• 소프트웨어공모대전
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• 통권11호
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• pp.136-148
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• 2006

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.521-527
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• 2011

군용 Single Board Computer(이하 SBC)에 주로 사용되는 중앙 처리 장치(Central Processing Unit)는 주로 Power PC의 계열이며 Freescale 사의 G4 계열인 74xx 프로세서가 주로 사용된다. 이러한 CPU인 7447A는 System Controller를 통하여 SBC 내의 주 기억 장치와 고속으로 데이터를 주고받는다. 본 논문에서는 위와 같은 SBC의 구조에서 System Controller와 DDR 메모리 소자 간 I/F를 구현함에 있어 PCB 적층 구조, 소자들의 Layout, 임피던스매칭과 Rugged 환경에서 적용 되는 동작 가능한 DDR 메모리를 모듈로 설계하여 구현하였다. 또한, 군용환경에 적용하기위한 SBC의 형상은 주로 6U, 3U의 표준 형태로 설계되어져야 한다. 메모리의 단종을 대비하여 메모리를 모듈화하고 System Controller와 모듈간의 최적의 전기적인 I/F매칭과 신호의 cross over를 고려한 Artwork반영, 존재하는 PCB의 제한조건을 고려해서 시뮬레이션과 설계 및 구현하는 방안을 제안한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권5호
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• pp.87-98
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• 2023

Traditionally, tooth restoration has been carried out by replicating teeth using plaster-based materials. However, recent technological advances have simplified the production process through the introduction of computer-aided design(CAD) systems. Nevertheless, dental restoration varies among individuals, and the skill level of dental technicians significantly influences the accuracy of the manufacturing process. To address this challenge, this paper proposes an approach to designing personalized tooth restorations using Generative Adversarial Network(GAN), a widely adopted technique in computer vision. The primary objective of this model is to create customized dental prosthesis for each patient by utilizing 3D data of the specific teeth to be treated and their corresponding opposite tooth. To achieve this, the 3D dental data is converted into a depth map format and used as input data for the GAN model. The proposed model leverages the network architecture of Pixel2Style2Pixel, which has demonstrated superior performance compared to existing models for image conversion and dental prosthesis generation. Furthermore, this approach holds promising potential for future advancements in dental and implant production.

• 풍력에너지저널
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• 제13권3호
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• pp.33-42
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• 2022

In this paper, a semi-supervised machine learning technique applied to actual field vibration data acquired from Jeju-do wind turbines for predictive diagnosis of abnormal conditions of offshore wind turbines is introduced. Semi-supervised machine learning, which combines un-supervised learning with supervised learning, can be used to perform anomaly detection in situations where sufficient fault data cannot be obtained. The signal processing results using the spectrogram of the original signal were shown, and external data were used to overcome the problem that disturbance reactions easily occurred due to the imbalance between the number of normal and abnormal data. Out of distribution (OOD), which uses external data, is a technology that is regarded as abnormal data that is unlikely to occur in reality, but we were able to use it by expanding it. By rearranging the distribution of data in this way, classification can be performed more robustly. Specifically, by observing the trends of the abnormal score and the change in the feature of the representation layer, continuous learning was performed through a mixture of existing and new data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.920-930
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• 2012

본 연구는 ASIC기반의 유선 온습도 제어 시스템을 FPGA기반의 무선 제어 시스템으로 설계하고 구현하였다. FPGA 분야와 무선제어 시스템은 산업 현장에서 특히 온도와 습도 측정하는 분야에서 빠르게 성장하고 있다. FPGA는 저렴한 비용으로 빠르게 개발 할 수 있고, 원하는 CPU와 IO를 설정하여 시스템을 구성할 수 있다. 주변 장치를 IP 기반으로 설계하고 쉽게 변경할 수 있다. 무선화는 복잡하고 변화가 많은 현장에서 설치가 간편하고 유지 보수가 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 Sprtan-6 FPGA로 MicroBlaze 기반의 32비트 RISC CPU, 터치 및 주변 장치를 구현하고 임베디드 리눅스를 포팅하고, 지그비 무선 통신을 추가하였다. 시스템에 리눅스 OS와 웹 서버를 추가하여 웹을 통한 모니터링과 제어 기능을 구현하였다. 기존의 시스템과 비교할 때 성능향상 뿐만 아니라 개발이 쉽고 가격도 저렴하다. 연구에서는 특히 리눅스 기반의 개발환경 구축과 사용자 인터페이스 구현에 연구를 집중하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2670-2677
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• 2014

Xen, KVM 등과 같은 하이퍼바이저를 이용한 가상 머신 생성 기술이 클라우드 인프라 구성에 주로 사용되고 있다. 이 기술은 기존의 운영 방식에 비해 자원을 할당하고 관리하는 측면에서는 효율적이다. 그러나, 이 기술은 가상머신 생성시에 높은 자원의 사용량이 요구되고 할당된 자원을 사용하지 않는 경우에는 또 다른 자원의 낭비를 초래한다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법이 컨테이너 기반의 Docker이다. 본 논문은 가상 머신 방식과 컨테이너 방식을 비교하여 웹 서버 구축 기술로 Docker와 같은 컨테이너 방식이 효율적임을 보여준다. 특히, 웹 서버나 프로그램 개발 환경과 같이 데이터를 데이터베이스나 스토리지 등에 저장하는 경우에는 유용한 것으로 분석되었다. 앞으로의 클라우드 환경에서 Docker와 같은 컨테이너 방식이 자원의 효율성과 관리의 편의성을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.959-968
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• 2019

농업 분야에서 여러 가지 센서들과 임베디드 시스템을 활용하여 한 무선 센서 네트워크 기술이 적용되고 있는 추세이다. 특히, 센서 네트워크를 활용하여 작물의 질병을 조기에 진단할 수 있는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 병충해 진단 연구들은 실제 농가에 적용하기 어려운 부분이 존재한다. 본 논문은 이를 개선하고자 하였으며, 화상카메라를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 초기에 감지 가능한 알고리즘을 제안한다. 실제 시설원예 및 노지 환경 농가의 캡쳐한 이미지 내에서 감염 의심 영역을 개선된 K 평균 클러스터링 기법을 통해 분류하였다. 그 후 엣지 검출, 엣지 추적 기법을 활용하여 해당 영역의 잎사귀 내부 존재 여부를 확인하였다. 인근 농가에서 촬영한 토마토 잎사귀 이미지를 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 기존 논문의 방법 보다 제안 알고리즘의 감영 영역 분류 능력이 우수한 것으로 나타났다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.208-219
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• 2021

In the era of the 4th industrial revolution driven by the convergence of ICT(information and communication technology) and manufacturing, research on smart factories is being actively conducted. In particular, the manufacturing industry prefers smart factories that autonomously connect and analyze data. For the efficient implementation of smart factories, it is essential to have an integrated production system that vertically integrates separately operated production equipment and heterogeneous S/W systems such as ERP, MES. In addition, it is necessary to double-verify production data by using automatic data collection technology so that the production process can be traced transparently. In this study, we want to show a case of data-centered integration of a large aircraft parts processing factory that requires high precision, takes a long time, and has the characteristics of processing large raw materials. For this, the components of the data-oriented integrated production system were identified and the connection structure between them was explained. And we would like to share the experience gained through the design and implementation case. The integrated production system proposed in this study integrates internal components based on data, which is expected to serve as a basis for SMEs to develop into an advanced stage, and traces materials with RFID technology.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.851-859
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• 2023

본 논문에서는 생수를 구매할 때 소비자가 필요로 하는 정보를 제공하여 합리적인 구매를 돕는 웹 서비스를 제안하고 그 구현 내용을 소개한다. 생수 브랜드별 제조업체 정보와 제조업체에서 제조하는 생수 브랜드 정보를 본 논문에서 소개하는 웹사이트 또는 전용 모바일 애플리케이션을 통해 사용자에게 본 논문에서 제안하는 서비스를 제공한다. 또한, 제조업체의 상세 정보(소재지, 환경부 수질 평가 등급, 브랜드/용량별 가격 등)를 본 논문의 제안하는 서비스를 이용하는 소비자에게 제공한다. 이를 통해, 본 논문에서 제안하는 서비스를 활용하는 사용자들은 자신에게 필요한 생수를 합리적으로 구매하는 방법을 제공받아, 이를 통해 경제적이고 건강한 소비를 할 수 있게 된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1233-1245
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• 2004

사용자를 인증하는데 생체인식(biometrics)을 사용하는 것은 보안성과 편리성에서 우수함에도 불구하고, 생체 정보를 사용하는 전형적인 인증 알고리즘은 스마트카드(smart cards)와 같은 자원이 한정된 장치에서는 실행되지 못할 수도 있다. 따라서, 제한된 자원을 갖는 장치에서 생체인식 과정이 수행되기 위해서는 적은 메모리와 처리 능력을 요구하는 가벼운 인증 알고리즘의 개발이 필요하다. 또한 생물학적 특징들 중에서 얼굴에 의한 인증은 인간에게 보다 친숙하고 얼굴 영상 획득이 비강제성을 띤다는 점에서 사용하기 가장 편리한 생체인식 기술이다. 본 논문에서는 생체인식 기술 연구의 일환으로 새로운 얼굴 인중 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 인증 알고리즘은 두 가지 면에서 새로운 특성을 갖는다. 그 하나는 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithms) 에 의해 추출된 특징 집합(feature set)을 입력벡터로 사용하는 Support Vector Machines(SVM)을 얼굴인증에 이용함으로써 메모리 요구량을 감소시킨다는 것이다. 다른 하나는, 필요에 따라 특징 집합의 크기 조절에 대한 시스템 파라미터를 조절함으로써, 인식률은 다소 감소하더라도 인증 과정에 필요한 메모리양을 더욱 더 감소시킬 수 있다는 것이다. 이러한 특성은 메모리양이 한정된 장치에서 얼굴 인중 알고리즘을 수행할 수 있게 하는 데 상당히 효과적이다. 다양한 변화가 있는 얼굴 데이터베이스들에 대하여 실험한 결과, GA에 의해 선택된 식별력이 우수한 특징들을 SVM의 입력벡터로 사용하는 제안한 얼굴 인증 알고리즘이, GA에 의한 특징 선택 과정이 없는 알고리즘보다 정확성과 메모리 요구량에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 시스템 파라미터의 변경 실험에 의해 선택될 특징의 개수가 조절될 수 있음을 보인다.