• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.121-131
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• 2014

교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.1-14
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• 2014

최근 관람객의 반응에 따라 실시간으로 대응하여 관객의 몰입과 만족도를 증대시키는 인터랙티브 전시 서비스에 대한 학계와 산업계의 관심이 높아지고 있다. 이러한 인터랙티브 전시 서비스를 효과적으로 구현하기 위해서는 관객의 반응을 통해 해당 관객이 느끼는 감정 상태를 추정할 수 있는 지능형 기술의 도입이 요구된다. 인간의 감정 상태를 추정하기 위한 시도들은 많은 연구들에서 이루어져 왔고, 그 중 대부분은 사람의 얼굴 표정이나 소리 반응을 통해 감정 상태를 추정하는 방식을 도입하고 있다. 하지만, 최근 소개되고 있는 연구들에 따르면 단일 반응이 아닌 여러 반응을 종합적으로 고려하는 이른바 멀티 모달(multimodal) 접근을 사용했을 경우, 인간의 감정 상태를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 키넥트 센서를 통해 측정되는 관객의 얼굴 표정, 몸짓, 움직임 등을 종합적으로 고려한 새로운 멀티모달 감정 상태 추정 모형을 제안하고 있다. 제안모형의 예측 기법으로는 방대한 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해, 몬테칼로(Monte Carlo) 방법인 계층화 샘플링(stratified sampling) 방법에 기반한 다중회귀분석을 적용하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해, 15명의 피실험자로부터 274개의 독립 및 종속변수들로 구성된 602,599건의 관측 데이터를 수집하여 여기에 제안 모형을 적용해 보았다. 그 결과 10~15% 이내의 평균오차 범위 내에서 피실험자의 쾌/불쾌도(valence) 및 각성도(arousal) 상태를 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안 모형은 비교적 구현이 간단하면서도 안정성이 높아, 향후 지능형 전시 서비스 및 기타 원격학습이나 광고 분야 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제29권4호
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• pp.341-346
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• 2004

Recent livestock people concern not only increase of production, but also superior quality of animal-breeding environment. So far, the optimization of the breeding and air environment has been focused on the production increase. In the very near future, the optimization will be emphasized on the environment for the animal welfare and health. Especially, cattle farming demands the precision livestock farming and special attention has to be given to the management of feeding, animal health and fertility. The management of individual animal is the first step for precision livestock farming and animal welfare, and recognizing each individual is important for that. Though electronic identification of a cattle such as RFID(Radio Frequency Identification) has many advantages, RFID implementations practically involve several problems such as the reading speed and distance. In that sense, computer vision might be more effective than RFID for the identification of an individual animal. The researches on the identification of cattle via image processing were mostly performed with the cows having black-white patterns of the Holstein. But, the native Korean and Japanese cattle do not have any definite pattern on the body. The purpose of this research is to identify the Japanese black cattle that does not have a body pattern using computer vision technology and neural network algorithm. Twelve heads of Japanese black cattle have been tested to verify the proposed scheme. The values of input parameters were specified and then computed using the face images of cattle. The images of cattle faces were trained using associate neural network algorithm, and the algorithm was verified by the face images that were transformed using brightness, distortion, and noise factors. As a result, there was difference due to transform ratio of the brightness, distortion, and noise. And, the proposed algorithm could identify 100% in the range from -3 to +3 degrees of the brightness, from -2 to +4 degrees of the distortion, and from 0% to 60% of the noise transformed images. It is concluded that our system can not be applied in real time recognition of the moving cows, but can be used for the cattle being at a standstill.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.397-409
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• 2014

지난 2011년 3월, 개인정보보호법 제정에 따라 업무적으로 암호화 대상이 되는 개인정보를 취급하는 개인정보처리자는 해당 개인정보처리시스템에 대한 DB 암호화를 적용해야 한다. 또한 이에 맞추어 법 집행 및 이행 기관인 관련 당국에서는 이러한 DB 암호화 규정이 제대로 적용되고 이행되고 있는지 관리 감독을 강화하고 있다. 그러나, DB 암호화라는 과정 자체가 시스템 및 업무 절차 등 현실적으로 고려해야 할 요소가 많고 DB 암호화 시 투입되는 시간 및 비용 또한 만만치 않다. 게다가 암호화 규정에 따른 암호화 기준 및 가이드에 비해 실질적으로 고려해야 할 요소들이 상당히 많음에도 불구하고 아직까지 암호화와 관련된 보다 구체적이고 현실적인 검증 항목이 다소 부족한 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 법규 준수의 의무가 있는 수범자, 즉, 개인정보처리자의 입장과 이러한 법규 준수에 대한 점검 및 통제 의무가 있는 관련 당국의 규제 기관 등에서 상호간 건전하고 합리적인 시각에서 DB 암호화에 대하여 현실적이고 구체적인 방향성을 제시하고자 DB 암호화 시 반드시 고려해야 할 DB 암호화 검증 프레임웍을 제안하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.691-695
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• 2012

수위표의 영점에서 수면까지의 높이로 정의되는 해발수위는 유량 및 유사량 등과 같은 관련 수문자료를 생산하는데 기본이 되는 자료이며, 하천 및 수공구조물의 설계 등에 기초자료로 이용될 뿐만 아니라 수자원의 효율적인 관리 및 수문순환 해석을 위한 가장 중요한 기초자료로서 국가 차원의 올바른 수자원 계획과 정책을 수립하는데 널리 활용된다. 이와 같이 해발수위자료의 이용 분야가 다양하고 그 자체로서도 중요한 의미를 가지는 점을 고려할 때 무엇보다도 중요한 것은 자료의 품질이 확보되어야 하는 것이다. 그러나 영점표고검정수준점 및 기준 수위표의 설치 이후 오랜 시간이 경과됨에 따라 노후화와 수위관측소 주변의 환경변화가 발생하게 되어 자료의 정확도가 매우 낮아지고 있다. 본 연구에서는 해발수위 자료의 품질향상을 위해 수위관측소의 영점표고검정수준점 및 수위표 영점표고에 대하여 수준측량 및 RTK(Real Time Kinematic) GPS(Global Positioning System) 측량을 병행하여 수행하였으며, 조사측량된 값을 활용하여 기존에 측량된 영점표고검정수준점 및 수위표 영점표고에 대한 검토를 수행하였다. 금강 및 삽교천 수계에 위치한 50개 수위관측소 대하여 기존 측량값과 비교 검토한 결과 영점표고검정수준점은 0.10m 이하(54.0%), 0.10m 초과 ~ 0.50m 이하(26.0%), 0.50m 초과 ~ 1.00m 이하(6.0%), 1.00m초과 ~ 1.50m 이하(2.0%), 1.50m 초과 ~ 2.00m 이하(2.0%), 2.00m 초과 ~ 3.00m 이하(4.0%), 3.00m 초과(6.0%)의 값을 나타냈으며, 수위표 영점표고는 0.10m 이하(50.0%), 0.10m 초과 ~ 0.50m 이하(32.0%), 0.50m 초과 ~ 1.00m 이하(10.0%), 1.00m초과 ~ 1.50m 이하(2.0%), 1.50m 초과 ~ 2.00m 이하(2.0%), 2.00m 초과 ~ 3.00m 이하(2.0%), 3.00m 초과(2.0%)의 값을 가졌다. 이와 같이 기존과 금회 측량자료를 비교 검토한 결과 대부분이 안정적으로 유지되고 있으나 일부 수위관측소에서 변동량이 크게 발생한 원인은 영점표고검정수준점의 노후화, 기준 수위표의 교체 및 위치 변동, 인위적인 하천공사 등으로 인하여 발생한 것으로 판단된다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.121-139
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• 2021

건설분야 기술문서들은 과거 종이 문서형태에서 전자화 형태로 변화되고 있으며, 휴대용 전자기기로 관련 규정을 검색하여 활용하는 사례도 증대되고 있다. 그러나 이러한 기술문서들의 전자화 형태는 접근성은 개선될 수 있지만 여전히 규정 자체의 전자 문서화에 그치고 있다. 규정에 관련된 기술 내용의 시각적 이해도를 높이기 위한 동영상, 에니메이션(Animation), 가상현실(Virtual Reality, VR)정보 등이 연동되지 않아 실무자들의 기술적 이해도를 높이는 데는 한계가 있다. 이러한 점을 개선할 수 있는 것이 전자매뉴얼이다. 전자매뉴얼은 시방서, 가이드라인 등 문서형태에 멀티미디어 기능이 연계되어 사용자와 대화형태로 운용되면서 실시간으로 정보 습득이 가능하도록 하는 전자 문서체계이다. 본 연구는 건설분야의 기획단계에 운용가능한 전자매뉴얼의 구성 방안과 모형을 구축하고, 적용 시나리오를 구성하여 활용성을 검증한다. 또한 전자매뉴얼의 적용시 파급효과를 AHP기법으로 분석하여 건설분야 전자매뉴얼의 활용성을 제고하는데 목적이 있다.

• 융합보안논문지
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• 제17권5호
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• pp.63-69
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• 2017

1990년대 초반에 IETF(Internet Engineering TaskForce)는 IPv4의 주소 고갈 문제에 대한 임시해결책인 CIDR(Classless Inter-Domain Routing), NAT, 사설 IP 주소 등의 도입과 함께 기존 IPv4 주소 체계에서의 많은 단점들을 수정 및 보완할 수 있는 새로운 주소체계 도입에 관한 논의를 시작하였다. 그 결과 새로운 주소 체계와 관련된 다양한 표준안들이 제안되었는데, 이들 중 가장 발전 가능성이 높은 방안으로 SIPP(Simple Internet Protocol Plus)가 채택되어 지금의 IPv6로 발전하였다. 기존의 IPv4에서 실시간 데이터의 처리 능력과 QoS 관련 성능, 보안, 라우팅의 효율성 등의 많은 분야와 관련하여 부족했던 부분들이 수정 및 보완됨과 동시에 새로운 개념들이 도입되었다. 하지만 IPv6 환경에서도 보안을 위협할 만한 다양한 요소들이 존재하며, 이에 따라 안정적인 데이터 통신 환경의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다. 본 논문에서는 일방향으로 데이터를 전송하면 불확실하고 잠재적인 위협 요소로부터 시스템을 보호할 가능성이 높아진다는 점에 착안하여, IPv6 환경에서의 일방향 통신 알고리즘을 개발하였다. 먼저 기반 환경인 IPv6 및 ICMPv6에 대해 조사 및 분석하고 그에 따른 해결방안인 일방향 통신 알고리즘을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.18-29
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• 2022

국내외적으로 V2X 통신기술을 접목한 C-ITS 사업 및 자율주행 고도화 실증연구가 활발히 진행되고 있다. 실증 초기 1단계에서는 경고메시지, 차량주행정보, 교통정보 등의 방송서비스에서 점차 실시간성을 요구하는 군집주행, 원격주행, 인식정보공유 등의 고도화된 서비스로 발전하고 있다. 또한, 네트워크 서비스 고도화를 위해 전송속도와 지연시간 등을 개선하기 위한 기술개발이 여러모로 진행되고 있다. 본 논문에서는 3GPP 표준 기반 C-V2X 기술을 바탕으로 안정적인 드로이드 형태의 저속 로봇의 원격주행 서비스 제공을 위해 네트워크 지연시간 측면에서 요구사항을 분석하였다. 원격주행 성능평가를 위해 오퍼레이터를 포함한 시스템 모델링을 통한 시뮬레이션을 수행하였고, 해당 실험 조건에서 90% 이상의 성능 만족을 위해 30ms 이내의 코어 및 액세스 네트워크 지연시간이 요구된다는 것을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.