• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.661-666
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• 2009

뱀형 모듈라 로봇은 모듈을 일련의 형태로 연결하여 구성한 것으로, 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적이고 다양한 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상생성 방식과 임의의 궤적 생성방식을 비교하고, 이를 확장하여 일부 모듈만의 선택에 따른 영향을 분석하기 위해서 GA를 통한 모듈 선택 실험을 수행하였다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션 환경을 구축하고, 위의 GA 기반 이동 생성 실험들을 수행하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1091-1102
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• 2014

전력 분석 공격은 물리적 장치에 내장된 암호 알고리듬을 수행할 때 발생하는 부채널 전력 정보를 이용하여 사용자의 비밀 키를 찾아내는 공격 기법이다. 특히, RSA와 같은 공개 키 암호 시스템에 사용되는 멱승은 수백 번의 모듈라 곱셈으로 이루어져 있는데 이 연산이 전력 분석 공격의 목표가 되어 왔다. 최근에는 동일한 입력을 가지는 두 개의 모듈라 곱셈에서 발생한 전력의 상관 분석을 통해 비밀 키를 추출하는 공격이 제안되었다. 본 논문에서는 모듈라 곱셈의 입력충돌에 기반한 부채널 공격의 원리를 살펴보고 정규화 특성을 갖는 멱승 알고리듬에 대한 취약성을 분석하였다. 또한, 충돌 입력쌍을 이용한 상관 전력 분석 공격을 포함한 기존 부채널 공격에 대응할 수 있는 효율적인 멱승 방법을 제안하고 안전성을 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.503-510
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• 2004

이 논문은 모듈 프로그램 안에서 전문가 시스템 소프트웨어 유지 보수에 관한 기존 논문을 분석하고 건설 라인 공정의 문제점을 표준 시스템을 적용, 전문가 시스템으로 해결하는 과정에서 전문가 시스템 소프트웨어 프로그램의 재생성 모듈을 기술하였다. 끝으로 CES(Construction Expert System)라는 프로그램 타입 시스템을 적용 검증했고 전문가 시스템 소프트웨어 프로그램을 통해 대형 건설 과정의 유지 보수에 대한 프레임을 제시하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.4-6
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• 2019

본 논문은 Modular Scalable Inverter System에서 큰 부피를 차지하는 인덕터를 저감하기 위한 방법을 제안한다. 최근 전력분야에서는 모듈형 전력변환 시스템을 사용함으로써 다양한 시스템에 필요한 전력을 공급하여 효율을 증가시키고 신뢰성을 높이는 방법들이 대두되고 있다. 하지만 모듈을 병렬로 사용하는 경우에는 모듈 간에 흐르는 순환 전류가 발생하게 된다. 이런 순환전류는 부하로 전력을 공급하지 않기 때문에 시스템 효율을 떨어트리고 전류제어 및 부하 분담을 방해한다. 따라서 병렬형 인버터에는 출력에 순환전류 저감을 위한 인덕터를 사용해야 한다는 단점이 있다. 모듈형 전력변환 장치에서 큰 크기의 출력 인덕터는 시스템 사이즈를 늘리고 비용을 증가시키고 전력밀도가 낮아지게 된다. 따라서 GaN HEMT (Gallium Nitride High Electron Mobility Transistor) 기반 인버터와 순환전류 저감 알고리즘을 사용하여 고속 스위칭을 함으로써 동일한 순환전류 저감 성능을 확보하지만 출력 인덕터의 크기를 줄이는 방안을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-14
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• 2004

감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.796-798
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• 2004

기존의 번호판 인식 시스템에서는 대부분 카메라가 고정 상태에서 차량의 전면부를 찍어 영상을 획득하고, 이로부터 번호판을 추출하고 인식한다 그러나 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 이동 중인 자동차에 카메라를 설치하여 움직이는 자동차의 영상을 획득하여 번호판을 추출하고 인식한다. 인식하고자 하는 영상이 잡음이나 왜곡 없이 깨끗하다면 인식 과정은 간단하게 수행될 것이다. 그러나, 실제로 얻어진 영상은 간단한 방법으로 인식하기에는 어려올 정도로 왜곡이나 변형이 심한 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 SVM 전단에 모듈라 신경망을 결합하여 인식하는 방법을 사용함으로써 잡음과 같은 변형에 덜 민감하도록 하고자 하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1555-1558
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• 2012

제품 라인 공학의 핵심은 여러 제품 개발에 쉽게 재사용 될 수 있는 핵심 자산의 개발과 산출된 핵심자산을 이용하여 원하는 제품을 생산함에 있다. 그렇기 때문에 제품 라인 공학에서 원하는 제품 모델을 적기에 생산해내도록 도와주기 위하여, 제품 라인 모델의 자산으로부터 제품 모델을 추출해주는 도구를 필요로하게 된다. 사용자가 필요로하는 제품 라인 산출물의 추출을 도와주기 위해서는 제품 라인 모델로 산출될 수 있는 모든 모델을 고려할 필요가 있다. 하지만 모든 제품 라인 모델로부터 제품 모델을 추출하는 모듈을 개별적으로 구현하는 것은 비생산적이다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맞춤형 제품 모델 추출 도구의 구현을 위해, 오픈 소스인 StarUML을 이용하여 제품 모델 추출 기법의 일반화를 제안한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1991년도 학술발표논문집
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• pp.19-29
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• 1991

본 논문에서는 관용 암호시스템의 세션키이분배방법으로 매우 효율적이며 안전한 새로운 키이분배 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 한번 혹은 두번의 모듈라 멱승 연산만으로 세견키이 공유가 가능하므로 기존의 어떤 방식보다도 효율적이라 할 수 있다. 또한 알려진 어떤 공격에 의해서도 세견키이를 불법 계산하는 것이 불가능함을 보일 수 있으므로 안전성을 확보할 수 있다는 장점도 지닌다.

• 프린팅코리아
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• 통권21호
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• pp.166-169
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• 2004

1980년대 이미지제판 기술로부터 1990년대 모듈라 프리프레스/DTP 세계로의 변천은 컬러 캘리브레이션을 프리프레스 회사들의 새로운 임무로 만들었다. 컬러 매니지먼트 시스템은 스캐너, 디지털 카메라, 컬러 모니터 등의 프로파일을 생산한다. 그리고 인쇄할 때도 원래의 색이 출력당시에도 정확하게 이미지제판 되도록 한다. 10년 만에 컬러 매니지먼트는 실험적인 단계에서 벗어나 현대 미디어 산업의 필수 기술로 진화했다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.374-377
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• 2006

본 논문은 역설계 기법을 이용하여 비접촉 방법으로 인체의 발을 3차원으로 복원하고, 발에 관련된 분야에서 필요한 데이터를 추출하는 시스템에서 신발 제작에 필요한 데이터를 지능 기법을 이용하여 분류하는 모듈을 제안한다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이터를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용하여 측정한 화형 데이터를 적당하게 분류한다면 기성화와 수제화 제작에 필요한 라스트 생성과 개인의 발의 구조 분석에 활용 가능 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 획득된 발 데이터를 미리 정해 놓은 그룹으로 결정하기위해 신경망을 사용하여 신발 제작에 필요한 최적의 라스트 데이터를 선택하게 한다.