This paper presents to analyze patterns from single and complex malodors using gas sensor array based on metal oxide semiconductors. The aim of research is to identify and discriminate single malodors such as $NH_3$, $CH_3SH$ and $H_2S$ and their mixtures according to concentration levels. Measurement system for analyzing patterns from malodors is constructed by an array of metal oxide semiconductor sensors which are available commercially together with associate electronics. The patterns from sensory system are analyzed by Principal Component Analysis (PCA) which is simple statistical pattern recognition technique. Throughout the experimental trails, we confirmed the experimental procedure for measurement system such as sensors calibration time and gas flow rate, and discriminated malodors using pattern analysis technique.
본 연구는 현재 우리나라 도로에 설치되어 있는 오르막차로의 문제점에 대한 인지에서부터 시작되었다. 현재 적용하고 있는 오르막차로 설치기준은 운전자의 통행패턴이 고려되지 않아 이용률이 저조하고 합류부에 교통사고 발생 가능성이 있다. 따라서 오르막 구간의 차선설치 기준, 테이퍼 길이, 표지판 설치기준 등에 대한 연구를 수행하여 개선방안을 도출하였으며 효과검증을 위하여 고속도로에 시험적용을 하여 효과분석을 실시하였다. 그 결과 오르막차로 이용률 및 평균 통행속도가 향상되는 것으로 분석되었으며 경제성분석 결과 저투자 사업으로서 타당성이 매우 높은 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 고속도로 전구간 뿐만이 아니라 국도, 지방도에도 확대 적용할 경우 교통흐름 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.
대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4310-4330
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2020
With the continuous emergence of new applications and cyberattacks and their frequent updates, the need for automatic protocol reverse engineering is gaining recognition. Although several methods for automatic protocol reverse engineering have been proposed, each method still faces major limitations in extracting clear specifications and in its universal application. In order to overcome such limitations, we propose an automatic protocol reverse engineering method using a two-pathway model based on a contiguous sequential pattern (CSP) algorithm. By using this model, the method can infer both command-oriented protocols and non-command-oriented protocols clearly and in detail. The proposed method infers all the key elements of the protocol, which are syntax, semantics, and finite state machine (FSM), and extracts clear syntax by defining fine-grained field types and three types of format: field format, message format, and flow format. We evaluated the efficacy of the proposed method over two non-command-oriented protocols and three command-oriented protocols: the former are HTTP and DNS, and the latter are FTP, SMTP, and POP3. The experimental results show that this method can reverse engineer with high coverage and correctness rates, more than 98.5% and 99.1% respectively, and be general for both command-oriented and non-command-oriented protocols.
In this study, fault symptoms were simulated and analyzed for a single-effect absorption chiller. The fault patterns of fault detection parameters were tabulated using the fault symptom simulation results. Fault detection and diagnosis by a process history-based method were performed for the in-situ experiment of a single-effect absorption chiller. Simulated fault modes for the in-situ experimental study are the decreases in cooling water and chilled water mass flow rates. Five no-fault reference models for fault detection of a single-effect absorption chiller were developed using fault-free steady-state data. A sensitivity analysis of fault detection using the normalized distance method was carried out with respect to fault progress. When mass flow rates of the cooling and chilled water decrease by more than 19.3% and 17.8%, respectively, the fault can be detected using the normalized distance method, and COP reductions are 6.8% and 4.7%, respectively, compared with normal operation performance. The pattern recognition method for fault diagnosis of a single-effect absorption chiller was found to indicate each failure mode accurately.
In this paper we implemented the fast thinning unit by modifying the pipeline architecture which was proposed by Stanley R. Sternberg. The unit is useful in preprocessing such as image representation and pattern recognition etc. This unit is composed of interface part, local memory part, address generation part, thinning processing part and control part. In thinning processing part, we shortened the thinning part which performed by means of look up table using window mapping table. Thus we improved the weakness of SAP, in which the number of delay pipeline and window pipeline are equal to image column size. Two independent memorys using tri-state buffer enable the two direction flow of address generated by address generation part. This unit avoids the complexity of architecture and has flexibility of image size by means of simple modification of logic bits.
Primary depression with cognitive impairment, referred to as depressive pseudodementia, may be mistaken for a progressive degenerative dementia. Recognition of primary depression is clinically important because of its treatability. To differentiate depression from degenerative dementia, author used brain SPECT. By the result the regional cerebral blood flow(rCBF) in elderly depressed patient was decreased in the right frontal cortex. The pattern of rCBF was different from that of dementia which shows decreased rCBF in bifrontal cortex. By using brain SPECT in depressed elderly patient with cognitive impairment, the discrimination from dementia will be more effective and accurate.
Journal of information and communication convergence engineering
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제20권3호
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pp.226-233
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2022
Video surveillance is widely used in security surveillance, military navigation, intelligent transportation, etc. Its main research fields are pattern recognition, computer vision and artificial intelligence. This article uses OpenCV to detect and track vehicles, and monitors by establishing an adaptive model on a stationary background. Compared with traditional vehicle detection, it not only has the advantages of low price, convenient installation and maintenance, and wide monitoring range, but also can be used on the road. The intelligent analysis and processing of the scene image using CAMSHIFT tracking algorithm can collect all kinds of traffic flow parameters (including the number of vehicles in a period of time) and the specific position of vehicles at the same time, so as to solve the vehicle offset. It is reliable in operation and has high practical value.
사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.
Kim, Hye Mi;Jeong, Su Yang;Kim, Sun Min;Lee, Kyu Ha;Kim, Jong Hwan;Seong, Rack Seon
Natural Product Sciences
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제22권3호
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pp.162-167
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2016
Peucedani Radix is the root of Angelica decursiva Franchet et Savatier (=Peucedanum decursivum Maximowicz) or Peucedanum praeruptorum Dunn in several Asian countries. The coumarins contained in Peucedani Radix were quantitatively analyzed using HPLC-DAD to develop a simultaneous determination for the quality control of A. decursiva and P. praeruptorum. For quantitative analysis, four major coumarins contained in these medicinal plants were assessed. Nodakenin (1), nodakenetin (2), praeruptorin A (3), and praeruptorin B (4) were separated with a Phenomenex Luna C18 column ($5{\mu}m$, $4.6{\times}250mm$) under the gradient conditions using distilled water with 0.1% phosphoric acid and acetonitrile with 0.1% phosphoric acid as the mobile phase, at a flow rate of 1.0 ml/min and a detection wavelength of 330 nm. This method was fully validated for linearity, accuracy, precision, recovery, and limit of detection and quantification. As a result, A. decursiva and P. praeruptorum were clearly classified by the quantification of four major coumarins in extracts. Also, the pattern recognition analysis based on HPLC indicates that all of the samples were largely clustered into two groups. Therefore, it is possible to distinguish between A. decursiva and P. praeruptorum and contribute to quality control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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