• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권2호
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• pp.37-44
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• 2020

본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구조를 분할하기에 효과적인 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 전문의 또는 방사선사의 임상적 보조역할을 수행할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.805-816
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• 2017

Tor망은 인터넷 사용자의 트래픽 정보 및 경로 흔적을 은폐하여, 사용자에게 온라인 익명성을 제공해주는 인기 있는 개방형 네트워크이다. 그러나 동시에, Tor의 익명성을 훼손하여 사용자 정보를 획득하기 위한 트래픽 분석 기반의 수동/능동적인 사이버 공격 방법들이 제안되고 있으며, 사용자 정보를 암호화하지 않는 특정 응용프로그램의 트래픽을 통해 사용자의 IP주소가 공개될 수 있다. 이러한 문제는 응용프로그램의 트래픽이 사용자의 시스템에서 Tor 프록시 설정을 우회하여 Tor망 외부로 연결을 형성하기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 특정 응용프로그램이 이러한 문제를 유발하는지 확인할 수 있는 테스트 방법을 제시한다. 다양한 응용프로그램들을 테스트 해본 결과, Flash 및 BitTorrent와 같은 애플리케이션이 Tor사용자의 IP주소를 나타낼 수 있음을 보여 준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권11호
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• pp.921-930
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• 2013

(주)쎄트렉아이는 고해상도 전자광학카메라인 EOS-D Ver.1.0의 개발 및 검증을 성공적으로 완료하였다. EOS-D Ver.1.0 시스템은 기존 EOS-C 계열 대비 향상된 공간 해상도 및 방사학적 해상도를 갖도록 설계되었다. EOS-D Ver.1.0의 열제어계는 능동 열제어 방식과 수동 열제어 방식을 혼용하여 개발되었다. 또한, 광학계 주구조물의 수분 발산 효과에 의한 비정렬 상태를 보상할 수 있도록 초점 조절장치(refocusing mechanism)를 설계하고 이를 검증하였다. 설계를 바탕으로 실제 모델을 제작, 인증 수준의 열진공 시험을 통해 설계 여유(design margin)와 작업도(workmanship)를 확인하였다. 또한 열-수치 모델(TMM)에 대한 검증 작업을 수행하여 해석 모델이 실제 모델의 열적 특성을 잘 모사하고 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제23권3호
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• pp.313-322
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• 2005

급속한 기술의 발전과 인간 생활 및 문화 활동의 범위가 변하고 확장됨에 따라 지표면에 빠른 변화가 발생하고 있으므로 지도와 지형공간 데이터베이스의 갱신주기는 짧아져야 한다. 이를 만족시키기 위하여 최근에 지형공간정보 분야에서는 지도제작 과정의 자동화와 데이터 처리속도의 단축을 위한 연구가 진행되고 있으며, 이 결과 수치사진측량 워크스테이션, GPS/INS 기술, 위성영상의 활용기술, 자동 정보추출 및 LiDAR 시스템이 개발되었다. 항공 LiDAR 데이터로부터 자동으로 건물을 추출하고 등고선을 생성할 수 있는 가능성에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나 숙련된 작업자에 의해 수동으로 건물을 도화하는 기존의 사진측량 방법에 의한 결과와 비교하면, 정확도와 효율성에 대한 좀더 심도 깊은 연구가 수행되어야 한다. 반면에, LiDAR 데이터로부터 등고선을 생성한 결과, 품질 및 정회성에 있어서 효율적이고 경제적이었다. 본 연구에서는 수치지도 제작에 필요한 건물을 추출하고 등고선을 생성하기 위하여 LiDAR 데이터의 전처리 과정과 단계별 처리과정에 관련되는 다양한 조건의 영향 및 정확도에 관하여 평가하였다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.101-110
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• 2011

현재 건축 및 토목 구조물의 진동제어에 있어서 준능동제어에 대한 연구가 많이 수행되고 있으며 준능동제어 시스템은 수동제어와 능동제어의 장점을 가지고 있다. 최근 적은 전기 에너지로 제어가 가능한 MR 감쇠기가 개발되어 준능동제어 분야에 적용되고 있으며 이러한 MR 감쇠기를 스마트 감쇠기라 불리고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 제어가 가능한 MR 감쇠기를 인접한 두 건축물 사이에 설치하여 제어성능을 알아보고자 한다. 또한, groundhook과 skyhook 제어 알고리즘을 결합한 복합제어 모델을 인접한 건축물의 진동제어에 적용하여 복합제어 모델의 제어성능을 알아보고자 한다. 복합제어 모델을 적용하여 인접한 두 건축물의 진동제어 성능을 분석한 결과, 복합제어 모델이 인접한 두 건축물의 진동제어에 매우 효과적인 것을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권8호
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• pp.78-83
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• 2000

수동 소나 시스템에서는 수중 소음원에 대한 신호처리 과정을 수행하여 토널 및 주파수선의 신호 성분으로부터 신호 세기 대역폭, 토널 개수, 토널간의 상호 관계둥의 다양한 특징인자를 분석, 비교하여 표적을 식별하게 되며, 표적 식별율을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하여야 한다. 그러나 수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 협대역 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 둥으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속적으로 나타날 뿐 아니라 임펄스성의 주변잡음 성분과 복합적으로 존재하므로 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 주파수선의 신호 성분만을 탐지, 추출한 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안하였으며, 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권1호
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• pp.9-16
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• 2020

빅 데이터를 연구 목적으로 제3자에게 배포할 때 프라이버시 정보를 보호하기 위해서 k-익명화 기법이 널리 사용되어 왔다. k-익명화 기법을 적용할 때, 해결 해야할 어려운 문제 중의 하나는 최적의 k값을 결정하는 것이다. 현재는 대부분 전문가의 직관에 근거하여 수동으로 결정되고 있다. 이러한 방식은 익명화의 성능을 떨어뜨리고 시간과 비용을 많이 낭비하게 만든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기계학습 기반의 k값 결정방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 아이디어를 실제로 적용한 구현 및 실험 내용에 대해서 서술 한다. 실험에서는 심층 신경망을 구현하여 훈련하고 테스트를 수행 하였다. 실험결과 훈련 에러는 전형적인 신경망에서 보여지는 패턴을 나타냈으며, 테스트 실험에서는 훈련에러에서 나타나는 패턴과는 다른 패턴을 보여주고 있다. 제안된 방식의 장점은 k값 결정시 시간과 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권1호
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• pp.73-79
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• 2012

키오스크는 주차장, 고속도로 등에서 드라이브 스루 시스템에 적용되어, 운전자에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 기존의 키오스크는 서비스를 제공하기 위한 키오스크 패널이 고정되어 있어 적절한 위치에 정차하지 못할 경우 패널 조작이 어려웠다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 위치에 따라 키오스크 패널의 위치를 능동적으로 조절할 수 있는 머니퓰레이터를 개발 하였다. 제품의 저가화를 위하여 능동관절의 수를 최소화하였으며, 평행사변형 메커니즘과 수동관절을 구성하여 부족한 자유도를 보완하였다. 또한, 스프링과 캠 기반의 안전기구를 장착하여 키오스크 패널과 사용자 사이의 충돌 안전성을 확보하였다. 실험을 통해 머니퓰레이터의 위치제어 성능과 충돌 안전성을 검증하였으며, 충돌대응 전략을 적용하여 안전하게 키오스크를 운용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.255-262
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• 2020

현대의 수동소나 시스템에서는 자함 소음의 영향을 최소화하고 더 높은 신호대잡음비를 얻기 위한 목적으로 예인형 선배열 센서를 운용한다. 얇고 긴 예인형 선배열 센서는 예인선의 기동에 따라 비선형 형태로 유도될 수 있다. 이러한 배열 형상의 변화가 고려되지 않는다면 빔형성기의 성능이 저하될 수 있다. 따라서 예인형 선배열 센서를 이용한 빔형성 시 센서 배열에 대한 정확한 형상의 추정이 필요하다. 선배열 형상 추정에는 다양한 기법이 존재한다. 그 중 방위센서를 이용한 기법의 경우, 방위센서 잡음의 영향으로 추정성능이 감소할 수 있다. 이러한 잠재적 오류를 제거하기 위해 가중 다항 근사화 기반 배열 형상 추정 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 제안 기법의 성능이 기존 기법에 비해 잡음에 강인함을 확인하였다.