• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.187-190
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• 2006

텍스트위주의 자료와 영상회의 자료를 결합하여 통합하고 이를 웹을 통해 서비스 하도록 구현하였다. 멀티미디어 회의정보 등록시 사용자는 DAM실행 파일을 자신의 PC에서 실행하고 프로그램에 내장된 윈도우 탐색기를 통해 등록하고자 하는 회의파일을 선택하면 XML 자동 피싱모듈이 실행되면서 자료 저장을 위한 핵심정보와 검색을 위한 단어색인 및 인덱스를 수행하여 오류시에는 에러메세지를 보여주고 성공시에는 분석된 핵심정보를 제공해준다. 서버로 전송된 멀티미디어 회의자료는 종류/시간/등으로 구분되어 윈도우 탐색기 형태의 트리구조와 사용자가 직접 단어를 입력하여 원하는 회의 정보를 검색하는 2가지 형태의 검색서비스를 제공하게 된다. 사용자는 본인의 서비스 환경에 따라 영상+문서, 문서 등을 자유롭게 선택하여 볼 수 있다. DAM의 경제적인 효과에 대하여 정확한 통계 자료가 국내에 아직 발표되지 않아 유사분야인 WCM시장 분석을 근거로 예상하였으며 시스템이 다양하고 복잡해질수록 투자대비 경제적인 효과가 높아 동기화 기술분야 시장이 확대될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.187-189
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• 2005

최적확장체(Optimal Extension Field:OEF)는 유한체의 일종으로서, 타원곡선 암호시스템의 소프트웨어 구현에 있어 매우 유용하다. Bailey및 Paar는 $p^i$거듭제곱 연산을 비롯하여 다수의 효율적인 OEF연산 알고리즘을 제안하였으며, 또한 암호 응용에 적합한 OEF를 생성하기 위한 효과적인 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 Bailey-Paar의 $p^i$거듭제곱 알고리즘이 적용되지 않는 반례를 제시하며, 또한 그들의 OEF생성 알고리즘은 실제로 OEF가 아닌 유한체를 OEF로 출력하는 오류가 있음을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결한 개선된 알고리즘들을 제시하고, OEF의 개수에 관한 수정된 통계치를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.192-192
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• 2019

수위자료는 기초수문자료의 하나로서 자료 수집시 이에 대한 품질관리가 반드시 필요하다. 이에 우리나라 환경부에서는 국가수문자료 품질관리시스템을 개발하여 실시간으로 수집되는 수위자료의 품질을 관리하고 있다. 국가수문자료 품질관리시스템은 실시간으로 수집되는 수위자료의 품질을 수작업으로 검토하기 이전에 편의를 위해 수문자료의 품질(오류가 있는 자료인지 아닌지)을 자동으로 구분하는 프로세스를 적용하고 있다. 이러한 자동점검 기법은 실무자에 의한 수문자료의 검토 및 보완 작업을 돕기 위한 것으로 실무자가 집중해서 관리해야할 것과 아닌 것을 쉽게 판단할 수 있도록 하는 보조적인 역할을 하고 있으며, 간단한 통계에 의한 기준을 적용하여 활용하고 있는 수준이다. 본 연구에서는 수위자료 이상치를 자동으로 점검할 수 있는 기법을 개선하기 위하여 10분단위로 관측된 수위자료에 대해 다양한 통계적인 기법을 적용하여 이상치를 찾을 수 있는 방법을 고안하고, 기존의 방법과 결과 등을 비교하여 보았다. 이를 통해 향후 국가수문자료의 품질관리업무 효율을 향상시킬 수 있는 정교한 이상치 자동점검기법을 개발 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.1
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• pp.38-48
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• 2022

해마다 정신 질환의 발병률은 높아지지만, 이를 위한 진단과 치료의 한계는 현재까지도 해결되지 않고 있다. 디지털 치료제(DTx)는 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 해결법으로 화두되고 있다. 본 연구는 객관적인 ADHD 진단을 위한 Hippo T&C의 디지털 치료 솔루션인 AttnKare-D를 제안한다. AttnKare-D는 정신 질환의 진단 및 통계 편람(DSM-5)에 따라 통제된 환경에서 데이터를 정량화함으로써 진단을 객관화한다. 또한, ADHD의 세부적 증상에 대한 상세한 보고서를 만듦으로써, 넓은 분류보다는 특정한 증상들에 집중하여 치료를 개인화한다. 적절한 샘플 사이즈에 낮은 오류율을 보이므로 임상 환경에서 AttnKare-D는 긍정적인 가능성을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.433-434
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• 2009

본 논문에서는 그리드 형태의 레이아웃을 갖는 도시지역 신호등망에 대해 효율적인 라우팅 기법을 개발하고 평가할 수 있는 프레임워크를 구성한다. 신호등망은 다중인접 그래프로 자료구조화하며 직접 통신이 가능한 노드들에게는 링크가 추가되었다. 또 전송 전에 channel probing에 의해 경로를 선택하는 split-merge 방식을 고려하여 가상링크를 그래프에 추가하고 이의 비용을 산정한다. 이후 Dijkstra 알고리즘과 같이 프레임워크에서 제공되는 경로 탐색 기능으로 하여금 가상링크를 포함한 경로를 찾은 다음 최종적으로 이 경로를 기반으로 가상링크를 실제링크로 변환하도록 하였다. 이를 바탕으로 슬롯 오류 비율을 변화시켜가면서 실제 전송 성공률을 측정할 수 있으며 새로운 경로배정 알고리즘 개발을 위한 피드백을 제공할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.539-540
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• 2009

본 논문에서는 무선 메쉬 네트워크에 기반한 공정제어 시스템에서의 노드 고장에 따르는 통신 시스템의 특성을 파악하기 위하여 시뮬레이션 환경을 설정하고 노드의 고장 수와 그리드의 차원에 따르는 고립노드의 수를 측정하였다. 실험 환경에서 좌상단의 노드를 제어포인트로 설정하고 각 무선링크의 오류율이 주어졌을 때 노드들에 고장을 발생시켜 제어포인트로부터의 도달가능성을 측정하였다. 실험 결과는 25 % 보다 많은 노드들의 고장은 정상적인 노드를 고립시키기 시작하며 그리드의 차원이 클수록 동일한 비율의 노드 고장에도 더 영향을 받음을 보이고 있다. 이는 노드들의 고장율이 높은 시스템인 경우 노드 수리의 시간과 비용의 요구사항을 추정할 수 있도록 하며 그리드의 차원이 8 이상인 경우 또다른 제어포인트, 즉 싱크노드 도입의 필요성을 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.176-179
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• 2021

현재 음성인식 기술은 인공지능 비서, 전화자동응답, 네비게이션 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며 인간의 음성을 디바이스에 전달하기 위해 음성 신호를 텍스트로 변환하는 Speech-To-Text (STT) 기술을 필요로 한다. 초기의 STT 기술의 대부분은 확률 통계 방식인 Hidden Markov Model (HMM)기반으로 이루졌으며, 딥러닝 기술의 발전으로 HMM과 함께 Recurrent Nural Network (RNN), Deep Nural Network (DNN) 기법을 사용함으로써 과거보다 단어 인식 오류를 개선하며 20%의 성능 향상을 이루어냈다. 그러나 다수의 화자 혹은 생활소음, 노래 등 소음이 있는 주변 환경의 간섭 신호 영향을 받으면 인식 정확도에 차이가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 음성 신호를 추출하여 주파수성분을 분석하고 오디오 신호 사이의 주파수 영역 correlation 연산을 통해 음성 신호와 노이즈 신호를 구분하는 것으로 STT 인식률을 높이고, 목소리 신호를 더욱 효율적으로 STT 기술에 입력하기 위한 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.201-204
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• 2021

최근 전동 킥보드 사용량이 크게 늘었으나, 다른 이동수단 대비 낮은 안정성과 사용자들의 헬멧 착용에 대한 인식 부족으로 인해 사고의 위험성이 큰 상황이다. 이에 대하여 정부는 헬멧 착용을 강제하는 법률을 제정하였으나, 경찰력의 한계에 따른 단속 미비로 여전히 헬멧 착용율은 낮다. 본 연구는 YOLO v3 알고리즘을 통해 학습시킨 딥러닝 모델을 활용하여 도로 상황을 촬영한 동영상 내에서 헬멧 착용자와 미착용자를 구분하고 미착용자 탐지 시 알람을 제공하는 시스템을 제시한다. 기존 YOLO 알고리즘 및 신경망을 적용하되, 전동 킥보드 데이터를 새로 수집하고 클래스를 구분하여 학습시켰다. 소수의 탐지 및 분류 오류를 보정하기 위해, 히스토그램 간 유사도를 측정해 최종적으로 객체를 추적 및 확정하고, 객체에 대한 헬멧 착용 여부를 통계적으로 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.49-50
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• 2023

본 연구는 항공보안업무 종사자의 조직문화가 조직유효성에 미치는 영향을 규명하기 위하여 항공보안검색요원 300명을 대상으로 집락표본추출법(cluster sampling method)을 통해 자료를 수집하여 분석하였다. 수집된 설문지 중 표기오류, 누락, 전체 항목의 동일 표기 등을 분류하여 최종적으로 272부를 분석에 사용하였다. 연구결과 조직문화는 조직유효성에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조직문화의 하위요인인 합리문화, 합의문화, 발전문화는 조직유효성의 하위요인인 직무만족에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 위계문화는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 합의문화, 위계문화, 발전문화 순으로 조직몰입에 영향을 미쳤으나 합리문화는 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.