• 정보보호학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.169-177
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• 2003

본 논문에서는 DPA와 Goubin의 공격을 동시에 방어하도록 하는 타원곡선 스칼라 곱셈 알고리듬의 일반적인 조건을 제시하며, 제시된 조건을 만족하면 두 공격 모두를 방지할 수 있음을 보인다. 이러한 조건을 만족하는 것으로는 Ha-Moon의 재부호화 방법을 이용한 랜덤 스칼라 곱셈 알고리듬이 있음을 보이고, 또한 Ha-Moon의 재부호 방법을 변형하여 두 공격을 방지하는 새로운 재부호화 알고리듬을 제안한다. 효율성 면에서 제안하는 스칼라 곱셈 방식은 Izu-Takagi의 스칼라 곱셈방법(y-좌표를 계산하지 않고 Montgomery-ladder를 사용)과 비교될 만큼 효율적이다. 제안하는 스칼라 곱셈은 랜덤화된 사영좌표와 기저점 은닉(bsae point blinding) 또는 isogeny 함수를 결합한 방법보다 빠르다. 또한 Izu-Takagi의 경우 은닉 또는 isogeny 함수 방법을 이용하면 상당량의 시스템 파라미터를 EEPROM에 저장해야 하는 단점이 있지만 이것은 제안하는 스칼라 곱셈 방법에는 해당되지 않는다.

• 한국어류학회지
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• 제11권1호
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• pp.12-16
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• 1999

경상남도 거제도의 산양천에서 채집된 동사리과 어류 4개체를 조사한 결과 지금까지 한반도에서는 서식이 확인되지 않은 Odontobutis obscura (Temminck et Schlegel)로 동정되었다. 본 종은 두부측선감각계의 공기열 중 전새개하악열과 안상열에 감각관이 없으며 체측의 제1반점이 제1둥지느러미 기저의 중앙에서 시작한다는 점에서 같은 속의 다른 종들과 쉽게 구분된다. 본 종은 주로 일본의 서부에 분포하며 한반도에서는 거제도에서만 발견되어 한반도산 동사리속 어류 중에서는 가장 남쪽에 서식하고 있다고 추정되므로 본 종의 한국명은 "남방동사리"로 명명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권10B호
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• pp.1444-1452
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• 2001

얼굴인식에서 정보 이론적 접근방법은 얼굴 영상을 기저 영상의 합으로 분해하는 것을 기초로 한다. 가장 많이 쓰이고 있는 방법은 Principal Component Analysis (PCA)를 기반으로 하는 eigenface 방법이다. PCA를 기반으로 하는 방법은 데이터의 2차 통계적 구조만을 고려하므로 화소 사이의 고차 통계적 의존성은 고려되지 않는다. Factorial code 표현법은 효과적인 정보 표현의 좋은 방법으로 알려져 있고 이것은 Independent Component Analysis (ICA)와 밀접한 관련이 있다. Factorial code 표현법은 eigenface 방법과 비교할 때 중요한 정보가 포함되어 있는 데이터의 고차 통계적 구조도 고려되어 더욱 효과적인 정보 표현을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 PCA를 이용하여 찾아낸 저차원 특징 공간에서 Factorial code 표현법을 이용하여 얼굴인식을 위한 통계적 특징점을 찾아낸다. 얼굴 인식에 있어서 Factorial code 표현법이 eigenface 방법보다 성능이 우수함을 모의실험을 통하여 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.553-559
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• 1994

본 논문에서는 마이크로스트립-슬롯 결합 선로에 대한 Green함수를 스펙트럼 영역에서 유도하고, 수치적 결과를 정확히 얻기 위해 마이크로스트림 선로와 슬롯 부분에서의 전류분호에 대한 특이점을 고려한 기저함수를 이용한 Galerkin방법을 적용하여 선로의 특성 파라미터를 계산하였다. 특히, 마이크로스트림-슬롯 결합선로의 특성 중 마이크로스트립 선로에의한 우모드(even mode)와 슬롯에 의한 기모드(odd mode)의 특성에 의한 선로의 각 특성을 구하였고, 계산 결과값의 정확성을 비교하기 위해 기존의 데이터와 비교하였다.

• 정보와 통신
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• 제33권10호
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• pp.49-56
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• 2016

본 논문에서는 패턴 인식 및 회귀 문제를 풀기 위해 쓰이는 기계학습에 대한 전반적인 이론과 설계방법에 대해 알아본다. 대표적인 기계학습 방법인 신경회로망과 기저벡터머신 등에 대해 소개하고 이러한 기계학습 모델을 선택하고 구축하는 데에 있어 고려해야 하는 문제점들에 대해 이야기 한다. 그리고 특징 추출 과정이 기계학습 모델의 성능에 어떻게 영향을 미치는지, 일반적으로 특징 추출을 위해 어떤 방법들이 사용되는 지에 대해 알아본다. 또한, 최근 새로운 패러다임으로 대두되고 있는 딥러닝에 대해 소개한다. 자가인코더, 제한볼츠만기계, 컨볼루션신경회로망, 회귀신경회로망과 같이 딥러닝 기술이 적용된 대표적인 신경망 구조에 대해 설명하고 기존의 기계학습 모델과 비교하여 딥러닝이 가지고 있는 특장점을 알아본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1277-1282
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• 2001

스테레오스코픽 비디오 영상은 좌측영상과 우측영상으로 이루어진 한 쌍의 영상으로 구성되며, 이들 좌우 영상들 사이에는 높은 상관관계를 가진다. 스테레오 영상의 압축을 위한 부호화는 이들 좌우 영상의 높은 상관관계와 각 시각 내에서의 이웃 픽쳐와의 시간적 상관 관계를 모두 고려하여 이루어진다. 이 때, 왼쪽 영상의 정보는 기저층에서 처리하고 오른쪽 영상 정보는 상위 층에서 처리하는 것이 일반적이다. 본 논문은 MPEG-2 다시점 프로파일을 이용하여 입체영상 부호화 코덱을 구현할 때, 상위 층의 픽쳐 처리순서에 따라 부호화 효율이 어떻게 달라지는지를 분석하여, 실제 시스템 운용을 위한 코덱 구조를 제안하였으며, DTV 및 HDTV급 스테레오 시퀀스를 사용한 실험을 통하여 검증하였다.

• 전기의세계
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• 제24권5호
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• pp.38-41
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• 1975

기술 및 소개한 내용을 아래와 같이 요약할 수 있다. 1)전력계통의 계산기제어를 위한 하아드웨어시스템은 온라인리얼시스템의 구비 조건인 고속성, 신뢰성, 경제성을 기저요건으로 하여 동시에 다중프로그래밍, 다중처리가 가능한 범용전자계산기를 모체로 하고 다수의 위성계산기에 의하여 국지적 제어도 가능한 계층제어 시스템의 구성을 이루고 있는 것이 현 추세이다. 2)전력계통의 계산기제어는 전력계통의 안정제어가 그 주내용이나, 전력공급의 질을 일정수준으로 유지하면서 가장 경제적으로 전력을 안정된 상태로 공급하는 것이 더욱 바람직하다. 그러나 현단계에서는 긴급상태 및 회복상태에서는 전력의 안정공급에만 주안점을 두고 있는 실정이다. 3)전력계통의 안정제어의 기능은 상태의 감시, 해석 및 안전최적화의 3기능이며 안정최적화 기능중의 제어지령도 리얼타임으로 자동화하는 것이 궁극적 목표이나 현단계로서는 CRT 표시장치등의 맨머신 인터훼이스를 통하여 제어지령의 결정과정에서 조작원이 개입하는 것이 상례이다. 즉, 전력계통의 안정제어는 아직까지는 프로세스제어의 단계에 이르지 못하고 오퍼레이션제어의 특징을 다분히 지니고 있다. 4)조작원의 판단이나 개입을 줄이는 첩경은 하아드웨어의 개선보다는 전력계통 리얼타임 제어에 충분할 정도로 처리시간에 단축되는 전력계통제어용 각종 응용프로그램의 개발에 있으며 그 시기는 아직 먼 것으로 전망된다.

• Pediatric Infection and Vaccine
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• 제29권2호
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• pp.105-109
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• 2022

다제내성 반코마이신 저항성 장내구균(multidrug-resistant vancomycin-resistant enterococci, VRE)에 의한 침습감염의 치료는 특히 기저질환을 가진 소아 환자들에게 어려운 점이 있다. 소아환자들에게서 VRE 감염을 치료하기 위한 새로운 항생제에 대한 연구가 충분히 이루어지지 않았다. 본 증례는 심폐이식을 받은 생후 6개월 된 영아에서 linezolid 중단 이후 재발된 VRE 균혈증에 대해 daptomycin과 tigecycline 조합으로 성공적으로 치료하여 이를 보고하는 바이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.560-563
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• 2021

본 논문에서는 사각형 실내 공간에서 점군 데이터를 기반으로 빠르고 정확하게 바닥, 천장, 벽면에 대한 평면 정보를 획득할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 관측되지 않은 공간에 대한 평면을 예측할 수 없으며, 노이즈에 취약하고, 모든 점에 대한 기저 정보를 알아야하기 때문에 많은 연산량을 요구한다. 제안 방법은 기존의 평면 검출 방식에서 벗어나 Bounding Box 형상을 예측하는 기술을 활용한다. 또한, 제안 시스템은 구면 파노라마 비디오를 기반으로 적은 수의 프레임으로도 빠르게 실시간 점군 데이터를 확장해나간다. 제안 방법은 실험을 통해 기존의 방법보다 월등히 빠르고, 노이즈 등 환경 제약 요소에 강건함을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.329-335
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• 2011

유한요소법은 수학과 공학을 비롯한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 해석대상을 유한 개의 다각형 요소로 분할하여 모델링하기 때문에 기하학적인 형상을 정확하게 기술하지 못하는 어려움이 있다. 그러나 최근에는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)를 기저함수로 사용하는 아이소-지오메트릭 해석법(Isogeometric analysis)이 개발되었는데 NURBS는 기하학적 모델을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 해석의 기저함수로서 응답해석에 사용될 수 있다. 그러나 NURBS 기저함수를 해석에서 따로 구성하는 일은 유한요소해석에서 요소망을 구성하는 만큼 시간과 노력이 많이 요구된다. 아이소-지오메트릭 해석법은 CAD(Computer-Aided Design)와 기하학적 정보를 공유할 수 있기 때문에 CAD 코드로 부터 해석모델의 정보를 직접 얻는 것이 가능하다. 본 논문에서는 상용 CAD 코드인 Rhinoceros 3D를 이용하여 CAD 모델을 작성하고 이를 STEP 파일로 출력하여 NURBS의 노트벡터와 조정점 등의 정보를 아이소-지오메트릭 해석법에 활용하는 기법을 소개한다. 몇몇 수치예제를 통하여 아이소-지오메트릭 해석법의 정확도를 유한요소해석 결과와 비교하여 검증하고, 상용 CAD와 CAE(Computer-Aided Engineering)가 결합된 아이소-지오메트릭 해석법의 효율성을 입증한다.