• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1491-1500
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• 2008

본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.

• Soft Computing and Machine Intelligence
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• 제1권1호
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• pp.24-30
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• 2021

The accelerated growth of the internet and the enormous amount of data availability has become the primary reason for machine learning applications for data analysis and, more specifically, pattern recognition and decision making. In this paper, we focused on the crowdfunding site Kickstarter and collected the comments in order to apply neural networks to classify the projects based on the sentiments of backers. The power of customer reviews and sentiment analysis has motivated us to apply this technique in crowdfunding to find timely indications and identify suspicious activities and mitigate the risk of money loss.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제13권4호
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• pp.442-454
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• 2017

생물테러에 사용되는 생물무기는 세균과 바이러스, 리켓치아, 곰팡이 등을 가공하여 만들어지며, 화학작용제, 방사능작용제와 함께 대량살상무기(Weapons of Mass Destruction, WMD)로 분류되어진다. 생물무기는 다른 대량살상무기들에 비하여 개발과 생산의 용이성, 저렴한 비용, 은닉살포가 가능하다는 운용상 이점들이 존재한다. 본 논문은 생물무기 개발이 이루어진 역사와 현존하는 생물학적 위협에 대해 분석하고, 생물작용제의 물리적 특성과 인체내 감염기작을 기초로 생물무기 공격으로 인한 사회적 영향을 예측하였다. 스벨드롭스크 탄저균유출사고, 아랄스크 두창발생, 2001년 탄저테러 등 생물무기관련 역사적 사례들에서 사고 인지형태, 작용제 오염확산범위와 피해자의 질병특성을 분석한 결과, 생물테러는 공격 즉시 인지가 어렵고, 광범위한 확산이 가능하여 대규모 노출자를 발생시키며, 호흡기관련 중증질환을 일으켜 보건 의료기관에 막대한 부담을 일으킬 것이라는 사실을 발견하였다. 이를 토대로 생물테러에 효과적으로 대응하기 위해서 요구되는 보건대응역량을 제시하였다. 효과적인 증후군감시체계 및 관련질병 보고체계를 운영하여 신속히 이상징후를 파악해야하며, 실험실진단체계를 통해 병원체의 확진을 실시하여야한다. 또한 보건기관은 역학조사 시 수사기관과의 공조를 통해 잠재적노출자를 명확히 규명하여야 하며, 마지막으로 인적 물적 자원을 효율적으로 운용하여 집단예방조치가 효과적으로 이루어지도록 되어야할 것이다. 이러한 보건대응역량을 지속적으로 강화한다면 생물테러위협에 성공적으로 대응할 수 있을 것이다.