• 한국전자파학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1100-1107
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• 2015

미상의 레이더에서 방사하는 전자파를 수신하여 신호를 처리한 후, 레이더의 변조방식을 식별하는 일은 전자전에서 매우 핵심 과제이다. 본 논문에서는 최근 전자전 보호능력이 우수한 Wobble PRI 방식과 Sinusoidal PRI 변조방식을 자동식별하는 알고리즘을 DTOA(Difference Time Of Arrival)을 적용하여 개발하였다. 안테나로 입력되는 레이더 펄스의 PRI를 산출하고, 산출된 PRI의 각 값으로부터 시간차의 특성을 산출하여 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘을 프로그래밍한 후 각각 40개의 표본 PRI데이터를 입력하여 처리한 결과, 모두 정확히 PRI 변조방식을 식별하였다. 개발된 알고리즘은 향후 ESM장비 또는 ELINT 장비에 적용 가능할 것으로 판단한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.230-231
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• 2018

국가의 중요한 통로가 되는 항만과 연안지역은 밀수선, 적국의 침투선, 해적선등과 같은 위협이 상존하고 있다. 이와 같은 위협 선박의 침입을 막아내기 위해서는 연안지역을 지속적으로 감시하여 이들의 침입을 탐지, 경보할 수 있는 시스템이 필요하다. 그러나 감시인원이 넓은 연안지역을 감시하면서 위협선박을 식별해 내기에는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 연안 및 항만을 감시하면서 운항금지구역등에 침입하는 선박에 대해 자동으로 경보를 발생시키면서, 선박의 영상식별을 통해 자동으로 선박의 종류를 분류하여 실제 위협선박인지의 여부를 판별할 수 있도록 하는 시스템과 그 구성을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.454-456
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• 2005

일반적으로 중국어의 명사구는 최단명사구, 기본명사구 최장명사구로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구조를 파악하고 문장의 정확한 지배용언을 찾아내는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 특성에 따라 5개의 클래스로 세분화된 문장부호를 학습자질로 사용하여 최장명사구 자동식별을 진행한다. 제안된 기법은 평균길이가 4인 최장명사구의 식별실험에서 기본모델(baseline)보다 $4.5\%$ 향상된 평균 $85.1\%$의 우수한 F-measure 성능을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.47-57
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• 2000

본 논문에서는 디지털 컨텐츠의 전자상거래에서 사용될 수 있는 재분배자의 개선된 자동 식별기능을 갖는 효율적 인 익명성을 제공하는 핑거프린팅 방식을 제안한다. Domingo가 Electronic Letters에서 제안한 방식은 등록 프로토콜의 통신 회수와 식별프로토콜에서 지수 연산 회수가 너무 많아 전자상거래에서 비효율적이다. 제안하는 방식은 등록 프로토콜에서 통신 회수를 2-pass로 줄였고, 식별 프로토콜에서는 평균적으로 공개키 디렉토리 상에 있는 공개키 수에 반정도의 지수 연산의 회수가 필요했던 것을 단지 1번의 지수 연산으로 줄였다. 따라서, 디지털 컨텐츠의 전자상거래 가 일상 생활에서 쓰이게 됨에 따라 제안하는 방식의 이용 가치는 증대될 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.496-498
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• 2012

선박이 운항중 타선과의 충돌상황을 효과적으로 신속하게 파악하는 데 도움을 줌으로써 선박 충돌사고를 방지하기 위한 선박충돌위험도 식별시스템을 개발하였다. 지난 연구에서는, 고안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 부산항에서 일어난 제품운반선과 화물선간의 충돌사고의 실제 AIS 데이터를 이용한 재생시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드를 구축하였고, 실제 해상에서 AIS 신호를 이용하여 성능을 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 군산항과 인천항의 연안여객선에 테스트베드를 장착하고, 실제 운항중 AIS 정보를 이용하여, 실시간으로 선박충돌위험도 식별시스템의 온보드 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드의 특징과, 실제 해상에서 수행된 온보드 시험 결과에 대해 소개하였다.

• 대한소아치과학회지
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• 제48권3호
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• pp.245-254
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• 2021

이 연구의 목적은 소아 환자들의 측모방사선 사진을 대상으로 시판되는 3종의 자동 계측점 식별 프로그램의 정확성을 평가하고 소아치과 임상에서의 사용 가능성을 예측하는 것이다. 영구 중절치가 맹출한 만 7 - 12세 건강한 어린이 60명의 측모방사선 사진에 14개의 계측점을 표시하였다. 1명의 검사자가 3회 반복 측정한 결과의 평균을 기준점으로 정의하여 자동으로 식별된 계측점과의 거리 차이를 계측하였다. 3종의 자동 계측점 식별 프로그램은 평균 2.53 mm의 오차를 나타냈다. Orbitale과 Gonion을 제외한 12개의 계측점에서 3종의 프로그램 사이에 유의미한 차이는 없었으나, 검사자가 모든 계측점에서 3종의 프로그램보다 유의미하게 높은 정확도를 보였다. 이 연구를 통하여 사춘기 전 소아의 측모방사선 분석 시 자동 계측점 식별 프로그램이 검사자를 대체할 정도는 아니나 짧은 소요시간과 임상 허용 가능한 범위 이내의 정확도를 갖는 효과적인 진단 보조기구임을 알 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권4호
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• pp.465-473
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• 2021

과거부터 선박은 국적을 표시하기 위한 수단으로 국기를 게양하여 왔다. 선박에서의 국적은 선박의 관할권에 관한 사항으로 그 의미가 중요하기 때문에 국내외적으로 선박 국적 및 국기 게양과 관련된 법령이 제정되어 있다. 그럼에도 불구하고, 선박의 국기 게양과 관련하여 국내외 규정에 상이점이 존재하고, 의도에 상관없이 국기 게양이 되지 않았을 경우 해당 선박을 무조건 무국적 선박으로 간주할 것인지에 대한 해석의 차이가 발생할 소지가 있다. 하지만, 선박의 국적 표시 필요성에 대해서는 국내외적으로 이견이 존재하지 않는다. 이에, 항해하는 선박에서 유일하게 외부로 국적을 나타낼 수 있는 방법으로 사용하고 있고, 규정화되어 있는 국기 게양과 더불어, 선박 무인화, 고속화 및 대형화 등의 시대적인 상황을 반영, 무선통신장비 등을 활용하여 선박의 국적을 표시하고, 확인할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 대표적으로 선박의 법정 설치 장비인 자동식별장치(AIS)를 활용하는 방안인데, 자동식별장치 정보에 국적 정보를 포함시키도록 하는 방안이다. 자동식별장치에 국적 정보가 포함된다면 보다 조기에 그리고 원거리에서도 국적 식별이 가능하고, 국기 게양을 하지 않거나 게양된 국기가 훼손되어 국적이 식별되지 않는 상황은 발생하지 않을 것으로 판단된다. 또한, 향후 선박의 무인화가 이루어졌을 경우에 국적 표시 문제도 해결될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.403-411
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• 2014

본 논문에서는 가전기기의 전력소비 정보를 이용하여 가전기기별 특성을 추출하고 이를 이용하여 데이터베이스의 자동 구축 및 구축된 데이터베이스로부터 입력되는 특성 정보에 해당하는 가전기기를 식별할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 이를 위해 가정환경에서 사용하는 가전기기들의 소비전력 상태 감시 및 전원 제어가 가능한 기존에 설계된 시스템서버에 별도의 라이브러리를 구현하여 추가하였다. 구현된 최종 시스템은 가전기기의 소비전력을 측정하고 무선 네트워크를 이용하여 서버에게 실시간으로 데이터를 전송하는 클라이언트와 서버로 구성이 되며, 실험을 통해 특정 클라이언트에 연결된 특정 가전기기를 자동으로 식별하는 것이 가능한 것을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.40-46
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• 2006

영상처리 기술을 이용한 컨테이너 식별자 자동인식은 항만자동화와 물류 처리율 향상에 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 칼라정보를 이용한 윤곽선 추출과 추출된 문자영역에 대한 문자 조건 검증 알고리즘을 사용하여 입력 영상의 다양한 밝기변화와 잡음에 강한 컨테이너 식별자 인식 기법을 제안하였다. 360장의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과 제안한 방법이 식별자 인식에 유용함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제3권2호
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• pp.46-58
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• 1984

본 논문은 한국어 음성 인식을 위한 유성음, 무성음, 묵음 식별에 관한 연구이다. 주어진 음성 구간을 3가지 음성 신호 부류로 식별하기 위하여 패턴 인식 방법을 사용하였다. 여기에 사용한 분석 파 라메타는 음성 신호의 영교차율, 대수 에너지, 정규화 된 첫 번째 자동 상관 계수, 선형 예측 분석에서 얻은 첫 번째 예측 계수, 그리고 예측 오차의 에너지이다. 한편 측정된 파라메타들이 다차원 가우스 확 률 밀도 함수에 따라 분산되었다는 가정하에서 어어진 최소 거리 법칙에 기본을 두고 음성 구간을 결정 하였다. 측정된 파라메타들을 여러 가지 방법으로 조합하여 식별한 결과 영교차율, 첫 번째 예측계수, 예측 오차의 에너지를 측정 파라메타로 사용했을 때 1%보다 적은 식별 오차율을 얻었다.