• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.25-31
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• 2004

본 논문은 Smart Card의 일종인 비 접촉 IC 카드의 내부 데이터를 사용하여, 생체인식 요소인 홍채폐턴을 이용한 사용자 인증 시스템의 인증률 향상을 도모한 연구이다. 먼저, CCD 카메라로 입력 받은 안구영상에서 홍채영역을 추출하고, GHA(Generalized Hebbian Algorithm)웨이트를 이용하여 PCA(Principal Component Analysis) Coefficient를 Smart Card 내부에 저장한다. 사용자 인증시에는 실시간으로 입력되는 사용자의 생체 인식 정보와 카드 내부의 사용자 생체 인식 정보를 비교하여, 동일한 경우에 그 인식 정보를 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류하였다. 본 논문에서는 실시간 테스트 실험 결과 이전에 개발된 시스템보다 사용자의 인증률이 우수해 짐을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1A호
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• pp.16-24
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• 2010

HSUPA(High Speed Uplink Packet Access)는 고속 스케줄링, HARQ, 짧은TTI등을 Node B에서 제공함으로써 HSDPA 에 대응되게 상향링크 쪽의 고속 데이터 전송률을 제공하는 WCDMA의 Rel 6 이동통신 기술이다. WCDMA 시스템의 RNC(Radio Network Controller)와 기지국인 Node B 간의 Iub 구간에서 혼잡을 검출하는 것은 사용자의 통신서비스 품질을 높이기 위해서 매우 중요하다. 이를 위해 TNL 혼잡 검출과 Node B의 링크 버퍼 관찰 방법을 제안하고 이를 통해 얻을 수 있는 패킷 수율에 대해 성능 분석을 하였다. 제안하는 방법을 통해 좁은 Iub 대역폭의 혼잡 검출은 패킷 수율 향상에 도움이 되는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권1호
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• pp.20-28
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• 2022

인공지능기반의 건강 데이터 검증은 임상 연구에 도움을 줄 뿐만 아니라, 새로운 치료법을 개발하는데 필수 요소가 되었다. 미국 식품의약 관리국이 의학진단 분야 중 인공지능을 이용하여 성인 당뇨병 환자의 경증 이상 당뇨병성 망막증을 감지하는 의료기기 마케팅을 승인한 이래, 인공지능을 이용한 테스트가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구글에서 지원하는 Teachable Machine 을 이용하여 이미지 분류 기반의 인공지능모델을 생성하고, 학습을 통한 예측 모델을 완성하였다. 이는 현재 만성질환의 환자들 중 발생하는 안구 질환 중 백내장의 조기 발견하는데 용이하게 할 뿐만 아니라, 눈 건강을 위해 헬스케어 프로그램으로 안 질환 예방을 위한 디지털 개인건강 헬스케어 앱을 개발하기 위한 기초 연구로 진행되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권4호
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• pp.129-136
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• 2020

최근 환경 문제에서 중요한 화두로 떠오른 초미세먼지(PM2.5)는 미세먼지(PM10)보다도 작은 부유물질이다. PM2.5는 안구나 호흡기 질환을 일으키며 뇌혈관에까지 침투할 수 있어서 시간별로 수치를 예측하여 대비하는 것이 중요하다. 그러나 PM2.5의 생성과 이동에 관한 명확한 설명이 아직까지는 제시되지 않고 있어서 예측에 어려움이 따른다. 따라서 PM2.5 예측뿐만 아니라 예측 결과에 대한 설명력을 갖는 예측 방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시의 시간당 PM2.5를 예측하고자 하며, 이를 위해 각기 다른 지상관측 데이터를 시계열로 전처리하고 부트스트랩수를 조정한 랜덤 포레스트(Random Forest)를 데이터 학습 및 예측에 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 예측 모델이 입력 데이터의 시각별 정보를 균형 있게 학습하게 하며 예측 결과에 대한 설명이 가능하다는 장점을 갖는다. 예측 정확도 평가를 위해 기존 모델과의 비교실험을 수행한 결과 제안 방법은 모든 레이블에서 가장 뛰어난 예측 성능을 보였으며, PM2.5의 생성과 관련된 변수와 중국의 영향과 관련된 변수가 예측 결과에 중요한 영향을 미치는 것을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.595-605
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• 2012

사시 진단을 위해 임상에서는 다양한 사시각 측정 방법들이 개발되어 이용되어 왔다. 그러나 기존 방법들은 대부분 육안 검사에 의해 이루어지므로 사용자의 주관적인 판단이 개입할 가능성이 크며 협조적인 대상에 대해서만 측정이 용이하다는 단점이 있다. 따라서 보다 이를 보완할 수 있는 객관적이고 신뢰성 있는 사시각 측정 방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 임상 측정 방법의 문제점들을 보완할 수 있는 컴퓨터 기반의 새로운 자동 사시각 측정 소프트웨어의 개발을 소개한다. 먼저 간단하게 촬영된 환자의 전안부 영상을 획득하고 구형 RGB 모델을 이용하여 전처리를 수행하였다. 이후 새롭게 개발된 3차원 안구모델과 수학적인 측정 알고리즘을 이용하여 사시각 측정이 자동적으로 이루어지도록 하였다. 유효성 평가를 위해 10명의 환자 데이터를 대상으로 두 명의 검사자가 임상 측정 방법 중의 하나인 크림스키 테스트 방법을 통해 측정한 결과와 개발 소프트웨어를 이용하여 측정한 결과를 비교하였다. 그 결과, 두 명의 검사자의 상관계수는 각각 0.955, 0.969로 나타났으며, 두 검사자 간의 상관계수는 0.968로 나타나 객관성과 재현성이 매우 높음을 확인하였다. 향후 기존 사시진단 검사 방법들의 보조 수단이나 새로운 대안으로써 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권5호
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• pp.171-180
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• 2023

우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.17-21
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• 2015

최근 고령화 사회에 접어들고 있는 의료현장에서 치아건강에 대한 관심이 커지면서 진단을 위한 치아 방사선 검사의 횟수가 증가하고 있다. 이는 국민 전체의 방사선피폭량 또한 증가하고 있다고 볼 수 있다. 또한 치과방사선에 대한 국민들의 방사선 피폭에 대한 관심도 증가하고 있어 치과 파노라마 촬영장치에 대한 기본 데이터 확보와 이에 대한 조사 및 선량의 측정이 필요하다. 본 연구에서는 ALOKA PDM-117 선량계를 이용하여 치과파노라마장치(VATEC Pax-400)에서 발생되는 2차원적인 선량분포도를 측정하고 그 분포에 대한 평가를 환자의 방사선피폭 차원에서 확인하였다. 치과파노라마장치의 선량분포는 치아부분 이외에도 턱과 안면부위에서 높았으며 산란선의 영향까지 고려한다면 방사선에 민감한 수정체에까지 불필요한 방사선의 피폭됨을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 다양한 크기의 검사체와 선량 측정위치에서 보다 정확한 선량평가를 하는데 매우 유용하게 이용될 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권8호
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• pp.351-360
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• 2016

사물인터넷의 센서는 주변 컨텍스트를 수집하는데 사용되며, 애플리케이션은 이를 분석하여 상황을 인지하거나 예측한 후 상황에 특화된 스마트 서비스를 제공하게 된다. 사물인터넷 컨텍스트를 확보(Acquisition)하는데 풀링, 푸싱 등 방식들이 있는데, 대부분의 사물인터넷 장비는 특정한 하나의 방식만을 지원한다. 따라서, 애플리케이션이 필요로 하는 컨텍스트 획득 방식과 장비가 지원하는 획득 방식이 일치하지 않을 수 있으며 이 경우 개발 노력의 증가, 향후 유지보수 비효율성등의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 애플리케이션과 장비 간의 컨텍스트 획득 방식 비호환성을 효과적으로 해결하기 위한 디자인 패턴(Design Pattern)들을 제시한다. 제시된 패턴들을 적용하면, 비호환성이 발생하는 사물인터넷 애플리케이션을 보다 체계적이며, 효과적으로 개발할 수 있고, 나아가 향후 유지보수의 효율성도 증가된다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.83-92
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• 2015

고농도 미세먼지($PM_{10}$)에 노출되는 것은 호흡기 질환 뿐만 아니라 피부, 안구, 심혈관계 질환 등을 야기한다. 따라서 미세먼지 농도를 정확히 예측하는 방법을 개발하는 것은 국민건강과도 깊은 관련이 있다. 현재 국립환경과학원에서는 미세먼지 농도가 높은 "나쁜날씨"를 예측하기 위해 의사결정나무 모형을 사용하고 있다. 그러나 모형 자체의 불안정성은 차치하더라도 의사결정나무는 전체 데이터의 9%밖에 차지하지 않는 "나쁜날씨"를 예측하기에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 국립환경과학원에서 사용하는 모형의 부정확성과 부적절성을 제시하는 한편, 분위수 손실 함수를 적용한 새로운 모형의 유용성을 제시한다. 그리고 새로운 모형의 성능을 여러 ${\tau}$ 값에 대해 평가하고 비교를 통해 기존 모형 교체의 타당성을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.584-590
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• 2020

일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.