Typical security solutions such as intrusion detection system are not suitable for detecting advanced persistent attack(APT), because they cannot draw the big picture from trivial events of security solutions. Researches on techniques for detecting multiple stage attacks by analyzing the correlations between security events or alerts are being actively conducted in academic field. However, these studies still use events from existing security system, and there is insufficient research on the structure of the entire security system suitable for advanced persistent attacks. In this paper, we propose an attack path and intention recognition system suitable for multiple stage attacks like advanced persistent attack detection. The proposed system defines the trace format and overall structure of the system that detects APT attacks based on the correlation and behavior analysis, and is designed with a structure of detection system using deep learning and big data technology, etc.
본 연구에서는 GSP(Geometer's Sketchpad) 환경의 기하 문제 해결 과정에서 중학교 1학년 학생들이 각자의 작도 접근 방식을 통해 어떻게 기하학적 특성을 인식하고, 자신들의 작도에 대한 이유를 정당화하는지 살펴보았다. 다양한 드래깅 활동을 통해 학생들은 종속성 및 1수준 불변성을 파악하면서 자신의 작도 방식을 결정하였는데, 강건한 작도 방식을 택한 경우 기본 점의 경로를 바로 인식하여 1단계 정당화에 이른 반면, 유연한 작도 방식을 택한 경우에는 많은 시행착오를 거쳐 2수준 불변성과 경로를 인식한 뒤 2단계 정당화에 이르렀다.
This paper describes an image processing algorithm for recognition of small-obstacles using a camera and program for a mobile robot in indoor environment. Mobile robot could meet small-obstacles such as a small plastic bottle of about 1l in quantity, a small box of 7$\times$7$\times$7 cm$^3$ in volume, and so on in its designated path, and could be disturbed by them in the locomotion of a mobile robot. So, it is necessary to research on the image processing algorithm for recognition of small-obstacles using a camera and program. In this paper, 2-D the image processing algorithm for recognition of small-obstacles using a camera and program for a mobile robot in indoor environment was developed. The characteristic test of the developed program to confirm the recognition of small-obstacles was performed. It is shown that the developed program could recognize small-obstacles accurately.
This paper describes the simplified DTW algorithm for real time korean digit recognition and construct the digit recognition system using that algorithm. The DTW algorithm which is used nowadays have problems on real time recognition because of its massive computation. But, simplified DTW algorithm, which is proposed in this paper, solved these problems. In the case of single syllable, we use the characteristic of uniform distribution of epansion and contraction on time ais, compare distance of input pattern and reference pattern using constrainedly restricted path. As a result, we can reduce a great deal of computation and achieved that the real time korean digit recognition system.
In this paper, an implemenation of on-line continuous recognizer for cursive Hangul handwriting is explained. For the Hangul recognition system, we propose a high speed string matching. The editing process in our proposed string matching is accomplished by single editing path. And the matching results are stored in a heap structure and we decide the user comfortibility of unceasing writing during recognition owing to the high speed matching. In the experimental result, a recongition rate of 86.36% at 1.75 second/character over 21,076 characters collected from 50 persons are abtained. And it is shown that the proposed recognition system is operated properly for the on-line recognition for cursive handwring between graphemes.
Intelligent robots are widely needed in various areas of industry from extremely dangerous environments to service tasks. For autonomous mobile robots, it is significant to move itself safely to a destination point, recognizing its surroundings. Advances in sensor technology and its applications are achieved in order to develop an intelligent robot. In this paper, a mobile robot with a path-finding algorithm is presented. The path-finding algorithm is the one that does not only find a path to designated destination and also recognizes obstacles on the way, calculating its distance. 10 ultrasonic sensor are mounted on the front and rear of the mobile robot to figure out its position. Specular reflection and wide viewing angle, which are inherent characteristics of ultrasonic waves, cause errors in measuring distance.
The purpose of this study is to analyze the effect of perceptions of work and family life on employee job satisfaction and to form a policy approach that contributes to the enhancement of worker satisfaction. In particular, we wanted to analyze how the characteristics of each variable appeared in industry groups with different gender ratios of workers. A notable point of the study was that the respondents who answered that work and family had similar importance were satisfied with their working conditions. In addition, it was found that the higher an employee's evaluation of the work-family reconciliation policy, the higher the employee's satisfaction with their working conditions. As a result of a path analysis, it was found that the most male-dominant industry was manufacturing, and the most female-dominant industry was health and social welfare. In the case of respondents who were employed in the most-male dominant industry, the degree of an employee's understanding of the work-family reconciliation policy recognition, rather than the relative priorities of work and family life, had a greater effect on job satisfaction. On the other hand, respondents who were employed in the most-female dominant industry confirmed that their level of education was highly related to the degree of institutional recognition.
본 연구는 컴퓨터에 의한 인쇄체 한글의 인식방법을 제안하고 있다. 일반적인 인식방법에서는 세선화과정 후의 이미지를 처리하고 있으나, 본 연구는 이 과정을 거치지 않고 원 이미지로부터 직업 패턴점들을 찾아내고, 이들을 이용하여 획을 결정하고 자모를 분리하였다. 문자 판별시에는 한글 의사 결정 나무(Decision-Tree)를 이용하여 자소를 분리하고 판별하였다. 본 연구는 자형에 관계없는 인식 방법을 제안 하였으므로 필기체 한글 인식에 기초를 제공하게 된다.
다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.
본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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