• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.40 no.4
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• pp.613-617
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• 2011

This study was conducted to compare the quality of the brown rice (BR) and milled rice (MR) during storage. To assess quality, BR and MR were analysed by their fat acidity and flavor pattern using a SMart Nose$^{(R)}$. BR was stored for 30 days at $30^{\circ}C$, and analysed after 5, 15, 20, and 30 days of storage. MR produced in 2005, 2009, and 2010 were also tested. The fat acidity of both rice groups was increased with extended storage and the fat acidity of BR was more rapidly increased than that of MR in general. The flavor patterns from the SMart Nose$^{(R)}$ results were analyzed by the principal component analysis (PCA). The major groups of atomic mass unit (amu) for good discrimination contribution were from 41 to 85 amus. The PCA1 and PCA2 of BR were 95.64% and 2.78%, respectively when the samples were categorized by storage period. The PCA1 and PCA2 of MR were 81.18% and 13.85%, respectively when the samples were compared by production year. Both rice groups could be practically differentiated into flavor patterns by volatile properties for storage period. With regard to the correlation between fat acidity and flavor pattern, we could find that increasing storage period increased fat acidity value and changed flavor pattern from SMart Nose$^{(R)}$. Accordingly, SMart Nose$^{(R)}$ could be successfully used for easy screening and quality evaluation of stored rice.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.245-250
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• 2008

최근 동작 및 행동 인식에 대한 연구가 활발하다. 특히, 센서가 소형화되고 저렴해지면서 그 활용을 위한 관심이 증가하고 있다. 기존의 많은 행동 인식 연구에서 사용되어 온 정적 분류 기술 기반 동작 인식 방법은 연속적인 데이터 분류 기술에 비해 유연성 및 활용성이 부족할 수 있다. 본 논문에서는 연속적인 데이터의 패턴 분류 및 인식에 효과적인 확률적 추론 기법인 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)과 사전 지식 없이도 자동 학습이 가능하며 의미 깊은 궤적 패턴을 클러스터링하고 효과적인 양자화가 가능한 자기구성지도(Self Organizing Map)를 이용한 동작 인식 기술을 소개한다. 또한, 그 유용성을 입증하기 위해 실제 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작에 대한 데이터를 수집하고 분류 성능을 분석 및 평가한다. 실험에서는 실제 가속도 센서를 통해 수집된 숫자를 그리는 동작의 성능 평가 결과를 보이고, 행동 인식기 별 성능과 전체 인식기별 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.989-992
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• 2001

인터넷의 지속적인 보급/발전과 더불어, 네트워크 상에서의 침입시도는 해가 지날수록 기하급수적으로 증가되고, 그 기법 또한 다변화되고 있다. 이는 침입탐지시스템의 적용환경에도 많은 영향을 끼치게 되었다. 일반적인 네트워크 기반 침입탐지시스템은 네트워크 디바이스를 통해 유입되는 패킷에 대해 Signature 기반 침입탐지 모듈을 통하여 침입을 탐지하게 된다. 대게의 경우 새로운 침입탐지 패턴이 생성되었을 경우, 사용자에 의해 추가되거나 또는 소스코드의 재컴파일을 통하여 시스템이 재구동되기도 한다. 본 논문이 제시하는 바는 이에 반해 AS 내에 존재하는 네트워크의 유입점인 게이트웨이 장치에 침입탐지 시스템을 설치하며, 이를 보안정책서버에 의해 정의된 정책에 의해 침입탐지 및 게이트웨이 장치로서 동작하게 한다. 이를 통해 보안정책서버에 추가되는 침입탐지 패턴 등의 정책정보가 각 침입탐지시스템에 실시간으로 반영되어 처리된다.

• Journal of the Korean Vacuum Society
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• v.3 no.2
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• pp.212-219
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• 1994

Hot wall epitaxy법에 의하여 GaAs(100)aus 위에 ZnS-ZnSe 초격자를 성장하였다. ZnS-ZnSe 초격자의 주기는 x-선 회절 패턴에 의하여 확인되었고 이것은 변형을 고려하고 계산된 이론적인 패턴과 비교되었다. 경계면에 평행한 ZnS와 ZnSe의 변형의 비는 ZnSe에 대하여 ZnS의 두께기 증가할수록 감 소되었다. ZnS-ZnSe 초격자의 photoluminescence(PL)는 고에너지 영역의 예리한 스펙트럼과 저에너지 영역의 폭이 넓은 스펙트럼으로 구성되어있다. PL의 광자에너지는 Kronig-Penney 모델을 사용하여 계 산된 이론적인 에너지 값과 비교한 결과 type I의 초격자임을 알았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2003.07a
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• pp.195-198
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• 2003

본 연구에서는 MILC 및 FALC를 도핑 타입에 따른 온도별 패턴별 인가 전압별로 진행하여 현미경 및 FESEM 관찰을 함으로써 그 메커니즘을 규명하고자 하였다. LPCVD를 이용하여 $1000\;{\AA}$ a-Si 을 glass에 입힌 후 photolithography법 또는 Hard Mask법으로 Ni $200\;{\AA}$ 을 선택적으로 증착하였으며 Pt 전극을 Sputtering법으로 제작하였다. $33\;{\sim}\;200\;V/cm$의 전기장 하에서 MILC 속도가 2배 정도 증가되는 현상이 관찰되었으며 또한 인접패턴에 의해 FALC 속도가 영향을 받는 현상이 관찰되었다. 또한 전자가 움직이는 방향으로 MILC 선단영역 전후에 Void가 발생하는 영역이 존재함을 발견하였다. FESEM 분석을 통하여 FALC 영역 및 Void 영역을 관찰한 결과 도핑 종류에 따라 결정화 양상이 다른 것이 관찰되었으며 Void 분석결과 Charged vacancy가 어닐링시 결집되어 나타나는 것으로 분석할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.153-156
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• 2000

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용. 데이터에 대하여 Elman망예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 99.5%로 우수한 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1105-1108
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• 2021

국내외 IOT 시장의 성장률은 꾸준히 증가할 것으로 예측된다. 특히 스마트 가전 시장 분야의 경우 다른 스마트 홈 분야보다 규모뿐만 아니라 성장률 역시 높은 편에 속한다. 한편 코로나 시대 도래로 인하여 개인의 가정에 머무르는 시간은 많아졌으며 개인의 살균에 대한 관심 역시 높아지게 되었다. 본 논문은 인공지능 자동 살균기를 설계하여 하나의 스마트 가전제품 서비스를 설계하는 솔루션을 제공하고자 한다. 인공지능 이미지 인식 기술을 통해 사용자 활동 패턴을 파악하고 이를 기반으로 살균 시간 도출 및 살균 시간 추천 알고리즘을 통해 사용자 맞춤형 살균 서비스를 제공하며 사용자의 활동 패턴에 맞춤화된 적절한 살균 강도를 결정할 수 있도록 군집화를 통해 살균 강도 결정 서비스도 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.50-52
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• 2023

ML/DL과 같은 AI의 연구가 HPC 환경에서 수행되면서 데이터 병렬화, 분산 학습 및 대규모 데이터 세트를 처리를 위한 요구사항이 급격히 증가하였다. 또한, 병렬처리 연산에 특화된 가속기 기반 이기종 아키텍처 환경 변화로 I/O 처리에 고대역폭, 저지연의 스토리지 기술을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 고집적의 병렬 컴퓨팅 환경에 고성능 HPC, AI 애플리케이션을 처리하기 위한 티어링 스토리지 기술을 논한다. 나아가 실제 고성능 NVMe 기반의 플래시 티어링 계층 구성에서 액세스 패턴에 따른 데이터 처리 환경을 구축하고 성능을 검증한다. 이로써 다양한 사용자 어플리케이션의 I/O 패턴을 특성에 맞게 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.313-315
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• 2004

인터넷 사용이 보편화됨에 따라 기존의 방화벽만으로는 탐지가 불가능한 웹 서비스의 취약점을 이용한 공격이 증가하고 있다. 그 중에서도 특히 웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 공격 수단의 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 동작을 분석한 후 취약점 발생 부분에 대해 웹 로그 마이닝 기법을 사용하여 실시간으로 로그를 분석함으로서 공격 패턴을 비교ㆍ분석한다. 또한 프로세스 분석기를 통한 결정(decision) 과정을 통해 침입으로 판단되면 해당 접속 프로세스(pid)를 제거 한 후 공격 아이피를 차단함으로서 침입을 탐지하는 메커니즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Assurance Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.15-19
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• 2004

인터넷 사용이 보편화됨에 따라 기존의 방화벽만으로는 탐지가 불가능한 웹 서버의 취약점을 이용한 공격이 나날이 증가하고 있고, 그 중에서도 특히 웹 어플리케이션의 프로그래밍 오류를 이용한 침입이 공격 수단의 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 취약점을 분석한 후 취약점 발생 부분에 대해 웹 서버 전용으로 로그 분석을 해 주는 실시간 에이전트를 도입하였다. 실시간 에이전트는 공격 패턴을 비교ㆍ분석한 후 프로세스 분석기를 통한 결정(decision) 과정을 통해 침입으로 판단되면 해당 접속 프로세스(pid)를 제거한 후 공격 아이피를 차단함으로서 침입을 탐지하는 모델을 제시한다.