• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1925-1934
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• 2022

원격탐사 기술을 활용한 접근불능 지역에 대한 핵활동 모니터링은 핵 비확산을 위해 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 핵활동 관련 객체를 탐지하는 연구가 활발하게 수행되고 있으나, 고해상도 위성영상 내 소형객체는 클래스 불균형 발생 빈도가 높다. 이로 인해 소형객체 탐지 성능이 저하되는 문제점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 입력 데이터 내 핵활동 관련 소형객체의 비율이 딥러닝 모델 성능에 미치는 영향을 분석하여 탐지 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 소형객체 비율이 상이한 6가지 학습자료를 구축하여 학습자료별로 U-Net 모델 학습을 진행하고, 다양한 종류의 소형객체가 포함된 test dataset을 이용하여 학습된 U-Net 모델 간 정량적·정성적 비교평가를 수행하였다. 그 결과, 입력영상 내 객체 픽셀 비율을 조절하였을 때 핵활동 관련 소형객체를 효과적으로 탐지할 수 있는 것이 확인되었으며, 이를 통해 훈련 자료 내 객체 비율을 조정하여 딥러닝 모델 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.313-330
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• 2021

카메라와 라이다가 탑재된 자율주행 시스템에서 깊이완성기술을 통해 조밀한 깊이추정을 할 수 있다. 특히, 자기지도학습을 이용하면 깊이정답이 없는 주행데이터로도 깊이완성 네트워크의 학습이 가능하다. 실제 자율주행환경에서 이러한 깊이완성의 출력은 다른 알고리즘들의 입력으로 사용되므로 매우 빠른 지연속도를 요구한다. 그래서 본 논문에서는 종래의 연구들처럼 네트워크를 고도화하여 정확도를 높이기보단 추론속도를 극대화한 형태의 깊이완성 네트워크를 사용한다. GPU 연산에 최적화된 RegNet 인코더를 사용하고 네트워크의 병렬성을 고려한 U-Net 형태의 네트워크를 설계한다. 대신, 본 논문에서는 자기지도학습 과정에서 정확도를 높일 수 있는 몇 가지 기법들을 제시한다. 제시하는 기법들은 신뢰할 수 없는 라이다 입력에 대한 강인함을 높이고 사전에 추출한 시맨틱 정보를 바탕으로 에지와 하늘 영역에 대한 깊이 추정 품질을 향상시킨다. 실험을 통해 우리의 모델은 매우 경량임에도 (2.42ms at 1280x480) 노이즈에 강하며 최신 연구들과 대등한 정확도를 보임을 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.664-673
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• 2008

최근 유비쿼터스가 최대의 화두로 떠오르고 있다. 새로운 지식 정보와 경쟁력 강화를 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 혁명은 기술 활용 체제라는 새로운 패러다임 전환과 이에 따른 대대적 변화를 예고하고 있다. 또한, u-러닝 기반여건과 학습 장애상황들을 극복하기 위해서는 기술 공학적으로 상당히 접근되어 있는 시스템과 생활 지도 측면의 검사가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 OSGi(Open Service Gateway Initiative)에 기반을 둔 USB(Universal Serial Bus) 단말기 시스템을 이용하여 초등학교에서 증가 추세이며 반드시 해결해야 할 주의력 결핍 및 과잉장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, 이하 ADHD)에 대한 간편검사를 구현하였다. OSGi 기반 USB 단말기 시스템은 다수의 USB 단말기들과 OSGi를 탑재한 서버가 고속의 USB 버스를 이용하여 네트워크를 구축한 다양한 유비쿼터스 시스템으로 정보의 보호, 네트워크의 안전성, 비용 절감 및 유지 보수가 용이함, 주의 집중력 향상 등의 장점이 있고, ADHD는 조기 진단과 치료가 절실하기 때문에 본 논문에서 다루게 되었다. OSGi 기반 USB 단말기 시스템을 활용한 ADHD 간편검사를 통하여 지필 검사의 단점을 보완하고 컴퓨터를 이용한 검사의 문제점을 해결할 수 있었으며, 학생 지도에 도움을 줄 수 있는 시스템 적용을 확인하였다. 본 논문 결과에 비추어 학교에서 공식적으로 실시하는 인성검사나 지능검사와 일반 시험문제 풀이 그리고 수준별 학습용 시스템, 맞춤형 설문 조사 프로그램, 장애인을 위한 학습 시스템, 다수가 같이하는 게임시스템으로도 사용이 가능하다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.305-313
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• 2011

Due to the expansion of high-speed Internet access, the need for secure and reliable networks has become more critical. The sophistication of network attacks, as well as their severity, has also increased recently. As such, more and more organizations are becoming vulnerable to attack. The aim of this research is to classify network attacks using neural networks (NN), which leads to a higher detection rate and a lower false alarm rate in a shorter time. This paper focuses on two classification types: a single class (normal, or attack), and a multi class (normal, DoS, PRB, R2L, U2R), where the category of attack is also detected by the NN. Extensive analysis is conducted in order to assess the translation of symbolic data, partitioning of the training data and the complexity of the architecture. This paper investigates two engines; the first engine is the back-propagation neural network intrusion detection system (BPNNIDS) and the second engine is the radial basis function neural network intrusion detection system (BPNNIDS). The two engines proposed in this paper are tested against traditional and other machine learning algorithms using a common dataset: the DARPA 98 KDD99 benchmark dataset from International Knowledge Discovery and Data Mining Tools. BPNNIDS shows a superior response compared to the other techniques reported in literature especially in terms of response time, detection rate and false positive rate.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.195-201
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• 2013

정부는 2011년부터 스마트 교육 및 디지털 교과서 작업을 위해서 5년 동안 정부가 많은 예산을 출원하고, 민간에서도 훨씬 더 많은 예산을 분담하는 등, 스마트 러닝 시스템 구축에 총력을 기울이기로 하였다. 이러한 시스템이 전국적으로 구축되면, 언제, 어디서나, 누구나 쉽게 스마트 기기를 이용하여 온라인 가상대학에 접속하면, 장소에 구애받지 않고, 정보격차를 해소할 수 있으며, 온라인 강의를 언제든지 공부할 수 있고 학점을 취득 할 수 있다. 그러나 이러한 편리한 시스템도 보안 기능이 취약하면, 해킹에 의해, 학점이 조작되는 심각한 문제가 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서, 보안이 강화된 가상대학을 구상하였다. 이러한 사이버 대학을 위해, 암호 기법을 이용, 필요한 위치에 적절한 보안 솔루션을 적용하여 스마트-러닝 시스템을 모의 실험하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.123-129
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• 2023

The most effective tutoring method is one-on-one, face-to-face in-person human tutoring. However, due to the limited availability of human tutors, computer-based alternatives have been developed. These software based alternatives are called Intelligent Tutoring Systems (ITS) which are used to tutor students in different domains. Although ITS performance is inferior to that of human teachers, the field is growing and has recently become very popular. User interfaces play key role in usability perspective of ITS. Even though ITS research has advanced, the majority of the work has concentrated on learning sciences while mostly disregarding user interfaces. Because of this, the present ITS includes effective learning modules but a less effective interface design. Usability is one approach to gauge a software's performance, while "ease of use" is one way to assess a software's quality. This paper measures the usability effectiveness of an ITS which is designed to teach Object-Oriented (OO) analysis and design concepts using Unified Modeling Language (UML). Computer Supported Usability Questionnaire (CSUQ) survey was conducted for usability evaluation of UML-ITS. According to participants' responses to the system's usability survey, all responses lie between 1 to 3 scale points which indicate that the participants were satisfied and comfortable with most of the system's interface features.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1771-1777
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• 2023

최근 딥러닝의 발전으로 의미론적 분할을 통한 토지피복 분류 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존의 딥러닝 기반 모델들은 영상 정보만을 이용하기 때문에 시공간적 일관성을 담보할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 좌표 정보를 활용한 토지피복 분류 모델을 제안한다. 먼저 암시적 신경 표현 기법인 다중해상도 해시 인코더를 위경도 좌표계로 확장한 좌표 해시 인코더를 통해 좌표의 특징을 추출하였다. 다음으로 추출된 좌표 특징을 다양한 단계의 U-net 디코더와 결합하는 아키텍처를 제안하였다. 실험 결과, 제안 방법이 약 32% 향상된 분류 정확도를 보였고, 시공간적 일관성이 향상됨을 확인하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권3호
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• pp.41-47
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• 2024

최근에 무인항공기의 실용화 및 사업화가 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보에 관한 관심이 증가하고 있다. 무인항공기의 사고는 재산 및 인명 피해를 발생시키기 때문에 사고를 예방할 수 있는 기술의 개발은 중요하다. 이러한 이유로 AutoEncoder 모델을 이용한 비정상 비행 상태 탐지 기법이 개발되었다. 그러나 기존 탐지 기법은 성능과 실시간 처리 측면에서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 U-Net 기반 비정상 비행 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 U-Net 모델에서 얻어지는 재구성 오차에 대한 마할라노비스 거리 증가량에 기반하여 비정상 비행이 탐지된다. 모의실험을 통해 제안 탐지 기법이 기존 탐지 기법에 비해 탐지 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 구동될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1407-1413
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• 2007

오늘날 대학환경은 과거에 비해 급변해 가고 있다. 특히, 대학경영의 어려움을 극복하기 위해서 경쟁력 강화 방안과 이미지 제고와 같은 중장기 발전계획을 수립하고 있다. 이에 많은 대학에서는 유비쿼터스 캠퍼스 (Ubiquitous-Campus) 구축을 통한 대외적인 대학이 미지 제고와 학생에게 보다 편리한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 그러나 유비쿼터스 캠퍼스에 대한 기대가 커지고 있음에도 불구하고, 현재의 시스템은 학생들의 IT(Information Technology) 실태를 파악하지 못했거나 활용실태 분석을 위 한 기본환경을 제공하지 못하고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 기술 중심적인 유비쿼터스 캠퍼스 구축 되어야만하며, 이에 못지않게 학생의 IT 인프라 활용분석과 새롭게 요구되는 서비스 구축을 통해 실질적으로 활용할 수 있는 유비쿼터스 캠퍼스 모델이 요구되고 있는 실정이지만, 급변해 가고 있는 대학환경에서 최적화된 유비쿼터스 캠퍼스 모델을 구현하는데 한계가 있다. 이에 본 논문은 유비쿼터스 캠퍼스 구축의 핵심요소인 학습자 분석을 위한 통합분석 데이터베이스 기반의 U-학습, U-취업, U-출력, 개인정보 제공이력 서비스를 통해서 학생이 중심이 되는 유비쿼터스 캠퍼스 모델에 대해 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.16-19
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• 2011

최근에 Smart Phone 보급의 급격한 확산에 따라 2012년경에는 국내에서 약 2천만명 정도가 Smart Phone을 사용할 것이며 전 세계적으로도 약 3억5천만대 정도의 사용자가 Smart Phone을 사용할 것으로 예상되고 있다. 이러한 Smart Phone에서 시작된 u-Device 변혁은 Smart Phone, Tablet-PC, Smart TV, Desk Top Computer를 연계한 Seamless 학습 환경 및 최근의 N-Screen 환경의 구현을 가능하게 하고 있다.