도를 획득하였다. 이러한 방법을 현재 사용되는 시스템에 적용할 경우 섬광 픽셀의 위치를 판별하는 과정의 간소화를 이룰 것으로 판단된다.
전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.
Cyber-Physical system(CPS) is characterized by collaborating computational elements controlling physical entities. In CPS, human desire to acquire useful information and control devices anytime and anywhere automatically has increased the necessity of a high reliable system. However, the physical world where CPS is deployed has management complexity and maintenance cost of 'CPS', so that it is impossible to make reliable systems. Thus, this paper presents an 'Autonomic Control System towards High-reliable Cyber-Physical Systems' that comprise 8-steps including 'fault analysis', 'fault event analysis', 'fault modeling', 'fault state interpretation', 'fault strategy decision', 'fault detection', 'diagnosis&reasoning' and 'maneuver execution'. Through these activities, we fascinate to design and implement 'Autonomic control system' than before. As a proof of the approach, we used a ISR(Intelligent Service Robot) for case study. The experimental results show that it achieves to detect a fault event for autonomic control of 'CPS'.
Current touch pen requires the special equipments to detect a touch and its price increases in proportion to the screen size. In this paper, we propose a method for detecting a touch and implementing a pen using the depth information. The proposed method obtains a background depth image using a depth camera and extracts an object by comparing a captured depth image with the background depth image. Also, we determine a touch if the depth value of the object is the same as the background and then provide the pen event. Using this method, we can implement a cheaper and more convenient touch pen.
Hazard evaluation and FTA are performed as the first and the second step of QRA for a LNG storage tank. Hazards are identified using HAZOP. Each segment of the system is examined, and we list all possible deviations from normal operating conditions and how they might occur. The consequences on the process are assessed, and the means available to detect and correct the deviations are reviewed. The FTA is carried out to analyse the hazards identified from the HAZOP study. A top event is selected to be release of LNG. Then all combinations of individual failures that can lead to the hazardous event are shown in the logical format of the fault tree system.
This paper presents a new approach for the detection of seismic events using accumulated changes on time-frequency domain and variable threshold. To detect seismic P-wave arrivals with rapidness and accuracy, it is that the changes on the time and the frequency domains are simultaneously used. Their changes are parameters appropriated to reflect characteristics of earthquakes over moderate magnitude(${\geq}$ magnitude 4.0) and microearthquakes. In addition, adaptively controlled threshold values can prevent false P-wave detections due to low SNR. We tested our method on real earthquakes those have various magnitudes. The proposed algorithm gives a good detection performance and it is also comparable to STA/LTA algorithm in computational complexity. Computer simulation results shows that the proposed algorithm is superior to the conventional popular algorithm (STA/LTA) in the seismic P-wave detection.
Wireless sensor network (WSN) is expected to be used in many applications. However, sensor nodes still have some secure problems to use them in the real applications. They are typically deployed on open, wide, and unattended environments. An adversary using these features can easily compromise the deployed sensor nodes and use compromised sensor nodes to inject fabricated data to the sensor network (false data injection attack). The injected fabricated data drains much energy of them and causes a false alarm. To detect and drop the injected fabricated data, a filtering-based security method and adaptive methods are proposed. The number of different partitions is important to make event report since they can make a correctness event report if the representative node does not receive message authentication codes made by the different partition keys. The proposed methods cannot guarantee the detection power since they do not consider the filtering scheme. We proposed clustering method for filtering-based secure methods. Our proposed method uses fuzzy system to enhance the detection power of a cluster.
We report a systematic investigation of a set of macrophotoinitiators for use in polymerization-based signal amplification. To test the dependence of photopolymerization responses on the number of photoinitiators localized per molecular recognition event, we gradually increased the number of photoinitiator molecules coupled to a scaffold macromolecule. Macrophotoinitiators constructed with an average of 7 to 168 photoinitiators per polymer with the goals of quantifying the relationship between the number of initiators per binding event and the degree of amplified colorimetric readout. To evaluate the capacity of the macrophotoinitiators to detect molecular recognition, neutravidin was coupled to these molecules to recognize biotin-labeled DNA immobilized on biochip test surfaces. Fluorescein macroinitiators are found to be useful in detecting molecular recognition above a threshold of initiators per polymer. Above this threshold, increasing the number of initiators per macroinitiator resulted in increased signal strength.
According to the Statistics Korea in 2017, the 10 leading causes of death contain a cardiac disorder disease, self-injury. In terms of these diseases, urgent assistance is highly required when people do not move for certain period of time. We propose an unusual event detection algorithm to identify abnormal user behaviors using dust, vision and activity sensors in their houses. Vision sensors can detect personalized activity behaviors within the CCTV range in the house in their lives. The pattern algorithm using the dust sensors classifies user movements or dust-generated daily behaviors in indoor areas. The accelerometer sensor in the smartphone is suitable to identify activity behaviors of the mobile users. We evaluated the proposed pattern algorithms and the fusion method in the scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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