• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-9
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• 2023

최근 MS Office 파일 내에 악성 스크립트 등이 은닉된 멀웨어 파일이 발견되고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법을 적용하여 악성 디지털 파일을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. MS Office 파일 내 OLE VBA 매크로 기능을 악용하여 악성 스크립트를 검출하거나, OOXML 구조 분석을 통해 CDH/LFH/ECDH 내부 필드 값에 악성 스크립트를 탐지하고, OOXML 구조에서 참조되지 않는 비정상적인 CDH/LFH 정보를 추가한 경우 이를 검출할 수 있는 메커니즘을 제시하였다. 그리고 VirusTotal 악성 스크립트 판별 기능을 이용하여 MS Office 파일에 대한 악의적 손상 여부 자동 판별하는 기능을 이용하여 머신러닝 기반 통합 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 실험 결과 파일 손상 여부를 자동 판별할 수 있으며 최적의 머신러닝 모델을 이용하여 임의의 MS Office 파일에 대해 향상된 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.308-318
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• 2004

손상된 얼굴영상을 인식하는 문제는 자동 얼굴인식 시스템의 상용화에 중요한 논점이 되고 있다. 손상된 영상에서 얼굴을 인식하기 위한 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째는 손상된 정보를 제거하여 인식을 하는 것이고, 둘째는 손상된 정보를 복원한 후에 인식을 하는 것이다. 본 논문에서는 손상된 영상을 코호넨 네트워크에 입력하여 손상된 영역을 추출한 다음에 주성분 분석을 통해 얻은 특징 벡터의 계수 추정을 이용하여 복원하는 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 손상되지 않은 영역을 기반으로 하여 손상된 영역의 특징 벡터를 추정하고, 추정된 특징 벡터로써 손상된 영상을 복원하는 방법으로 학습되어지지 않은 영상에서도 복원이 가능하다. 본 연구실에서 얼굴 인식에 많은 영향을 미치는 눈과 입 부위를 인위적으로 손상시킨 영상을 실험하였을 때, 복원된 영상의 인식률은 학습된 영상의 경우에는 코호넨 네트워크를 사용한 방법과는 유사한 결과를 나타내고 대칭성을 이용한 방법에 비해서는 11.8%가 향상되었으며, 학습되지 않은 영상에서의 경우에는 코호넨 네트워크를 이용한 방법과 대칭성을 이용한 방법에 비해 각각 14%, 7% 향상되었다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1997년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.179-184
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• 1997

지금까지 수행되었던 원자력발전소의 확률론적 안전성 평가 (Probabilistic Safety Assessment; PSA) 결과, 노심손상 빈도의 30% - 70%가 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 PSA에서 인간행위를 적절히 다루는 것은 매우 중요하다. 특히 원자력발전소의 정지운전인 경우에는 자동으로 작동하는 계통이 거의 없어 고장수목(fault tree)과 사건수목(event tree)의 모델링에 많은 운전인 행위가 포함되기 때문에 노심손상 빈도와 관련이 있는 인간행위는 전출력 운전(full power operation)에 대한 PSA 결과의 경우보다 많은 것으로 나타났다. PSA에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 PSA의 논리구조인 고장수목과 사건수목에 모델링될 인간행위를 파악하고 정량화하는 것이다. 현재 인간신뢰도분석은 인간행위에 대한 데이타의 부족과 인간행위 자체의 다변성(variability)으로 인해 분석에 어려움이 있고 분석자의 주관성이 개입될 여지가 많은 실정이며, 이에 따라 분석 결과에는 많은 불확실성을 내포하게 된다. (중략)

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.59-66
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• 2018

본 논문에서는 주행 중 가속도 센서와 카메라로부터 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 자동으로 도로 포장의 다양한 손상을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 도로의 포장 손상을 탐지하는 즉시 해당 이미지와 가속도 신호, GPS좌표를 도로관리자에게 전송하며 이를 서버에도 전송하여 데이터베이스에 이력화한다. 이를 통해, 도로 포장 손상 탐지 시스템은 도로관리자로 하여금 1) 신속, 정확, 편리하게 도로의 상태를 관리할 수 있게 하며, 2) 다양한 종류의 도로 포장 손상을 조기에 발견하여 관리할 수 있도록 하며, 3) 도로의 포장 손상을 추적 관리할 수 있도록 한다. 결과적으로, 제안하는 시스템은 10번의 고속도로 주행 실증 평가에서 평균 100 km/h로 주행 중 74%의 민감도와 84%의 정밀도로 도로 포장의 손상을 탐지하여 그 유효성이 입증되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.621-625
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• 2018

본 연구는 딥러닝을 활용하여 교량 점검보고서에서 손상 및 손상 인자를 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 교량 점검보고서에는 점검 결과 발견된 손상 및 원인 분석 결과가 기록되어 있다. 그러나 점검보고서의 양이 방대하여 인력으로 보고서로부터 정보를 수집하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반 개체명 인식 방법을 활용하여 교량 점검보고서 텍스트로부터 손상 및 손상 인자에 해당하는 단어들을 식별할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구현의 주요 방법론으로는 개체명 인식(Named Entity Recognition), 워드 임베딩(Word Embedding), 딥러닝의 일종인 순환신경망(Recurrent Neural Network)을 활용하였다. 실험 결과 제안된 모델은 1)훈련 데이터에 포함된 손상 및 손상 인자 단어들을 잘 식별할 수 있고, 2)단어 주변 맥락에 따라 특정 단어가 손상에 해당하는지 손상 인자에 해당하는지 잘 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 3)훈련 데이터에 포함되지 않은 새로운 종류의 손상 단어도 잘 인식할 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.77-84
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• 2020

본 논문에서는 사장교와 같은 장대형 구조물의 손상위치를 판단할 수 있는 손상평가 기법을 개발하고, 개발한 기법의 성능을 실험을 통하여 검증하고자 하였다. 손상평가 기법은 무손상 데이터가 확보되지 않은 상태에서 구조물의 손상평가가 가능하고, 구조물의 응답 데이터의 분석만으로 손상위치를 판단할 수 있는 데이터를 추출하는 것을 목표로 하였다. 이러한 목표를 완성하기 위하여, 손상 위치 판별을 위하여 통계적 패턴인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리(IMD : Improved Mahalanobis Distance) 이론에 기반하여 변동성이 고려된 손상평가 기법을 개발하였다. 개발한 손상평가 기법에는 구조물의 고유한 정보에 기반한 Simulation 프로그램을 반영하여 다양한 외력에 따른 구조물의 무손상 응답을 출력하도록 하였다. 개발한 기법의 성능을 실험적으로 평가하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 케이블 손상실험을 수행하였다. 그 결과, 변동성이 고려된 손상평가 기법은 외력에 따른 무손상 데이터를 자동으로 출력하고, 출력된 무손상 데이터와 계측된 손상 데이터의 분석을 통하여 케이블의 손상 위치를 판단할 수 있는 정보를 추출하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 공업화학
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• 제22권5호
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• pp.579-581
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• 2011

과산화수소에 의한 모발의 화학적 손상을 SEM/EDS, CLSM, FT-IR을 통해 평가하였다. SEM/EDS상에서 과산화수소 처리된 모발은 미처리 모발에 비해 표면의 비늘구조 사이의 간격이 벌어졌고, 구성원소를 분석한 결과 황의 비율이 감소하였으며 산소의 비율은 상대적으로 증가하였다. CLSM 관찰 결과 미처리 모발은 강한 형광을 나타내었지만, 탈색모발은 낮은 형광을 보여주었다. 이는 미처리 모발의 경우 자동형광을 나타낼 수 있는 방향족 아미노산이 많이 존재하는데 비해, 탈색모발은 방향족 아미노산이 파괴되어 형광이 낮게 나온 것으로 볼 수 있다. 또한 FT-IR 분석결과 탈색의 증가에 따라 시스테인산(cysteic acid)이 증가되었으며, 이는 폴리펩타이드 사슬사이에 다리결합을 하고 있는 시스틴의 산화에 의한 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과들은 산화적 손상이 S-S 결합을 파괴하고 모발 섬유의 인장력을 낮추어 주는 것을 의미한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권9호
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• pp.1131-1136
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• 2011

본 연구는 자동차용 CNG 연료탱크의 파열시험시 발생하는 음향방출변수의 분석에 관한 내용이다. 연료탱크의 복합재료 중앙부 표면에 150kHz 공진형 AE센서를 부착하여 파열시험시 발생하는 음향방출 신호를 획득하고, 가압유지시간 동안의 hit, amplitude, count, duration, risetime, signal strength 등과 같은 음향방출 변수들을 분석하였다. 음향방출 변수 중 total count, total signal strength가 연료탱크 손상정도를 평가하는데 유용한 변수임을 알 수 있었다.

• 한국수산과학회지
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• 제20권6호
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• pp.569-572
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• 1987

지질산화생성물의 DNA 손상작용기구를 밝힐 목적으로 자동산화시킨 linoleic acid로부터 과산화물을 분리하고 DNA와 $37^{\circ}C$에서 반응시켜 경시적인 관산화물이 DNA 원상작용을 조사한 결과는 다음과 같다. 과산화물의 농도가 증가함에 따라 DNA가크게 송상되었으며, 반응 2일째에는 $422{\mu}g$ 이상의 농도에서는 DNA가 더욱 크게 손상을 받아 gel plate 상에서는 DNA band가 검출되지 않았다. 또, 이러한 DNA 손상능을 정량적으로 분석한 결과, 반응 1일에 대조구가 $30\%$의 감소율을 나타낸 반면, $844{\mu}g$의 농도에서는 2배량인 $60\%$의 감소율을 나타내었다. 과산화물과 DNA의 반응계에 각종 활성산소소거제를 첨가한 결과, 과산화물의 DNA 손상작용에 대한 활성산소종의 영향은 나타나지 않았다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권4호
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• pp.365-384
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• 2024

인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.