• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.15-22
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• 2019

본 논문에서는 자음과 모음이 분리되어 검출되는 한글의 문제점을 해결하기 위해 히스토그램과 자음, 모음 문자의 구조적 특징을 이용한 한글 검출 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 한글 검출 과정에서 불필요한 잡음을 제거하기 위해 DoG(Difference of Gaussian)을 이용하여 배경을 제거하였다. 배경이 제거된 이미지에서 누적 히스토그램을 사용하여 위해 이진화 이미지로 변환하였다. 그 후 수평 누적 히스토그램을 사용하여 문자열 위치를 찾고, 찾은 문자열 이미지에서 수직히스토그램을 사용하여 문자 결합을 진행하였다. 하지만 '가', '라' '귀' 와 같이 자음 모음이 수평으로 존재하는 단어는 하나의 문자로 결합이 어렵기 때문에 문자의 구조적 특징을 이용하여 결합하였다. 본 실험에서는 다양한 배경을 가진 알파벳으로 구성된 이미지, 한글로 구성된 이미지, 알파벳과 한글이 혼합된 이미지를 가지고 실험하였다. 제안하는 방법은 K-means와 MSER 문자 검출 방법이랑 비교했을 때 알파벳 검출률은 2%정도 낮지만 한글이 포함된 문자 검출 방면에서는 90.6%로 약 5% 높은 검출률을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.355-364
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• 2023

최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권2호
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• pp.131-141
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• 2008

목적: 물체 내부의 온도를 비침습적으로 측정할 수 있는 양성자 공명 주파수 이동에 의한 MR 온도영상의 재구성에 center array-sequencing 위상펼침(PU) 기법을 적용시켜 그 성능 및 유용성을 평가하고자 하였다. 대상 및 방법: MR 온도 영상에 앞서 잡음 수준이 다른 타원형 팬텀들을 컴퓨터 모의 실험으로 제작하고 제안된 PU방 법을 적용시켜 잡음에 대한 성능을 평가하였다. MR 실험은 PU 실험과 이를 이용한 온도분포영상획득 실험으로 구분하여 수행되었다. 1.5T MR 영상장치에서 무릎코일과 $T2^*$ 경사자장에코 펄스열을 이용하여 MR 영상을 얻었다. 물통, 오렌지, 아가젤 등의 팬텀을 실험 대상으로 하였고 자체 제작된 온수펌프 장치로 팬텀의 온도를 조절하였다. T 형 열전쌍 온도측정장치로 팬텀 온도를 측정하고 MR 온도영상 결과와 비교하였다. 획득된 MR영상의 위상분포는 제안된 PU방법으로 위상을 편 후 온도분포 영상을 재구성하였다. 가열 전 후의 온도변화와 MR 영상의 위상변화 관계를 이용하여 아가젤 팬텀 내의 MR온도분포 영상을 구하였다. 결과: 제안된 center array-sequencing PU 알고리즘을 이용하여 여러 팬텀에 대한 MR 위상영상의 접힘 현상을 기존 방법보다 간편하고 빠르게 제거할 수 있었고 이를 이용하여 MR 온도영상을 획득할 수 있었다. 결론: 본 연구는 제안된 center array-sequencing 위상펼침 방법이 잡음에 강하고 처리 속도가 빠를 뿐만 아니라 양성자 공명 주파수 이동의 성질을 이용한 MR 온도 영상 획득에 성공적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.351-363
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• 2020

연안 충적층 지역은 토양침식, 지반침하 등 지질 재해와 태풍, 홍수 해양 재해에 노출되어 인명 또는 재산 피해의 위험에 취약하다. 지반 침하는 지표 물질이 지하로 이동하면서 지반의 점진적인 또는 급격한 침강이 발생하는 현상으로 지속적인 감시가 요구된다. 영상레이더 위상간섭기법 (Radar Interferometry)은 마이크로파 영역에서 관측된 위상정보를 이용하여 지형 변위를 정밀하게 관측할 수 있는 기술이다. Small BAseline Subset(SBAS) 기법은 최소 20장 이상의 영상레이더 자료를 사용하여 대상 지역에 대한 시계열 지표 변위를 정밀하게 분석할 수 있어 지반침하 감시에 유용하다. X- 또는 C-밴드에 비해 장파장인 L-밴드 영상레이더 자료는 긴밀도 유지에 보다 유리하여 지구과학용으로 적합하다. 하지만 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2은 전지구 관측 프로그램을 운영하고 있어 시계열 분석을 하기에 영상 획득이 충분하지 않을 수 있다. 관심 지역인 부산의 경우, Stripmap 영상은 11장으로서 SBAS 시계열 분석 기법을 적용하기에는 부족한 촬영 수이다. 일반적으로 동일한 모드의 영상 간 위상간섭기법의 적용이 가능하지만, 비슷한 관측 기하에서 관측한 Stripmap과 ScanSAR 영상을 이용한 위상간섭기법의 적용이 성공적으로 수행된 바 있다. 해당 지역의 ScanSAR 영상은 18장으로 Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법을 적용하면 SBAS 기법을 이용한 향상된 시계열 분석이 가능하게 된다. 본 연구에서는 Gamma 소프트웨어를 이용하여 ALOS-2 PALSAR-2로부터 획득된 L-band 영상 자료에 대한 위상간섭기법 적용 가능여부를 평가하였다. Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법 적용을 위해 이종 모드 관측 영상 사이의 chirp bandwidth와 pulse repetition frequency (PRF)의 차이를 고려한 영상레이더 자료 처리를 수행하였으며, radar carrier frequency의 차이 보정과 common band filtering 적용 여부에 따라 발생하는 위상간섭도의 품질을 분석하였다. Radar carrier frequency 차이 보정에 따른 위상간섭도의 긴밀도 변화는 크게 나타나지 않았으나, common band filtering으로 인해, 위상간섭도에서 azimuth 방향으로 주기적인 잡음과 전체적인 긴밀도 저하가 발생하였다. 따라서 Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법을 적용하는 경우 두 관측 모드의 range와 azimuth 방향의 밴드 폭의 특성에 따라 주의 깊은 자료 처리가 요구된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.670-680
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• 2010

본 논문에서는 0.13 ${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여, 이동단말기 탑재에 적합한 저 전력, 저 잡음 구조 개별 소자 (LNA, Mixer, VCO, frequency doubler, signal generator, down converter)들을 제안하고, 나아가 이를 하나의 칩으로 집적화 시킨 60 GHz 단일 칩 수신기 구조를 제안한다. 저전력화를 위해 current re-use 구조를 적용시킨 LNA의 경우, 11.6 mW 의 전력 소모 시, 56 GHz부터 60 GHz까지 측정된 잡음지수(NF)는 4 dB 이하이다. 저전력화를 위한 resistive mixer의 경우, Cgs의 보상 회로를 통하여 낮은 LO 신호 크기에서도 동작 가능하도록 하였다. -9.4dB의 변환 이득을 보여주며, 20 dB의 LO-RF isolation 특성을 가진다. Ka-band VCO는 4.99 mW 전력 소모 시측정된 출력 신호 크기는 27.4 GHz에서 -3 dBm이 되며, 26.89 GHz에서부터 1 MHz offset 기준으로 -113 dBc/Hz의 phase noise 특성을 보인다. 49.2 dB의 원신호 억제 효과를 보이는 Frequency Doubler는 총 전력 소모가 9.08 mW일 경우, -4 dBm의 27.1 GHz 입력 신호 인가 시 -53.2 dBm의 fundamental 신호(27.1 GHz)와 -4.45dBm의 V-band second harmonic 신호(54.2 GHz)를 얻을 수 있었으며, 이는 -0.45 dB의 변환 이득을 나타낸다. 60 GHz CMOS 수신기는 LNA, resistive mixer, VCO, frequency doubler, 그리고 drive amplifier로 구성되어 있으며, 전체 전력 소모는 21.9 mW이다. WLAN과의 호환 가능성을 위하여, IF(Intermediate Frequency) bandwidth가 5.25GHz(4.75~10 GHz)이며, RF 3 dB bandwidth는 58 GHz를 중심으로 6.2 GHz이다. 이때의 변환 손실은 -9.5 dB이며, 7 dB의 NF와 -12.5 dBm의 높은 입력 P1 dB를 보여주고 있다. 이는 60 GHz RF 회로의 저전력화, 저가격화, 그리고 소형화를 통한 WPAN용 이동단말기의 적용 가능성을 입증한다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제10권2호
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• pp.108-116
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• 2006

목적 : 3.0 Tesla 고 자장에서 고 해상도 나선주사영상을 수행하였다. 나선주사영상은 초고속 영상기법의 하나로서, Echo Planar Imaging(EPI)에 비하여 eddy current 가 작게 발생하고, 경사자계 파형의 기울기가 완만하여 상대적으로 낮은 slew rate 를 가진 경사자계시스템으로 구현이 가능한 장점이 있다. 또한 고 자장 영상에서 고속스핀에코(Fast Spin Echo: FSE) 등의 rf 에코 기반의 고속영상방법에서 심각하게 대두되는 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않는 장점이 있어 고 자장에서의 초고속영상방법으로 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 3.0 Tesla 에서 나선주사방식으로 고 해상도 영상을 얻어 고 자장 MRI에서 나선주사영상기법의 다양한 응용 가능성을 살펴보고자 한다. 대상 및 방법 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 다양한 해상도의 나선주사영상 방법을 개발하였다. 고차(higher-order) shimming 을 통하여 영상의 화질을 개선하였고, 해상도에 맞게 interleaves 수를 조절하였다. 스핀에코 와 gradient에코 기반 나선주사영상방법을 구현하였고, 에코 time 과 repetition time, rf 회전 각도를 조절하여 영상의 대조도(contrast)와 신호대잡음비를 조절하였다. 결과 : 3 Tesla 전신 자기 공명 영상 시스템에서 나선 주사 방법을 이용하여 다양한 해상도의 영상을 얻었다. 고 자장에서 주 자장의 불균일도(inhomogeneity) 의 절대 크기가 커지기 때문에 이를 줄이기 위한 shimming 이 더욱 중요해진다. 한번의 스캔으로 axial, sagittal, coronal 방향의 불균일도 map을 구하여 spherical harmonics 분석으로 고차 shimming을 하였다. 팬텀과 in-vivo 두부 영상에서 single shot 나선주사 영상으로 $100{\times}100$ 정도의 영상과 6-12 정도의 interleaves 를 적용하여 $256{\times}256$ 의 고 해상도 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : 신호대잡음비의 향상과 스펙트럼의 분리, 뇌기능영상에서 BOLD 효과 향상 등으로 고자장 영상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 고 자장 영상에서의 rf field 에 의한 SAR 증가는 중요한 제한 요소로 부각되고 있다. 나선주사영상은 SAR 문제가 근원적으로 발생하지 않고, EPI에 비하여 하드웨어 요구 조건이 낮아 고 자장에서의 고속영상방법으로 적합하다. 본 논문에서는 고차 shimming 을 통하여 불균일도를 개선하고, single shot 과 interleaving 을 적용한 multi-shot 나선주사영상 기법으로 $100{\times}100$에서 $256{\times}256$의 고해상도 영상을 얻어 고 자장에서 초고속영상기법으로 다양한 적용 가능성을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권12호
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• pp.55-64
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• 2006

본 설계에서는 무선 랜 등 최첨단 무선 통신 및 고급영상 처리 시스템과 같이 고해상도와 높은 신호처리속도, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 고성능 집적시스템 응용을 위해 기존의 보정기법을 사용하지 않는 14b 70MS/s 0.13um CMOS A/D 변환기(Analog-to-Digital Converts- ADC)를 제안한다. 제안하는 がU는 중요한 커패시터 열에 인접신호에 덜 민감한 3차원 완전 대칭 구조의 레이아웃 기법으로 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하였고, 3단 파이프라인 구조로 고해상도와 높은 신호처리속도와 함께 전력 소모 및 면적을 최적화하였다. 입력 단 SHA 회로에는 Nyquist 입력에서도 14비트 이상의 정확도로 신호를 샘플링하기 위해 게이트-부트스트래핑 (gate-bootstrapping) 회로를 적용함과 동시에 트랜스컨덕턴스 비율을 적절히 조정한 2단 증폭기를 사용하여 14비트에 필요한 높은 DC전압 이득을 얻음과 동시에 충분한 위상 여유를 갖도록 하였으며, 최종 단 6b flash ADC에는 6비트 정확도 구현을 위해 2단 오픈-루프 오프셋 샘플링 기법을 적용하였으며, 기준 전류 및 전압 발생기는 온-칩으로 집적하여 잡음을 최소화하면서 필요시 선택적으로 다른 크기의 기준 전압 값을 외부에서 인가할 수 있도록 하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um CMOS 공정으로 요구되는 2.5V 전원 전압 인가를 위해 최소 채널길이는 0.35um를 사용하여 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 14비트 해상도에서 각각 0.65LSB, 1.80LSB의 수준을 보이며, 70MS/s의 샘플링 속도에서 최대 SNDR 및 SFDR은 각각 66dB, 81dB를 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $3.3mm^2$이며 전력 소모는 2.5V 전원 전압에서 235mW이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권11호
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• pp.771-780
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• 2001

ULSI급 CMOS 소자를 개발, 제작하고 또한 그것의 전기적 특성을 정확히 분석하기 위해서는 공정 및 소자 시뮬레이터의 사용이 필수적이다. 대면적 몬테 카를로 시뮬레이션 결과가 다차원 소자 시뮬레이터의 입력으로 사용되려면 과도한 입자수의 증가로 비효율성을 띄게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 3차원 몬테 카를로 이온 주입 시뮬레이터인 TRICSI 코드를 이용하여 물리적으로 타당하며 또한 효율적으로 시뮬레이션 입자 수를 증가시켜 대면적 이온 주입시의 3차원 통계 분포의 잡음 영역을 최소화하는 방법을 제안하였다. 후속 공정인 열확산 공정이나 RTA(급속 열처리) 공정의 확산 방정식을 푸는 경우 발산을 막기 위해 몬테 카를로 시뮬레이션 결과의 통계 분포에 대한 후처리 과정으로 3차원 셀을 이용한 보간 알고리듬을 적용하였다. 시뮬레이션 수행 결과 가상 궤적 발생법(split-trajectory method)만을 사용한 것에 비해 계산 시간은 2배로 늘이지 않는 범위에서 10배 이상의 이온 입자 생성 분포를 얻을 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1196-1204
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• 2012

본 논문에서는 다양한 멀티미디어 매체의 제어 및 인터랙션을 위하여 별도의 입력장치 없이 사용자의 경험기반의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어 하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 사용자 경험 기반 멀티미디어 콘텐츠 제어를 위한 휴먼 동작 인식 방법은 먼저, 카메라로부터 입력받은 영상을 조명의 변화에 크게 영향을 받지 않는 YCbCr컬러 영역으로 변환하여 피부색 추출과 모폴로지에 의한 잡음제거, Boundary Energy 및 Depth 영상을 이용하여 손 영역을 검출하였다. 검출된 손 영상에서 PCA 알고리즘을 이용하여 손 모양을 인식하고 차영상 및 모멘트 이론을 이용하여 손의 중심점 검출 및 궤적을 획득한 후, 손의 궤적을 시간을 기준으로 8분할하여 8방향 체인코드를 이용하여 심볼화하였다. 심볼화된 정보로 부터 HMM 알고리즘을 이용하여 손동작을 인식, 사용자의 동작 인식을 통하여 멀티미디어 콘텐츠를 제어하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 실험에 적용한 결과 손 영역 검출은 94.25%, 손 모양 인식은 92.6%, 손 동작 인식은 85.86%, 얼굴 검출은 89.58%의 성능을 나타내었으며 이를 기반으로 컴퓨터 환경에서 생성 구축된 영상, 음성, 동영상, MP3, e-book 등과 같은 다양한 콘텐츠들을 동작인식만으로 제어할 수 있도록 하였다.