• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.161-161
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• 2012

질화티타늄(Titanium Nitride, TiN)은 화학적 안정성이 우수하고, N/Ti 원소 비율에 따라 열전도성 및 전기전도성이 변화하는 특성을 가지고 있어서 Metal Insulator Silicon (MIS) 나 Metal Insulator Metal (MIM) capacitor의 metal electrode 물질로 적용되고 있다. $TiCl_4$와 $NH_3$ gas를 이용하여 $500^{\circ}C$ 이상의 고온 조건에서 Chemical Vapor Deposition (CVD) 법으로 TiN 박막을 증착하는 방식이 가장 널리 사용되고 있으나, TiN 박막 내의 Chlorine (Cl) 원소가 SiO2 두께와 누설전류 밀도를 증가시키는 요인으로 작용하므로 Cl의 거동 및 함량 제어를 통한 전기적인 특성의 향상 평가가 요구되고 있다[1-3]. 본 실험에서는 $SiO_2$ 위에 TiN을 적층 한 구조에서 magnetic sector type의 Secondary Ion Mass Spectrometry (SIMS)를 이용하여 Cl 원소의 검출도 개선 방법을 연구하였다. 일반적인 $Cs^+$ 이온을 이용하여 $Cl^-$ 이온을 검출할 경우에는 TiN 하부에 $SiO_2$가 존재함에 따른 charging effect와 mass interference가 발생되는 문제점이 관찰되었다. 이를 개선하기 위해 Cl과 Cs 원소가 결합된 $ClCs^+$ cluster ion을 검출하는 방법을 시도하였으나, Cl- 이온 검출 방식에 비해 오히려 낮은 검출도를 나타내었으나 Cl 원소가 속하는 halogen 족 원소의 높은 전자 친화도 특성을 이용한 $ClCs_2^+$ cluster ion을 검출하는 방법[4]을 적용한 경우에는 $ClCs^+$ 방식에 비해 검출도가 3order 개선되는 결과를 확보하였으며, 이 결과를 토대로 Cl dose ($atoms/cm^2$) 와 Rs (ohm/sq) 간의 상관 관계에 대해 고찰하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.171-177
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• 2018

최근 많은 이미지 데이터 셋들은 일반적인 특성을 추출하기 위한 다양한 데이터 클래스와 특징을 가지고 있다. 하지만 이러한 다양한 데이터 클래스와 특징으로 인해 해당 데이터 셋으로 훈련된 물체 검출 딥러닝 모델은 데이터 특성이 다른 환경에서 좋은 성능을 내지 못하는 단점을 보인다. 이 논문에서는 하위 카테고리 기반 물체 검출 방법과 오픈셋 물체 검출 방법을 이용하여 이를 극복하고, 강인한 물체 검출 딥러닝 모델을 훈련하기 위해 능동 준지도 학습 (Active Semi-Supervised Learning)을 이용한 다중 분기 트리 구조를 제안한다. 우리는 이 구조를 이용함으로써 데이터 특성이 다른 환경에서 적응할 수 있는 모델을 가질 수 있고, 나아가 이 모델을 이용하여 이전의 모델보다 높은 성능을 확보 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.120-124
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• 2010

이 논문은 오래된 영화에서 스크래치, 블로치등의 여러 종류의 손상요인을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 후보 검출과 검증 단계로 이루어져 있다. 후보검출 단계에서는 스크래치와 블로치를 각각 공간적인 영역에서 주변에 비해 높은 대비를 가지는 특성과, 시공간적 불연속성에 따른 프레임의 최대범위를 찾아냄으로써 후보영역을 검출한다. 그 후, 생성된 몇몇의 오 검출을 제거하기 위해, 텍스처 분류기와 형태 필터링을 통한 검증단계를 거쳐 손상영역을 검출한다. 스크래치와 블로치의 텍스처 특징을 신경망(NNs)를 통해 학습되고, 그 형태는 모폴로지필터(morphological filter)에 의해 표현된다. 실험은 몇몇 오래된 영화를 대상으로 이루어졌고, 그에 따른 결과는 제안된 방법의 정확도는 81%의 정확도와 79%의 정밀도를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.919-921
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• 2015

에지는 영상에서 물체의 인식, 검출 등의 여러 분야에서 영상을 간략화하기 위해 전처리 과정으로서 널리 활용되고 있다. 일반적으로 널리 알려진 에지 검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 구현이 간단한 장점을 가지나, 고정 가중치 마스크를 이용하기 때문에 다소 미흡한 결과를 나타낸다. 따라서 기존의 에지 검출 방법의 문제점을 보완하고 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위해 화소 분포를 고려한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존의 방법과 시뮬레이션하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.18-25
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• 2003

본 논문에서는 비디오 편집 모델에 기반한 디졸브 모델의 특성에 따른 디졸브 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각각의 디졸브 구간이 가지는 특성을 반영하기 때문에 디졸브 검출에 적응적이다. 제안된 방법은 2단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 디졸브 구간의 후보 영역을 찾는다. 동영상의 각 프레임의 분산으로 얻어지는 분산 곡선에서 디졸브 구간은 아래로 볼록한 포물선으로 나타난다. 따라서 분산 곡선의 1차와 2차 미분을 이용하여 디졸브 구간에 대응하는 포물선의 후보 영역을 찾는다. 두 번째 단계에서는 각각의 후보 영역에 대해 디졸브 영역을 검증한다. 후보 영역에서 디졸브 모델에 대응하는 포물선의 골의 분산을 추정하여 디졸브를 판별한다. 골의 분산은 이웃한 두 장면의 분산의 함수로 나타남으로 다양한 분산에서 나타나는 디졸브를 적응적으로 검출할 수 있다. 제안된 방법은 다양한 디졸브를 포함하는 동영상을 대상으로 기존의 방법과 비교 실험하였다. 실험 결과 제안한 방법은 분산의 변화에 상관없이 디졸브를 정확히 검출하였으며 기존의 방법 보다 우수한 결과를 얻었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권6호
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• pp.833-838
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• 2006

프로그램 소스코드를 표절하는 것은 소프트웨어의 지적재산권을 침해하는 행위이다. 표절을 감추기 위하여 소스코드의 구조를 일부 바꾸거나 변수 명을 바꾸는 등의 수단을 쓰기도 하기 때문에 표절을 검출하기란 쉽지 않은 일이다. 표절 행위를 막기 위해 이를 검출하기 위한 여러 가지 방법들이 고안되었으며 대부분 프로그램의 소스코드를 다양한 방법으로 분석하여 표절 검출하려고 한다. 본 논문에서는 소스 코드에 기반하지 않고 실행중인 프로그램의 메모리 액세스 로그 분석을 통해 알고리즘 유사도를 측정하여 프로그램의 표절 여부를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 두 프로그램의 메모리 액세스 로그는 일반적인 스트링 비교 알고리즘을 이용하여 분석될 수 있으며, 본 논문에서는 일반적인 방법보다 특성화된 방법을 제시한다. 이를 통해 메모리 액세스 로그가 프로그램의 표절 검출도구로서 사용되어질 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.265-267
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• 2013

에지는 물체의 여러가지 중요한 정보를 포함하고 있다. 이러한 에지는 많은 분야에서 응용되고 있으며, 기존의 에지 검출 방법에는 마스크를 이용하는 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하다. 그러나, 고정된 마스크를 이용하므로 복합 잡음 환경에서의 에지 검출 특성은 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크의 표준편차 및 잡음 제거를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.997-1003
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• 2007

이 논문에서는 LCD에 사용되는 편광필름 영상에서 결함을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 결함의 지엽적인 특징을 이용하는 것이 아니라 특이값 분해를 이용하여 영상의 전역적인 정보를 반영하는 방법이다. 편광필름 영상을 특이값 분해하고 특이값 중에서 첫 번째 특이값만을 사용하여 영상을 재구성하면 재구성한 영상에서 정상 부분의 화소값과 결함 부분의 화소값들은 서로 다른 특성을 나타낸다. 입력 영상과 재구성한 영상의 화소값 비를 구하고 확률론적 방법을 사용하여 결함을 검출하였다. 제안한 방법을 이용하여 여러 가지 결함을 갖는 편광필름 영상에서 결함을 검출한 결과 검출력이 매우 우수한 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.381-390
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• 2022

기계학습 이미지 인식 기술의 발전에 따라 이를 악성코드 검출에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 그 대표적인 접근법으로 악성코드 파일을 이미지로 변환하고 이를 CNN과 같은 딥러닝 네트워크에 학습시켜 악성코드 검출과 분류를 수행하는 연구가 진행되어 의미 있는 결과가 발표되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 사용한 악성코드 검출에 효과적인 이미지 생성방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 이미지 생성의 여러 선택 요소에 따른 악성코드 검출의 성능을 실험하고 분석하였으며, 그 결과를 반영하여 명령어 흐름의 특성을 좀 더 명확하게 나타낼 수 있는 선형적 이미지 생성방법을 제시하고 이 방법이 악성코드 검출의 정밀도를 높일 수 있음을 실험을 통하여 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.892-894
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• 2013

디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지는 여러 응용 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지검출 방법에는 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등이 있다. 이러한 기존의 방법은 구현이 간단하나, AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 에지 검출의 오류가 발생한다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 제안한 알고리즘은 AWGN 환경에서 우수한 에지검출 특성을 나타내었다.