9.11 테러 이후 미국을 비롯한 선진국들의 해운물류 안전 보안체계가 크게 강화되었다. 해운물류의 검색에는 강력한 방사선을 투과하여 컨테이너의 내부를 확인하는 컨테이너 검색기 시스템을 주로 사용하는데, 국내에서는 전량 도입품을 적용하여 운용 중이며 국산화 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 검색기 시스템의 핵심 구성요소인 X-Ray 어레이 검출 모듈 신호처리 시스템을 개발하여 제안한다. 아날로그 및 디지털 신호처리부를 통합형 하드웨어로 제작하였으며, X-선 데이터의 실시간 수집과 분석을 위해 FPGA 로직과 소프트웨어를 구현하여 시험하였다. 구현된 시스템은 기존 항만에서 사용되는 도입품 대비 해상도와 소비전력 면에서 우세하다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.178-192
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2021
File system forensics typically focus on the contents or timestamps of a file, and it is common to work around file/directory centers. But to recover a deleted file on the disk or use a carving technique to find and connect partial missing content, the evidence must be analyzed using cluster-centered analysis. Forensics tools such as EnCase, TSK, and X-ways, provide a basic ability to get information about disk clusters, but these are not the core functions of the tools. Alternatively, Sysinternals' DiskView tool provides a more intuitive visualization function, which makes it easier to obtain information around disk clusters. In addition, most current tools are for Windows. There are very few forensic analysis tools for MacOS, and furthermore, cluster analysis tools are very rare. In this paper, we developed a tool named FACT (Forensic Analyzer based Cluster Information Tool) for analyzing the state of clusters in a HFS+ file system, for digital forensics. The FACT consists of three features, a Cluster based analysis, B-tree based analysis, and Directory based analysis. The Cluster based analysis is the main feature, and was basically developed for cluster analysis. The FACT tool's cluster visualization feature plays a central role. The FACT tool was programmed in two programming languages, C/C++ and Python. The core part for analyzing the HFS+ filesystem was programmed in C/C++ and the visualization part is implemented using the Python Tkinter library. The features in this study will evolve into key forensics tools for use in MacOS, and by providing additional GUI capabilities can be very important for cluster-centric forensics analysis.
최근 유량 측정을 위해 사용되는 ADCP를 통해 부가적으로 측정되는 초음파산란도 자료를 활용하여 부유사농도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 이에 국내에서는 국가하천에 설치되어 있는 자동유량관측소의 초음파산란도를 활용하여 연속적인 부유사농도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 이를 통해 10분 단위로 연속적인 유사량 자료를 생산할 수 있을 것으로 기대되며, 현재 유사량 측정결과의 제공을 위해 사용되는 유량-유사량 관계곡선의 산포로 인한 신뢰도 문제를 개선할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나, 이미 설치된 자동유량관측소의 H-ADCP 원시데이터를 활용하여 다지점에서 부유사농도를 측정에 대한 분석을 수행하기 위해서는 초음파산란도의 보정, 관계식 개발, 관계식 적용을 통한 유사량 측정 결과의 분석을 위한 소프트웨어 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 초음파산란도 자료를 이용하여 부유사농도를 분석할 수 있는 소프트웨어 개발하고자 하였다. 개발된 소프트웨어는 Microsoft Visual Studio를 이용하여 C# 언어를 사용하여 개발하였으며, ComponentOne 라이브러리를 활용하여 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 구현하였다. 소프트웨어의 구성은 H-ADCP 원시자료와 실측 부유사농도 자료와의 시간동기화를 통해 동일시간에서 측정된 자료를 획득, 초음파산란도의 보정과 지표로 활용할 초음파산란도의 측정영역 분석, 초음파산란도-부유사농도와의 다중 회귀를 통한 관계식 개발 및 통계 분석결과 도출, 관계식을 활용한 부유사농도 계산을 수행할 수 있도록 구성하였다. 본 연구를 통해 개발된 소프트웨어를 통해 추후에 시범적용 예정인 자동유량관측소의 초음파산란도를 활용 부유사농도 측정 방법에 대한 분석 효율성을 향상시키고, 지속적인 개선을 통해서 실제 실무에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.18-30
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2023
We compared empirically the forecast accuracies of the LSTM model, and the ARIMA model. ARIMA model used auto.arima function. Data used in the model is 100 days. We compared with the forecast results for 50 days. We collected the stock closing prices of the top 4 companies by market capitalization in Korea such as "Samsung Electronics", and "LG Energy", "SK Hynix", "Samsung Bio". The collection period is from June 17, 2022, to January 20, 2023. The paired t-test is used to compare the accuracy of forecasts by the two methods because conditions are same. The null hypothesis that the accuracy of the two methods for the four stock closing prices were the same were rejected at the significance level of 5%. Graphs and boxplots confirmed the results of the hypothesis tests. The accuracies of ARIMA are higher than those of LSTM for four cases. For closing stock price of Samsung Electronics, the mean difference of error between ARIMA and LSTM is -370.11, which is 0.618% of the average of the closing stock price. For closing stock price of LG Energy, the mean difference is -4143.298 which is 0.809% of the average of the closing stock price. For closing stock price of SK Hynix, the mean difference is -830.7269 which is 1.00% of the average of the closing stock price. For closing stock price of Samsung Bio, the mean difference is -4143.298 which is 0.809% of the average of the closing stock price. The auto.arima function was used to find the ARIMA model, but other methods are worth considering in future studies. And more efforts are needed to find parameters that provide an optimal model in LSTM.
International journal of advanced smart convergence
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제11권1호
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pp.11-18
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2022
Securities and investment services have and use large data. Investors started to invest through their own analysis methods. There are 22 major securities and investment companies in Korea and only 6 companies support open API. Python is effective for requesting and receiving, analyzing text data from open API. Daishin Securities Co. is the only open API that officially supports Python, and eBest Investment & Securities Co. unofficially supports Python. There are two important differences between CYBOS plus of Daishin Securities Co. and xingAPI of eBest Investment & Securities Co. First, we must log in to CYBOS plus to access the server of Daishin Securities Co. And the python program does not require a logon. However, to receive data using xingAPI, users log on in an individual Python program. Second, CYBOS plus receives data in a Request/Reply method, and zingAPI receives data through events. It can be thought that these points will show a difference in response time. Response time is important to users who use open APIs. Data were measured from August 5, 2021, to February 3, 2022. For each measurement, 15 repeated measurements were taken to obtain 420 measurements. To increase the accuracy of the study, both APIs were measured alternately under same conditions. A paired t-test was performed to test the hypothesis that the null hypothesis is there was no difference in means. The p-value is 0.2961, we do not reject null hypothesis. Therefore, we can see that there is no significant difference between means. From the boxplot, we can see that the distribution of the response time of eBest is more spread out than that of Cybos, and the position of the center is slightly lower. CYBOS plus has no restrictions on Python programming, but xingAPI has some limits because it indirectly supports Python programming. For example, there is a limit to receiving more than one current price.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.126-146
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2024
Caladium bicolor is one of the most popular plants in Thailand. The original species of Caladium bicolor was found a hundred years ago. Until now, there are more than 500 species through multiplication. The classification of Caladium bicolor can be done by using its color and shape. This study aims to develop a model to classify Caladium bicolor using a transfer learning technique. This work also presents a proof of concept, GUI design, and web application deployment using the user-design-center method. We also evaluated the performance of the following pre-trained models in this work, and the results are as follow: 87.29% for AlexNet, 90.68% for GoogleNet, 93.59% for XceptionNet, 93.22% for MobileNetV2, 89.83% for RestNet18, 88.98% for RestNet50, 97.46% for RestNet101, and 94.92% for InceptionResNetV2. This work was implemented using MATLAB R2023a.
본 논문에서는 소프트웨어 개발 과정에서 소프트웨어의 품질향상에 필요한 소스코드의 API를 기반으로 테스트 케이스를 자동으로 생성할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 Doxygen 오픈소스 툴을 이용한 소스코드 분석 과정, 분석된 결과를 이용한 API 사양 정의 과정, 테스트 디자인 생성 과정, Pairwise Test 기법을 적용한 테스트 케이스 생성 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. Doxygen 오픈소스 툴을 이용한 소스코드 분석 과정은 소스코드의 API 정보인 API 명, 입력 파라미터, 리턴 파라미터 정보 등을 추출하는 단계이다. 분석된 결과를 이용한 API 사양 정의 과정은 추출한 API 정보를 바탕으로 SQLite 데이터베이스를 이용하여 테스트 케이스 생성에 필요한 API 정보들을 데이터베이스화하여 정의하는 단계이다. 테스트 디자인 생성 과정은 정의된 API를 기반으로 입력 파라미터, 리턴 파라미터의 임계치 설정, 제약사항 설정 등을 통해 시나리오를 디자인하여 데이터베이스로 구성하는 단계이다. Pairwise Test 기법을 적용한 테스트 케이스 생성 과정은 테스트 디자인 정보를 바탕으로 Pairwise 조합 기법을 적용하여 실제 테스트 케이스를 생성하여 데이터베이스로 구성하는 단계이다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위하여 기존의 명세서 기반의 테스트 케이스 생성 방법과 비교한 결과 비슷한 시간 내에 훨씬 더 많은 테스트 케이스가 생성되며, 명세 기반 기법으로는 불가능한 소스코드에 대한 기능 검증도 가능하여 소스코드내 결함 위치도 확인할 수 있다. 따라서 사람의 인력을 통한 수작업에 의존적으로 진행하였던 소프트웨어 개발 품질 향상 과정을 소스코드의 API를 기반으로 자동으로 테스트 케이스를 생성함으로써, 노동력 절감 및 제품 개발 시간 등을 단축 할 수 있으리라 기대된다.
입체조형 치료와 전신 방사선 수술에의 이용을 목적으로 3차원 전신 정위 방사선 치료 장치를 개발하였다. Couch 위에 놓을 수 있는 전신 정위 치료판을 제작하여 방사선 비투과성 카테타 선을 이용하여 치료판 위에 좌표계를 설치하고, MeV-Green(전성 물산, 한국)으로 고정틀을 만들어 환자 자세를 고정시키고, 플라스틱 봉과 봉 지지판을 이용하여 고정틀을 고정하였다. 이러한 설계, 제작으로 입체 조형 치료 등에서 갠트리 회전에 의한 기하학적 제약을 최소화하고 방사선 조사 투과율 이 특정한 방향에서 영향을 받는 문제점을 해소하였다. CT 영상을 통해 치료 표적의 위치를 파악하고 치료판 기준점에 대하여 좌표화하여 모의 치료시와 방사선 치료시의 환자 자세 변화 오차를 줄였다. 3대의 CCTV 카메라를 사용하여 환자 자세 변화를 감지, 수정함으로써 체표변의 외곽선으로 부터 setup 오차를 최소화 할 수 있었다. 치료 효용성을 높이기 위해 이러한 과정을 모니터를 보면서 실시간으로 처리 할 수 있도록 하였고, IDL(Interactive Data Language, RSI, U.S.A.)을 사용하여 image subtraction 방식으로 환자 자세 변화를 가시화하여 오차를 줄이도록 하였다. 내부 장기 움직임에 따른 표적의 움직임을 추적할 목적으로 rotating X-ray 장치를 제작하였다. Landmark 나사를 표적주위 뼈나 표적중심에 삽입하여 이 rotating X-ray 장치를 이용해서 anterior, lateral 두 방향에서 얻은 영상 정보로부터 marker 에 대한 표적의 위치 변화를 가시화 하여 내부 표적의 움직임에 따른 setup 오차를 줄였다. CT 모의치료를 할 수 있도록 IDL 을 이용하여 PC용 모의치료 프로그램을 GUI 환경에서 구현하였고 이 프로그램을 통해서 치료 계획을 위해 CT 에서 수집된 영상정 보를 이용하여 표적을 포함한 장기들의 그래픽 처리, 편집, 전송 등의 작업을 수행하도록 하였다.
전자포탈영상장치 (EPID)를 의료용 선형가속기의 QC/QA로 이용할 수 있게 하고 이 시스템의 유용성을 평가할 목적으로, 의료용 선형가속기의 기하학적 QC/QA 항목 중 빛-광자선 조사면 일치, 콜리메이터 회전축, 캔트리 회전축 등을 분석할 수 있고 임상응용에의 유용성을 실용적으로 수행할 수 있는 GUI(Graphic User Interface) 방식의 소프트웨어를 개발하였다. 상용 전자포탈영상장치에서 수집한 영상을 네트워크를 통해 수집하고, 이 영상을 조작할 수 있는 OQuE (On-line quality assurance system using electronic portal imaging) 시스템을 PC 상에서 구현하였다. EPID는 Portal Vision(Varian, USA)을 사용하였고, 시스템의 유용성 검증을 위해 CL/2100/CD (Varian, USA)의 의료용 선형가속기를 이용하여 기하학적 QC/QA 성능과 임상응용에의 유용성을 평가하였다. 빛-광자선 조사면 일치를 ~1mm의 정밀ㆍ정확도로 평가할 수 있었다. 콜리메이터 또는 갠트리, 카우치 회전축 역시 4 개의 방사선 방향에 대한 영상을 중첩시켜서 중첩된 영상이 이루는 교점을 분석하여 구할 수 있었다. 빛-광자선 조사면 일치는 조사면별로 각각 영상을 얻고, 이들의 확대 영상과 중첩 영상을 보면서 중력장 중심 (center of gravity) 을 계산한 결과 5$\times$5 $cm^2$에서 0.2 mm, l0$\times$10, 15$\times$15, 20$\times$20 $cm^2$에서 0.3 mm내에 들어옴을 알 수 있었고 Upper Jaw 회전축은 $\pm$0.2 mm, Lower Jaw 회전축은 $\pm$0.1mm, 갠트리 회전축은 앞뒤 방향으로 $\pm$0.3 mm, 좌우 방향으로 $\pm$0.7 mm 내에 들어옴을 알 수 있었다. 카우치 회전측은 $\pm$0.2 mm 이내에 들어옴을 알 수 있었다. 영상수집 시간은 필름에 비해 훨씬 짧았으며, 그 분석 또한 객관적이고 정량적으로 이룰 수 있어서 전자포탈영상장치가 의료용 선형가속기의 QC/QA 도구로서 적당함을 알 수 있었다. 그리고 기준영 상과 포탈영상의 필드경계와 해부학적 모양을 분석함으로써 임상응용에의 유용성을 평가할 수 있었다. 적절한 사용자 편의를 보완하면 이 소프트웨어는 의료용 선형가속기의 기하학적인 성능평가 및 임상에 적극 활용할 수 있음을 알 수 있었다.
자바는 플랫폼 독립성, 높은 보안성, 멀티쓰레드 지원 등의 다양한 장점을 가지고 있어서 내장형 시스템을 위한 실행 환경으로 기대를 모으고 있다. 널리 쓰이고 있는 자바 수행 환경 중 하나인 Sun사의 퍼스널자바 ($PersonalJave^{TM}$)는 다양한 GUI를 쉽게 생성할 수 있도록 Truffle이라는 AWT 구조를 제공하고 있어서 셋톱박스나 PDA 등의 다양한 내장형 시스템에 활발히 이식되고 있다. 기본적으로 Truffle은 기존의 마이크로소프트 Win32 API나 X 윈도우 API를 기반으로 하고 있다. 그러나, 이러한 윈도우 관리기들은 많은 양의 디스크나 메모리 공간을 요구하므로 시스템 자원이 한정된 내장형 시스템에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 내장형 시스템의 요구조건을 만족시킬 수 있도록 내장형 리눅스 상에서 경량 윈도우 관리기인 마이크로윈도우즈(Microwindows)를 플랫폼 그래픽 시스템으로 채택하고 퍼스널자바 AWT API를 구현하였다. 마이크로윈도우즈(Microwindows)는 경량이면서도 기존의 윈도우 관리기들과 유사한 기능을 제공하며, 별도의 그래픽 시스템 지원을 필요로 하지 않아서 다양한 플랫폼 상에 쉽게 이식될 수 있다. 또한, 소스 코드가 공개되어 있어서 응용에 따라 수정 및 확장이 용이하다. 본 연구에서는 내장형 리눅스 상에서 동작하는 마이크로윈도우즈를 이용하여 퍼스널자바 AWT를 구현하였으며 다양한 응용프로그램을 이용하여 그 효용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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