• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.4
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• pp.218-225
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• 2019

Since the publication of Satoshi Nakamoto's white paper on Bitcoin in 2008, blockchain is in the spotlight as one of the core technologies of the Fouth Industrial Revolution, which can be used in various industries beyond simple cryptocurrency. various researches and developments are being conducted worldwide to utilize blockchain technology, and a global blockchain consortium is formed. In addition, attempts are being made to apply to various industries such as logistics, distribution, and medical care as well as the financial sector. However, blockchain tecnology developments still do not reach the level that meets these concerns and expectations. In this paper, we presents a comprehensive overview of blockchain technology by giving its brief concepts, consensus algorithms, standardization, and security threats.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.3
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• pp.23-28
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• 2017

현재 금융권에서는 핀테크 활성화를 위한 다양한 정책 추진과 다양한 비즈니스 모델이 창출되고 있는 실정이다. 그러나 핀테크의 본질에 대한 오해가 있는 듯하다. 핀테크의 본질은 중앙집중형 금융서비스를 P2P 분산형 서비스로 혁신하는 것을 의미한다. 이 특성이 기존의 전자금융 또는 e 금융과 핀테크의 차별성을 나타내는 중요한 개념인 것이다. 이런 측면에서 블록체인 기술이 핀테크 활성화의 기본 인프라역할을 담당하게 될 것이다. 블록체인이란 P2P 네트워크에서 상호 신뢰 할 수 없는 사람들 간의 신뢰를 확보해주는 P2P 신뢰네트워크이기 때문이다. 특히, 블록체인 기술과 암호기술을 융합한 암호블록체인을 설명하고 암호블록체인이 제2의 인터넷으로 핀테크 산업 및 보안을 근본적으로 바꾸는 블록체인패러다임을 역설한다. 한편으로는 블록체인의 탄생 배경으로 인해 블록체인에 대한 다양한 오해가 있는 듯하다. 본고에서는 블록체인 기술에 대한 정확한 이해를 바탕으로 향후 핀테크 보안에 있어서 중요한 역할을 담당할 수밖에 없는 이유와 발전 방향에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.271-276
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• 2000

본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.5 no.1
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• pp.11-21
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• 1995

일반적으로 NATM공법에서 지보의 설계는 암반반응곡선의 개념을 통해 수행된다. 그러나 암반반응곡선은 암질이 좋고 과지압에 의한 문제가 심각하지 않은 지역에 적용되며, 따라서 주로 불연속면에 의해 암반의 거동이 영향을 받는 지역에서는 시공과정에 직접 적용하기가 힘들다. 본 연구에서는 암반 블록에 대한 블록반응곡선을 연구하여, 블록반응곡선상에서 지보를 설계하였다. 각각의 차분시각에서의 변위와 응력을 얻기위해서 개별요소 프로그램인 UDEC을 사용하였다. 블록은 Mohr-Coulomb 모델이며, 불연속면은 Barton-Bandis 모델이다. 블록과 불연속면의 물성은 실험실 실험을 통하여 구하였다. 블록반응곡선을 이용한 지보설계과정을 이해하기 위하여 간단한 모델분석을 실시하였다. 동일한 형상의 키블록이 공동의 천장, 측벽, 바닥에 존재할 경우, 각 블록의 안정성 판단 및 지보의 설계를 실시하였다. 또한 초기지압의 영향을 알아보기 위하여, 측압계수(K)를 달리하여 해석해보았다. 현재 건설중인 공동에 대한 안정성 판단 및 지보설계를 블록반응곡선을 이용하여 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.911-914
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• 2004

본 논문에서는 주어진 영상으로부터 보다 빠르고 효율적인 의미정보 추출을 위하여 블록분할 및 영역구성에 의한 기본영역 및 확장영역을 제안하며, 각 영역들을 구성하는 블록들의 구성관계에 의한 블록탐색 기법도 제안하고 있다. 기본영역은 영상의 중심을 기반으로 구성되는 중심영역과 이웃영역으로 구성되며, 확장영역은 기본영역들의 결합에 의해 생성된다. 블록탐색은 영역을 구성하는 블록간의 구성관계를 기반으로 블록들이 가질 수 있는 특징들의 유사도와 영역정보에 따라 탐색할 수 있는 방법이다. 얼굴추출은 분할된 블록들로부터 피부색상 존재여부를 판별하여 피부색이 존재하는 블록들로부터 얼굴 후보영역들을 획득한 후, 추출된 후보영역들로부터 얼굴을 구성하는 지역적 특성을 비교평가하여 얼굴을 추출할 수 있다. 또한 추출된 얼굴 영역정보는 연속적인 영상이 주어졌을 때, 해당영역들의 블록들에 대한 정합을 통하여 이동경로와 얼굴영역을 탐색할 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.39 no.6
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• pp.612-622
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• 2002

In this paper, we review temporal error concealment for video transport over unreliable networks, and a new approach for the recovery of lost or erroneous motion vection(MV)s by classifying the movements of neighboring blocks by their homogeneity is proposed. MVs of the neighboring blocks are classified according to the direction of MVs and a representative value for each class is determined to obtain the candidate MV set. By computing the distortion of the candidates, a MV with the minimum distortion is selected. Experimental results show that the proposed algorithm exhibits better performance in many cases than existing methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.75-78
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• 2004

H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 이전의 여러 동영상 부호화 표준에는 없던 새로운 부호화 도구들이 추가되었으며 이를 통하여 보다 높은 압축 효율을 보인다. 추가된 부호화 도구들로 인하여 H.264내의 매크로블록은 이전의 부호화 표준에서 보다 많은 정보를 포함한다. 하나의 매크로블록에 대해서 최대 16개까지의 서로 다른 움직임벡터를 가질 수 있으며 최대 4개의 서로 다른 참조프레임을 가질 수 있다. 또한 다양한 블록크기로의 움직임 추정하며 이는 매크로블록의 모드로서 정의된다. 따라서 H.264내의 매크로블록은 기존보다 많은 움직임벡터를 가질 뿐만 아니라 기존에는 없던 참조 프레임과 매크로블록모드의 정보를 새로이 포함하고 있다. 반면 현재의 H.264내의 시방향 에러은닉기법은 이전 부호화 표준에서 사용하던 방법과 유사한 방법으로 에러가 발생한 블록의 주변 매크로블록의 움직임 벡터만을 고려하여 에러를 은닉한다. 본 논문은 H.264 부호화 표준의 특성을 고려하여 매크로블록이 포함하고 있는 다양한 의기의 움직임벡터 및 참조 프레임 뿐 아니라 주변 매크로블록들의 모드를 이용하여 서로 다른 블록 크기로 에러를 은닉함으로써 매크로블록이 포함하고 있는 정보를 최대한 활용하고 이를 통한 효율적인 에러은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 H.264에서의 시방향 에러은닉 기법과 비교하여 적은 연산량만을 가지면서도 최대 2.17dB까지의 향상된 화질을 나타낸다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.6 no.3
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• pp.63-72
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• 2005

The characteristics of environmentally friendly block, roughness, erosion, stability and dissolved oxygen(DO) were investigated by hydraulic experiment. It was found that the roughness of A-block was lower than I block and A block was more stable to the variation of flow. So it is expected that A-block will be more effective to the channel flow. It was also found that the erosion of channel bed was very small or rarely occurred and stable in the case of 3-dimensional A-block filled with sand. And 3-dimensional A-blocks assembled with A-blocks were more stable against the flow force than I block because of the united force of A-blocks. When the bed of channel was paved with 3-dimensional A-blocks, DO was increased higher than I block. So it is expected that A-block will be more advantageous to underwater environment than I block.

• Journal of IKEEE
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• v.22 no.4
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• pp.933-940
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• 2018

In this paper, we propose a multi-block deep learning structure for improving face recognition rate. The recognition structure of the proposed deep learning consists of three steps: multi-blocking of the input image, multi-block selection by facial feature numerical analysis, and perform deep learning of the selected multi-block. First, the input image is divided into 4 blocks by multi-block. Secondly, in the multi-block selection by feature analysis, the feature values of the quadruple multi-blocks are checked, and only the blocks with many features are selected. The third step is to perform deep learning with the selected multi-block, and the result is obtained as an efficient block with high feature value by performing recognition on the deep learning model in which the selected multi-block part is learned. To evaluate the performance of the proposed deep learning structure, we used CAS-PEAL face database. Experimental results show that the proposed multi-block deep learning structure shows 2.3% higher face recognition rate than the existing deep learning structure.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.33 no.3
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• pp.131-138
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• 2021

The armor blocks are used to protect the body of the structure and dissipate wave energies, so it is crucial to evaluate the stability of the armor unit. The stability of armor blocks has been mainly evaluated through empirical coefficients called the stability coefficient obtained from hydraulic model experiments. In this study, a new type of single-layered armor block called K-Block was proposed, and a new experimental method based on the pull-out force was proposed to evaluate the stability of the armor unit, including the interlocking effects. The pull-out force test proposed in this study directly measures the force required to separate the armor unit from the armored layer on the slope by applying a tensile force in the vertical and horizontal directions to the installed armor unit. The proposed experimental method confirmed that the interlocking effects of the armor block could be quantitatively evaluated, and the high stability of the K-Block was verified.