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도시 교통 흐름 예측을 위한 CCTV 비디오 처리 및 교통 네트워크 모델링 기술
연한별,서성범,홍혜인,장윤 한국정보과학회 2021 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.27 No.6
본 논문은 여러 CCTV 비디오를 사용하여 도시 교통 흐름을 모델링하기 위한 프레임워크를 제시한다. 프레임워크는 CCTV 영상에서 실시간으로 차량을 탐지하여 차량 흐름 데이터를 생성한다. 그런 다음 차량 흐름 데이터와 CCTV 카메라 네트워크를 결합하여 도시 교통 네트워크 데이터를 생성한다. 대부분의 CCTV 카메라는 교차로의 모든 영역을 촬영하지 않는다. 그러므로 교차로와 연결된 모든 도로에 대한 교통 흐름 데이터를 얻을 수 없다. 논문에서는 확장된 DCRNN 모델을 사용하여 교차로와 연결된 도로에서 관측되지 않은 차량의 교통 흐름을 추정한다. In this paper, we present a framework for modeling urban traffic networks with multiple Closed-Circuit Television(CCTV) videos. We extract vehicle flow data by detecting vehicles in realtime from the CCTV videos. We couple the vehicle flow data and the CCTV camera network to generate the urban traffic network data. Since most CCTV cameras do not record the whole intersection area, it is not possible to obtain the traffic flow data for every roadway connected to the intersection. We use the extended Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN) to estimate the traffic flows on roadways that are not observed through the CCTV cameras.
IoT 종단간 보안을 위한 ECQV 인증서 기반의 보안 메커니즘
연한별,박창섭,Yeon, Han-Beol,Park, Chang seop 한국융합보안학회 2017 융합보안 논문지 Vol.17 No.1
IoT 기술은 점차 발전하고 있으며 관련 서비스와 기술들이 생활 곳곳에 스며들고 있다. 이러한 IoT 기술은 사용자의 삶을 편하게 해주지만 양날의 검처럼 큰 위협 또한 가지고 있다. 때문에 보안의 중요성이 떠오르며 관련 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 기존에 진행되는 연구들은 네트워크 아키텍처 관점에서 종단간 보안을 위해 DTLS를 사용하며 특히 성능이 제약된 기기에 생기는 부하를 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 역시 네트워크 관점에서 DTLS 프로토콜의 부하를 줄이기 위해 기존의 X.509 인증서가 아닌 경량화된 인증서인 ECQV 인증서를 사용하는 DTLS 프로토콜을 제안한다. 또한 제안기법을 실제로 구현하고 기존의 보안 모드인 PSK, RPK 모드와 비교 및 분석한다. IoT technology is evolving and related services and technologies are spreading throughout the life. These IoT technologies make life easier for users, but they also have big threats like double-edged swords. Therefore, the importance of security is emerging and related researches are actively proceeding. Existing researches have focused on reducing the computational load on the constrained devices, performing the DTLS for the end-to-end security from a network architecture perspective. In this paper, we propose a DTLS protocol that uses ECQV certificate instead of existing X.509 certificate to reduce the load of DTLS protocol from the network perspective. In addition, the proposed scheme is implemented and compared with PSK and RPK modes.
토픽의 조합으로 이벤트 흐름을 예측하기 위한 시각적 분석 시스템
연한별(Hanbyul Yeon),김석연(Seokyeon Kim),장윤(Yun Jang) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.12
사회적 혼란을 야기하는 이벤트는 발생 직후 어떻게 대응하느냐에 따라 소요되는 비용의 편차가 크다. 이에 따라 비정상적인 이벤트를 탐지하고 의미를 파악하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 예측 분석에 관한 연구도 많이 수행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 이벤트의 전체적인 미래 경향에 대한 수치 결과를 예측할 뿐, 이벤트가 내포하는 의미에 대한 예측 연구는 미비하다. 이에 따라 본 논문에서는 비정상적인 이벤트가 내포하는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있는지에 대한 시각적 예측 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 트윗에서 실시간으로 비정상 이벤트를 탐지한다. 그 다음 과거 유사한 사례를 탐색한 다음 이벤트와 관련된 토픽들을 추출한다. 마지막으로 사용자는 의미 있는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있을지 분석할 수 있다. 실험은 두 가지 상황에 대한 예측 분석을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 입증하였다. Emergence events are the cause of much economic damage. In order to minimize the damage that these events cause, it must be possible to predict what will happen in the future. Accordingly, many researchers have focused on real-time monitoring, detecting events, and investigating events. In addition, there have also been many studies on predictive analysis for forecasting of future trends. However, most studies provide future tendency per event without contextual compositive analysis. In this paper, we present a predictive visual analytics system using topic composition to provide future trends per event. We first extract abnormal topics from social media data to find interesting and unexpected events. We then search for similar emergence patterns in the past. Relevant topics in the past are provided by news media data. Finally, the user combines the relevant topics and a new context is created for contextual prediction. In a case study, we demonstrate our visual analytics system with two different cases and validate our system with possible predictive story lines.
청소년 신체 성장 예측 모델의 성능 향상을 위한 시각적 분석 방법
연한별(Hanbyul Yeon),피민규(Mingyu Pi),서성범(Seongbum Seo),하서호(Seoho Ha),오병준(Byungjun Oh),장윤(Yun Jang) 한국컴퓨터그래픽스학회 2017 컴퓨터그래픽스학회논문지 Vol.23 No.4
예측 시각적 분석 연구는 다양한 대화식 데이터 탐색 기법을 사용하여 예측 결과의 불확실성을 줄이는데 중점을 두었다. 대화식 탐색 기법의 목적은 변수간의 관계를 이해하고 알려지지 않은 변수를 예측하기 위한 적합한 모델을 선택함으로서 의사결정권자의 수준에 따른 예측결과의 품질 차이를 줄이는 것이다. 하지만 청소년 신체 성장 데이터와 같이 전체적인 추세가 알려지지 않은 시계열 데이터를 설명할 수 있는 예측 모델을 만드는 것은 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 추세를 가지는 시계열 데이터 단편에서 물리적 성장 값을 예측하기 위한 새로운 예측 방법을 제안한다. 새로운 예측 방법은 특정 시점에서의 데이터 분포를 추정하는 방법으로 실험결과 기존 회귀 모델보다 높은 정확도를 갖는다. 또한 우리는 예측 모델링 과정에서 발생 가능한 불확실성을 최소화 할 수 있는 시각적 분석 방법을 제안한다. Previous visual analytics researches has focused on reducing the uncertainty of predicted results using a variety of interactive visual data exploration techniques. The main purpose of the interactive search technique is to reduce the quality difference of the predicted results according to the level of the decision maker by understanding the relationship between the variables and choosing the appropriate model to predict the unknown variables. However, it is difficult to create a predictive model which forecast time series data whose overall trends is unknown such as youth physical growth data. In this paper, we pro pose a novel predictive analysis technique to forecast the physical growth value in small pieces of time series data with uncertain trends. This model estimates the distribution of data at a particular point in time. We also propose a visual analytics system that minimizes the possible uncertainties in predictive modeling process.