• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.59-68
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• 2016

상황 인지 서비스는 서비스 대상의 주변 상황을 인지하여 상황에 맞는 유용한 서비스를 제공한다. 규칙 기반 시스템은 상황 정보를 IF 구문으로 표현하고 상황에 따른 동작을 THEN 구문으로 표현하는 규칙을 사용하여 상황 인지 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 사물을 위하여 메모리 사용을 최적화한 경량 규칙 엔진을 제안한다. 제안된 엔진은 규칙을 기초 연산 단위로 관리하고 계산 값을 저장하는 메모리를 최소화하였으며 해시 표를 사용하여 규칙 및 상황 정보를 효율적으로 관리한다. 실제 쥐 훈련 시스템에서 사용하는 규칙 집합을 이용하여 제안된 엔진이 기존 Rete 알고리즘에 비하여 실행 속도는 다소 느리지만 매우 작은 메모리를 사용함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.556-564
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• 2021

Numerous spatial and transform-domain-based conventional denoising algorithms struggle to keep critical and minute structural features of the image, especially at high noise levels. Although neural network approaches are effective, they are not always reliable since they demand a large quantity of training data, are computationally complicated, and take a long time to construct the model. A new framework of enhanced hybrid filtering is developed for denoising color images tainted by additive white Gaussian Noise with the goal of reducing algorithmic complexity and improving performance. In the first stage of the proposed approach, the noisy image is refined using a high-dimensional non-local means filter based on Principal Component Analysis, followed by the extraction of the method noise. The wavelet transform and SURE Shrink techniques are used to further culture this method noise. The final denoised image is created by combining the results of these two steps. Experiments were carried out on a set of standard color images corrupted by Gaussian noise with multiple standard deviations. Comparative analysis of empirical outcome indicates that the proposed method outperforms leading-edge denoising strategies in terms of consistency and performance while maintaining the visual quality. This algorithm ensures homogeneous noise reduction, which is almost independent of noise variations. The power of both the spatial and transform domains is harnessed in this multi realm consolidation technique. Rather than processing individual colors, it works directly on the multispectral image. Uses minimal resources and produces superior quality output in the optimal execution time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.890-902
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• 2021

Although the object detection accuracy with still images has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the object detection problem with video data remains as a challenging problem due to the real-time requirement and accuracy drop with occlusion. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment. First, we determine a motion, from a video data obtained from a tilted-down-view camera, based on the average size of each pig at each location with the training data, and extract key frames based on the motion information. For each key frame, we then apply YOLO, which is known to have a superior trade-off between accuracy and execution speed among many deep learning-based object detectors, in order to get pig's bounding boxes. Finally, we merge the bounding boxes between consecutive key frames in order to reduce false positive and negative cases. Based on the experiment results with a video data set obtained from a pig farm, we confirmed that the pigs could be detected with an accuracy of 97% at a processing speed of 37fps.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제27권6호
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• pp.101-116
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• 2020

This study attempts to derive critical success factors and prioritize activities for implementing the automation of software test. Software testing proceeds in five steps of test plan, test case design, test scripting & test environment setup, test execution & evaluation, and test closure. From the literature, twenty influence factors in the five steps were identified. Focus Group Interviews with ten experts in software testing selected fourteen factors on the basis of importance and feasibility. Some factors were further divided to clarify their meanings and the number of influence factors finally became twenty one. A survey on the influence factors was conducted with 75 IT professionals. An importance-feasibility analysis was applied to the survey responses and classified the influence factors into four groups of essential factors, critical factors, low priority factors, and minimal factors. Essential factors include objectives for test automation, strategies for test automation, test automation training, test automation education, setting up test automation environment, setting up test environment, test automation tool selection. Critical factors include management's continued support, management's continued interest, role of automation engineers, and skills of automation engineers. This result suggests that a lot of efforts should be put into SW test plan for the successful SW test automation and SW automation should proceed in consideration with the priorities and resource consumption.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권4호
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• pp.351-358
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• 2021

This research project is a program promoted to seek diversification of domestic radioactive waste analysis institutions, and seeks public development, win-win cooperation, and cooperation between the entrusted institution and the entrusted institution. Accordingly, the entrusted institution established a standard analysis procedure for establishing a quality control system for radioactivity analysis, establishing a radiation control zone, obtaining KOLAS accreditation, and performing proficiency tests, which are the performance ranges requested by the entrusted institution, and intersecting the radioactive isotope waste generated at the actual site. Verification was performed to confirm the analysis quality. In addition, facilities and equipment for radioactivity analysis were supplemented and expanded, and the basic technology foundation and technical skills were secured through securing professional technicians and education/training. It is judged that the entrusted institution will contribute to securing radiation safety through the smooth execution of treatment, disposal, and transportation through value creation and analysis of radioactive waste generated by radioactive isotope-using institutions (research institutes, hospitals, industries, etc.) by succeeding in this research project do.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4308-4325
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• 2021

The importance and necessity of artificial intelligence, particularly machine learning, has recently been emphasized. In fact, artificial intelligence, such as intelligent surveillance cameras and other security systems, is used to solve various problems or provide convenience, providing solutions to problems that humans traditionally had to manually deal with one at a time. Among them, information security is one of the domains where the use of artificial intelligence is especially needed because the frequency of occurrence and processing capacity of dangerous codes exceeds the capabilities of humans. Therefore, this study intends to examine the definition of artificial intelligence and machine learning, its execution method, process, learning algorithm, and cases of utilization in various domains, particularly the cases and contents of artificial intelligence technology used in the field of information security. Based on this, this study proposes a method to apply machine learning technology to the method of classifying and detecting malware that has rapidly increased in recent years. The proposed methodology converts software programs containing malicious codes into images and creates training data suitable for machine learning by preparing data and augmenting the dataset. The model trained using the images created in this manner is expected to be effective in classifying and detecting malware.

• 한국안전학회지
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• 제37권6호
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• pp.71-80
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• 2022

Since the 2000s, the demand for private demolition works has been gradually increasing as the apartment housing market has been led by redevelopment and reconstruction. In the case of the military, the Ministry of National Defense is consolidating troops from each military unit to reorganize the unit structure in accordance with Defense Reform 2.0; the plan includes reducing the garrison used by each unit to 70% of its current level. Accordingly, the demand for demolition work in the military is also expected to increase. However, the military regulations do not reflect the relevant laws that have been revised recently. This study identifies regulations and system improvements for demolition work suitable for the military based on an analysis of accident cases that have occurred during demolition work, of domestic and foreign laws and regulations related to military demolition work, and of the problems with current military safety management at each stage of planning, design, and construction. The study subsequently proposes improvements for military demolition work, including budget execution adjustment, the establishment of training courses, on-site inspections, the development of guidelines for military demolition work, the provision of risk assessment standards, and the need for the qualification of equipment operators.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.859-864
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• 2017

사물인터넷이 4차 산업혁명을 주도할 새로운 기술로 각광받고 있으며, 이미 많은 기술과 제품들이 발표되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 많은 기여를 하고 있다. 본 논문에서는 건물의 엘리베이터 등에서 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용할 수 있는 시스템을 개발한다. 얼굴 검출 시스템은 하르 직렬 분류기를 사용하며, 얼굴 인식 시스템에는 수행 시간을 줄이기 위하여 본 논문에서 파이썬 언어로 구현된 주성분 분석(PCA)이 얼굴 인식을 위한 고유 얼굴(eigenface) 계산에 사용된다. 데이터베이스에 저장된 얼굴과 얼굴 검출 시스템의 결과로부터 얼굴을 인식하기 위하여 SVM 또는 유크리디안 측정이 사용된다. 제안된 시스템은 OpenCV를 사용하여 라즈베리파이 3에 구현된다. 본 논문에서 구현된 주성분 프로그램의 성능을 구하기 위하여 기존의 주성분 프로그램과 비교하여 얼굴 인식율과 수행시간을 비교하였다. 성능 평가를 위하여 ORL 얼굴 데이터베이스에서 40명의 얼굴에 대하여 각각 10 개의 이미지를 이용하여 학습에 200, 테스트에 200개의 이미지를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 PCA와 유클리디안 측정을 이용한 경우 약 93%, SVM의 경우 약 96% 이상의 얼굴 인식률을 얻었다. 그러나 수행시간은 본 논문에서 구현된 PCA를 사용할 경우 약 0.11초, 기존 PCA의 경우 약 1.1초로 약 1/10로 수행 시간을 줄일 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간 결과가 필요한 보안 시스템, 엘리베이터 모니터링 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.103-114
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• 2020

이 연구는 아파트 거주자의 안전교육 만족도와 소방계획서의 활용성이 화재안전의식에 미치는 영향을 규명하는데 주된 목적이 있다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 안전교육내용의 만족도가 낮으며 화재안전의식수준에 부(-)의 영향을 미쳤다. 이는 아파트 거주자의 안전교육내용의 흥미나 참여가 낮을수록 화재안전의식에도 영향을 미쳐 화재로부터 안전성 확보에 대처하지 못하는 것으로 관리 주체에서는 안전교육의 만족 및 안전문화의 정착을 위해 학습지원 정보시스템 등으로 교육의 만족도에 긍정적인 영향이 필요할 것으로 판단된다. 둘째, 소방계획서의 활용성이 화재안전의식에 정(+)의 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 아파트 거주자는 안전에 필요한 교육 및 훈련에 접근하는 기회가 없을 뿐 아니라 의무적으로 수료하는 법적인 책임감이 없어 화재안전의식이 부족하므로 관리 주체에서 소방계획서에 의한 운영강화 및 활성화로 거주자의 참여나 화재안전의식을 고취해 화재로부터 안전한 주거 생활이 되도록 대처하여야 할 것이다. 셋째, 아파트 거주자의 안전교육 만족이 화재안전의식에 미치는 영향에 대해 소방계획서의 활용성은 조절효과가 나타났다. 이는 안전교육 만족도가 높아지면 화재안전의식도 높았지만, 아파트 거주자와 관리주체의 직원이 일체가 되어 소방계획서에 의한 업무를 시행하고 참여가 높을 때 화재안전의식에도 긍정적인 효과로 나타나므로 소방계획서의 운영과 안전교육 만족도가 높을수록 화재안전의식도 높아져 주거 생활에 영향력이 높아짐을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.406-414
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• 2019

본 연구는 초등학교 교원의 교육적 경험(교직 경력, 교사 학습공동체 참여 경험, 교육과정 연수참여 경험, 혁신학교 근무 경험)이 교육과정 및 교과서를 인식하고 실행하는 양상에 어떠한 영향을 미치는지 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 초등교원을 대상으로 설문한 결과를 t-검증, 일원 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 교원의 교육적 경험에 따라 교육과정 재구성 인식 및 실행, 교과서 인식 및 의존에 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 둘째, 교육과정 재구성 인식 및 실행, 교과서 인식 및 의존 등의 각 변인 간의 통계적으로 유의미한 상관을 나타냈다. 셋째, 교육과정 재구성과 교과서 의존에 교원의 교육적 경험이 의미 있는 영향을 미치고 있었다. 초등학교에서의 교육과정 재구성은 그 자체가 목적이 아니다. 초등학생들의 의미 있는 성장과 발달을 위한 최선의 수업 방안을 찾아 실천하기 위함이다. 본 연구는 교과서 의존도를 낮추고 적극적으로 교육과정을 재구성하여 수업을 전개해야 하며, 교원들은 폭넓은 교육적 경험을 바탕으로 전문성을 함양해야 함을 시사한다.