• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.277-284
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• 2017

사용자가 좋아할만한 콘텐츠를 정확하게 추천하는 것은 추천 시스템에서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 원치 않는 콘텐츠를 추천하거나, 원하는 것을 추천하지 않는 것은 사용자 만족도 측면에서 안 좋은 영향을 끼친다. 본 연구에서는 콘텐츠의 정확한 추천을 위해 사용자 군집 기반 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 사용자들의 실제 선호도 점수와 피어슨 상관 계수를 기반으로 사용자들을 여러 군집으로 나눈다. 이 후, 특정 사용자에게 어떤 콘텐츠의 추천 여부 결정은, 같은 군집 내에 있는 다른 사용자들의 해당 콘텐츠의 실제 선호도 점수를 근거로 정한다. 제안하는 알고리즘은 군집화를 사용하지 않는 아이템 기반 협력 필터링 알고리즘보다 정밀도, 재현율, F1 스코어와 같은 추천 정확도에 있어서 의미 있는 성능 향상을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.837-847
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• 2023

본 연구는 사고현장에서 화학물질로 인해 발생한 사고지점의 피해면적을 식생지수로 산출하는 방안을 연구하였다. 자료수집은 두 종류의 드론을 활용하였으며, 사진측량기법을 적용한 3차원 점군자료에서 피해면적을 산출하였다. 다중분광센서의 분광대역 정보를 활용하여 제작한 정사영상을 토대로 식생지수 영상을 제작하였고, 임계값에 따른 피해면적의 결과로 사고현장에 대한 통계를 분석하였다. 근적외선 밴드 기반의 식생지수 Kappa 값은 0.79, 녹색 밴드 기반의 식생지수는 0.76으로 화학물질사고 조사현장에서 식생지수를 활용한 피해면적 분석 방법을 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.109-118
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• 2024

Recently, a social issue has arisen involving RDDoS attacks following the sending of threatening emails to security administrators of companies and institutions. According to a report published by the Korea Internet & Security Agency and the Ministry of Science and ICT, survey results indicate that DDoS attacks are increasing. However, the top response in the survey highlighted the difficulty in countering DDoS attacks due to issues related to security personnel and costs. In responding to DDoS attacks, administrators typically detect anomalies through traffic monitoring, utilizing security equipment and programs to identify and block attacks. They also respond by employing DDoS mitigation solutions offered by external security firms. However, a challenge arises from the initial failure in early response to DDoS attacks, leading to frequent use of detection and mitigation measures. This issue, compounded by increased costs, poses a problem in effectively countering DDoS attacks. In this paper, we propose a system that creates detection rules, periodically collects traffic using mail detection and IDS, notifies administrators when rules match, and Based on predefined threshold, we use IPS to block traffic or DDoS mitigation. In the absence of DDoS mitigation, the system sends urgent notifications to administrators and suggests that you apply for and use of a cyber shelter or DDoS mitigation. Based on this, the implementation showed that network traffic was reduced from 400 Mbps to 100 Mbps, enabling DDoS response. Additionally, due to the time and expense involved in modifying detection and blocking rules, it is anticipated that future research could address cost-saving through reduced usage of DDoS mitigation by utilizing artificial intelligence for rule creation and modification, or by generating rules in new ways.

• 한국환경보건학회지
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• 제50권2호
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• pp.125-137
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• 2024

Background: The Korea Risk Information Surveillance System (K-RISS) was developed to enable the early detection of food and drug safety-related issues. Its goal is to deliver real-time risk indicators generated from ongoing food and drug risk monitoring. However, the existing K-RISS system suffers under several limitations. Objectives: This study aims to augment K-RISS with more detailed indicators and establish a severity standard that takes into account structural changes in the daily time series of K-RISS values. Methods: First, a Delphi survey was conducted to derive the required weights. Second, a control chart, commonly used in statistical process controls, was utilized to detect outliers and establish caution, attention, and serious levels for K-RISS values. Furthermore, Bai and Perron's method was employed to determine structural changes in K-RISS time series. Results: The study incorporated 'closeness to life' and 'sustainability' indicators into K-RISS. It obtained the necessary weights through a survey of experts for integrating variables, combining indicators by data source, and aggregating sub K-RISS values. We defined caution, attention, and serious levels for both average and maximum values of daily K-RISS. Furthermore, when structural changes were detected, leading to significant variations in daily K-RISS values according to different periods, the study systematically verified these changes and derived respective severity levels for each period. Conclusions: This study enhances the existing K-RISS system and introduces more advanced indicators. K-RISS is now more comprehensively equipped to serve as a risk warning index. The study has paved the way for an objective determination of whether the food safety risk index surpasses predefined thresholds through the application of severity levels.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.246-252
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• 2016

화력발전소의 설비들은 매우 높은 온도와 압력의 환경에서 운전되므로, 설비고장은 상당한 인적 물적 손실로 이어진다. 그러므로 발전설비의 비정상정인 동작 상태를 사전에 확인할 수 있는 고장탐지 시스템이 필수적이다. 본 연구에서는, 화력발전소 증기보일러의 고장탐지를 위해서 마할라노비스 거리(Mahalanobis distance, MD)를 이용하였다. MD 기반의 고장탐지방법에서는, 비정상샘플은 정상샘플들로부터 멀리 떨어져 있다고 가정한다. 정상상태로 동작중인 대상시스템으로부터 수집된 다변량 샘플을 이용하여 평균벡터와 공분산행렬을 계산하고, MD값의 문턱값을 설정한다. 검증단계에서는, 평균벡터와 검증샘플들 간의 MD를 구한 후, 계산된 MD 값이 미리 설정된 문턱값보다 높으면 알람신호가 발생하게 된다. MD 기반의 고장탐지방법의 성능을 검증하기 위해서, 200MW 유연탄 화력발전소의 증기보일러 튜브누설로 인해서 발전정지 된 사례를 사용하였다. 실험결과는 MD 기반의 고장탐지기법이 발전정지가 발생하기 이전의 이상징후를 성공적으로 탐지할 수 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.77-92
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• 2014

텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권3호
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• pp.141-149
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• 2008

본 연구에서는 설계모델과 주물 응고의 유한차분법 기반 해석결과를 결합하여 가시화하는 새로운 방법을 제안하고 VR 디스플레이를 도입하여 입체 가시화함으로써 보다 효과적인 분석작업 환경을 제공한다. 먼저 기존 해석 소프트웨어를 사용하여 얻어진 응고해석 결과를 사각형 메쉬모델로 복원하여 복원모델의 모든 정점의 색이 해당 위치의 온도수치를 표현하도록 한다. 다음으로 설계모델의 모든 정점에 대해 가장 가까운 복원모델의 정점을 탐색함으로써 두 모델을 대응하고 대응점의 색을 설계모델 정점에 지정한다. 이때 설계 모델은 최소의 정점으로 모델의 형상이 이루어져 있어 정점의 분포가 복원모델에 비해 균일하지 않으므로 특정 임계값을 설정하여 삼각형 변의 길이가 이보다 큰 경우 정점을 추가함으로써 형태를 유지하는 메쉬 분할을 수행한다. 구현된 시스템은 설계모델 상에서 응고해석 데이터를 가시화함으로써 사용자가 분석객체 세부영역의 정확한 기하정보를 파악할 수 있으며 VR 디스플레이를 통해 실감나는 작업환경을 제공함으로써 보다 빠르고 효과적으로 문제발생여부를 판단할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권1호
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• pp.17-26
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• 2006

본 논문에서는 은닉 마르코프 모델 (HMM: hidden Markov model)을 이용한 제스처 인식 방법을 제안하고, 이를 게임 시스템의 인터페이스로 적용한 사례를 소개한다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 특징을 가진다. 첫 번째는 사전에 분할된 데이터 열을 입력으로 사용하는 기존의 방법과는 달리, 제안된 방법은 카메라로부터 입력되는 비디오 스트림을 HMM의 입력으로 사용한다는 것이다. 두 번째는 제안된 HMM은 제스처의 분할과 인식을 동시에 수행한다는 것이다. 제안된 방법에서 사용자의 제스처는 13개의 제스처들을 인식하는 13개의 specific-HMM들을 결합하는 하나의 통합된 HMM을 통해 인식된다. 제안된 HMM은 사용자의 머리와 양손의 2D-위치 좌표로 구성된 포즈 심볼들의 열을 입력받는다. 그리고 새로운 포즈가 입력될 때마다, HMM의 상태 확률 값을 갱신한다. 그때, 만약 특정 상태의 확률 값이 미리 정해둔 임계치보다 큰 경우, 그 특정 상태를 포함하고 있는 제스처로 인식한다 제안된 방법의 정당성을 입증하기 위하여, 제안된 방법은 Quake II라는 컴퓨터 게임에 적용되었다. 실험결과는 제안된 방법이 높은 인식 정확률과, 계산 시간을 확연하게 감소시킬 수 있었음을 보여주었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권2호
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• pp.11-18
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• 2005

본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.