Earticle

일반적으로 중소규모외식업체의 경우 빠른 소비패턴과 원가 변동 등에 대응하기 위하여 개인의 경험에 의해 의사결정이 이루어졌다. 이는 급변하는 소비환경에 적절히 대응하지 못할 뿐만 아니라, 제한적이고 주관적인 정보 활용으로 유연한 대응 및 예측의 어려움이 있어 데이터를 근거로 한 객관적인 시스템 활용이 필요한 실정이다. 따라서 본논문은 OLAP 기반 3차원 시각화 분석기술을 통하여 중소외식업체의 효과적인 식재료 원가관리 방법을 제시하였다. 본 시스템은 직관적분석이 가능하고 활용접근이 용이한 시스템 설계로 상관관계를 통해 데이터 근거의 객관적인의사결정방법이 가능하다. 본 연구는 식재료의 원가변동분석과 매입량 및 산출 분석이라는 두 가지 설계목표를 통하여 원가비용 예측과 판매가 산출, 식재료 손실관리 및 발주관리에 대한 관리가 가능하게 하였다.

In general, small and medium sized restaurants use individual's experience in order to cope with rapid change in consumption patterns and costs. The huge volume of the data make it very difficult to detect such variations manually. Inability to capture these variations often result in failures to respond appropriately to changing consumer demands. It also limits their ability to make effective decisions in response to evolving business needs. To enable restaurants in making timely decisions based on efficient data analysis, this paper presents a cost-effective method for management and analysis of their data through user-friendly OLAP-based 3D data visualization technology. The proposed system provides an intuitive interface to access sophisticated data analysis and data visualization tools. It will help the restaurant management in making objective decisions based on the correlation analysis provided by the system. In this paper, we attempt to enable in restaurant to manage food cost prediction, loss controling and order management through managing food cost fluctuation the amount of purchase and portion calculation analysis.

MRI 영상에 있어 노이즈를 제거하기 위한 새로운 방법을 제안한다. MRI영상은 실영상과 허상영상으로부터 계산되어진 영상과의 의존적인 Rician 노이즈가 포함되어져 만들어진다. NLM 필터는 추가적인 노이즈에 대해 효과적인 것으로 증명되어진다. 비슷하게도 디노이징 기반 웨이브렛 변환은 더 좋은 노이즈 추정을 한다. 제안된 알고리듬은 기능적 3단계로 디노이징 과정을 수행한다. 첫 번째로 노이즈 영상은 웨이블렛 변환을 적용에 의한 다수의 서브밴드에 나타난다. NLM 필터는 웨이브렛 필터 뱅크를 사용한 신호 분해의 저주파 성분의 서브밴드에 적용되어진다. 실 노이즈 영상에 있어 제거될 노이즈에 매우 효과적으로 판명되어질 다중해상도 NLM 필터는 새로운 디노이징 영상 프레임워크를 만들기 위해 웨이브렛 임계와 결합되어진다. 실험은 알고리듬이 영상 질적 통계에 의해 효과적으로영상 노이즈를 줄일 수 있는 것으로 나타난다.

We propose a new method for the reduction of noise present in the magnetic resonance (MR) images. Magnetic resonance imaging (MRI) is corrupted by Rician noise, which is image dependent and computed from both real and imaginary images. Rician noise makes image-based quantitative measurement difficult. The non-local means (NLM) filter has been proven to be effective against additive noise. Similarly, Wavelet transform (WT) based denoising produces a better noise estimation. The proposed algorithm performs denoising in three functional steps. First, the noisy image is decomposed into multiple subbands by using the wavelet transform. NLM filter is applied to the approximation (low-frequency) subbands of a signal decomposed using a wavelet filter bank. The multiresolution NLM filter is combined with wavelet thresholding to form a new image denoising framework, which turns out to be very effective in eliminating noise in real noisy images. Experiments show that the algorithm can reduce image noise effectively in terms of image quality metrics.

SIP(Session Initiation Protocol)는 멀티미디어 세션을 관리하는 응용계층 프로토콜로서, 인터넷 전화 등 많은응용서비스에서 활용되고 있다. SIP 대상 공격들 중 플러딩 공격은 가장 위협이 큰 공격이라고 할 수 있다. 이를해결하기 위하여 제안된 화이트리스트 기반의 탐지 및 대응 방법들은 화이트리스트에 없는 비정상 사용자로 부터의공격을 탐지하고 차단하는 것이 가능하지만, 정상 사용자로 위장하여 화이트리스트에 등록한 후에 플러딩 공격할 시에는 대응할 수 없다. 본 논문에서는 화이트리스트에 속한 사용자들로부터 발생되는 메시지를 대상으로 카운팅 블룸필터를 적용하여 정상 사용자에 의한 악의적인 플러딩 공격을 탐지하고, 이에 대응하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 기존 방법에서는 화이트리스트에 속한 사용자로 부터의 공격을 탐지하지 못하나, 제안방법은 이를 효과적으로 탐지하고 대응함을 보여준다.

SIP(Session Initiation Protocol) is an application layer protocol to manage multimedia sessions, and has been utilized for various application services such as Internet telephony. Flooding attacks are one of the most dangerous attacks on SIP-based applications. To solve the problem, the whitelist-based schemes can detect and countermeasure against attacks from abnormal users. However, they can’t react against attacks by legitimate users who have been registered in the whitelist. In this paper, we propose a method to detect and countermeasure flooding attacks from legitimate users listed in the whitelist by applying counting Bloom filters to messages from them. Experimental results show that existing whitelist-based schemes can’t detect flooding attacks from users listed in the whitelist, while the proposed method can detect and countermeasure against those attacks very effectively.

네트워크가 고속화됨에 따라 정보통신 서비스는 인터넷을 통해 보편적으로 제공되는 생활기반 서비스로 발전하고있으며, 서비스를 이용하는 편리성에 더하여 시스템 및 네트워크 차원에서 보안 기능에 대한 요구도 날로 증가하고있다. 따라서 본 논문에서는 정보통신망 자체를 사이버 공격으로부터 보호하며, 정보통신망의 보안 취약점을 없애해킹이나 정보유출을 원천적으로 차단할 수 있는 능동형 보안 관리 기술인 역추적 시스템을 분석하고 액티브 네트워크 기반의 역추적 시스템을 구현하였다.

As the information communication network service accelerating over the Internet-based service life offered universally evolving that use convenience is added together, the system and network level needs for security features increasing day by day. In this paper, information network protected from cyber attacks itself, and eliminate a security vulnerability information network hacking and information disclosure can block inherently active security management system to analyze the backtracking IDIP based traceback system was implemented.

본 논문은 통합전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 분석하여 전자파 신호를 발산하는 레이더 및 위협체계를 역변환으로 모델링하는 기법을 다루고자 한다. 전자전 수신기가 위협체로부터 수신한 변수 중 가장 중요한 속성을 1-rule 알고리즘을 통하여 파악하였으며, 베이지안 분류 알고리즘, 의사결정 트리 학습 알고리즘 및 인공 신경망알고리즘을 사용하여 위협체를 추정할 수 있는 프로토타입을 구축하였다. 다양한 통합전자전 상황에서 생성한 규칙을 기반으로 역변환 모델을 구축하고 새로운 데이터가 주어지면 모델링한 위협체로 분류한다. 실험에서 베이지안 분류 알고리즘, 의사결정 트리 학습 알고리즘 및 인공 신경망 알고리즘을 각각 적용하여 학습 곡선을 생성하였으며, 학습 곡선에서 최적의 성능을 나타내는 역변환 모델을 실험적으로 정립하였다.

This paper proposes a method to model the reverse extrapolation of RF threats through the attributes representing RF threats in an integrated electronic warfare situation. Using 1-rule algorithm, the most important attribute figuring out the threat could be assured among the attributes which a receiver collected. And also, we build a prototype which estimates threats using three machine learning algorithms, i.e., naive Bayesian classifier, decision tree, and artificial neural network. In various integrated electronic warfare situations, we tested our reverse extrapolation model based on the outputs of machine learning algorithms, where new test data were given to identify a threat. We also generated learning curves for each algorithm, and experimentally decided their optimal reverse extrapolation models. To verify the prototype of our model compiled, we evaluated the accuracy of reverse extrapolation models and the resulting performance showed more than 99% of accuracy.

토르는 온라인 검열에 저항할 수 있는 익명성을 획득하고 트래픽 분석으로부터 보호 받을 수 있는 저지연 개방형 네트워크 중 하나이다. 따라서, 사적인 인터넷 활동에 참여하기를 원하는 사용자들에게 유용한 툴로 알려져 있다. 토르 네트워크에 대한 익명성을 저해하거나 파괴하기 위해 다양한 패시브 및 액티브 공격 기법들이 제안되어 왔으며, 이러한 직접적 공격 기법들 이외에 어플리케이션에서의 취약점으로 인해 토르 사용자의 신원이 노출될 수도 있다. 이러한 취약한 어플리케이션 중 하나는 비트토런트이다. 본 논문에서는 토르 상에서 비트토런트 사용자의 실 IP 주소를 노출시킬 수 있는 몇 가지 공격 방법에 대한 분석을 수행하였으며 각각의 기법에 대한 장단점을 비교, 분석하였다.

Tor is a popular low-latency open network that helps to defend against traffic analysis and achieves anonymity for resisting online censorship. So, it is a useful tool for those users who want to participate privately in the Internet. Different passive and active attacking schemes had been proposed to break the anonymity of Tor network. However, apart from these methods, vulnerability in application can also deanonymize Tor user. One of such vulnerable applications is BitTorrent. In this paper, several attacks targeting BitTorrent users on top of Tor that reveal their real IP address are reviewed. The advantages and disadvantages of each scheme are also discussed with comparing.

비디오 트랜스코딩 서버는 응답시간 지연 및 네트워크 부하 문제를 효과적으로 해결하기 위해서 가변 비트레이트 스트리밍 기술을 활용한다. 하지만, 무분별한 비트레이트 변환은 사용자가 느끼는 비디오 화질수준을 저하시킬 여지가있으므로 사용자의 주관적 화질평가 결과를 추정할 수 있는 객관적 화질측정기법을 활용하기 위한 시도가 계속되고있다. 그 중, Structural SIMilarity (SSIM) index 는 이미 잘 알려진 객관적 화질평가도구이다. 그러나 SSIM 은 많은 연산부하를 요구하기 때문에 실시간 환경에서 보다 적합한 객관적 화질측정 도구가 필요하다. 본 논문에서는 객관적 화질평가도구를 활용하는 가변 비트레이트 스트리밍 모델에서 명암도 변화량 측정 기법이 SSIM을 대체할 수 있는 효율적인 도구임을 실험을 통해 제안한다. 명암도 변화량 측정기법의 측정값은 SSIM index와 높은 상관관계를 나타내며 장르, 해상도, 비트레이트에 관계없이 SSIM index를 추정할 수 있다. 이 영상처리기법은 연산부하 측면에서 SSIM 보다 효율적이며 수행시간 실험에서 약 21.2배의 성능차이를 보였다.

Video transcoding server solves the problem such as delay of response time and network overlord of Server by variable bitrate(VBR) streaming techniques. However, indiscreet bitrate conversion must be degrading video quality for end-users. Because of its, an attempt has been continued for estimating subjective quality evaluation score using objective quality assessment. Among them, Structural SIMilarity(SSIM) is already well-known objective quality assessment method. But, because of much requirement about computation resource by SSIM, more suitable objective quality assessment tool than SSIM is necessary for real time environment. In this paper, we will propose through our experiment that pixel intensity variation is more efficient than SSIM in VBR streaming system using video quality assessment tool. Intensity variation has highly correlation to the SSIM-index and estimates scores in regardless of resolution, bitrate and the kinds of video contents. This image processing method is more efficient than SSIM-index in terms of computation lord and show 21.2 times faster than SSIM-index in performance test.

본 논문에서는 엘리베이터 내부 탑승자의 비상상황 감지 시스템을 제안한다. 엘리베이터는 구조적으로 외부와 격리되어 있다. 보통 엘리베이터 내부에서 일어나는 범죄는 성범죄와 폭력사건 등의 중범죄가 대부분이며 이 경우 경비실이나 구조기관에 위험상황을 전달하기에는 문제점이 많다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 엘리베이터에서 탑승자의 안전을 보장하기 위하여 위험상황을 감지하고 대응한다. 이를 위해 탑승자에게서 얻을 수 있는 3가지 정보를분석한다. 첫 번째로 카메라로 입력되는 영상, 마이크로 입력되는 탑승자의 성량 및 주변소음, 마지막으로 상황이발생하였을 때 엘리베이터 내부의 충격량을 분석한다. 우선 HOG특징과 차분법, 움직임 벡터를 통해 1인과 다수의움직임에 대해서 분석하고, 성량 크기와 충격센서로 전달되는 충격량을 분석하여 비상상황 유무를 판단한다.

In this paper, we propose an emergency detection system inside the elevator for the passengers. The elevator is structurally isolated from the outside environment. Usually the most serious crimes, such as sexual exploitation and violence may occur inside the elevator. In such situations, there are many ways that message about such situations can be passed to the security office or agency. The proposed system detects a dangerous situation, in order to ensure the safety and the support for the passenger from the elevator. For this purpose, we analyze the three pieces of information that can be obtained from the occupant. First, input image using the camera, next input voice by a microphone and around the occupant input noise, and finally, the analysis of the impulse inside the lift where this situation occurs. First, we use the histogram of gradient (HOG) to identify whether the motion is of the single person or of the group of people with the motion vector. Next, the impulse generated by voice dB and impact sensor determines whether there is an emergency situation or not.

디지털 가먼트는 기존 의복에 디지털 정보기기 기능이 융복합된 웨어러블 컴퓨터이다. 미국과 유럽을 중심으로 섬유와 ICT 기술을 융합하여 직물전자소자 및 직물회로보드를 구현하고 이를 기반으로 디지털 가먼트를 제작하는 연구를 1990년대 초부터 진행하고 있다. 초기 디지털 가먼트는 군복과 같은 특수복으로 개발되었으나 최근 들어서는MP3 플레이어가 내장된 의류, 색상을 자유자재로 바꿀 수 있는 의류, 헬스케어 기능이 내장된 의류 등 일반 소비자를 위한 제품들이 연구개발 되고, 출시되고 있다. 디지털 가먼트는 전통 산업에 신소재, 부품, 센서 등 새로운 첨단ICT 기술을 접목하여 섬유, 패션, 의류산업의 고부가가치화를 달성하는 신산업 · 신시장을 개척하는 역할을 할 것으로 전망된다. 우리나라가 차세대 패션/의류 시장을 선도하기 위해서는 섬유의류/패션과 ICT를 융합하는 핵심원천기술 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 융합 분야의 이해를 높이고자 디지털 가먼트 구현을 위한 핵심요소 기술을 분류하고, 각 요소 기술별 연구개발 및 제품의 동향을 분석하고 이를 기반으로 향후 발전 방향을 전망해 본다.

Digital garment is a wearable computer that functions of the digital device has been fusing and combining the existing clothes. Since the early 1990s, mainly in America and Europe, it has been implemented textile electronic components and fabric circuit boards by fusing the textile and ICT technology and it is in progress the study of making a digital garment. The initial product of digital garment was developed for special purpose such as soldier uniforms. Recently, garments have been designed and released for general consumer such that they are built MP3 player, the color can be freely changed, clothing and healthcare functions are built. Digital garment are combined a new advanced ICT technologies into existing traditional industries, such as new materials, parts, sensors, and so that will be expected to achieve high added value and create a new industry and markets of textile, fashion, and apparel industries. In order to lead the new market of fashion and apparel, for Korea, it is needed urgently to secure the core technology to fuse the textile/clothing/fashion and ICT technologies. In this paper, for the purpose of better understanding of this fusion field, we classify the core technology for the digital garment and analyze the trends of each technology and product. Also, we will prospect the direction of development which is based on that.

본 논문에서는 웨어러블 컴퓨터의 핵심요소인 신축회로보드 구현에 있어서 인장률 및 내구성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 새로운 신축 상호연결(stretchable interconnect)기술을 제안한다. 기존 방법은 신축특성이 없는 금속전극물질로 된 회로패턴을 구불구불한 형상의 기하학적 구조로 설계하여 신축구조를 구현하지만, 낮은 신축 내구성때문에 상용화에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 전기전도성 섬유사를 이용하여 비교적 제작이 간단하면서 높은 반복 인장 내구성능을 가지는 신축 상호연결 기술을 제안한다. 제작된 시편을대상으로 반복 인장에 따른 피로 실험을 한 결과, 본래 길이의 2.3배에 해당하는 130% 인장을 2만회이상 반복 수행해도 단선이 없는 우수한 내구성과 전기전도도의 안정성을 가지는 것을 확인하였다.

In this paper, we propose a new stretchable interconnect method that can be improved dramatically the tensile rate and durability of the circuit board for wearable computer. Previously reported method is to implement the stretchable structure, by designing the twisted geometry shape which is using metallic electrode materials without the stretch property, but it is not easily commercialized because of the low tensile durability. To solve this problem, we propose a relatively simple method for rapid fabrication of stretchable interconnect technology with highly repetition tensile durability using conductive yarns. As the result of experiments was conducted in order to evaluate the repetition tensile durability, We verify that the proposed method has excellent the stability of the electrical conductivity and robustness, which is in capable of withstanding repeated stretch-and-release cycles of over 20,000 at 130% strain, which is 2.3 times of its original length.

우리는 이전에 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시각장애인용 보행지원 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 실내외 특정 위치에 POI (Point of Interest)를 설정하고 실내에서는 인공 표식 (landmark), 실외에서는 지그비 (Zigbee) 모듈을 이용하여 사용자의 위치를 추정하고 보행 경로를 탐색 하였다. 본 논문에서는 이 시스템에서경로 탐색을 위해 이용한 격자 기반의 지도 저작 툴과 보행용 A* 알고리즘을 소개한다. 실내외의 POI, 고정 장애물이나 교차로, 출발지와 목적지 등의 위치는 지도 저작 툴을 이용하여 작성하였다. 벡터 기반의 지도보다 격자 기반의 지도를 작성하여 경로를 탐색함으로써 상세한 지도 작성으로 인한 경로 탐색 정확도를 향상시키고, 제안하는 보행용 알고리즘을 사용함으로써 빠른 경로 탐색이 가능하였다.

We developed a guidance system for visually impaired person that guides the user to walk safely to the destination in the previous study. We set a POI (Point of Interest) of a specific location indoors and outdoors and tracks the user's position and navigate the walking path using artificial markers and ZigBee modules as landmark. In this paper, we introduce a grid-based map authoring tool and the A* algorithm to be used for navigation in the system. We map the important spots such as POI, fixed obstacles, intersections, departure point, and destination using the map authoring tool. These improved the accuracy of searching the path since we used not the vector-based map but the detailed grid-based map, and reduced searching time of the path by using a proposed algorithm.