• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.335-336
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• 2017

본 논문에서는 대용량 배터리 모듈이 병렬 연결되어 있는 에너지 저장장치 시스템의 초기 기동 조건시 투입 초기의 전류를 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배터리 모듈을 구성하고 있는 리튬 배터리 모듈의 단자 전압 및 배터리 모듈 저항 데이터를 이용하여 병렬 연결하고자 하는 배터리의 전류를 예측하는 방법으로써 배터리 모듈의 기동 투입 가능여부 등 온 오프 시퀀스 로직에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.298-300
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• 2004

바이오 인포메틱스에서의 데이터 검색은 DNA와 단백질 시퀀스에 대해서 주로 이루어지며, 지금까지의 연구는 주로 DNA와 단백질 1차 구조의 검색에 대해 이루어졌다. 단백질 2차구조는 1차구조 내 인접한 아미노산들의 공간적인 배열을 나타내며. 단백질의 기능을 예측하는데 중요한 3차구조의 지역적 아미노산의 특성을 나타낸다. 따라서 2차구조에 대한 검색은 단백질의 기능을 이해하는데 매우 중요한 역할을 한다［1］. 이 논문에서는 단백질 2차구조 및 질의 문자열을 세그먼트 단위로 나누고 검색하는 r41의 방법을 개선하여 세그먼트를 조합한 클러스터 구조 및 Look Ahead를 사용해 Exact Matching 및 Wildcard Matching 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.881-883
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• 2015

실제적인 표정인식 응용에서는 테스트 시 등장하는 인물이 트레이닝 데이터에 존재하지 않는 경우가 빈번하여 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 인물에 독립적인(subject-independent) 표정인식을 위한 얼굴특징을 제안한다. 제안방법은 인물에 공통적인 얼굴 근육 움직임(Action Unit(AU))에 기반한 기하학 정보를 표정 특징으로 사용한다. 따라서 인물의 고유 아이덴티티(identity)의 영향은 감소되고 표정과 관련된 정보는 강조된다. 인물에 독립적인 표정인식 실험결과, 86%의 높은 표정인식률과 테스트 비디오 시퀀스 당 3.5ms(Matlab 기준)의 매우 빠른 분류속도를 달성하였다.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.8 no.2
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• pp.133-138
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• 2014

In this paper, a simple but efficient gait recognition method using spatial-temporal silhouette analysis is proposed. For each image sequence, a background subtraction algorithm and a PBAS(pixel based adaptive segmenter) procedure are first used to segment the moving silhouettes of a walking figure. Then, to identify people, the step count and stride length of walking figure is obtained in silhouette images. Experimental results on a CASIA dataset including 124 subjects demonstrate the validity of the proposed method. Also, the proposed system are believed to have a sufficient feasibility for the application to gait recognition.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.64-67
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• 2012

복잡한 구조를 가진 케이블의 빠르고 정확한 검사를 위해 다중 입출력 검사 장치가 사용된다. 기존의 검사 장치의 제어 방법은 한번에 여러 가지 회선 특성을 가진 케이블의 검사가 불가능하며, 장치 안정성 및 검사 성능에 있어서 개선의 여지가 있으므로 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 입출력 장치의 검사 시퀀스 및 하드웨어 개량을 통한 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 검사 명령 및 검사 결과를 저장하는 데이터 패킷에서 검사 명령을 좀더 세분화하여 패킷을 최적화하고 중복 명령을 제거하였으며, 입출력 신호 충돌 가능성을 차단하였다. 또한, I2C 버스 양방향 회로를 사용하여 전압 레벨 차이를 극복하고 활용성을 높일 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.169-170
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• 2018

전압형 인버터의 경우 IGBT와 같은 전력용 반도체 소자를 사용하여 스위칭을 하게 되는데 이상적으로 on, off 되지 않기 때문에 시간 지연이 발생하게 되고, 공정 상의 이유로 기생 커패시터가 생성되어 사용자가 원하는 시간에 스위치의 on, off가 일어나지 않게 된다. 또한, 전압형 인버터에서는 스위칭 시에 윗단과 아랫단의 스위치가 단락되는 현상을 막기 위하여 데드타임이라는 여유 시간을 주게 되는데 이러한 요인들이 인버터의 비선형성을 일으키게 된다. 인버터의 비선형성은 사용자가 플랜트로 보내고자 하는 전압과 플랜트가 받는 전압 사이에 오차를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 이러한 전압 왜곡을 보상하기 위하여 인버터로 전압을 직접 인가하는 방식을 통해서 전압 왜곡을 계산하고 실험적으로 얻어낸 정확한 데이터를 기반으로 수식에 대입하여 전압 보상을 진행한다. 본 논문에서는 측정 시퀀스를 하나의 알고리즘으로 구현하여 짧은 시간 내에 정확히 측정해 낼 수 있는 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.30-32
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• 2021

최근 머신비전 임무(machine vision task)를 위해 기계에 소비되는 비디오가 증가하면서 MPEG 은 기계를 위한 비디오 부호화 표준으로 VCM(Video Coding for Machine) 표준화 진행하고 있다. VCM 은 기계분석 네트워크에 입력되는 비디오 또는 특징(feature)을 부/복호화하여 압축 대비 임무 수행 정확도를 평가한다. 본 논문은 기계분석 네트워크에서 추출한 특징 데이터를 기존의 비디오 코덱을 사용하여 부/복호화를 진행할 때, 각 채널의 특징맵을 SAD(Sum of Absolute Difference) 기반으로 재배열하는 방법을 제안한다. 제안기법은 VCM 의 기준성능(anchor)에는 미치지 못하지만, 채널 재배열하지 않은 특징을 비디오 코덱으로 부호화 할 때 보다 개선된 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.362-365
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• 2020

PowerShell은 닷넷 프레임 워크에 기반을 둔, 커맨드 라인 인터페이스 및 스크립트 언어의 특징을 가진 Microsoft의 명령어 인터프리터로, 이를 내장한 Windows 운영체제 점유율의 증가와 강력한 기능으로 PowerShell을 이용한 공격은 계속 증가하고 있다. 이연구에서는 딥러닝을 사용하여 악성코드를 효과적으로 탐지하는 방법과, 이에 필요한 시퀀스 데이터 추출의 방법을 찾아내는 것에 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.914-917
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• 2021

IoT 기기는 취약한 아이디와 비밀번호 사용, 저사양 하드웨어 등 보안 취약점으로 인해 사이버 공격 진입점으로 이용되고 있다. 본 논문은 IoT 악성코드를 탐지하기 위한 op 코드 카테고리 기반 특징 표현을 제안한다. Op 코드의 기능별 분류 정보를 이용해서 n-gram 특징과 엔트로피 히스토그램 특징을 추출하고 IoT 악성코드 탐지를 위한 기계학습 모델 평가를 수행한다. IoT 악성코드는 기능 개선과 추가를 통해 진화하였으나 기계학습 모델은 훈련 데이터에 포함되지 않은 진화된 IoT 악성 코드에 대한 예측 성능이 우수하였다. 또한 특징 시각화를 이용해서 악성코드의 비교 탐지가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.754-757
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• 2007

In this paper, we present an implementation and it's real-sea test of an underwater acoustic data communication system, which allows the system to reduce complexity and increase robustness in time variant underwater environments. For easy adaptation to complicated and time-varying environments of the ocean, all-digital transmitter and receiver systems were implemented. For frame synchronization the CAZAC sequence was used, and QPSK modulation/ demodulation method with carrier frequency of 25kHz and a bandwidth of 5kHz were applied to generate 10kbps transmission rate including overhead. To improve transmission quality, we used several techniques and algorithms such as adaptive beamforming, adaptive equalizer, and convolution coding/Viterbi decoding. for the verification of the system performance, measurement of BER has been done in a very shallow water with depth of 8m at JangMok, Geoje. During the experiment, image data were successfully transmitted up to about 7.4km.