• 암석학회지
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• 제24권3호
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• pp.153-164
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• 2015

거창지역의 쥬라기 화강암에 대하여 결의 특성에 대한 분석을 실시하였다. 미세균열에 의하여 형성된 구조적 이방성을 주로 논의하였다. 미세균열의 분포상은 박편의 확대사진(${\times}6.7$)에서 잘 확인되었다. 일차 우세 미세균열은 1번 면에 평행하고 이차 우세 미세균열은 2번 면에 평행하다. 이들 1번 결과 2번 결을 형성하는 미세균열은 3번 면상에서 상호 거의 수직을 이룬다. 방향각(${\theta}$)-총 길이($L_t$), 빈도수(N) 및 밀도(${\rho}$)의 도표에서 상기 미세균열의 모수의 곡선형태는 미세균열의 분포상을 반영한다. 빈도수, 길이 및 밀도와 같은 미세균열의 모수들은 1번 결 > 2번 결 > 3번 결의 순서로 나타난다. 이러한 결과는 결의 상대적인 강도를 지시한다. 한편 6개 방향에 따른 압열 인장강도가 측정되었다. 강도와 위의 미세균열의 모수들 사이에는 밀접한 상관성을 보이고 있다. 이러한 전반적인 결과는 포천 및 합천지역의 쥬라기 화강암류에 대한 기존의 연구결과와 부합한다. 박편의 확대사진에 대한 이미지 처리 기법을 수행하였다. 사진 상에서 석영 및 장석 내부에서 발달하는 그레인 1(G1) 미세균열의 배열이 탁월한 분포를 보여준다. 특히 위의 사진에 대한 간단한 이미지 처리를 통하여 각 미세균열 조의 방향각을 용이하게 확인할 수가 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.1-12
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• 2021

본 논문은 복합재 패널에서 압전 작동기를 사용하여 탄성파를 생성하고, 손상에서의 반사된 신호를 압전 감지기에서 탐지하여 손상위치를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 손상이 없는 신호와 손상이 있는 신호를 비교하여 손상신호를 추정하는 진단적 접근방법을 사용하였다. 신호 상관관계를 이용하여 탄성파의 군속도를 계산하고 압전기 위치정보를 이용하여 손상정보를 추출하였다. 하지만 탄성파의 비선형 특성으로 인해, 손상정보는 다양한 신호의 조합으로 구성되기 때문에, 손상위치를 명확히 구별하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 손상에서 반사된 신호정보를 신호 도달거리의 면적으로 변환해서 손상의 중심위치를 찾는 누적함수 특성벡터 알고리즘(CSFV, cumulative summation feature vector)을 새롭게 제안하고, 특성벡터를 손상지수와의 곱으로 표현하는 가시화 기법을 적용하였다. 또한 복합재 패널에서 실험검증을 수행하고, 기존의 알고리즘과의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 정확도 높게 손상위치를 검출할 수 있음을 보였다.

• 서비스연구
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• 제11권2호
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• pp.21-36
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• 2021

본 연구는 헤어살롱 선택속성과 이를 통해 헤어살롱 이용객이 얻을 수 있는 결과와 궁극적인 가치를 파악하고자 수단-목적 사슬 이론을 기반으로 연계방식 기법(APT)을 활용하여, 헤어살롱 이용객이 추구하는 내재적 가치체계에 대해 규명하였다. 이는 헤어살롱 유형별로 이용객을 대상으로 설문조사를 시행하며, 질적 래더링 기법으로 도출한 항목을 적용하며, 도출된 각 단계의 문항을 분석하여 각각의 속성과 결과, 가치 항목을 비교분석하는 것이다. 분석 결과, 첫째, 선택속성은 <미용사의 실력>과 <개인별 맞춤의견 수용>, 그리고 <저렴한 가격> 순으로 고려하는 것으로 나타났으며, 결과 항목은 <이미지 변신>, <깔끔함>, <새로움>, <심리적 안정> 등 순으로 도출되었다. 가치 항목 중 중요하게 표시한 항목은 <만족감>이며, 그 다음이 <행복감>, <자신감>, <아름다움>, <유대감>으로 도출됨을 확인하였다. 둘째, 헤어살롱 유형과 상관없이 두드러진 선택속성은 '미용사의 실력'으로 나타났고, 헤어살롱을 이용하면서 추구하는 중요 가치는 '만족감'과 '자신감', 그리고 '아름다움'으로 도출되었다. 이 결과에서 헤어살롱을 이용하는 소비자의 욕구를 충족시켜 궁극적으로 추구하는 가치로 연결되는 것을 알 수 있었다. 또한 헤어살롱 유형별로 부분적 차이가 나타남을 알 수 있었고, 이는 소비자의 욕구와 기대하는 효익이 유형별로 다른 부분을 확인할 수 있었다. 결국 수단-목적 사슬 이론에 기반하여 헤어살롱 유형별로 비교하여 가치인식을 도출하였지만 가장 중요한 선택속성은 '미용사의 실력'이며, 중요 가치는 '만족감'과 '자신감'을 얻고자 헤어살롱을 선택하고 이용하는 것임을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권4호
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• pp.435-448
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• 2012

증발산은 토양 표면에서 일어나는 증발 과정과 식물의 광합성 작용으로 인해 일어나는 증산 작용을 포함하는 수문기상인자로 외부 환경에 민감하게 작용한다. 현재 국내외에서는 이를 정확하게 관측하여 활용하기 위해 증발접시(evaporation pan), 침루계(lysimeter) 등을 이용하여 실측하거나 Eddy covariance technique, Bowen ratio method 등을 이용하여 경험적으로 산정하고 있으나 공간적인 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 Terra 인공위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 다중분광 센서를 이용, 원격탐사 기술을 적용함으로써 이러한 지상 관측의 단점을 보완하고자 하였다. 이전 연구들에서 소개가 되었던 원격탐사 기반 증발산 산정 모형을 개선하여 별도의 외부 입력자료 없이 MODIS 위성 이미지 자료만을 이용, 우리나라의 지역적 특성을 반영한 Penman-Monteith 기반 증발산을 산정하였다. 유량조사사업단에서 운영 및 관리하고 있는 설마천/청미천 플럭스 타워의 증발산 관측치와 MODIS 기반 증발산 산정값과의 비교를 통해 각각 0.69, 0.74의 높은 상관계수를 보여 산정 방법의 적용성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.271-281
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• 2002

현재 대부분의 웹디자이너들은 비트맵 그래픽을 사용하여 고정된 포인트 사이즈로 하이 퀼리티를 보장하고 있지만 이는 파일 크기와 유연성에 결점을 가지고 있다. 특히 배너문자나 광고문자에 하이 퀼리티를 제공하기 위해서는 반드시 다른 비트맵 에디팅 프로그램을 사용해서 작업한 후, 비트맵 데이터로 HTML 문서에 첨가하는 방식을 따를 수 밖에 없다. 또한 HTML 문서 자체적으로 글꼴을 단순하게 출력하는 방법 이외에, 단순한 blink, underline, bold, italic을 제외한 글꼴을 직접 제어하는 HTML Tag 또한 가지고 있지 않기 때문이라고도 할 수 있다. 때문에 폰트의 아웃라인 데이터를 이용한 효과나 외곽선 패턴 분할 같은 작업을 위해서는 벡터에디팅 프로그램과 이미지 에디팅 프로그램, 그리고 최종적으로 HTML 문서에 삽입하는 번거로운 과정을 거쳐야만 하는 문제에 직면하게 된다. 따라서 본 논문에서는 HTML 문서의 폰트에 몇 가지 태그를 새롭게 제시함으로써, 폰트에 더욱 다양한 효과를 줄 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 텍스트 정보 저장시 단순한 제어점과 외곽선 정보만을 가지고 화면 출력하기 때문에 웹브라우저 상에서 인쇄물과 동일한 품질의 한글 문자 표현이 가능하며, 이종의 플랫폼에 상관없이 정확한 문자 표현, 다양한 효과로 문자 표현이 가능하다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.123-130
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• 2014

본 연구에서는 카메라의 위치에 상관없이 정확하게 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상 기반 변위 계측 시스템을 제안하였다. 기존의 영상 기반 변위 계측 시스템은 카메라의 각도에 따라 오차를 유발하며, 그에 따라 대형 구조물에서 적용성에 제한되는 단점이 존재하였다. 본 시스템은 네 개의 점이 그려진 측정판을 변위를 측정하고자 하는 구조물의 위치에 부착하여 카메라로 촬영한 뒤 영상을 해석하여 변위를 얻는다. 측정판과 카메라의 각도에 무관하게 구조물의 변위를 얻기 위하여, 이미지 좌표계와 세계 좌표계 상의 두 평면간의 대응관계를 표현하는 평면 호모그래피 기법을 활용하였다. 성능 검증을 위하여 소형 구조물을 이용한 실내실험을 수행하였으며, 어떠한 각도에서 촬영하더라도 실제 변위를 정확하게 측정할 수 있음을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.919-928
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• 2023

딥러닝 기술은 자율 주행 자동차, 이미지 생성, 가상 음성 구현 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 하드웨어 장치에서 고속 동작을 위해 딥러닝 가속기가 등장하게 되었다. 그러나 최근에는 딥러닝 가속기에서 발생하는 부채널 정보를 이용한 내부 비밀 정보를 복구하는 공격이 연구되고 있다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 MNIST 숫자 분류기를 마이크로 컨트롤러에서 구현한 후 상관 전력 분석(Correlation Power Analysis) 공격을 시도하여 딥러닝 가속기의 가중치(weight)를 충분히 복구할 수 있음을 확인하였다. 또한, 이러한 전력 분석 공격에 대응하기 위해 전력 측정 시점의 정렬 혼돈(misalignment) 원리를 적용한 Node-CUT 셔플링 방법을 제안하였다. 제안하는 대응책은 부채널 공격을 효과적으로 방어할 수 있으며, Fisher-Yates 셔플링 기법을 사용하는 것보다 추가 계산량이 1/3보다 더 줄어듦을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국가스학회지
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• 제21권5호
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• pp.16-26
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• 2017

화학플랜트 산업단지 내의 플랜지, 밸브 등의 이음새 및 저장탱크의 균열 등에서 발생되는 원료, 중간재, 제품가스의 누출 유무와 누출량을 확인하는 것은 안전 관점이나 경제적 관점에서 매우 중요하다. 광학가스이미지 기술은 누출 유무를 확인하는데 사용되고 있으나 누출량을 표시하지 않는다. 일부기기는 검출 가능한 가스에 대한 색상 구분과 농도에 따른 색상의 진함으로 나타내고 있다. 따라서 OGI영상에서 유출량의 정량화에 대한 연구가 필요하다. 본 실험적 연구는 광학가스이미지로 부터 유출량의 정량표시에 관한 것이다. 2 차원의 OGI영상으로 3 차원에 분포되어 있는 누출가스 양을 추정하기 위하여 몬테카를로 확률기법을 적용하였다. 산출면적 기준은 가로(2.54 cm), 세로(2.54 cm)의 2 차원의 OGI영상 점의 수에 대해 3 차원의 가스 분포 유출량과의 상관관계계수를 구하니 그 평균값이 0.980이었다. OGI영상의 이러한 데이터 표를 이용하여 역으로 유출량을 추정한 결과 유량계 측정값과 일치도가 높음을 확인했다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권2호
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• pp.205-213
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• 2018

작물 모델의 개발과 검증에 사용되는 생체중 자료는 파괴적 샘플링을 통해 얻어져 왔다. 파괴적 샘플링이 가지는 단점을 보완하기 위해 저가형 3D 센서인 Kinect 센서와 무료 공개 소프트웨어들을 사용하여 생체중을 추정하는 기법을 개발하였다. 특히, 많은 작물모델들이 개발되어 있지 않은 배추를 대상으로 입체이미지를 생성하여, 그로부터 얻어진 부피와 생체중 추정치의 신뢰도를 분석하고자 하였다. 크기가 다른 배추 결구 부위를 스캔하기 위해 Kinect 센서와, Microsoft가 무상으로 제공하는 Software Development Kit 내 Kinect Fusion Explorer 프로그램을 사용하였다. 개별 배추의 입체이미지를 생성하기 위해 3D 그래픽 편집 소프트웨어인 Meshlab을 활용하여 배경과 불필요한 물체를 수동으로 제거하였다. 또한, 불완전한 입체모델로부터 생체중 추정을 위해 3D 프린터 소프트웨어인 Makerbot Desktop 을 사용하여 배추를 생성하기 위해 필요한 플라스틱 필라멘트 소모량을 추정하였다. 입체모델 편집 프로그램인 Blender를 사용하여 부피를 추정하였을 때, 실제 부피에 비해 17.6%에서 2160.6% 범위의 상당한 오차가 있었다. 반면, 필라멘트 소요량은 실제 배추 생체중 변이의 98.7%를 설명할 수 있었다. 또한, 이들의 상관관계는 5% 수준에서 유의하였다. 이러한 결과들은 직접적인 부피 계산 절차를 제외하더라도 간편하게 생체중을 추정할 수 있음을 확인하였다. Kinect 센서를 사용하여 배추의 생체중 추정이 가능하다는 것이 확인 되었으나, 기존의 고가형 3D 센서에 비해 낮은 해상도와 주간에 활용이 어려운 점이 있다. 그럼에도 불구하고, 배추 생육 모델의 시계열적 검증 자료를 Kinect 센서를 이용하여 간편하고 신속하게 획득할 수 있어 모델의 불확도를 감소하는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 후속 연구에서 보다 저렴한 가격대의 3D 센서들을 대상으로 야외 및 주간조건애서 작물의 생체중 측정 가능성에 대해 검토하고 작물 모형 개발 및 개선을 위한 기술개발이 이루어져야 할 것으로 사료된다.