• 한국통신학회논문지
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• 제32권8A호
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• pp.847-857
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• 2007

RFID(Radio Frequency IDentification) 리더기가 영역내의 다수의 태그를 인식하기 위해선 충돌방지 알고리즘이 반드시 필요하다. 본 논문은 Auto ID Class 0에서 정의한 충돌방지 알고리즘인 Bit-by-Bit(BBB) 이진트리 알고리즘의 충돌 위치를 스택에 저장하고 이를 통해 다음 질의어를 결정함으로써 성능이 크게 개선된 Stack-Bit-by-Bit(SBBB) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 검증결과 대표적인 충돌 방지 기술인 Query Tree(QT)는 물론 기존의 BBB 알고리즘에 비해 질의-응답 횟수, 질의어의 크기, 응답어의 크기의 모든 면에서 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.63-73
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• 2008

RFID(Radio Frequency IDentification) 시스템은 일정한 라디오 주파수 대역을 이용해 무선 방식으로 각종 데이터를 주고받을 수 있는 시스템으로 기본적으로 태그(Tag)와 리더(Reader) 그리고 백-엔드-데이터베이스(Back-End-Database)로 구성된다. 태그에 쓰기(Re-Write)가 가능하고 무선공간에서 다수의 태그를 동시에 인식 가능하다는 장점으로 인해 기존의 바코드 시스템을 대체하여 물류관리, 유통관리, 재고관리 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 태그와 리더가 무선 주파수를 이용하여 통신하기 때문에 시스템 보안과 개인 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 현재까지 RFID 시스템의 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 있었으며 그 결과 다양한 보안 기법들이 제안되었다. 하지만 제안된 많은 보안 기법들은 UHF대역의 국제 표준인 Class-1 Generation-2 태그에는 적용하기 어렵다. 최근에 Chien과 Chen은 Class-1 Generation-2 태그에 적합한 상호 인증 프로토콜을 제안하였지만 이 또한 취약성이 존재하며 데이터베이스에서의 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 Chien과 Chen이 제안한 기법을 분석하고 안전성과 효율성을 향상된 새로운 상호 인증 기법을 제안한다.

• 영재교육연구
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• 제23권2호
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• pp.257-273
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• 2013

최근 영재교육의 핫 이슈 중 하나는 단위학교 영재학급의 급격한 증가이다. 영재교육의 양적 성장이라는 긍정적인 평가와 함께 단위학교 영재학급이 본격적으로 운영되면서 단위학교 영재학급에서 선발되고 있는 학생들의 영재성에 대한 의문이 지속적으로 제기되고 있는 것도 사실이다. 이에 본 연구에서는 단위학교 영재학급 선발방식에 따른 영재 특성(지능, 창의성, 동기 및 자기조절 학습전략)을 비교하여 현재 단위학교 영재학급 선발방식의 문제점을 확인하고 보다 유용한 단위학교 영재학급 교육대상자 선발방법을 강구하는 데 그 목적을 두었다. 연구대상은 각기 다른 방식(선발시험, 혼합, 성취도, 희망)으로 선발된 단위학교 영재학급 4학년, 6학년 학생 402명, 지역교육청 영재교육원 6학년 학생 50명, 일반 학생 4학년, 6학년 학생 142명을 포함하여 총 594명이다. 이들을 대상으로 지능, 창의성, 동기 및 자기조절 학습전략 검사를 실시하고 집단 간 차이를 알아보기 위해 SPSS 프로그램을 사용하여 일원분산분석을 실시하였다. 연구의 결과를 요약하면 단위학교 영재학급 영재는 영재 특성에 있어 지역교육청 영재교육원 영재와 차이가 없었으며 일반학생들과는 유의미한 차이가 있었다. 또한 단위학교 영재학급의 다양한 선발방식(선발시험, 혼합, 성취도, 희망)에 따라 영재의 특성에 차이가 있음을 알 수 있었다. 특히 희망에 의한 선발은 지능, 창의성, 동기 및 자기조절 학습전략 전반에서 다른 선발방식과 유의미한 차이를 나타내어 영재선발방식으로서의 타당성에 문제가 있을 수 있음을 시사하였다. 본 연구의 결과는 단위학교 영재학급의 선발방식 개선 맥락에서 심도 깊게 논의되었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.233-238
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• 2017

Automatic identification of disease in plants from their leaves is one of the most challenging task to researchers. Diseases among plants degrade their performance and results into a huge reduction of agricultural products. Therefore, early and accurate diagnosis of such disease is of the utmost importance. The advancement in deep Convolutional Neural Network (CNN) has change the way of processing images as compared to traditional image processing techniques. Deep learning architectures are composed of multiple processing layers that learn the representations of data with multiple levels of abstraction. Therefore, proved highly effective in comparison to many state-of-the-art works. In this paper, we present a plant disease identification methodology from their leaves using deep CNNs. For this, we have adopted GoogLeNet that is considered a powerful architecture of deep learning to identify the disease types. Transfer learning has been used to fine tune the pre-trained model. An accuracy of 85.04% has been recorded in the identification of four disease class in Apple plant leaves. Finally, a comparison with other models has been performed to show the effectiveness of the approach.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8A호
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• pp.794-804
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• 2008

본 논문에서는 EPCglobal Class-1 Generation-2 (Gen2) 기반 Probabilistic Slotted 충돌방지 알고리즘에 대하여 살펴보고, 태그인식시간, 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량, 시스템 효율을 증가 시킬 수 있는 QueryAdjust 명령어를 사용한 FAFQ (fixed adjustable framed Q) 알고리즘과 AAFQ (adaptive adjustable framed Q) 알고리즘을 제안하며, 또한 Gen2 기반으로 태그 인식 효율을 향상 시킬 수 있는 Grouping 방법을 제안한다. 제안한 방법들 모두 Q 알고리즘의 성능 향상을 보이며, 제안하는 방법 중 AAFQ 알고리즘이 가장 높은 성능 향상을 나타낸다. 즉, AAFQ 알고리즘에 의하여 5% 정도의 시스템 효율 성능 향상과 4.5% 정도의 충돌 비율 감소를 얻을 수 있다. Grouping 방법은 FAFQ 알고리즘과 AAFQ 알고리즘에 대해선 Ungrouping 방법과 비슷한 성능을 보이지만, Gen2 Q 알고리즘의 경우 Ungrouping 방법과 비교 하였을 때 태그인식시간 및 충돌 비율을 감소시키고, 데이터 처리량 및 시스템 효율을 증가 시킨다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권7호
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• pp.4167-4175
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• 2013

A najor current challenge and constraint in cervical cancer research is the development of vaccines against human papilloma virus (HPV) epitopes. Although many studies are done on epitope identification on HPVs, no computational work has been carried out for high risk forms which are considered to cause cervical cancer. Of all the high risk HPVs, HPV 16, HPV 18 and HPV 45 are responsible for 94% of cervical cancers in women worldwide. In this work, we computationally predicted the promiscuous epitopes among the E6 proteins of high risk HPVs. We identified the conserved residues, HLA class I, HLA class II and B-cell epitopes along with their corresponding secondary structure conformations. We used extremely precise bioinformatics tools like ClustalW2, MAPPP, NetMHC, Epi,Jen, EpiTop 1.0, ABCpred, BCpred and PSIPred for achieving this task. Our study identified specific regions 'FAFR(K)DL' followed by 'KLPD(Q)LCTEL' fragments which proved to be promiscuous epitopes present in both human leukocyte antigen (HLA) class I, class II molecules and B cells as well. These fragments also follow every suitable character to be considered as promiscuous epitopes with supporting evidences of previously reported experimental results. Thus, we conclude that these regions should be considered as the important for design of specific therapeutic vaccines for cervical cancer.

• 한국양식학회:학술대회논문집
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• 한국양식학회 2003년도 추계학술발표대회 논문요약집
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• pp.44-44
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• 2003

Gene expression in five tissues of the abalone (Haliotis discus hannai) was investigated using an expressed sequence tag (EST) analysis. Randomly selected clones were obtained from cDNA libraries constructed with gill (GI), digestive diverticula(DD), hepatopancreas (HP), foot/mucus (FM) and rectangular muscle (RM). Of 1,235 clonesanalyzed (288 clones for GI, DD, HP each,166 for FM, and 205 for RM), 741 (60.0%) clones in total turned out to share significant similarity with the sequences from NCBI GenBank (less than 10/sup -3/ of e-values), 423 sequences showed poor similarity (> 10/sup -3/), and 71 sequences didn't match with any sequences in GenBank. The percent unique sequence (singleton) was ranged from 56.1% (RM) to 74.7% (FM) among libraries. On the other hand, overall percent singleton was 55.3% when all the ESTs from five libraries were assembled into contigs. Analysis of the organisms represented by the best hit for each EST (e-values < 10/sup -3/) showed that 23.8% matched with mammalian entries, 24.0% with mollusks, 14.4% with insects, 11.6% with fish and 26.2% with others. The expressed patterns differed among the tissues when judged by the categorization of the sequences from each library into 10 broad functional classes. In all the libraries, the class I (no hit o. poor similarity) was the largest category with an average of 40.1%. This largest class was followed by class V (general metabolisms) in DD (21.9%), GI (14.6%) and HP (16.7%), while the 'cell structure and motility'(class VI) was the second largest class in remaining two libraries (31.2% for RM and 9.6% for FM). The class IX (cell division and proliferation) was the smallest class in all the libraries (less than 3%). This report provides the first tissue-specific lists of expressed abalone genes, which could be a fundamental basis for genomics program of abalone species.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.19-28
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• 2024

본 논문은 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 이용하여 선박 소음의 로파그램 분석을 통한 선박 식별 시 허프 변환을 적용함으로써 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 수동소나에 수신된 신호를 처리하면 시간-주파수 영역인 로파그램이 생성된다. 로파그램에는 선박이 방사하는 기계류 소음이 토널 신호로 나타나고 이를 분석하면 선박의 클래스를 특정할 수 있다. 그러나 로파그램의 분석은 숙달된 인원에 의해 진행되는 전문적이고 오랜 시간이 소요되는 작업이다. 또한, 로파그램에는 수중환경 특성 상 다양한 배경소음이 같이 전시되기 때문에 표적 식별을 위한 분석이 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 로파그램에 허프 변환을 적용하여 선을 추가함으로써 토널 신호를 강조하였다. 원본 로파그램과 허프 변환을 적용한 로파그램에 대해 CNN 모델을 이용해 식별을 시도한 결과, CNN 모델의 정확도와 매크로 F1 점수를 통해 허프 변환을 적용한 것이 로파그램 식별 성능을 향상시켰음을 보여주었다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제38권4호
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• pp.443-448
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• 2005

Objectives : This study was done to evaluate the reliability of education and occupational class between using the health survey and the death certificate data. Methods : The 1998 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) was conducted on a cross-sectional probability sample of South Korean households, and it contained unique 13-digit personal identification numbers that were linked to the data on mortality from the Korean National Statistical Office. The data from 263 deaths were used to estimate the agreement rates and the Kappa indices of the education and occupational class between using the NHANES data and the death certificate data. Results : The simple and weighted Kappa indices for education were 0.60 (95% CI=0.53-0.68) and 0.73 (95% CI=0.67-0.79) respectively, if the educational level was grouped into five categories: no-formal-education, elementary-school, middle-school, high-school and college or over. The overall agreement rate was 71.9% for these educational groups. The magnitude of reliability, as measured by the overall agreement rates and Kappa indices, tended to increase with a decrease in the educational class. The number of non-educated people with using the death certificate data was smaller than that with using the NHANES data. For the occupational class (manual workers, non-manual workers and others), the Kappa index was 0.40 (95% CI=0.30-0.51), which was relatively lower than that for the educational class. Compared with the NHANES, the number of non-manual workers for the deceased who were aged 30-64 tended to be increased (8 to 12) when using the death certificate data, whereas the number of manual workers tended to be decreased (59 to 41). Conclusions : The socioeconomic inequalities in the mortality rates that were based on the previous unlinked studies in South Korea were not due to a numerator/denominator bias. The mortality rates for the manual workers and the no-education groups might have been underestimated.

• 환경생물
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• 제38권3호
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• pp.433-449
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• 2020

Nine fish and one clam species were collected from freshwater environments in Korea, including four lakes, two streams, and the Nakdong River, to investigate the host-associated bacteria. Hundreds of bacterial strains were isolated from the samples using a cell sorter and a dilution plating method. After identification of the bacterial strains using 16S rRNA gene sequences, 42 strains with greater than 98.7% sequence similarity with validly published species were determined to be unrecorded bacterial species in Korea. These strains were phylogenetically diverse and assigned to four phyla, six classes, 17 orders, 27 families, and 32 genera. At the genus level, the unrecorded species were classified as Corynebacterium, Mycobacterium, Mycolicibacterium, Gordonia, Williamsia, Modestobacter, Brachybacterium, Sanquibacter, Arthrobacter, and Mycolicibacterium of the class Actinobacteria; Empedobacter, and Flavobacterium of the class Flavobacteriia; Fictibacillus, Psychrobacillus, Cohnella, Paenibacillus, Rummeliibacillus, Enterococcus, and Vagococcus of the class Bacilli; Aquamicrobium, Paracoccus, and Sphingomonas of the class Alphaproteobacteria; Achromobacter, Delftia, and Deefgea of the class Betaproteobacteria; and Aeromonas, Providencia, Yersinia, Marinomonas, Acinetobacter, and Pseudomonas of the class Gammaproteobacteria. The 42 unrecorded species were subjected to further taxonomic characterization using gram staining, cellular and colony morphological determination, biochemical analyses, and phylogenetic analyses. This paper provides detailed descriptions of the 42 previously unrecorded bacterial species.