• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.479-485
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• 2011

비디오 기반 화염 감지 기법은 입력 비디오 영상에서 화염과 비슷한 색상을 가지고 움직임이 있는 영역에 대해서 화소 단위로 화염의 특성을 가지고 있는지를 시간적, 공간적 특징 분석을 통하여 확인한다. 비디오 기반 화염 감지 기법 연구의 가장 중요한 부분 중 하나는 화염 감지 성능이 저하되지 않고 어떻게 거짓 경보의 빈도를 줄일 수 있는가 하는 것이다. 기존의 방법들은 전기 장치로 만들어진 불빛들 중에서 자동차 전조등과 같은 일반적인 움직임을 가진 전기 불빛에 의한 거짓 경보는 쉽게 제거하고 있다. 그러나 경광등, 경고등 그리고 네온사인과 같이 깜빡거림이 있는 전기 불빛은 색상과 시간적, 공간적인 특징이 실제 화염과 비슷할 경우 거짓 경보를 발생시키는 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 경광등, 경고등 그리고 네온사인과 같이 깜빡거림이 있는 전기 불빛 화소들의 주기 신호 검출을 통하여 진짜 화염이 아님을 확인하는 거짓 경보 제거 기능을 갖춘 비디오 화염 감지 기법을 제안한다. 실험 결과 화재 감지 성능은 기존의 방법과 비슷하였으나 기존의 방법이 거짓 경보를 발생시키는 시험 비디오에서 거짓 경보가 발생되지 않음을 볼 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.93-100
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• 2011

본 논문에서는 P2P 환경에서 허위 데이터를 감축할 수 있는 FDR(False Data Reduction) 정책을 제안한다. 이 정책의 특징은 사용자가허위 데이터를 인지하게 되면 그 파일을 다운로드중인 다른 피어 들에게 그 데이터 삭제를 요청한다. 또한 허위 데이터를 다운로드 중인 피어 들에게 이를 통보함으로써 허위 데이터를 다운로드하지 않도록 하고, P2P환경에 퍼지지 않도록 허위 데이터를 삭제한다. 또한 이러한 모든 과정은 어떠한 검색 서버도 요구되지 않고 오직 피어들 간에 정보 교환으로 이루어지기 때문에 검색 서버가 필요하지 않은 순수 P2P모델에 적용할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 FDR 정책이 네트워크 트래픽을 줄이는데 효과적임을 보인다. 임으로써 유효 데이터의 평균전송시간을 단축할 수 있음을 보인다. 그 결과 허위 데이터 비율에 따른 유효 데이터의 평균전송시간을 9.78~16.84% 단축함을 알 수 있었다.

• Hip & pelvis
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• 제30권4호
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• pp.219-225
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• 2018

Purpose: Ischiofemoral impingement (IFI)-primarily diagnosed by magnetic resonance imaging (MRI)-is an easily overlooked disease due to its low incidence. The purpose of this study was to evaluate the usefulness of false profile view as a screening test for IFI. Materials and Methods: Fifty-eight patients diagnosed with IFI between June 2013 and July 2017 were enrolled in this retrospective study. A control group (n=58) with matching propensity scores (age, gender, and body mass index) were also included. Ischiofemoral space (IFS) was measured as the shortest distance between the lateral cortex of the ischium and the medial cortex of lesser trochanter in weight bearing hip anteroposterior (AP) view and false profile view. MRI was used to measure IFS and quadratus femoris space (QFS). The receiver operating characteristics (ROC), area under the ROC curve (AUC) and cutoff point of the IFS were measured by false profile images, and the correlation between the IFS and QFS was analyzed using the MRI scans. Results: In the false profile view and hip AP view, patients with IFI had significantly decreased IFS (P<0.01). In the false profile view, ROC AUC (0.967) was higher than in the hip AP view (0.841). Cutoff value for differential diagnosis of IFI in the false profile view was 10.3 mm (sensitivity, 88.2%; specificity, 88.4%). IFS correlated with IFS (r=0.744) QFS (0.740) in MRI and IFS (0.621) in hip AP view (P<0.01). Conclusion: IFS on false profile view can be used as a screening tool for potential IFI.

• 분석과학
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• 제35권3호
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• pp.124-128
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• 2022

혈액을 증강하기 위해 사용하는 시약은 혈액 이외의 다른 물질의 영향을 받아 위양성 혹은 위음성을 나타낼 수 있다. 이런 반응이 일어나면 혈액 증거를 잘못 해석할 수 있으므로 혈흔 증강 시약의 위양성 및 위음성 가능성에 대한 조사는 필수적이다. 산성 과산화수소(acidic hydrogen peroxide, AHP)는 최근에 알려진 혈액 증강 시약으로, 위양성 혹은 위음성을 유발하는지에 대해 알려진 바가 없다. 이를 확인하기 위해 금속 표면, 플라스틱 표면, 종이 표면, 페인트 표면, 음식류, 식물성 기름, 세제류, 석유계 탄화수소에 혈액 20 µL을 남긴 후 AHP를 처리하였다. 이 혈액을 505 nm 광원을 비추며 오렌지색 필터를 통해 관찰 한 결과 모든 물질에서 위양성 혹은 위음성 반응이 관찰되지 않았다. 그러나 polyethylene terephthalate 표면, polyvinylchloride 표면, 일부 페인트 표면, 음식류는 AHP를 처리한 혈액 관찰 조건에서 자체 광발광을 나타내 혈액 관찰을 방해한다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권1호
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• pp.100-105
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• 2011

Generally, because received signals from radar are very bulky, the data are divided into manageable size called section, and sections are distributed into several digital signal processors. And then, target detection algorithms are applied simultaneously in each processor. CFAR(Constant False Alarm Rate) algorithm, which is the most popular target detection algorithm, can estimate accurate threshold values to determine which signals are targets or noises within center-cut of section allocated to each processor. However, its estimation precision is diminished in section edge data because of insufficient surrounding data to be referred. Especially this edge problem of CFAR is too serious if we have many sections to be processed, because it causes many false alarms in most every section edges. This paper describes false alarm issues on MCA(Minimum Cell Average)-CFAR, and proposes a false alarm elimination method by changing section size alternatively. Real received data from multi-function radar were used to evaluate a proposed method, and we show that our method drastically decreases false alarms without missing real targets, and improves detection performance.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.2115-2130
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• 2022

With the development of over-the-top (OTT) services, the demand for content is increasing, and you can easily and conveniently acquire various content in the online environment. As a result, copyrighted content can be easily copied and distributed, resulting in serious copyright infringement. Some special forms of online service providers (OSP) use filtering-based technologies to protect copyrights, but illegal uploaders use methods that bypass traditional filters. Uploading with a title that bypasses the filter cannot use a similar search method to detect illegal content. In this paper, we propose a technique for profiling the Heavy Uploader by normalizing the bypassed content title and efficiently detecting illegal content. First, the word is extracted from the normalized title and converted into a bit-array to detect illegal works. This Bloom Filter method has a characteristic that there are false positives but no false negatives. The false positive rate has a trade-off relationship with processing performance. As the false positive rate increases, the processing performance increases, and when the false positive rate decreases, the processing performance increases. We increased the detection rate by directly comparing the word to the result of increasing the false positive rate of the Bloom Filter. The processing time was also as fast as when the false positive rate was increased. Afterwards, we create a function that includes information about overall piracy and identify clustering-based heavy uploaders. Analyze the behavior of heavy uploaders to find the first uploader and detect the source site.

• 전력전자학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.100-105
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• 2022

This paper applies the arc detection algorithm to prevent the false detection in photo voltaic series arc detection circuit, which is required not only to detect the series arc quickly, but also not falsely detect the arc for the non-arc noise. For this purpose, this study proposes a rapid and preventive false detection method of single peak noise and short noise signals. First, to prevent false detection by single peak noise, Discrete wavelet transform (DWT)-based characteristic parameters are applied to determine the shape and the amplitude of the noise. In addition, arc fault detection within a few milliseconds is performed with the DWT iterative algorithm to quickly prevent false detection for short noise signals, considering the continuity of serial arc noise. Thus, the method operates not only to detect series arc, but also to avoid false arc detection for peak and short noises. The proposed algorithm is applied to real-time serial arc detection circuit based on the TMS320F28335 DSP. The serial arc detection and peak noise filtering performances are verified in the built simulated arc test facility. Furthermore, the filtering performance of short noise generated through DC switch operation is confirmed.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.366-371
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• 2023

신경망 기반의 검색 모델이 활발히 연구됨에 따라 효과적인 대조학습을 위한 다양한 네거티브 샘플링 방법이 제안되고 있다. 대표적으로, ANN전략은 하드 네거티브 샘플링 방법으로 질문에 대해 검색된 후보 문서들 중에서 정답 문서를 제외한 상위 후보 문서를 네거티브로 사용하여 검색 모델의 성능을 효과적으로 개선시킨다. 하지만 질문에 부착된 정답 문서를 통해 후보 문서를 네거티브로 구분하기 때문에 실제로 정답을 유추할 수 있는 후보 문서임에도 불구하고 네거티브로 분류되어 대조학습을 진행할 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 가짜 네거티브 문제(False Negative Problem)는 학습과정에서 검색 모델을 혼란스럽게 하며 성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 False Negative Problem를 분석하고 이를 완화시키기 위해 가짜 네거티브 분류기(False Negative Classifier)를 소개한다. 실험은 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 Natural Question에서 진행되었으며 실제 False Negative를 확인하고 이를 판별하여 기존 성능보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보여준다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.419-432
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• 2019

대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국염색가공학회지
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• 제12권2호
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• pp.79-88
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• 2000

Draw textured yarns have many differences with yarn quality as well as wearing, due to the bulkiness, thermal and physical properties according to the false twist texturing system. In order to improve such property, many studies have been accomplished for developing good textured yarns and their fabrics, but these have been essentially obtained by experimental data or mathematical analysis. This study surveyed various properties of DTY produced by false twist texturing system, namely pin and crossed-belt false twist insertion systems. And 6 yarn specimens of 2 group(pin twisting type, belt twisting type) were measured and analysed.