• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.703-706
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• 2009

매년 운전자의 운전미숙과 돌발 상황으로 인한 자동차사고로 인해 수만 명의 사망자와 부상자가 나오고 있으며 이로 인한 경제적 손실도 막대하다. 현재 충돌사고를 방지하기 위해 레이더나 초음파센서와 같은 통신기기를 활용한 충돌회피시스템이 개발되고 있는 상황으로 충돌회피를 위해서는 센서부도 중요한 역할을 하지만 충돌회피 알고리즘 개발이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 두 개의 초음파 센서를 이용하여 전방에 있는 장애물을 회피할 수 있는 시스템을 구축하였다. 자동차가 자율적인 판단에 따라 충돌 없이 이동할 수 있는 능력을 갖게 하기 위하여 초음파센서와 광센서를 이용하였으며, 라인트레이서와 같이 라인을 따라 자동차가 이동하는 도중 장애물을 감지하였을 경우 장애물을 회피할 수 있는 알고리즘을 이용하여 개발하였다. 그리고 주행 시험을 통해 장애물 회피에 관한 테스트를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.84-88
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• 2007

최근 다양한 분야에서 안전한 RFID 애플리케이션 개발에 대한 필요성이 증가함에도 불구하고 초기의 많은 개발 비용과 전문적 보안 지식의 부재로 인해 중소 규모의 기업체에서는 안전한 애플리케이션 개발이 어려운 상황이다. 본 논문에서는 쉽고 효율적으로 RFID 미들웨어에 보안기능을 구현할 수 있는 Security Manager를 제안한다. Security Manager는 다양한 암/복호화 알고리즘을 제공하며 새로운 알고리즘을 구현할 경우 쉽게 Security Manager에 추가 및 확장이 가능하다. 또한 Security Manager는 Diffie-Hellman 키 일치 알고리즘, PKI 환경 구축 밀 인증기능을 제공한다. Security Manager는 API형태로 제공되므로 적은 비용으로 쉽고, 효율적으로 RFID 미들웨어에 보안기능을 제공할 수 있으며 개발자가 보인 전문지식이 부족하더라도 API를 이용하여 쉽게 보안 애플리케이션 작성이 가능하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1785-1786
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• 2008

본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.252-257
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• 2006

감성은 인간의 생활에서 논리적 사고와 의사결정, 감정의 발생, 행동 등 모든 부분에 깊숙이 영향을 미치고 있어, 최근 감성의 개념을 도입한 공학적 제품의 도입이 활성화되어 여러 분야에 다양하게 사용 되어지고 있다. 그러나 감성을 평가함에 있어서는 단순한 해석의 의미 수준을 벗어 인간의 삶을 향상시키기 위한 제품이나 환경의 개발을 위해서는 인간의 감성을 정확하게 이해한다는 것은 체계적인 연구와 활용을 위한 선행 조건이라 할 수 있어, 생리신호등을 이용한 정량화된 감성평가 알고리즘의 개발 필요성이 있다. 특히, 최근 여러 IT기기들이 주변의 다양한 기술을 융합하여 다기능의 기기로 변모를 하고 있으며, 이러한 IT기기들에 인간의 감성을 평가할 수 있는 모듈을 부가하여 인간친화적인 기기로의 변모를 도모하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 측정이 용이한 소수의 생리신호만으로 간단하게 인간감성을 정량적으로 평가가 가능하며, SoC등에 간단하게 탑재할 수 있도록 시스템의 리소스를 적게 소비하는 소형 경량의 감성평가알고리즘을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.361-366
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• 2004

GPS 관측기법을 지적측량에 도입하기 위하여 GPS를 이용한 새로운 지적측량 모형(Model)을 정립하는 연구와 관련 기술들을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 추세에 발맞추어 GPS 자료처리 및 기준점 성과산출과 관련하여 국내ㆍ외 측량 관련 상용 GPS 자료처리 소프트웨어의 현황 및 성능을 파악하고, 자료처리 알고리즘을 분석하여, 우리 실정에 적합한 GPS 자료처리 소프트웨어를 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내ㆍ외의 전문 업체, 기관(대학)이 보유하고 있는 상용 소프트웨어 현황 분석 및 자료처리 방법에 따른 오차 발생을 연구하여 기선해석, 망 조정, 좌표변환 등 에 관련된 전문 소프트웨어 기능을 비교 분석하여 자료처리 산출성과의 정확도를 향상시키는 방향을 모색한다. 또한 기존 GPS 자료처리 소프트웨어에 적용된 알고리즘을 분석하고 지적측량성과 산출에 최적인 알고리즘을 연구하여 새로운 지적기준점 성과 산출을 위한 지적측량 성과계산 소프트웨어를 개발한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2000.10a
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• pp.140-144
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• 2000

실리콘 웨이퍼 생산의 여러 단계의 공정 중 평탄도를 측정하고 제어하는 polishing 공정은 평탄한 정도에 의하여 제품의 합격 여부가 결정되는 측면에서 매우 중요한 과정이다. 이 연구에서는 polishing 공정의 자동화를 모색해 보기 위해 웨이퍼의 형상을 추정한 데이타를 이용하여 그 형상을 분류하는 알고리즘을 개발하였다 추정된 웨이퍼의 모양에 따라 9개의 카테고리로 분류하고, 각 카테고리를 세 종류의 통계값을 이용하여 세부 분류한다. 개발한 알고리즘을 구현하여 웨이퍼의 형상을 분류하는 모듈을 개발하였다. 개발한 알고리즘을 검증하기 위해 여러 웨이퍼를 대상으로 실험을 수행하였다. 대부분의 웨이퍼를 정확하게 잘 분류하고 있으나 인부의 미세한 변화를 감지하지 못함으로 인하여 정확하게 분류하기가 어려운 경우를 관찰할 수 있었다. 웨이퍼의 형상을 다양하게 분류함으로써 polishing 공정의 자동화를 좀 더 구체적이고 효율적으로 접근할 수 있는 계기가 됨 깃으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.232-237
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• 2007

컴퓨터 시스템의 설계는 알고리즘 수준의 모델링에서부터 시제품 수준까지 시스템을 구체화해 나가는 일련의 과정이다. 시스템 구현의 구체화 과정에는 단순하고 반복적인 구현이 많이 포함되며, 이 과정에서 많은 오류가 발생한다. 이러한 오류는 개발자가 알고리즘 수준에서는 드러나지 않는 복잡하고 아키텍처 의존적인 하드웨어-소프트웨어 동기화 메커니즘의 개발과 같은 시스템 구현의 구체화 과정을 모두 떠안고 있기 때문에 발생하는 것이다. 이 논문에서는, 이러한 문제를 극복하기 위하여, 알고리즘을 데이터 플로우로 모델링하면 이로부터 합성 가능한 하드웨어 플랫폼과 동기화 로직, 그리고 동기화를 위한 드라이버 소프트웨어 일제를 자동 생성하는 설계 과정을 제시하고자 한다. 제시된 설계 과정은 자체 개발한 통합 설계 도구 상에 구현되었으며, 이를 통해서 개발된 H.263 디코더 예제를 상용의 RTL 통합 시뮬레이션 도구인 Seamless CVE와, SoC 프로토타이핑 환경인 Altera Excalibur 시스템 상에서 테스트하여 그 완성도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.800-803
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• 2013

이메일을 기반으로 좀비PC 및 봇넷그룹을 탐지하는 알고리즘은 기존에 연구가 되었으나, 기존의 검증방식은 가상의 메일계정을 이용해 스팸메일을 수집하는 스팸트랩 시스템에서 추출한 이메일을 대상으로 하였다. 본 논문에서는 상용환경의 이메일을 대상으로 좀비PC를 탐지하고, 좀비PC를 이용한 추가 사이버 공격을 예방하기 위해 기존의 알고리즘을 보완하고, 이에 대한 좀비PC 탐지결과를 분석한다. 이를 통해, 주요 포탈 및 기업의 메일서버에서 수신하는 이메일을 대상으로 좀비IP를 탐지하여, 스팸메일을 차단하고 ISP와 연계하여 실제 조치를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.652-655
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• 2020

최근 딥 러닝을 이용해 기계로 인간을 대체하는 스마트 팩토리에 대한 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 FPCB를 Placing하는 방법에 기계를 도입하는 과정은 발전이 더딘 상태이다. 현재 로봇 팔을 이용해 Placing하는 방법은 사람이 직접 로봇 팔을 튜닝해 사용하고 있다. 이에 본 논문은 딥 러닝을 이용한 영상처리 기법을 활용해 FPCB를 사람의 개입 없이 트레이에 삽입하는 기법을 개발하였다. 이를 위해 여러 알고리즘을 비교한 후 각각의 장단점을 고려해 적합한 알고리즘을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 기법은 FPCB에 아무 행동을 가하지 않으며, 힘 센서, 깊이 센서 등 기타 센서들의 도움 없이 RGB 센서(카메라)를 통해 획득한 이미지만을 이용해 자동화가 가능하다. 또한, 개발 단계에서 실제 기계를 이용해 이미지 촬영, 이동 등을 진행했기 때문에 조명, 로봇 팔 위치 등 알고리즘 외 조건들에 영향을 받지 않고 실제 사용이 가능하다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_2
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• pp.1307-1315
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• 2021

The Changjiang Diluted Water (CDW) spreads over the East China Sea every summer and significantly affects the sea surface salinity changes in the seas around Jeju Island and the southern coast of Korea peninsula. Sometimes its effect extends to the eastern coast of Korea peninsula through the Korea Strait. Specifically, the CDW has a significant impact on marine physics and ecology and causes damage to fisheries and aquaculture. However, due to the limited field surveys, continuous observation of the CDW in the East China Sea is practically difficult. Many studies have been conducted using satellite measurements to monitor CDW distribution in near-real time. In this study, an algorithm for estimating Sea Surface Salinity (SSS) in the East China Sea was developed using the Geostationary Ocean Color Imager (GOCI). The Multilayer Perceptron Neural Network (MPNN) method was employed for developing an algorithm, and Soil Moisture Active Passive (SMAP) SSS data was selected for the output. In the previous study, an algorithm for estimating SSS using GOCI was trained by 2016 observation data. By comparison, the train data period was extended from 2015 to 2020 to improve the algorithm performance. The validation results with the National Institute of Fisheries Science (NIFS) serial oceanographic observation data from 2011 to 2019 show 0.61 of coefficient of determination (R²) and 1.08 psu of Root Mean Square Errors (RMSE). This study was carried out to develop an algorithm for monitoring the surface salinity of the East China Sea using GOCI and is expected to contribute to the development of the algorithm for estimating SSS by using GOCI-II.