• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.240-240
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• 2009

오늘날 반도체 기술의 획기적인 발전에 의해서 마침내 에디슨의 탄소 필라멘트 백열전구를 대체할 수 있는 "반도체 필라멘트"라 불리는 고출력 백색 LED (lighting emitting diode)가 차세대 조명광원으로 급부상하고 있다. 백색LED를 생산하기 위한 공정에서 MOCVD (유기금속화학증착)장비를 이용한 공정은 기판의 온도 균일도를 향상시키는 것이 매우 중요하다. 균일한 기판 온도를 갖기 위한 조건으로 기판과 induction heater의 간격, 가스의 흐름, 기판의 회전, 유도가열코일의 디자인 둥이 장비의 설계 요소이다. 본 연구에서는 기관과 induction heater의 간격에 따른 온도를 thermal imaging camera (Fluke, Ti-10)을 이용하여 측정하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.179-182
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• 2006

현재 감정을 인식할 수 있는 방법으로는 음성, 뇌파, 심박, 표정 등 많은 방법들이 존재한다. 본 논문은 이러한 방법 중 음성 신호를 이용한 방법으로써 특징들은 크게 피치, 에너지, 포만트 3가지 특징 점을 고려하였으며 이렇게 다양한 특징들을 사용하는 이유는 아직 획기적인 특징점이 정립되지 않았기 때문이며 이러한 선택의 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 특징 선택 방법 중 Multi Feature Selection(MFS) 방법을 사용하였으며 학습 알고리즘은 Self Organizing Map 알고리즘을 이용하여 음성 신호의 감정 특징 패턴을 분류하는 방법을 제안한다.

• TTA Journal
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• s.130
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• pp.24-29
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• 2010

최근 전자책 시장이 활성화 된 계기는 잘 알다시피 2007년 아마존에서 킨들(Kindle)이란 전자책 단말기를 출시하고 부터이다. 전자잉크(e-Ink) 디스플레이 화면 기술을 적용하여 매우 가볍고 읽기 편한 화면의 단말기를 출시하였다. 2008년에는 빈스앤노블에서 Nook라는 단말기를 출시했으며 올해 4월에는 애플에서 LCD 화면에 태블릿 형태의 아이패드(iPad)라는 단말기를 출시해 사용자들의 획기적인 반응을 얻고 있다. 단말기 하드웨어가 전자책 시장의 중요한 성공요인 중에 하나이지만 이에 못지않게 콘텐츠의 확보와 서비스 모델이 중요하다. 이들 회사는 도서유통에서 시작해 다량의 전자출판 콘텐츠를 확보하고 또한 독자들이 용이하게 콘텐츠에 접근하도록 서비스하고 있다. 전지출판물 콘텐츠 시장에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 제작업체나 공급업체에 독립적으로 서비스 받으려면 콘텐츠 포맷과 DRM 기술 등에 대한 표준화가 지원되어야 한다. 이러한 표준화를 통하여 저자가 작성한 전자책 콘텐츠를 어느 출판사든 사용할 수 있어야 하며, 어느 유통사를 통해서든 최종 독자들에게 근본적인 변환 없이 서비스될 수 있어야 한다. 이번 특집호에서는 최근 주목을 받고 없는 전자출판물 시장의 동향을 살펴보고 국내에서의 전자출판물 육성방안, 전자책 포맷의 표준화 동향, 디지털교과서 표준화 동향, 그리고 전자출판 서비스 및 솔루션 기술에 대해 살펴보기로 한다. 이를 통해 전자출판물에 대한 이해를 돕고 향후 전자출판물 시장이 성장하는데 도움이 되기를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.1190-1193
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• 2007

최근 들어 저장장치의 획기적인 기술의 발달로 인하여 고용량의 작고 간편한 이동식 저장장치들이 많이 선보이고 있다. 그러나 이동식 저장장치는 도난이나 분실 등으로 인한 데이터에 대한 보호 및 안전성에 있어서 많은 문제를 노출한다. 본 논문에서는 이동식 저장장치 환경에서 가상 드라이브 연동, 실시간 암/복호화를 통한 보안 시스템의 설계와 구축 결과를 제시한다. 소개된 시스템은 기본적으로 저장장치에 보안영역을 설정하여 사용자 인증을 통해서 보안영역에 접근하도록 하였으며, 데이타 입출력 시 암/복호화를 통해 데이타에 무단 접근을 차단하는 방법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.267-269
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• 2018

인공신경망의 확산 및 보급에 따라 적용 영역이 확대되고 있으며 여러 분야에서 획기적인 성능 향상을 이루고 있다. 영상 압축 분야의 기술개발은 기존 코덱 구조 내 각 요소기술의 성능향상을 위한 인공신경망 기술 분야와 기존 코덱 구조가 아닌 end-to-end 학습을 통한 인공신경망 기반 기술 분야로 나뉘어 진행되고 있다. 본 논문에서는 end-to-end 학습을 통한 인공신경망 기술의 비선형 변환 계층 중 GDN(generalized divisive normalization) 계층이 영상 압축에 미치는 영향을 분석한다.

• Review of KIISC
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• v.31 no.3
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• pp.51-59
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• 2021

최근 5G 무선통신 네트워크 기술이 상용화 단계에 진입하자마자 6G를 위한 차세대 무선통신 네트워크 기술에 대한 경쟁적인 연구개발이 가속화되고 있다. 6G에서는 5G 대비 50배의 속도, 10분의 1의 무선 지연 시간의 개선이 예상되며, 인공지능 기술과 융합해 네트워크 구성 요소들을 최적화하고 사람, 기계, 사물 간 새로운 차원의 초연결 경험을 제공하는 것을 목표로 한다. 그러나 획기적인 성능과 효율성 개선을 위해 시스템의 복잡성이 증가하고, 연결성이 상시 보장되어야 하며, 유연성과 지능 내재화를 위해 프로그래머블 디자인이 필수적인 요소가 되었기 때문에 보안 취약성이 커졌다. 본 논문에서는 차세대 무선통신 네트워크의 핵심 기술 요소와 표준화 동향을 분석하고, 보안 이슈와 향후 연구 방향을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.609-610
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• 2009

Diffie-Hellman의 키 교환 방식은 공개된 통신망에서 사전 정보 공유 없이 공통된 세션 키를 생성할 수 있는 획기적인 방법이었지만, 중간자 공격이 가능하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Seo와 Sweeny가 제안한 SAKA(Simple Authenticated Key Agrement) 프로토콜은 간단한 패스워드를 사용함으로써 두 사용자들 사이의 인증과 공통 세션 키를 생성할 수 있는 프로토콜이다. 그러나 SAKA 프로토콜은 키 검증단계에서 많은 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 SAKA 프로토콜의 취약점을 해결하기 위하여 새로운 키 교환 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜은 기존의 SAKA 프로토콜이 갖는 장점을 유지하고 일 방향 해시함수를 이용하여 취약점을 효율적으로 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.113-116
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• 2021

일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.151-154
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• 2020

뉴럴넷 기술이 발전과 힘께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 제인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴렬넷 기반의 이미지 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적 (spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.810-813
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• 2020

자연어처리 분야에서 딥러닝 기반의 분류 모델은 획기적인 성능을 보여주고 있다. 특히 2018 년 발표된 구글의 BERT 는 다양한 태스크에서 높은 성능을 보여준다. 본 논문에서는 이러한 BERT 가 클래스 불균형이 심한 데이터에 대해 어느 정도 성능을 보여주는지 확인하고 이를 해결하는 방법으로 EDA 를 선택해 성능을 개선하고자 한다. BERT 에 알맞게 적용하기 위해 다양한 방법으로 EDA 를 구현했고 이에 대한 성능을 평가하였다.