• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제20권3호
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• pp.63-79
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• 2011

Deducting the risk level of infrastructure and buildings based on past human disaster risk cases and implementing prevention measures are important activities for disaster prevention. The object of this study is to measure the confidence to proceed quantitative analysis of various disaster risk cases through text mining methodology. Indeed, by examining confidence calculation process and method, this study suggests also a basic quantitative framework. The framework to measure the confidence is composed into four stages. First step describes correlation by categorizing basic elements based on human disaster ontology. Secondly, terms and cases of Term-Document Matrix will be created and the frequency of certain cases and terms will be quantified, the correlation value will be added to the missing values. In the third stage, association rules will be created according to the basic elements of human disaster risk cases. Lastly, the confidence value of disaster risk cases will be measured through association rules. This kind of confidence value will become a key element when deciding a risk level of a new disaster risk, followed up by preventive measures. Through collection of human disaster risk cases related to road infrastructure, this study will demonstrate a case where the four steps of the quantitative framework and process had been actually used for verification.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.285-292
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• 2013

최근의 검색 형태는 키워드 기반 검색에서 보다 더 정확한 결과를 제공하기 위한 시맨틱 검색 방법으로 변화하고 있다. 하지만 일반 사용자들은 여전히 기존의 키워드 기반 검색에 익숙하기 때문에 시맨틱 검색을 위한 형식화된 구조적 질의어를 구성할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사용자들의 키워드 해석을 위한 온톨로지 지식 베이스 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 서술 논리 추론을 위해 OWL-DL을 기반으로 설계되었으며 최소한의 관계 정의와 추론 규칙 언어인 SWRL(Semantic Web Rule Language)으로 추론함으로써 보다 풍부한 개체 관계의 표현을 제공한다. 마지막으로 논문에서 제안한 사용자 질의 의미 해석 기법의 검증을 위해 키워드 유사도 실험 결과를 설명한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.93-98
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• 2022

정보 서비스를 제공하기 위한 기술은 계속 발전하고 있으며, 정보 서비스는 IT융합 트렌드를 바탕으로 계속 확대되고 있다. 그러나 많은 기관에서 채택한 경계 기반 보안 모델은 보안 기술의 효율성을 높일 수 있지만, 내부에서 발생하는 보안 위협을 차단하는 것은 매우 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제로 트러스트 모델이 제안되었다. 제로 트러스트 모델은 사용자 및 단말 환경에 대한 인증, 실시간 모니터링 및 통제 기능을 요구한다. 정보 서비스의 운영 환경은 다양하므로, 보안 침해 사고가 다양한 시스템에 동시에 발생하였을 때 이에 효과적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는, 서로 다른 시스템으로 구성된 정보 서비스에 침해 사고가 발생하였을 때, 같은 보안 정책을 효과적으로 많은 시스템에 배포 할 수 있는 객체 참조 방식의 보안 정책 배포 시스템을 제안한다. 제안된 객체 참조형 보안 정책 배포 시스템은, 정보 서비스를 구성하는 시스템의 운영환경을 모두 지원 할 수 있음이 확인되었다. 또, 정책 배포 성능도, PC 보안 관리 시스템과 유사함이 확인되었기 때문에, 충분히 효과가 있다고 검증되었다. 다만, 본 연구는 보안 위협 대상을 사전 정의된 것으로 가정하였기 때문에, 보안 위협 별 침해 대상의 식별 방법에 대해서는 추가 연구가 필요하다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3037-3039
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• 2005

The AIS(Automatic Identification System) transmits the position of ships and other information to prevent accidents which could occur in the sea. It has to be developed SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access) Algorithm which is important on wireless communication method for the AIS because It is based on ITU(International Telecommunication Union) M.1371-1 of the international standard therefore, we need to develop a performance evaluation simulator efficiently to develop and analyze SOTDMA Algorithm. this paper shows the method of designing it. Real ships access The VHF maritime mobile band but in this performance evaluation simulator several ship objects access the shared memory. Real ships are designed as the object and the wireless communication channel is designed as the shared memory. The ships apply for real virtual data which got from assistance hardware and The SOTDMA Algorithm driving state verifies the performance evaluation simulator by IEC(International Electrotechnical commission) 61993-2. After verifying results the performance evaluation simulator is correctly satisfied with IEC 61993-2. So we expect that it helps not only the AIS technology developed but also verify new SOTDMA Algorithm

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.478-480
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• 2005

The AIS(Automatic Identification System) transmits the position of ships and other information to prevent accidents which could occur in the sea. It has to be developed SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access) Algorithm which is important on wireless communication method for the AIS because It is based on ITU(International Telecommunication Union) M.1371-1 of the international standard therefore, we need to develop a performance evaluation simulator efficiently to develop and analyze SOTDMA Algorithm. This paper shows the method of designing it. Real ships access The VHF maritime mobile band but in this performance evaluation simulator several ship objects access the shared memory. Real ships are designed as the object and the wireless communication channel is designed as the shared memory. The ships apply for real virtual data which got from assistance hardware and The SOTDMA Algorithm driving state verifies the performance evaluation simulator by IEC(International Electrotechnical commission) 61993-2. After verifying results the performance evaluation simulator is correctly satisfied with IEC 61993-2. So we expect that it helps not only the AIS technology developed but also verify new SOTDMA Algorithm.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권4호
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• pp.26-33
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• 2018

In this paper, we propose an image retrieval algorithm for real-time processing and design it as hardware. The proposed method is based on the classification of BoWs(Bag of Words) algorithm and proposes an image search algorithm using bit stream. K-fold cross validation is used for the verification of the algorithm. Data is classified into seven classes, each class has seven images and a total of 49 images are tested. The test has two kinds of accuracy measurement and speed measurement. The accuracy of the image classification was 86.2% for the BoWs algorithm and 83.7% the proposed hardware-accelerated software implementation algorithm, and the BoWs algorithm was 2.5% higher. The image retrieval processing speed of BoWs is 7.89s and our algorithm is 1.55s. Our algorithm is 5.09 times faster than BoWs algorithm. The algorithm is largely divided into software and hardware parts. In the software structure, C-language is used. The Scale Invariant Feature Transform algorithm is used to extract feature points that are invariant to size and rotation from the image. Bit streams are generated from the extracted feature point. In the hardware architecture, the proposed image retrieval algorithm is written in Verilog HDL and designed and verified by FPGA and Design Compiler. The generated bit streams are stored, the clustering step is performed, and a searcher image databases or an input image databases are generated and matched. Using the proposed algorithm, we can improve convenience and satisfaction of the user in terms of speed if we search using database matching method which represents each object.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.331-345
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• 2021

시뮬레이션 기반 가상 검증은 자율주행 기능의 안전성 검증을 위한 주요 요구사항으로 간주되고 있다. 가상 검증 환경에서는 자율주행차량과 주행 환경은 모두 모델링되어야 하며 특히, 카메라 및 레이더 센서와 같은 환경 센서의 현실적인 모델링이 중요하다. 하지만 현실적인 인식 결과를 일관되게 제공하기 위한 모델링에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 MILS(Model in the Loop Simulation) 환경에서 현실적인 오브젝트 인식 결과를 제공하기 위한 센서 모델링 방법이 다루어진다. 먼저, 모델링을 위한 주요 파라미터가 정의되며 카메라 및 레이더 센서의 오브젝트 감지 특성이 분석된다. 분석 결과로부터 모델링된 가상 센서 모델의 감지 특성은 실물 센서와의 상관계수 분석을 통해 유효성이 검증된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.269-279
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.46-56
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• 2006

본 논문에서는 라이팅 환경을 구성하고 있는 광원과 물체의 광학적인 특성을 모델링하여 특정 위치의 관찰자의 시야에 들어오는 3차원 영상을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 이전의 논문에서 제안했던 기법을 개선하고, 실제의 자동차 리어램프를 실험에 적용하여 추정한 빛자극과 측정된 빛자극을 비교하여 검증하였다. 랜더링 알고리즘으로는 컴퓨터 그래픽에서 많이 사용되고 있는 광선추적기법을 이용하고, 정확한 실사영상(realistic image)을 재현하기 위하여 물체의 물리적 특성을 반영하는 분광분포를 고려하였다. 물체의 빛 표면반사 및 투과특성과 광원의 빛방출 기하특성을 모델링하여 시점으로 들어오는 빛에너지 추정의 정확도를 개선하였다. 또한 추정된 빛에너지를 인간시각이 느끼는 동일한 색자극으로 디스플레이에 표시할 수 있도록 모니터특성화기법을 적용하여 실사영상에 근접한 영상을 재현하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.353-361
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• 2020

급격한 도시화로 인해 출퇴근 시간의 차량 정체, 상시 정체지역 발생 등 다양한 교통문제들이 발생하고 있다. 이러한 교통문제들을 해결하기 위해서는 신속·정확한 교통량 예측 및 분석이 필요하다. ITS (Intelligent Transportation System)는 최신 ICT (Information and Communications Technology) 기술들을 활용하여 최적의 교통관리를 수행하는 시스템이며, 다양한 기법을 통해 신속·정확한 교통량을 분석하기 위한 많은 연구가 수행 되었다. 본 연구에서는 높은 정확도로 실시간 교통량 분석을 위해 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 동영상을 활용한 딥러닝(deep learning) 기반의 차량탐지기법을 제안하고자 한다. 이를 위해, UAV를 활용하여 다양한 차량이 통행하는 교차로에서 학습 및 검증에 필요한 정사 동영상 촬영을 수행하였으며, 승용차(sedan), 트럭(truck), 버스(bus)로 분류하여 차량을 학습시켰다. 딥러닝 알고리즘은 대표적인 객체탐지 알고리즘 중의 하나인 YOLOv3 (You Only Look Once V3)를 이용하였으며, 실험결과 전체 차량 검출율은 90.21%이며, 정확도와 재현율은 각각 95.10%와 85.79%이다. 본 연구를 통하여, 드론을 이용한 영상으로부터 차량 탐지를 통한 실시간 교통량 분석이 가능함을 확인하였다.