개발자들은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업 중 하나의 코드를 수정하는데 들이는 시간보다 이를 위해 코드를 탐색하고 이해하는데 더 많은 시간을 소모한다. 코드를 탐색하는 시간을 줄이기 위하여 기존 연구들은 데이터 마이닝과 통계적 언어모델 기법을 이용하여 수정할 코드를 추천하여 왔다. 그러나 이 경우 모델의 학습 데이터와 입력되는 데이터가 정확하게 일치하지 않으면 추천이 발생하지 않는다. 이 논문에서 우리는 딥러닝의 기법 중 하나인 Recurrent Neural Networks에 동작기록을 학습시켜 기존 연구의 상기 문제점 없이 수정할 코드의 위치를 추천하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 RNN과 동작기록을 활용한 추천 기법으로 평균 약 91%의 정확도와 71%의 재현율을 달성함으로써 기존의 추천방법보다 코드 탐색 시간을 더욱 줄일 수 있게 해 준다.
웹사이트나 메일의 첨부 파일을 이용해 문서형 악성코드의 유포가 활발하게 이루어지고 있다. 문서형 악성코드는 실행 파일이 직접 실행되는 것이 아니므로 보안 프로그램의 우회가 비교적 쉽다. 따라서 문서형 악성코드는 사전에 탐지하고 예방해야 한다. 이를 탐지하기 위해 문서의 구조를 파악하고 악성으로 의심되는 키워드를 선정하였다. 문서 내의 스트림 데이터를 아스키코드값으로 변환하여 데이터셋을 만들었다. CNN 알고리즘을 이용하여 문서의 스트림 데이터 내에 존재하는 악성 키워드의 위치를 확인하고 인접 정보를 활용하여 이를 악성으로 분류했다. 파일 내의 스트림 단위로 악성코드를 탐지한 결과 0.97의 정확도를 보였고, 파일 단위로 악성코드를 탐지한 결과 0.92의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 OOK-SS Watermarking기법을 LED 통신에 적용하여 위치정보 및 부가데이터 전송 및 복원이 가능한 LED-ID 식별기술을 제안하였다. LED 신호의 단극성 신호 특성상 Wateramrking용 확산코드로 기존의 양극성이 아닌 단극성 코드를 사용했으며, LED 신호에 확산코드를 이용한 Watermarking기법을 적용할 경우 영향력 평가 및 성능을 분석하고, LED-ID 위치인식을 위한 유용성을 입증하였다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_rev 프로토콜을 제안한다. QT_rev 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다. 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_rev 프로토콜은 QT 프로토콜에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
본 연구는 GPS 보조에 의한 항공삼각측량 및 자동차량항법장치 등과 같은 고정밀 측량에서 주요 오차 원인이 되고 있는 다중경로 오차를 검출하고 이를 요구 정확도로 축소시키는데 그 목적이 있다. 수신점의 다중 수신기를 고정한 후 동적 수신기가 연속적으로 이동할 때, 망조정시 smoothed코드 측정과 순수 코드 측정을 실행하여 동적수신기에 대한 단차분법 코드파 위치 해석에서 3차원 RMS 오차가 약 30% 축소됨을 알 수 있었다. 이러한 망조정들은 다중 수신점에서 실행되었지만, 위치결정은 항상 동적 수신기와 하나의 기준 수신점 사이의 단차분법에 의해 실행된다는 것에 근거한 것이고, 서로 매우 근접한 수신기로부터 이중차를 이용하여 대기 오차를 포함한 모든 상관성 오차를 상당히 축소할 수 있을 뿐만 아니라 다른 처리 기법들과 조합하여 사용할 있으리라 생각된다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_rev 프로토콜을 제안한다. QT_rev 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다.
최근 휴대폰의 활용 범위는 단순히 사용자간의 통신이라는 기본적인 목적을 넘어서 다양한 기능을 제공하고 있다. 그중 휴대폰에 카메라를 탑재하여 디지털 카메라의 기능을 혼합한 휴대폰은 최근 각광을 받고 있으며 휴대폰에 탑재된 카메라의 기능은 디지털 카메라의 메가 픽셀 급 화질을 제공하는 정도의 수준으로 발전하였으며 이미 그 수요는 대중화되어 가고 있다. 이런 카메라 폰을 응용한 연구 분야로 생체 인식 기술을 적용할 수 있으며, 본 논문에서는 휴대폰 환경에서의 홍채 인식을 위한 홍채 영역에서의 홍채 코드 추출에 관한 방법을 제안한다. 휴대폰에서의 홍채 인식에 사용되는 홍채 코드 추출 과정은 다음과 같다. 먼저 휴대폰 카메라를 통해 얻은 메가 픽셀 급 영상($2048{\times}1536$ pixel 8bit gray Image)에서 동공위치 추적 & 홍채 영역 추출 알고리즘[1]을 이용하여 눈 영상($640{\times}480$ pixel 8bit gray Image))을 추출한다. 이렇게 추출된 눈 영상 중에 홍채 코드 인식 에러율을 좀더 낮추기 위해 눈썹영역, 안경에 의해 반사되는 반사광(Specular Reflection), 눈꺼풀 영역을 눈 영역에서 제거 하는 과정을 거친다. 이 논문에서는 위와 같은 과정을 거쳐 얻어진 홍채 영상에 그대로 극좌표 가버 필터[2]를 씌워 홍채 코드를 추출해내기 때문에 기존 보간법을 이용한 스트레칭 된 홍채 영상에서의 홍채 코드 추출보다 잘못된 홍채 코드 정보를 줄일 수 있으며 휴대폰이라는 특수한 환경에서의 홍채 코드 추출이란 점을 고려하여 가버 필터를 고주파와 저주파로 나누어 미리 설계해두어 좀더 빠르고 정확한 홍채 코드를 추출해 내는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 방식보다 극좌표 가버 필터를 사용한 홍채 코드 추출 실험에서 보다 높은 인식률을 보였다.
이 논문은 사람 눈의 공막컬러코드와 공막혈관징후패턴코드 생성에 의한 공막진단시스템 구현에 관한 연구이다. 시스템은 고성능 DSP 영상처리 프로세서를 기반으로 PGC 프로그램어불 게인제어 선처리 및 RISC SD프레임저장 메모리 등으로 구성된다. PGC는 RGB신호를 최적화하고 그래리 영상에서 에지가 검출된다. 판별 및 매칭 처리알고리듬은 공막컬러코드화 및 혈관징후패턴코드 생성을 실행된다. 공막컬러코드는 메모리 맵의 위치에서 YCbCr값을 구하고 허용오차 범위를 적용하여 생성된다. 혈관징후패턴코드는 24시간등분과 13환형등분 구역에 의해 디지털화 되고 중첩매칭과 허용오차 적용에 의해 코드화된다. 실험결과 성능에서 시스템은 40ms로 동작하고 진단오차는 컬러판별이 평균 약20%, 혈관징후패턴 매칭이 약 24%이다. 이 시스템 및 기술은 세분화와 환자데이터베이스화 하면 공막진단 의용시스템으로 사용 할 수 있다.
이동로봇은 주행성을 가지며 설정된 이동 경로에 따라 목적지까지 자율적으로 이동하기 위해서는 이동로봇의 실제 위치에 대한 정확한 정보가 확보되어야 한다. 정보확보를 위해서 보통 엔코더, 자이로센서, 비젼센서, 레이저 거리등의 센서를 주로 사용한다. 본 연구에서 주행중인 이동로봇의 위치는 상대센서인 엔코더를 통해 측정된 운동변화량과 출발점에서 이동로봇의 위치로부터 자기유도 주행방법에 의해 계산된다. 이들 상대센서는 이동로봇의 실제 이동에 따라 주행거리 및 주행 방향 변화를 항상 측정할 수 있으므로, 전체 주행구간에 걸쳐 이동로봇의 위치를 연속적으로 측정할 수 있다는 장점이 있으나, 상대센서 측정값에 발생된 오차가 위치 평가값이 연속적으로 누적되므로 실제 위치에 대한 오차가 발생하는 단점이 있다. 즉, 바닥의 미끄럼, 요철, 로봇의 요동(Vibration)등 큰 오차의 요인이 된다. 본 연구에서는 위치를 직접 추정하지 않고 엔코드에서 나온 위치오차, Heading 오차, 자체 엔코드오차 그리고, 자이로 오차와 지자기 센서 오차를 Extended Kalman Filter를 통해 추정하여 이 오차를 다시 위치 계산과 Heading에 되돌려 줌으로서 오차를 보정하는 방법을 제시한다.
본 연구에서 강원도 강릉시에 위치한 A기관의 2020년, 2021년의 2년간 데이터를 중심으로 손상으로 입원한 환자를 손상 코드별로 분석하고자 하였다. 각 연도별 발생인원이 많은 손상코드를 분석하였으며, 이에 따른 손상외인코드를 분석하였다. 손상외인 코드의 빈도수를 분석하여 손상코드의 발생 원인을 분석하였다. 손상코드 S0650는 손상외인코드 W189, X5999의 빈도수가 가장 많았으며, 이는 상세불명의 장소 또는 화장실에서 넘어졌을 때 열린 두개 내 상처 없는 외상성 경막하 출혈의 원인으로 판단하였다. 손상코드 S72120는 손상외인코드 W010, W180의 빈도수가 가장 많았으며, 주거지에서 넘어질 때 발생하는 폐쇄성 대퇴골전자간 골절의 원인이 되는 것으로 판단하였다. 손상코드 S32090은 X5999의 빈도수가 많았으며, 상세불명의 장소에서 노출에 의한 사고로 요추 부위의 폐쇄성 골절의 원인 되는 것으로 분석 하였으며, 손상코드 S72.090에서 발생되는 손상외인 코드는 W010, W180의 빈도수가 많은 것을 확인하였다. 주로 주거지에서 미끄러지거나 헛디딤으로 인해 대퇴골 경부의 폐쇄성 골절의 원인이 되는 것을 확인 할 수 있었으며, 손상코드 S0220은 Y049의 손상외인코드의 빈도수가 높았으며, 주로 완력 또는 주먹에 의해 비골이 골절되는 것을 확인하였다. 이와 같이 손상코드 별 손상외인코드의 빈도수를 분석하여 손상코드의 발생 원인을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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