• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.102-108
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• 2018

비 보안영역의 외부인터넷과 보안영역의 내부업무망간에 적용된 기존의 망간 자료전송기술을 빌딩시설관리 SCADA시스템 제어망에 그대로 적용할 경우에 다양한 문제들이 도출된다. 기존의 망간 자료전송기술은 모든 데이터를 대상으로 블랙리스트 기반의 보안기법이 적용되기 때문에 고 복잡성 및 고 비용이 수반된다. 하지만, 빌딩시설관리 SCADA제어시스템에서 유통되는 데이터의 특성은 소수의 정형적인 제어 데이터가 반복성과 주기성을 갖기 때문에 이를 대상으로 화이트리스트 기반의 보안기법 적용이 가능하다. 이를 통해서 망간 자료전송에 적용된 보안기술이 단순화되어 저 비용으로 빌딩시설관리 SCADA시스템 제어망 구축이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 정리하고 이를 해결하는 방안을 제시하여 빌딩시설관리 SCADA제어시스템에 특화된 빌딩 제어망 구축방안을 제안하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1366-1372
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• 2019

본 논문에서는 레이 트레이싱 그래픽에서 사용되는 몬테칼로 렌더링에 포함되는 잡음을 제거하기 위해 개선된 신경망구조를 설계하였다. 몬테칼로 렌더링은 그래픽의 실감을 높이는데 가장 좋은 방법이지만 픽셀마다 수천 개 이상의 빛 효과를 계산해야 하기 때문에 렌더링 처리시간이 급격히 증가하여 실시간 처리에 큰 문제를 갖고 있다. 이 문제를 개선하기 위해 픽셀에서 사용되는 빛의 수를 줄이게 되는데 이때 렌더링 잡음이 발생하게 되고 이 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 렌더링 잡음을 제거하는데 딥러닝을 사용하며 특히, 렌더링 이미지를 확산광과 집중광으로 분리하여 이중 신경망 구조를 설계하였다. 설계결과 단일구조 신경망에 비하여 듀얼구조 신경망은 PSNR기준으로 64개 테스트 이미지에 대하여 평균 0.58db가 개선되었으며 reference image에 비하여 99.22% 빛의 수를 줄여 실시간 레이 트레이싱 렌더링을 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.255-262
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• 2007

본 연구는 칼라 이미지에서 인물의 얼굴 영역을 검출하는 개선된 색상 기반 방식을 제안한다. 제안 방법은 RGB, $YC_bC_r$, YIQ의 세 가지 색상 모델을 조합, 각각 휘도와 색도 성분 조합 히스토그램을 구축하고 구축된 색상 조합 히스토그램을 역전파방식의 신경망에 입력한 후 학습단계의 반본 과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용한다. 제안 방법은 신경망 학습과정에 Levenberg-Marquadt 알고리즘을 적용하여 얼굴 검출에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나인 역전파 신경망이 지역 최소값에 봉착하는 문제점을 해결함으로써 검출 오류율을 낮추는데 기여한다. 또한 색상 조합 히스토그램을 사용한 새로운 색상 조합 기반의 얼굴 영역 검출 방법은 빛의 영향에 강건하도록 휘도 성분을 분리하고 색도 성분을 강조하여 단일 색상 히스토그램보다 신경망에 더 신뢰성 있는 값을 입력함으로써 단일 색상 공간을 사용했을 때보다 높은 얼굴 검출율을 보인다. 실험 결과는 제안 방식이 얼굴 영역 검출 개선에 효과적이며 빛의 변화에 강건함을 보여준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.51-57
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• 2007

본 논문에서는 MPLS VPN의 개념을 도입하고 이를 바탕으로 MPLS 망에서 VPN 서비스를 제공하는 방안을 제시하였다. 또한 MPLS VPN의 제어 요소와 동작절차를 설계하고, MPLS VPN과 종래의 VPN 구현 방식에 대하여 성능을 평가해 보았다. MPLS 기반 VPN은 VPN ID 부여 및 터널링이 없는 가상공간의 할당으로 IP VPN의 문제점들을 해결하고 효율적인 서비스 제공이 가능하다. 즉, MPLS VPN은 하나의 물리적 회선에서 고객별로 완벽한 트래픽 분리가 가능한 MPLS 기술과 공중망을 이용함으로써, 높은 신뢰성과 보안수준을 보장할 수 있다. 특히 고객의 입장에서는 장비도입 비용이나 관리비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 반면에, MPLS 망에 기반을 두면 MPLS의 장점을 그대로 수용하여 효과적인 VPN 서비스를 제공할 수 있으나 동일한 ISP(Internet Service Provider)의 네트워크 내부에서만 구현이 가능하고, 자체적인 암호화 성능이 미약하므로 인터넷과 같은 공중망 경유 시 보안에 다소 취약하다는 단점이 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6B호
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• pp.538-547
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• 2004

버스트 제어 정보와 버스트를 offset 시간으로 분리하여 전송하는 광 버스트 스위칭 망에서 버스트 충돌 발생은 서비스 품질 저하를 초래하며 이러한 현상은 버스트 크기가 클수록 더욱더 심각해진다. 그러므로 노드에서 버스트 충돌 방지를 위한 효과적인 예방 대책이 반드시 수립되어야 한다. 그러나 현재 광 버스트 스위칭 망에서 제시되고 있는 버스트 충돌에 대한 다양한 접근 방법들은 버스트 충돌 발생 후 이를 해결하기 위한 방안으로 제시되고 있다. 그러나 본 논문에서 제안한 기법은 Ingress 에지 노드에서 부 반송파 다중화 기술을 이용하여 버스트 전송 크기를 줄임으로써 코어 망에서 스케줄링 시 발생할 수 있는 버스트 충돌 확률을 미리 예방하는 방법이다. 이를 위해 본 논문에서는 부 반송파 다중화 기한의 광 버스트 스위칭 망에서 버스트 생성과 전송을 위한 모듈구조와 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법에 대해 파장 개수와 부 반송파 개수에 따른 버스트 손실률, 처리율 및 총 용량 관점에서 성능 평가를 실시하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.9-19
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• 1999

인터넷은 화상회의, 원격진료, 원격 세미나 등과 같은 실시간용 어플리케이션의 증가와 접속 호스트의 증가로 인해 확장이 요구된다. 현재의 인터넷은 실시간 트랙픽 처리에 대해서 여러 문제점을 가지고 있다. 이런한 문제점을 해결하기 위해 종합 서비스 모델을 정의하고 이를 수용하는 종합 서비스 패킷망을 정의한 새로운 인터넷 아키텍쳐가 등장하였다. 현재의 인터넷 환경에서의 멀티캐스트에 관한 연구에서는 QoS구간과 best-effort구간을 독립된 네트워크 환경으로 분리하여 고려하였으나, 종합 서비스 패킷망은 이런한 환경이 복합된 망으로 QoS구간과 best-effort구간을 함께 고려해야한다. 본 논문에서는 복합된 환경을 고려한 종합 서비스 패킷망에서 멀티캐스트 프로토콜을 제시하였으며 혼합형 멀티캐스트를 모의 실험하여 성능을 분석하였다. 그 결과 멀티캐스트 구간의 대역폭이 충분할 경우에는 혼합 멀티캐스트와 bes-effort 멀티캐스트와 성능의 차이가 없지만 멀티캐스트 구간에 여러 트랙픽이 동시에 존재할 경우에는 혼합 멀티캐스트 통신의 패킷 손실이 best-effort 멀티캐스트 통신을 하는 경우보다 적음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.40-48
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• 2018

본 논문은 차량과 함께 카메라의 위치가 이동하는 블랙박스 영상을 위한 차량 번호판 인식 알고리즘을 제안한다. 카메라의 흔들림이나 빛의 변화가 많은 블랙박스 영상에서 다단계 신경 회로망을 사용하여 한글 문자의 인식률을 높여 전체적인 차량 번호판의 인식률을 높이고자 한다. 제안한 알고리즘은 차량 번호판의 한글 문자의 모음과 자음을 분리하여 인식한다. 먼저, 1차 신경 회로망으로 모음을 인식하고, 종모음('ㅏ','ㅓ')과 횡모음('ㅗ','ㅜ')로 구분한 뒤 각각의 모음군에 2차 신경 신경회로망을 이용하여 자음을 구분한다. 실제 블랙박스 영상을 획득하여 차량 번호판 인식 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과 제안한 인식 시스템이 기존의 신경 회로망 기법을 사용한 차량 번호판 인식 시스템보다 높은 인식률을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.33-40
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• 2010

이동 무선 환경에서 핸드오버 특히, 이종 망이 중첩된 네트워크 환경에서의 핸드오버는 서로 다른 서비스 특성과 서비스영역의 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 관리 단위가 분리된 여러 지역에 걸친 다양한 벤더의 무선랜 접속장비와 그 운영 망을 모니터링, 제어할 수 있는 모바일 싱크 무선랜 네트워크 통합 관리제어 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 멀티벤더와 무선랜 특화 관리 항목들에 대해 모니터링, 제어가 가능한 지역센터서버 연동 관리구조로 설계되었다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 시스템보다 MAP 도메인 크기가 5일 때 무선단말의 이동속도가 약 10%의 성능 향상을 보였다. 또한, 데이터 설계 및 메시징 방식 계층적 관리구조를 통해 분산된 망 위에 존재하는 이기종 무선랜 장비에 대해 관리 접근 방법이 일관적이고 안정된 망 관리 시스템이 되도록 설계하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.1-17
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• 2021

본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격을 ARIMA와 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 각 국가의 뉴스 기사를 이용해 분리 학습에 기반한 separated RNN 모형을 제안한다. separated RNN 모형은 학습 데이터를 가격의 추세 변화 점을 기준으로 분리해 학습시킨 후, 추세 변화점 별 뉴스 데이터를 활용해 용어 기반 사전을 구축한다. 이후 용어 기반 사전과 평가 데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 예측할 데이터의 가격 추세 변화 점을 찾아낸 후, 매칭되는 모형을 적용해 예측 결과를 산출한다. 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격 데이터를 사용해 분석한 결과, 제안된 separated RNN을 이용해 예측한 결과가 한국과 미국의 비트코인 가격 예측 모두에서 순환 신경망(RNN)을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측 성과를 보였다. 본 연구는 시계열 예측 기법의 한계를 뉴스 데이터를 이용한 추세 변화 점 탐색을 통해 극복할 수 있고, 성과 향상을 위한 추후 다양한 시계열 예측 기법 및 추세 변화 점 탐색을 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용해볼 필요가 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.229-230
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• 2013

본 논문에서는 입체영상을 분석하여 3차원의 영상 내에 나타나는 문자 영역을 효과적으로 분리하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 입력된 영상에서 질감 특징을 이용해 문자영역이 존재하는 후보 영역을 분할하고, 후보 문자영역 중에서 문자열만을 형성하는 영역을 추출한다. 그런 다음, 지역화된 문자영역을 문자와 배경으로 분리하며, 거리 특징을 활용하여 추출된 문자영역이 비 문자영역을 포함하지 않고 문자영역만을 포함하고 있는지를 최종적으로 검증한다. 실험에서는 제안된 방법을 여러 가지 영상에 적용하여 테스트 해 보았으며, 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 문자영역을 추출함을 확인하였다.