• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권8호
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• pp.599-610
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• 2010

고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.55-62
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• 2014

본 논문에서는 유도 전동기 결함 중 가장 많은 비중을 차지하는 베어링의 복합 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 이를 영상화하여 질감 분석을 이용한 결함 검출 방법을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 엔트로피, 픽셀의 동질성 및 에너지 특징을 분석하고, 그레이-레벨 동시발생 행렬을 통해 영상의 에너지, 동질성 및 다양성의 세 가지 질감 특징을 추출한다. 추출된 세 가지 질감 특징을 퍼지-ARTMAP(Fuzzy-ARTMAP)의 입력으로 사용하여 베어링의 외륜-내륜, 내륜-롤러 및 외륜-롤러에 대한 복합 결함을 분류한다. 총 10회에 걸쳐 제안한 방법의 분류 성능을 평가한 결과, 100%의 분류 정확성을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.219-225
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• 2015

오늘날 기술은 산업융합을 통해 패러다임이 바뀌고 있으며 정부와 기업들은 기술의 흐름 및 방향을 예측할 필요가 있다. 이러한 기술 흐름 및 방향은 특허 정보 분석을 통해 파악할 수 있다. 특허정보는 전 세계적으로 공통된 분류코드를 사용하고 있으며, 기술적 영역 시간 정보와 함께 객관적 데이터를 기반으로 정량적인 분석이 가능하다. 특허 분석 방법은 인용분석, 동시분류분석 방법을 사용하여 기술융합성 분석을 하였다. 본 연구에서는 지식기반 사회에서 기술혁신을 측정하기 위한 지표로서 활용되는 특허정보를 분석하여 대표적인 융 복합 산업인 항공산업을 중심으로 기술 트랜드 분석 및 향후 발전 방향에 대해 기술하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.417-424
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• 2010

본 논문은 사각형 특징 기반 분류기를 제안하여 실시간으로 얼굴 영역을 검출하며, 계산의 효율성과 검출 성능을 동시에 만족시키는 강인한 검출 알고리즘을 제안하였다. 또한 검출한 얼굴영역은 인식의 입력 영상으로 사용하여 PCA와 지능형 분류기법의 하나인 다층 신경망을 결합한 얼굴 인식 방법을 제안하고 성능을 평가 하였다. 이 방법은 입력된 얼굴 영상에 대해 전처리 과정으로서 PCA을 통하여 고유얼굴을 산출하고 이를 기본 벡터로 하여 훈련 영상들을 표현한다. 각 영상들은 기본벡터에 대한 가중치의 집합을 특징벡터로 함과 동시에 영상의 차원을 줄인 다음에 다층신경망에 입력하여 얼굴인식을 수행한다. 실험 결과 기존의 방식인 Euclidean과 Mahananobis방법과 비교한 결과 제안한 방법이 잘못된 매칭이나 매칭 실패에서 향상된 인식 성능을 보였다. 또한 학습률에 따른 인식률에 변화를 실험하여 가장 최적의 학습률의 값을 도출하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.85-93
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• 2019

한국은 반도체 산업에서의 독보적 우위에도 불구하고, 반도체 장비 분야에서는 두각을 나타내지 못하고 있다. 세정장비는 반도체 장비 중 한 분야로, 반도체 기술의 고도화에 따라 향후 중요성이 더욱 강조되는 분야이다. 본 연구는 특허 정보를 분석하여 한국을 포함한 주요 국가별 세정장비 분야 기술경쟁력을 파악하고 국가별 중점 기술분야를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 최근 10년 간 미국 특허청에 등록된 세정장비 특허를 검색하여, 정량적 특허분석 및 특허 동시분류 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 미국과 일본이 이 분야 기술을 선도하고 있는 것으로 나타났으며, 한국은 이들 선도국에 비해 경쟁력이 크게 뒤쳐짐은 물론, 경쟁국인 대만이나 후발국인 중국에 비해서도 우위에 있다고 보기 어려운 상황이다. 또한 국가별 전문화가 진행되어 있어, 국가 간 협력체제가 원활치 못할 경우 기술장벽으로 작용할 가능성도 없지 않다. 따라서 국내 세정장비 산업의 발전을 위한 적극적인 연구개발과 기술역량 확충이 요구된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.185-192
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• 2019

고분자 소재는 생활용품 등은 물론 자동차, 우주항공, 에너지, IT산업 등 다양한 분야에 광범위하게 이용된다. 이러한 고분자 소재의 지속적 혁신을 위해 고분자 기술의 융합에 대한 관심은 높지만, 융합 동향에 대한 분석은 제한적이었다. 이에 본 논문에서는 특허 정보를 활용하여 주요 국가별 고분자 소재의 기술융합 형태와 기술수준을 분석하고자 하였다. 이를 위해 공개 등록 기준으로 2004년부터 2014년까지의 PCT를 수집하여 동시분류분석을 실시하였다. 연구 결과 일본과 한국은 기술의 분야를 넘어서는 대분류(섹션) 수준의 융합이 더 많은 반면, 미국과 유럽은 화학분야 내에서 중분류(Field) 수준의 융합이 더 많이 나타나고 있다. 그리고 특허활동력, 특허경쟁력, 특허영향력으로 살펴본 질적 측면에서는 한국 융합기술이 다른 나라에 비해 미흡한 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.669-681
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• 2018

본 논문에서는 고해상도 자궁경부암 세포사진을 CNN(Convolution Neural Network)을 통해 효과적으로 인식 및 분류하는 방법을 소개한다. 이때 고려되는 세포의 종류는 Ascus, Inflammation, RCC, Normal 로 네 가지가 있다. 본 논문에서는 먼저 기존의 고해상도 이미지를 분류하는 알고리즘을 소개하고, 이 방법을 이용하여 고해상도 세포사진을 분류하는 과정에서 어떤 정보의 손실이 발생하는지 분석한 후, 이를 해결하기 위한 방법을 제시한다. 이를 위해서 본 논문에서 제안하는 학습 모델에서는 dilated convolution을 이용하여 고해상도 사진의 정보의 손실을 최소한으로 줄임과 동시에 학습속도 빠르게 하는 알고리즘을 제시한다. 또한 이미지 전처리 과정으로 임계치를 사용함으로써 암세포를 판단하는데 혼란을 줄 수 있는 부분을 제거함으로써 인식률을 향상시킨다. 본 논문에서 제시되는 실험 결과를 통해, 제안한 알고리즘이 기존 기술보다 높은 인식률을 제공하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.33-38
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• 2005

본 연구는 항공레이저스캐너의 스캔라인 특성을 활용하여 건물 포인트를 효율적으로 분리하는 것을 목표로 한다. 포인트 간의 고도 유사성 및 인접성을 기준으로 포인트들을 분류하였으며, 분류 대상 클래스의 탐색 범위를 소수의 스캔라인으로 제한함으로써 분류가 진행됨에 따라 분류 속도가 저하되는 현상을 방지하였다 또한 건물의 형태 및 스캔라인의 특성으로 인해 동일 개체가 두 개 이상의 클래스로 분리되는 현상을 감지하고 하나의 클래스로 통합하는 기능도 구현하였다. 결과적으로 개별 건물, 옥탑과 같은 부속 건물, 비건물 포인트를 동시에 분리할 수 있었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제33권3호
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• pp.194-200
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• 1994

최근 발표된 (박 1994) 창날개뿔나방과와 속먹이뿔나방과에 이어 한국산 감꼭지나방과 7종(2미기록종), Batrachedridae 1종(신종기) Blastodacnidae 3종(1미록기종)을 정리하였으며, 창날개뿔나방과, 2종을 신종으로 기재함과동시에 2미기록종을 정리발표한다. 기발표된 종들에 대해서는 전체목록을 위해 유충의 기주에 관한 제정보를 추가하여 삽입하였다. 처음 소개되는 상기 2개과의 우리말 이름은 아직 동서학자들간의 분류체계에 관한 이견이 크므로 새로운 분류체계가 정립되는데도 추후에 명명키로한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2562-2570
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• 2014

단백질의 기능을 유추할 수 있는 중요한 정보중의 하나는 단백질이 존재하는 세포내 위치이다. 최근에는 하나의 단백질이 동시에 존재하는 여러 세포내 위치를 예측하는 연구가 활발하다. 본 논문에서는 단백질이 존재하는 세포내의 다중위치를 예측하기 위해서 레이블 멱집합 방법을 개선한다. 레이블 멱집합 방법으로 분류한 다중위치들을 예측 확률에 따라 결합하여 최종적인 다중레이블로 분류한다. 각 다중위치에 대한 정확한 확률적 기여를 구하기 위하여 쌍별 비교와 오류정정 출력코드를 사용한 다중클래스 확률추정 방법을 적용하였다. 단백질 세포내 위치 예측 실험에 제안한 방법을 적용하여 성능이 향상됨을 보였다.