온라인 게임 봇은 이미 수 많은 방식을 통해 사람들에게 알려져 왔으며, 사용자의 게임 흥미 저하, 게임 내 경제 순환 파괴, 게임 컨텐츠 및 수명 단축 등 많은 문제점을 야기한다. 정상적이지 않은 게임 봇 운영을 방치하는 것은 장기적으로 게임 제작사와 게임 플레이어에게 모두 악영향을 미치게 되므로 이에 대한 탐지 및 제재는 필수가 되었다. 하지만 제재 단계에서 생기는 오인 제재의 딜레마를 피하기 쉽지 않다. 게임사 측에서 유저를 제재하기 위해서는 객관적인 분석 지표인 로그를 가지고 제재 여부를 판단해야 하며, 로그에서 추출한 정보를 근거로 확보해야 한다. 본 연구에서는 탐지 대상 기간의 로그에 대하여 이를 일일 단위로 나누어서 게임봇 유저 판별을 수행할 것이다. 일일 단위 탐지를 위해 탐지 기간을 하루 단위로 나누어 해당 일자에 대한 게임봇 여부를 우선 판별하고, 이후 최종 결과를 판단하였다. 제안한 방법론을 통해 일반 유저 스타일과 게임봇 유저 스타일이 섞여 있는 경우를 쉽게 탐지해 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서 제안한 방법론으로 테스트한 결과, 분류 정확도를 확인할 수 있는 지표 중 하나인 F1-score가 0.898에서 0.945로 향상되었다.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
국제해사기구(IMO, International Maritime Organization)를 중심으로 자율운항선박 도입을 대비한 해사안전 및 보안관련 국제 협약을 제정하고 있다. 국내에서도 선급 및 산업체를 중심으로 자율운항시스템 기술개발에 착수하고 있으며 연안선박에서 발생하는 사고를 줄이기 위해 연안선박을 대상으로 하는 자율운항선박 기술적용 방안 연구가 진행되고 있다. 국내외적으로 자율운항선박에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며 실제 개발된 기술의 검증을 위한 해상실증이 본격적으로 추진되고 있다. 본 연구에서는 연안선박에 적용하기 위한 디지털트윈 기술 관련 실증선박과 육상 플랫폼(원격지원센터)의 설계를 위한 기초연구를 진행하였다. 디지털트윈 기술을 선박에 적용하기 위해 8m 소형 배터리 전기추진선박을 대상으로 선정하였으며, 선박과 육상 플랫폼 간 통신을 통해 선박 항해 및 운전 데이터가 서버시스템에 저장되고 전기추진선박의 원격제어 명령이 가능한 디지털트윈 통합 플랫폼의 기본 설계를 진행하였다. 이러한 디지털트윈 기술을 적용한 선박 성능관리, 운항 및 운영 최적화, 예지제어 등이 가능할 것으로 판단되며, 위기상황에 대응이 가능한 안전하고 경제성 있는 디지털트윈 기술의 선박적용이 가능할 것이라 사료된다.
본 논문에서는 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템을 제안한다. 디지털 휴먼 컨텐츠 생성 시스템은 전신 스케닝을 통해 3D AI 모델링 작업을 하고, 3D 모델링 후처리와 텍스쳐링, 리깅 작업으로 제작된다. 이를 가상현실 컨텐츠 정보와 결합함으로써 가상현실 내에서 가상 모델의 자연스러운 동작이 이뤄질 수 있고, 하나의 시스템에서 효율적으로 디지털 휴먼 컨텐츠를 생성할 수 있다. 따라서 자원을 최소화하는 가상현실 기반의 디지털 휴먼 컨텐츠 생성이 가능하도록 하는 효과가 있다. 또한 사람에 의한 3D 모델링 및 텍스쳐링 작업은 전처리 과정을 필요로 하지 않는 자동화된 전처리 공정을 제공하며, 다양한 디지털 휴먼 컨텐츠를 효율적으로 관리하는 기술을 제공고자 한다. 특히 가상 모델을 구성하기 위한 3D 모델링 및 텍스쳐링 등의 전처리 공정은 인공지능에 의해 자동으로 수행되도록 함으로써 신속하고 효율적인 가상 모델 구성이 이뤄질 수 있다는 장점이 있다. 또한 시그니처 모션을 통해 디지털 휴먼 컨텐츠 구성 및 관리가 용이하게 이뤄질 수 있다는 장점이 있다.
LED 비디오월을 방송 현장에서 사용하기 위해서는 몇 가지 알아두어야 할 사항이 있다. 첫째, 픽셀이 촘촘히 배열되어 있기 때문에 짧은 배열 주기로 인한 무아레 현상이 나타날 수 있고, 둘째, 픽셀 간의 거리(픽셀피치)가 촬영하는 카메라 이미지 센서에 기록될 수 있다. 무아레 현상이 발생하거나 픽셀피치가 관찰되게 되면 시청자의 입장에서는 불편함을 느끼게 된다. 무아레 현상은 카메라의 촬영거리나 각도를 조정하면서 감소시킬 수 있지만, 픽셀피치가 이미지 센서에 녹화되는 걸 방지하기 위해서는 LED 비디오월과 카메라와의 거리를 충분히 확보하거나, 거리가 확보된 상태에서도 픽셀피치가 녹화되지 않도록 방송 현장에서 사용되는 줌렌즈의 배율을 적절하게 변화시켜 운용해야 한다. 원하는 화각을 얻기 위해 배율을 변경시켜 초점거리를 변동시키게 되면 의도치 않게 픽셀피치가 녹화되는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 비디오월과의 거리가 충분히 확보된 상태에서 줌렌즈의 배율을 변경하면서 픽셀피치가 관찰되지 않는 범위에 대해 알아보았다. LED 비디오월에 영상을 재생시켜 B4 마운트 줌렌즈를 장착한 HD 카메라와 서버를 사용해 LED 비디오월 상태를 녹화하였고, TV 화면으로 재생하여 픽셀피치가 관찰되는지 확인해 보았다.
최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.869-875
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2009
Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..
Fish school monitoring technology is utilized for various purposes, such as boat fishing and resource surveys. With advancements in information and communication technology, this technology has expanded its application to remote areas. Its significance has grown in fishing sites, particularly for improving the efficiency and cost-effectiveness of set-net fishing. Set-net fishing gears are not limited to coastal areas, but are also installed in inland and remote sea regions. Consequently, fishermen require technology that allows them to quickly transmit information about approaching fish schools and enables them to perform long-term monitoring. The development of remote monitoring technology for set-net fish schools must consider crucial design factors such as communication range, transmission speed, power consumption of information modules, and operational expenses. In this study, we developed a low-power remote monitoring module for set-net fish school based on WCDMA. The module was specifically designed to minimize power consumption, allowing for communication over long distances and extended operation times in set-net fishing applications. Furthermore, we developed a web server software application that enables remote access to fish schools and provides real-time weather information. The performance of the developed module was evaluated through set-net fishing site application and experiments with moving ships on the sea. The experimental results demonstrated that the remote monitoring system, consisting of the developed low-power remote monitoring module for set-net fish school based on WCDMA and a fish finder, had an average power consumption of 4.6 W, a maximum communication range of 22.84 km, and a data transmission and reception rate of 98.79%. The maximum fish school information transmission and reception rate was 97.26%
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론의 도입으로 학교 교육 현장에서는 드론을 활용한 다양한 융합교육이 진행되고 있다. 특히 자유학기제 수업 및 진로탐색과 연계하여 드론 이론 및 실습 교육을 진행하고 있다. 드론융합 교육프로그램은 단순 시연 실습교육 보다 학습자의 만족도가 높고 직접적인 실습 경험으로 인하여 학습효과가 높게 나타나고 있다. 그러나 다수의 학습자를 상대로 실습교육을 진행하고 있어 한정된 장소에서의 다중드론 비행에 제약 및 학습자 통제가 불가능한 실정이다. 본 논문에서는 학교에서 다중드론 교육 운영 시 교수자가 다수의 드론을 실시간 감시하고 드론 간의 충돌을 사전에 학습자에게 인식시켜 실시간으로 다수의 드론 감시가 가능한 감시시스템을 제안하였다. 실험에서 사용된 통신 모듈은 Murata LoRa에 GPS를 탑재하였고, 실시간으로 수신된 위치 데이터를 기반으로 모니터링이 가능하도록 서버와 클라이언트를 구성하였다. 개방형 공간에서 제안한 시스템의 성능을 평가하였으며, 약 120m 거리까지 통신 신호가 양호함을 확인하였다. 즉 240m 범위 안에서 25대의 교육용 드론의 제어가 가능하고, 교수자가 모니터링할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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