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목차 1

재난 현장 물리적 보안을 위한 딥러닝 기반 요구조자 탐지 알고리즘 ＝ Deep learning based rescue requesters detection algorithm for physical security in disaster sites / 김다현 ; 박만복 ; 안준호 1

요약 1

ABSTRACT 1

1. 서론 2

2. 관련 연구 2

3. 제안하는 시스템 및 알고리즘 4

4. 실험 및 결과 5

5. 결론 6

참고문헌(Reference) 6

저자소개 8

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
스마트 스피커 대상 가청 주파수 대역을 활용한 적대적 명령어 공격 방법 제안 = Proposal of hostile command attack method using audible frequency band for smart speaker 박태준, 문종섭 p. 1-9

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컨볼루션 신경망(CNN)을 이용한 폭발물 성분 용량별 분류 성능 평가에 관한 연구 = A study on the evaluation of classification performance by capacity of explosive components using convolution neural network (CNN) 이창현, 조성윤, 권기원, 임태호 p. 11-19

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순차적 추천에서의 RNN, CNN 및 GAN 모델 비교 연구 = A comparison study of RNN, CNN, and GAN models in sequential recommendation 윤지형, 정재원, 장백철 p. 21-33

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에지와 컬러 정보를 결합한 안면 분할 기반의 손실 함수를 적용한 메이크업 변환 = Makeup transfer by applying a loss function based on facial segmentation combining edge with color information 임소현, 전준철 p. 35-43

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역순 워크 포워드 검증을 이용한 암호화폐 가격 예측 = An accurate cryptocurrency price forecasting using reverse walk-forward validation 안현, 장백철 p. 45-55

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재난 현장 물리적 보안을 위한 딥러닝 기반 요구조자 탐지 알고리즘 = Deep learning based rescue requesters detection algorithm for physical security in disaster sites 김다현, 박만복, 안준호 p. 57-64

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암호 없는 사용자의 2차 인증용 복합생체 기반의 FIDO 플랫폼 = FIDO platform of passwordless users based on multiple biometrics for secondary authentication 강민구 p. 65-72

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연합학습을 위한 패턴 및 그룹 기반 효율적인 분산 합의 최적화 = Efficient distributed consensus optimization based on patterns and groups for federated learning 강승주, 천지영, 노건태, 정익래 p. 73-85

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웹쉘 수집 및 분석을 통한 머신러닝기반 방어시스템 제안 연구 = A study on machine learning-based defense system proposal through web shell collection and analysis 김기환, 신용태 p. 87-94

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보안 공격에 강인한 사물인터넷 센서 기반 정보 시스템 개발 = Development of internet of things sensor-based information system robust to security attack 윤준혁, 김미희 p. 95-107

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참고문헌 (24건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Pubulic data portal, “Ministry of Public Administration and Security Accident Status,” 2021. https://www.data.go.kr/data/15014225/fileData.do 미소장
2 Ministry of the Interior and Safety, “2020 Disaster Yearbook (Social Disaster),” 2021. https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type001/commonSelect BoardArticle.do;jsessionid=S6OLepLuc-2k5BZUsGkjYiqS. node30?bbsId=BBSMSTR_000000000014&nttId=89259 미소장
3 National Fire Protection Association, “Standard for the Organization and Deployment of Fire Suppression Operations, Emergency Medical Operations, and Special Operations to the Public by Career Fire Departments,”2020. https://www.nfpa.org/codes-and-standards/all-codesand-standards/list-of-codes-and-standards/detail? code=1710 미소장
4 FEMA USAR Structural Collapse Technician Student Manual - rule of 3’s in survival https://www.fema.gov/pdf/emergency/usr/module1c2. pdf 미소장
5 Telecommunications Technology Association, “physical security,” 2022http://terms.tta.or.kr/dictionary/dictionaryView.do?subject = %EB%AC%BC%EB%A6%AC%EC%A0%81%20%EB%B3%B4%EC%95%88 미소장
6 The Science Times, “A 'swarm drone' capable of searching a disaster site,” 2019. https://www.sciencetimes.co.kr/news/%EB%AF%B8%E C%A7%80%EC%9D%98-%ED%99%98%EA%B2%BD %EC%9D%84-%ED%83%90%ED%97%98%ED%95%98%EB%8A%94-%EA%B5%B0%EC%A7%91-%EB%93%9C%EB%A1%A0/ 미소장
7 H. S. Moon and W. S. Lee, "Development and Verification of A Module for Positioning Buried Persons in Collapsed Area," Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 17, No. 12 pp. 427-436, 2016. http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2016.17.12.427 미소장
8 Y. W Shin and J. H Park, "Analysis of the Effectiveness of Fire Drone Missions at Disaster Sites: An Empirical Approach," Fire Science and Engineering, Vol. 34, No. 5, pp. 112-119, 2020. https://doi.org/10.7731/KIFSE.cba54f4c 미소장
9 N. H. Park, Y. C. Ahn and Y. J. Hwang, "A Study on the Development of a Remote Control Drone for Disaster Response," The Korean Society of Disaster Information, Vol. 15, No. 4, pp. 578-589, 2019. https://doi.org/10.15683/kosdi.2019.12.31.578 미소장
10 IEEE Spectrum, “Paris Firefighters Used This Remote-Controlled Robot to Extinguish the Notre Dame Blaze,” 2019. https://spectrum.ieee.org/colossus-the-firefighting-robotthat-helped-save-notre-dame 미소장
11 S. J. Kim, D. G. Shin, J. H. Pyo, J. S. Shin, M. L. Jin and J. H Suh, "A Multi-Sensor Module of Snake Robot for Searching Survivors in Narrow Space," Journal of Korea Robotics Society, Vol. 16, No. 4, pp. 291-298, 2021. https://doi.org/10.7746/jkros.2021.16.4.291 미소장
12 S. S. Kim and D. Y. Shin, "Current Status of Technology Development and Policy Recommendations of Disaster Robot for Inaccessible Disaster Site,"Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 22, No. 11 pp. 270-276, 2021. https://doi.org/10.5762/KAIS.2021.22.11.270 미소장
13 J. H. Cho, Y. I. Chung and H. H. Park, "A Study on the Improvement of Physical and Personnel Security System in Industry Field," Korea police studies review, Vol.17 No.2, pp.269-290, 2018. https://doi.org/10.38084/2018.17.2.11 미소장
14 Y. Y. Woo and J. L. Lee, "Utilization of Drone Technology in Physical Security and Its Limitations,"Police Science Institute, Vol. 32, No.3, pp. 255-284. 2018. https://doi.org/10.35147/knpsi.2018.32.3.255 미소장
15 A. Bochkovskiy, C. Y. Wang and H. Y. M. Liao, "YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection," arXiv, 2020. https://arxiv.org/abs/2004.10934 미소장
16 T. Y. Lin, P. Dollar, R. Girshick, K. He, B. Hariharan and S. Belongie, "Feature Pyramid Networks for Object Detection," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 2117-2125, 2017. http://arxiv.org/abs/1612.03144v2 미소장
17 M. Tan, R. Pang and Q. V. Le, "EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection," Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 10781-10790, 2020. http://arxiv.org/abs/1911.09070 미소장
18 W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C. Y. Fu and A. C. Berg, "SSD: Single Shot MultiBox Detector," European Conference on Computer Vision (ECCV), pp. 21-37, 2016. http://arxiv.org/abs/1512.02325 미소장
19 S. Ren, K. He, R. Girshick and J. Sun, "Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 39, No. 6, pp. 1137-1149, 2017. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2016.2577031 미소장
20 T. Y. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He and P. Dollar, "Focal Loss for Dense Object Detection," Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 2980-2988, 2017. http://arxiv.org/abs/1708.02002v2 미소장
21 D. Kim, C. Kim, and J. Ahn, "Vision-based Recognition Algorithm for Up-To-Date Indoor Digital Map Generations at Damaged Buildings," Computers Materials Continua, Vol. 72, No. 2, pp. 2765-2781, 2022. https://doi.org/10.32604/cmc.2022.025116 미소장
22 OMOROBOT, “OMO R1,” 2021. https://omorobot.com/docs/omo-r1/ 미소장
23 Jeonju MBC, “[rescue site] Fire scene and emergency situation (Jeonju Wansan Fire Station)," 2019. https://youtu.be/0_QU9Pz0phA 미소장
24 COCO, “COCO-2017”. 2017. https://cocodataset.org/#home 미소장

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