• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.369-372
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• 2012

조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 확산효과에 대한 분석은 간질환과 연관된 각종 병변을 검출하고 분석하는 과정에서 매우 유용한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 초음파 영상에서 조영제의 확산 패턴을 분석하고 이를 영상화하는 방법을 제안한다. 이 과정에서 부수적으로 호흡에 의한 흔들림 현상을 보정하고 노이즈의 영향을 극복할 수 있는 방법론을 고찰한다. 호흡주기에 따른 모멘텀 요소를 고려한 ROI 추적 기법은 측정과정에서의 흔들림과 노이즈에 의한 오류를 최소화 할 수 있게 한다. 조영제의 확산 단계에 따라 서로 다른 노이즈 비율을 고려하여 동적 가중치를 할당하는 방법으로써 흔들림을 보정하였으며, 조영제의 전이 시간과 패턴을 분석하고 그 특성을 분류함으로써 간 병변 분석을 위한 효과적인 영상화기법을 구현하였다. 또한 생성된 영상에서 노이즈를 제거하고 영상을 개선하는 방법으로서 MRF 기반의 최적화 알고리즘을 적용하는 영상 개선 기법을 제시한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.147-150
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• 2000

본 논문에서는 기존의 중간조 처리 방법들의 단점을 개선하고 원영상의 색을 충실히 재현하기 위해 도트 패턴 데이터베이스를 사용한 모델 기반의 중간조처리 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우수한 화질의 풀력 영상을 얻기 위해 BNM을 기반으로 도트 패턴을 생성한 후 원형 도트 중첩 모델과 하드웨어의 점이득을 적용하여 도트 패턴 데이터베이스를 생성한다. 도트 패턴 데이터베이스는 하나의 밝기값에 도트 패턴각각 하나씩 구성되므로 출력 영상에서 원영상 화소의 색을 충실히 재현할 수 있다. 이 과정에서 인간 시각특성을 적용하여 현재 화소의 색에 대해 국부적으로 인간 시각에 적합한 도트 패턴을 선택한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.135-138
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• 2006

사용자 모델링을 위해서는 사용자의 성향 및 행위 등의 다양한 정보를 수집하여 분석에 이용한다. 하지만 사용자(인간)로 부터 얻은 데이터는 기계나 환경에서 수집된 데이터 보다 패턴을 찾기 힘들어 모델링하기 어렵다. 그 이유는 사용자는 사용자의 현재 상태와 상황에 따라 다양한 결과를 보이며, 일관성을 유지 하지 않는 경우가 있기 때문이다. 사용자 모델링을 위해서는 분산되어 있는 데이터에서 노이즈를 선별하고 연관성 있는 데이터를 분류할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 사용자로 부터 수집된 데이터를 k-NN(Nearest Neighbor) 기법을 이용하여 노이즈를 선별한다. 노이즈가 제거된 데이터는 의사결정나무(Decision Tree)방법을 이용하여 학습하였고, 노이즈가 분류되기 전과 비교 분석 하였다. 실험에서는 홈 인테리어 학습 컨텐츠인 DOLLS-HI를 이용하여 수집된 학습자의 데이터를 이용하였고, 생성된 학습자 모델링의 신뢰도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.671-674
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• 2013

단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.327-338
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• 2009

마이크로어레이 데이터는 유전자의 집합이 어떠한 조건 혹은 샘플의 집합 하에서 얼마나 발현되는지를 수치화한 2차원 행렬 데이터이다. 바이클러스터는 마이크로어레이의 샘플의 부분 집합과 이 샘플 부분 집합 하에서 일정한 증감 패턴을 보이는 유전자의 부분 집합을 말한다. 이렇게 같은 패턴을 보이는 유전자의 부분 집합은 일정한 정도의 유의 수준으로 비슷한 기능을 한다고 말할 수 있다. 따라서 바이클러스터링 알고리즘은 같은 기능에 연관된 유전자의 집합과, 이 기능이 발현되고 있는 조건의 집합을 밝혀내는데 있어서 매우 유용하다. 본 논문에서는 다항식 시간 복잡도를 유지하면서, 높은 기능적 상관관계를 가지는 바이클러스터를 밝혀 낼 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 1) 마이크로어레이 데이터에 심한 노이즈가 있을 경우 패턴으로 인식하지 못하는 기존 알고리즘과 달리, 노이즈 레벨이 심하더라도 거시적으로 비슷한 모양을 보이는 패턴을 찾아내는 방식을 이용하여 숨어있는 패턴들을 찾아낼 수 있고, 2) 바이클러스터 상호간에 오버랩을 허용하며, 또한 다양성이 보장되는 복수의 바이클러스터를 찾아내며, 3) 찾아진 유전자 부분 집합의 기능적 상관관계가 매우 높은 특성을 지니고, 4) 유전자 및 샘플의 순서와 상관없이 결정적인(deterministic) 결과를 도출한다. 또한 본 논문에서는 알고리즘이 찾아낸 바이클러스터의 기능적 상관관계의 정도와, 비교 알고리즘이 찾아낸 바이클러스터의 기능적 상관관계의 정도를 유전자 온톨로지(Gene Ontology)를 통해서 측정함으로써 비교하고 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.260-266
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• 2013

DRAM 에서 folded bit line 대비 open bit line은 데이터 read나 write 동작시 노이즈(noise)에 취약하다. 6F2(F: Feature Size) 구조의 open bit line에서 DRAM 집적도 증가에 따라 코어(core) 회로부 동작 조건은 노이즈로부터 더욱 악화된다. 본 논문에서는 비트라인(bit line) 간 데이터 패턴의 상호 간섭 영향을 분석하여, 기존의 연구에서는 다루지 않았던 open bit line 방식에서 데이터 패턴 상호 간섭의 취약성을 실험적 방법으로 확인하였으며, 68nm Tech. 1Gb DDR2에서 Advan Test장비를 사용하여 실험하였다. 또한 open bit line 설계 방식에서 노이즈 영향이 DRAM 동작 파라미터(parameter) 특성 열화로 나타나는데, 이를 개선 할 수 있는 방법을 센스앰프 전원분리 실험으로 고찰하였다. 센스앰프 전원분리시 0.2ns(1.3%)~1.9ns(12.7%) 이상 개선될 수 있음을 68nm Tech. 1Gb DDR2 modeling으로 시뮬레이션 하였다.

• 한국자기학회:학술대회 개요집
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• 한국자기학회 1997년도 춘계연구발표회 논문개요집
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• pp.20-21
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• 1997

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2005년도 춘계학술발표논문집
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• pp.180-183
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• 2005

본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1000-1001
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• 2015

본 논문은 용량성 부하를 구동하기 위한 고압 인버터의 노이즈 저감에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 고전압 인버터의 전원이 되는 고 승압 컨버터와 용량성 부하를 구동할 수 있는 고압 인버터를 설계하고 실험했다. 고 승압 컨버터와 고압 인버터를 설계 후 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다. 설계된 고 승압 컨버터와 고압 인버터는 하나의 PCB로 제작이 되었다. PCB의 제작 시 노이즈 저감을 위하여 소자의 배치와 회로의 패턴을 설계 했다. PCB 제작을 통하여 노이즈 저감에 대한 강인성을 증대 시켰다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.61-64
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• 2006

SVDD(support vector data description)는 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특징 공간(feature space)에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 하지만 SVDD는 모든 데이터에 대해서 같은 중요도를 부가하는 단점을 가지고 있다. 최근에, 이런 문제점을 보완하기 위해 데이터의 밀도 분포에 따라서 중요도를 다르게 부가하는 D-SVDD(density-induced support vector data description) 방법론이 발표되었고, 아직도 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 D-SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 특히, 본 논문에서 제안하는 방법론을 다른 방법론과 비교하여 본 논문의 방법론의 효용성에 대해서 다룬다.