• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.196-197
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• 2023

자율운항 선박 원격제어를 위해 선박에 설치되어 운용중인 센서 및 기관의 정보를 획득하여 육상에 전송할 필요가 있다. 각 기관 및 센서정보에 직접 연결하지 않고 데이터를 획득하기 위해 선내 네트워크를 조사하여 데이터 스니핑 방식으로 데이터를 획득한 결과 텍스트 데이터 외에 이미지 데이터도 수집할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.419-422
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• 2004

본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득시 생길 수 있는 오차를 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다 신경망은 주어진 정보를 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차를 줄이기 위해 조기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하고자 한다.

• 정보보호학회지
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• 제28권5호
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• pp.5-8
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• 2018

현대인에게 필수적인 스마트폰에는 통화기록, 문자 메시지, 이메일과 같은 사용자 개인 정보뿐 아니라 사진, 동영상, 문서 등과 같은 미디어 파일이 저장된다. 이러한 스마트폰 데이터는 포렌식 수사 입장에서 중요한 증거로써 사용될 수 있기 때문에 필수적으로 획득해야 하는 데이터이다. 하지만, 스마트폰의 꾸준한 업데이트와 FDE (Full Disk Encryption), FBE(File Based Encryption)과 같은 암호 기능의 적용으로 인해 스마트폰에서 사용자 데이터를 추출하는데 어려움이 있다. 이에 따라 스마트폰에서 사용자 데이터를 추출하는 연구가 지속적으로 수행되고 있으며, 본 논문에서는 그 중 하나인 백업 데이터에서 스마트폰의 데이터를 획득하는 연구 동향에 대해 설명한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2007년도 추계학술발표회
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• pp.145-148
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• 2007

본 연구에서는 기기의 감시 및 분석을 위해 필요한 데이터 획득 시스템의 개발에 관해 논의한다 선박에서의 회전기기 및 운전기기의 운전상태 감시와 분석을 위해서는 시스템에 적합한 데이터 획득시스템을 구축하여야 하고 이러한 데이터 획득 시스템을 간단하고 경제적으로 구성하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 아울러 사용 환경 혹은 사용자 인터페이스를 사용자의 의도에 따라 손쉽게 변경할 수 있어야 할 것이다. 본 연구에서는 이러한 데이터 획득 시스템을 구성하기 위한 기본적인 요소들에 대해 살펴보고, 일정시간 동안 자동적으로 데이터를 저장하는 방법과 네트웍을 통해 데이터를 획득하는 시스템 구성에 관해 논의한다. 최종적으로 실제 계측을 통해 구성된 데이터획득 시스템이 유용성을 확인한다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제34회 춘계학술대회논문집
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• pp.406-410
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• 2010

본 논문은 초고속 비행체의 특정 위치에 정압력을 측정하여 속도, 받음각 등 유동 데이터를 효과적으로 획득할 수 있는 유동 데이터 획득 및 처리 알고리즘에 대해 제시하였다. 기존의 공기 유동데이터 획득시스템과는 다르게 센서 여유(redundancy) 및 오류 검출 기능을 지니고 있으며 전산유동해석(CFD)을 통해 미리 획득한 데이터를 적용한 알고리즘을 적용하였다. 상용 프로그램인 매트랩 및 시뮬링크를 사용하여 알고리즘에 대해 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.95-110
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• 2018

스마트폰의 보급으로 사용자의 다양한 개인정보가 실시간으로 스마트폰에 기록되고 있다. 사용자 데이터의 유실을 방지하고 분실 및 도난, 휴대폰 교체 등에 대응하기 위해 제조사들은 다양한 스마트폰 백업프로그램을 사용자에게 제공한다. 과거 PC 기반의 백업프로그램 뿐만 아니라 현재는 스마트폰에서 직접 실행이 가능한 백업용 모바일 앱을 기본 제공하는 추세이다. 디지털 포렌식 데이터 획득의 관점에서 획득이 가능한지 여부와 원본 데이터의 무결성을 손상되지 않았는지는 중요한 요소이다. 특히 파편화된 안드로이드 스마트폰의 경우 원본 데이터의 무결성을 손상시키지 않으면서 획득 가능하게하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 하지만, 최근 보안이 강화되어 출시되는 스마트폰은 기존 연구된 데이터 획득 기법을 그대로 적용하기에는 어려운 한계점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 제조사에서 기본으로 제공하는 백업용 모바일 앱을 이용하여 기존 데이터 획득 방법을 그대로 적용하기 어려운 최신 스마트폰을 대상으로 무결성을 훼손시키지 않고 사용자의 데이터를 획득하는 과정에 대해 설명한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.346-353
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• 2022

최근 회전 회전기계의 건전성 관련 연구가 활발하게 진행중이며, 조선업의 대표적인 회전기계인 갠트리 크레인에도 이를 적용하고자 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 조선업의 갠트리 크레인의 경우 상대적으로 낮은 RPM으로 구동되고 잦은 운전과 정지가 이루어지며 충격, 소음 등의 외부환경 인자가 측정 데이터에 영향을 크게 미쳐 오차를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 조선업의 내업공정에서 사용되는 갠트리 크레인의 Hoist 모사장비를 제작하여, 운전조건(RPM) 변화와 데이터 획득 센서의 위치 차이가 획득 데이터에 미치는 오차를 통계적으로 분석하였다. 연구결과 상대적으로 낮은 운전조건에서는 센서 위치 차이에 따른 획득 데이터의 오차는 크게 발생하지 않았으나, 상대적으로 높은 운전조건에서는 획득 데이터의 오차가 크게 발생하는 것으로 확인하였으며, 회전기계의 데이터 획득 시 운전조건과 획득 센서위치가 획득 데이터에 영향을 미치는 것으로 확인하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2011년도 정기 학술대회
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• pp.500-503
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• 2011

본 연구에서는 Terrestrial Laser Scanning (TLS)를 이용한 보 구조물의 변위 및 응력 추정에 대한 기법을 개발하였다. TLS는 Geographic Informatio Systems (GIS) 분야에서 처음 도입된 시스템으로, 레이저 펄스를 통해 원격으로 목적물의 3차원 좌표 정보를 획득 할 수 있는 시스템이다. 그러나 이러한 TLS로부터 획득한 대상물의 3차원 좌표 데이터는 10mm 내외의 오차를 포함하고 있다. 이에 건축 구조분야에 적용 가능한 변형 정보를 획득하기 위해서는 보다 정밀한 데이터 획득을 위한 데이터 처리 기법이 필요하다. 또한 구조물의 응력의 경우 획득된 형상 위의 각 지점의 곡률로 인해 발생하기 때문에 구조물의 변형 추정시 보다 미세한 오차에도 크게 영향을 받아 심한 왜곡을 가져오게 된다. 그러므로 응력 추정시 추가적인 데이터 처리 기법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보 구조물의 응력을 추정할 수 있는 기법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.219-222
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• 2007

무선방송환경은 모바일 클라이언트의 수에 상관없이 다수의 클라이언트에게 데이터를 보낼 수 있다는 특징으로 인하여 많은 관심을 받아왔다. 그러나 기존 대부분의 연구는 한 개의 독립적인 데이터를 최단시간에 획득하는 것을 목표로 하였고, 질의어와 같이 상호 관련된 여러 데이터를 동시에 획득해야 하는 경우에 대한 연구는 미비했다. 또한 그러한 논문들에서도 질의어 내의 데이터들이 다른 채널상의 동일시간에 나타나지 않도록 할당하는 문제에 대해서만 연구되어 왔고 각 데이터의 요청빈도에 따른 데이터의 접근확률은 반영되지 않았다. 우리는 본 논문에서 이러한 데이터들을 채널에 할당하는 문제뿐만 아니라 여러 질의어에 포함되어 상대적으로 요청빈도가 높은 데이터들을 한 방송 사이클 동안 다중 채널상에 여러 번 할당되게 하여 해당 질의어에 속한 데이터들을 모두 획득하는데 요구되는 평균응답시간을 줄이는 새로운 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.69-74
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• 2005

본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득 시 생길 수 있는 오차론 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 신경망은 주어진 정보론 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는 데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득 과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차론 줄이기 위해 초기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 그 중에서 가장 적절한 데이터를 고르게 하였다. 데이터 후보 추천 시스템은 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하였다. 후보 추천 결과, 상당수의 오차 데이터를 수정할 수 있었으며 이는 심리적 요인과 신체적 요인이 크게 작용한 데이터일수록 큰 효과를 나타냈다.