• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.681-683
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• 2023

폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.69-76
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• 2014

This paper proposes a new approach to the design of cruise control system of a mobile robot with two drive wheel. The proposed control scheme uses a Gaussian function as a unit function in the fuzzy neural network, and back propagation algorithm to train the fuzzy neural network controller in the framework of the specialized learning architecture. It is proposed a learning controller consisting of two neural network-fuzzy based on independent reasoning and a connection net with fixed weights to simply the neural networks-fuzzy. The performance of the proposed controller is shown by performing the computer simulation for trajectory tracking of the speed and azimuth of a mobile robot driven by two independent wheels.

• ETRI Journal
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• 제26권4호
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• pp.360-366
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• 2004

Synchronization Markup Language (SyncML) is a specification of a common data synchronization framework for synchronizing data on networked devices. SyncML is designed for use between mobile devices that are intermittently connected to a network and network services that are continuously available on the network. We have designed and developed a data synchronization system based on the SyncML protocol and evaluated the throughput of the system using the stochastic Petri nets package (SPNP) and analyzed the relationship between the arrival rate and the system resources. Using this model, we evaluate various performance measures in different situations, and we estimate the relationship between the arrival rate and the system resources. From the results, we can estimate the optimal amount of resources due to the arrival rate before deploying the developed system.

• 융합보안논문지
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• 제10권3호
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• pp.15-22
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• 2010

본 연구는 유비쿼터스 환경에서 네트워크 중심전(NCW)을 원활하게 실시하기 위해 필요한 정보보호 대책을 제시하기 위한 것이다. 대책을 도출하기 위해 우선 유비쿼터스 환경에서 NCW가 구현 되었을 때 예상되는 전투양상을 전장기능별로 조명해보고, 유비쿼터스 환경에서 일어날 수 있는 정보보호 위협의 특징을 도출하였다. 이러한 특징을 바탕으로 위협을 해결하기 위한 국방 정보보호 대응 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 대응방안을 바탕으로 추후 세부 실행과제를 도출한다면 보다 완벽한 NCW 개념 실현을 위한 국방정보보호 대책이 마련될 수 있을 것이다.

• ETRI Journal
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• 제42권3호
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• pp.411-419
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• 2020

In real-world intelligent transportation systems, accuracy in vehicle license plate detection and recognition is considered quite critical. Many algorithms have been proposed for still images, but their accuracy on actual videos is not satisfactory. This stems from several problematic conditions in videos, such as vehicle motion blur, variety in viewpoints, outliers, and the lack of publicly available video datasets. In this study, we focus on these challenges and propose a license plate detection and recognition scheme for videos based on a temporal matching prior network. Specifically, to improve the robustness of detection and recognition accuracy in the presence of motion blur and outliers, forward and bidirectional matching priors between consecutive frames are properly combined with layer structures specifically designed for plate detection. We also built our own video dataset for the deep training of the proposed network. During network training, we perform data augmentation based on image rotation to increase robustness regarding the various viewpoints in videos.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제22권2호
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• pp.115-123
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• 2018

This paper discusses extended Kalman filter method for solving learning problems of multilayered neural networks. A lot of learning algorithms for deep layered network are sincerely suffered from complex computation and slow convergence because of a very large number of free parameters. We consider an efficient learning algorithm for deep neural network. Extended Kalman filter method is applied to parameter estimation of neural network to improve convergence and computation complexity. We discuss how an efficient algorithm should be developed for neural network learning by using Extended Kalman filter.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.111-118
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• 2001

본 연구에서는 패턴 인식용 다층 퍼셉트론 신경망을 순수 디지털 논리회로 모델로 구현할 수 있도록 새로운 논리뉴런의 구조, 디지털 정형 다층논리신경망 구조, 그리고 패턴인식의 응용을 위한 다단 다층논리 신경망 구조를 제안하고, 또한 제안된 구조는 매우 단순하면서도 효과적인 증가적인 가법적(Incremental Additive) 학습알고리즘이 존재함을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.31-40
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• 2008

최근 들어 단순히 시스템에 남아있는 단서들을 분석하는 디스크 포렌식에서 공격자의 추적을 위해 시스템이 포함하는 네트워크의 침입 관련 정보를 분석하여 네트워크 포렌식의 연구가 활발해지고 있다. Firewall이나 IDS, 웹서버 로그의 상호 관계와 분석은 네트워크 포렌식 절차에서 중요한 역할을 한다. 이 연구는 네트워크 포랜식에서 개인정보 노출 감시를 위한 통합 GUI를 제시한다. 본 논문에서는 네트워크 포렌식을 위한 다양한 로그 정보들의 필요성을 제시하고 개인정보 누출을 모니터하는 보안 관리자를 위한 GUI를 설계한다.

• 융합보안논문지
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• 제9권4호
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• pp.29-34
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• 2009

이동 애드혹 네트워크 환경에서 신뢰할 수 없는 서비스들로 인해 과도한 트랜잭션이 발생되고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 극복하기 위한 방안으로, 이동 애드혹 네트워크 내에서 발생하는 기본적인 트랜잭션 메시지와 추가적인 트랜잭션 메시지에 의미를 부여하여 보다 나은 서비스를 제공하는 노드 선택의 기준이 될 수 있는 신뢰도 평가 기법을 제안한다. 제안한 신뢰도 기법을 구현하고 시뮬레이션을 통해서 평가된 신뢰도 값을 확인한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.62-66
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• 2002

SOCMAC 신경망에 의하여 Mackey-Glass의 비선형 시계열 예측을 시도하였다 다차원 연속 입력 변수를 가지는 문제는 요구되는 기억용량의 규모가 너무 커서 CMAC에서는 일반적으로 취급이 곤난한 대상이었으나 SOCMAC에서는 이것이 가능함을 보였다. 또한 학습과정에서 수용영역(receptive field)을 가변으로 하는 개선된 방법을 제시하였다. 예측오차는 TDNN(time-delayed neural network)이나 BP(back-propagation) 수준이었다.