• 융합보안논문지
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• 제11권1호
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• pp.71-77
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• 2011

NCW(네트워크 중심전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결된 통신 기술의 능력을 NCW(네트워크 주임전)은 컴퓨터의 자료 처리 능력과 네트워크로 연결관 통신 기술의 능력을 활용하여 정보의 공유를 보장함으로서 효율성을 향상한다는 개념으로, 정보기술의 발전에 따라 무기체계 위주의 재래전에서 네트워크 기반의 네트워크 중심전으로 바뀌어 가고 있다. 이런 환경적인 변화에서 안전한 통신을 보장하기 위한 보안 알고리즘의 필요성이 중요시 되고 있다. 무선 Ad-hoc 네트워크에서의 악의적인 노드를 식별하는 방안들은 정상적인 노드들도 거짓으로 신고했을 때 확인절차 없이 경로를 재탐색하고 변경되어 최적의 전송환경을 활용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 NCW환경의 Ad-hoc에서 보안경로 탐색 프로토콜인 MP-SAR 프로토콜을 이용하여 경로에서 악의적인 노드를 검증하고, 유효한 최단 경로를 통해 데이터 전송을 하는 기법을 제안하고자 한다. 제안 기법을 사용하게 되면 노드에 대한 신고가 있을 경우 확인절차를 거쳐 불필요한 경로 재탐색을 막을 수 있게 된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문에서는 인간의 시각인지 형태와 유사한 결과를 갖는 Saliency map의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 학습한 다중 특징을 기반으로 개선된 saliency map 방법을 제안한다. 기존의 Saliency map 생성에서 색상 기반의 돌출 영역 추정 시 발생하는 역 선택이나 부분손실 등의 부정확한 결과가 나오는 것을 보완하기 위해 제안하는 방법은 학습 기반의 다중 특징 데이터를 생성하였다. 원 영상에서의 색상 패턴과 특이성을 갖는 영역의 구별과정을 거쳐 영상에서 고려될 특성들을 분석하고, LAB 색 공간 기반의 색상 분석을 이용한 유사 돌출 영역 정의와 특이성 영역의 조합으로 학습 데이터를 구성한다. 구성된 학습 데이터와 주파수, 색상, 초점정보 등의 low level feature로 구한 돌출 정보를 결합한 뒤 최종 saliency map을 구하기 위해 재구성 과정을 거쳐 부정확한 saliency 영역을 최소화하도록 하였다. 실험을 위해 Ground truth 이미지를 각 실험 결과와 비교하여 precision-recall 및 F-Measure 값을 구한 결과 기존 알고리즘에 비해 7%, 29%의 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.938-942
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• 2007

최근 건설산업의 현장 생산성이 점차 저하되는 현실을 개선하기 위하여 시공과정에서의 프로세스 개선이 중요 사항으로 부각되고 있다. 이에 따라 다양한 3D 센싱기법이 개발되어 적용되고 있지만 구체적인 장비 적용성 및 기술검토는 부족하다. 본 연구의 목적은 시공과정에서 3D기반 광대역 모델링 기술을 활용한 건설현장의 3D구현을 통해 실시간으로 현장의 실시간 변화상황을 파악하여 현장관리의 효율화는 물론 시공 진척도 측정 및 공정관리 과정의 정보흐름 활성화를 통해 현장 생산성 증대에 기여하는 것이며 이를 위해 모델링 관련 알고리즘과 광대역 현장 구현관련 기술의 조사연구를 실시하였다. 시공현장 실시간 현장 모니터링 정보를 제공함으로써 안전사고 발생율 감소와 함께 현장정보 데이터베이스의 구축과 활용을 통한 향후 유사공사 적용 및 우리 건설산업 생산 프로세스 개선의 계기가 될 수 있을 것이다. 나아가 건설산업 전체 이미지 제고에도 큰 역할을 할 수 있으리라 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.103-112
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• 2010

본 논문에서는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(Long Term Evolution) FDD(Frequency Division Duplexing) / TDD(Time Division Duplexing) 듀얼 모드 하향 링크 수신기를 위한 주파수 동기 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 3GPP LTE OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템에서의 대략적 주파수 동기는 PSS(Primary Synchronization Signal)를 이용한 상관 방식이 적용되며, 미세 주파수 동기는 OFDMA 심볼의 보호 구간(CP: Cyclic Prefix) 상관 방식이 적용된다. 그러나 기존의 대략적 주파수 동기 알고리즘들은 페이딩 환경에서 상관 패턴의 열화와 잡음의 제곱으로 인한 SNR(Signal to Noise Ratio) 손실로 충분한 성능 이득을 얻지 못한다. 또한 주파수 분할을 통하여 양방향 송수신되는 FDD 모드와 달리 TDD 모드에서는 상향링크 구간과 하향링크 구간이 시분할로 전송되기 때문에 TDD 모드에서 기존 미세 주파수 동기 알고리즘은 상향링크와 하향링크의 신호 전력의 차이로 인해 안정적인 동작을 수행할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 기존 방식의 문제점을 분석하고, 이를 기반으로 3GPP LTE FDD 모드뿐 아니라, TDD 모드에서도 안정적인 동작이 가능한 주파수 동기 알고리즘을 제안하였다. 다양한 환경에서의 컴퓨터 모의실험을 통해 제안된 주파수 동기 알고리즘은 기존 방식들에 비해 우수한 성능을 보이며, 3GPP LTE FDD/TDD 듀얼 모드 하향 링크 수신기에서 안정적인 동작이 가능함을 입증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.203-208
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• 2006

The main research conducted previously on GPS ionosphere in China is first introduced. Besides, the current investigations include as follows: (1) GPS-based spatial environmental, especially the ionosphere, monitoring, modeling and analysis, including ground/space-based GPS ionosphere electron density (IED) through occultation/tomography technologies with GPS data from global/regional network, development of a GNSS-based platform for imaging ionosphere and atmosphere (GPFIIA), and preliminary test results through performing the first 3D imaging for the IED over China, (2) The atmospheric and ionospheric modeling for GPS-based surveying, navigation and orbit determination, involving high precisely ionospheric TEC modeling for phase-based long/median range network RTK system for achieving CM-level real time positioning, next generation GNSS broadcast ionospheric time-delay algorithm required for higher correction accuracy, and orbit determination for Low-Earth-orbiter satellites using single frequency GPS receivers, and (3) Research products in applications for national significant projects: GPS-based ionospheric effects modeling for precise positioning and orbit determination applied to China's manned space-engineering, including spatial robot navigation and control and international space station intersection and docking required for related national significant projects.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.121-131
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• 2014

교통속도는 교통 문제를 해결하기 위한 중요한 지표 중 하나이다. 이를 이용하여 교통혼잡 탐지, 주행 시간 예측, 도로 설계와 같은 다양한 문제 해결에 활용할 수 있다. 따라서 정확한 교통속도 예측은 지능형 교통 시스템의 개발에 있어 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 대한민국 부산시의 특정 도로를 대상으로 교통 속도에 대한 분석 및 예측을 수행하였다. 과거 연구에서는 대상 도로의 속도 예측을 위해 과거 대상 도로의 교통속도 이력 데이터만을 사용하였다. 그러나 실제 대상 도로의 교통 상황은 인접한 도로의 교통 상황의 영향을 받게 된다. 따라서 본 논문에서는 실제 부산시의 과거 교통속도 이력 데이터를 기반으로 대상 도로와 인접 도로를 모두 고려하여 교통속도 예측 모델의 학습을 위한 속성을 추출하였다. 이와 같이 후보 속성들을 추출 한 후 선형 회귀 (linear regression), 모델 트리 (model tree) 및 k-nearest neighbor (k-NN) 기법을 이용하여 속성의 부분집합 선택 (feature subset selection)과 교통속도 예측 모델 생성을 수행하였다. 실험 결과 주어진 교통 데이터에서 k-NN 기법은 선형 회귀 및 모델 트리 기법에 비해 평균절대백분율오차 (mean absolute percent error, MAPE)와 제곱근평균제곱오차 (root mean squared error, RMSE) 측면에서 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제29권3호
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• pp.289-296
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• 2014

제주마 경주 능력 개량을 위한 기초 자료 확보를 위하여 혈통 정보량과 오류량이 유전 모수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 혈통 자료는 램덤으로 혈통 정보의 삭제(0~25%) 또는 오류 유발(0~25%)과 각 수준별 20회 반복으로 모의자료를 형성하였다. 분석에 이용된 형질은 제주마 1,000m 경주의 주파 시간을 이용하였고, 상가적 유전 분산의 추정은 DF-REMLAI 알고리즘을 이용하였다. 개체의 양부모에 대한 정보 유실량과 오류량의 증가는 선형적인 회귀관계로 상가적 유전 분산 성분(유실 b = -0.079, 오류 b= -0.114)과 유전력 추정치(유실, b= -0.006; 오류, b = 0.008)의 감소를 초래했다(p<0.01). 특히 개체의 양부모에 대한 정보유실보다는 정보 오류가 상가적 유전분산량과 유전력 추정치를 보다 크게 왜곡하는 것으로 나타났다. 부 또는 모에 대한 정보의 유실과 오류의 증가도 대부분 오차 분산 성분과 영구 환경 분산 성분의 증가를 유발시키고, 상가적 유전 분산성분의 감소를 가져왔다. 원자료에서 얻은 모수를 기준으로 했을 때 양부모에 대한 정보의 유실량과 오류량이 1% 증가함에 따라 유전력은 각각 0.92% 및 1.39%씩 낮아지는 관계를 보였다 (p<0.01). 제주마의 1,000m 주파 속도에 대한 유전력은 0.60으로 추정되었지만, 초기 집단에 존재하는 혈통 정보의 누락 및 오류를 고려한다면 실제보다도 10% 정도는 낮게 추정되고 있다고 사료되었다. 이와 같은 결과는 상가적 유전 분산량의 감소는 물론, 선발에 따른 제주마의 경주 능력에 대한 유전적 개량량에도 영향을 줄 것으로 판단된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제34권2호
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• pp.127-132
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• 2009

In the working population, muscle fatigue and musculoskeletal discomfort are common, which, in the case of insufficient recovery may lead to musculoskeletal pain. Workers suffering from musculoskeletal pains need to be rehabilitated for recovery. Isokinetic testing has been used in physical strengthening, rehabilitation and post-operative orthopedic surgery. Frequency analysis of electromyography (EMG) signals using the mean frequency (MNF) has been widely used to characterize muscle fatigue. During isokinetic contractions, EMG signals present strong nonstationarities. Hilbert-Haung transform (HHT) and autoregressive (AR) model have been known more suitable than Fourier or wavelet transform for nonstationary signals. Moreover, several analyses have been performed within each active phase during isokinetic contractions. Thus, the aims of this study were i) to determine which one was better suitable for the analysis of MNF between HHT and AR model during repetitive maximum isokinetic extensions and ii) to investigate whether the analysis could be repeated for sequential fixed epoch lengths. Seven healthy volunteers (five males and two females) performed isokinetic knee extensions at $60^{\circ}/s$ and $240^{\circ}/s$ until 50% of the maximum peak torque was reached. Surface EMG signals were recorded from the rectus femoris of the right thigh. An algorithm detecting the onset and offset of EMG signals was applied to extract each active phase of the muscle. Following the results, slopes from the least-square error linear regression of MNF values showed that muscle fatigue of all subjects occurred. The AR model is better suited than HHT for estimating MNF from nonstationary EMG signals during isokinetic knee extensions. Moreover, the linear regression can be extracted from MNF values calculated by sequential fixed epoch lengths (p> 0.0I).

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제50권3호
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• pp.285-292
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• 2008

본 연구는 국제적인 경쟁력을 갖기 위한 젖소개량방법으로 체세포를 활용하는 방법을 모색하고자 선형심사 자료에서 유방염에 관련된 형질을 이용하여 새로운 선발지수를 개발하기 위한 단계로 국내 젖소집단의 체세포점수 분포와 변화추이를 분석해보고 연령, 분만계절, 비유단계의 환경효과를 구명하고 유방관련 형질과의 유전상관과 유전력을 구하여 기초자료로 활용하고자 본 연구를 진행하였다. 분석은 유우군 능력검정을 통하여 2000년부터 수집된 자료를 이용하였고 자료는 1산차 기록을 갖는 10,929개체의 290,144 검정일 기록과 37,723개의 유방형질 기록을 이용하였다. 분석에 이용된 유방형질은 전유방붙음성, 뒷유방높이, 뒷유방너비, 유방깊이, 앞유두길이의 형질이며 체세포 점수간의 표현형상관과 유전상관을 구하고 분산성분을 추정하였으며 개체모형을 이용하여 표현형상관과 유전상관을 분석하였다. 분석에 이용된 모형은 개체모형으로 DF-REML방식을 이용하여 추정하였고 유방깊이와 앞유두길이의 유전력은 0.23, 0.22로 체세포점수의 유전력은 0.08로 분석되었다. 유방형질과 체세포점수간의 표현형상관은 －0.03~－0.06으로 낮게 나타났으며 높은 유방붙음성을 갖을수록 낮은 체세포점수를 보였다. 체세포점수와 유방깊이, 체세포점수와 앞유두길이의 유전상관은 부의 상관을 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.81-87
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• 2016

자연재해로 인해 댐, 교량, 제방 등 수변구조물에 피해가 발생할 경우, 빠른 복구를 위해 정확한 피해정보를 분석하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 최근 활용이 확산되고 있는 UAV(Unmanned aerial vehicle)영상을 활용하여 효과적으로 피해를 분석하는 방안을 제시하고 정확도 평가를 수행하였다. UAV영상은 수변구조물 일대를 촬영한 영상들을 이용하였고, 피해를 분석하는 핵심 방법론으로 영상정합과 변화탐지 기법을 활용하였다. 영상정합을 통해 생성된 점군 데이터(point cloud)는 2차원 영상으로 3차원 형상을 재현하며, 사전에 구축된 레퍼런스 데이터와의 높이 값 비교를 통해 피해영역을 추출할 수 있다. 피해영역으로 추출된 결과는 정확도를 평가하기 위해 항공라이다로 구축된 정확한 데이터와 비교하여 절대위치 오차를 비교하였다. 실험 결과 EOP(외부표정요소)가 매우 정확한 UAV 영상을 사용하면 제안된 방법론으로 평균 10~20cm 오차 범위 내의 정확도를 확보할 수 있음을 알 수 있었고, 이는 제안한 방법이 비교적 큰 규모인 수변구조물에서 발생하는 피해 분석에 매우 유용하게 활용될 수 있음을 보여주었다. 하지만 복잡도가 높은 구조물들은 매칭 기술을 적용하기 어려우며, 이러한 구조물들의 피해를 추출하기 위해서는 별도의 방법론이 필요하다.