• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.71-77
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• 2022

본 논문에서는 mmWave 대역에서 이중 직선편파 특성을 갖는 1×2 배열안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 두 개의 마이크로스트립 선로 급전구조를 갖도록 하였으며 유전율은 4.3이고 두께가 0.4 mm인 RF-4 유전체 기판위에 설계되었다. 제안된 1×2 배열안테나의 패치안테나 크기는 각각 2.33 mm×2.33 mm이며 전체 기판의 크기는 13.0 mm×6.90 mm이다. 제작 및 측정결과, 급전 위치가 포트 1일 때 1.13 GHz (28.52~29.65 GHz) 그리고 급전위치가 포트 2일 때 1.08 GHz (28.45~29.53 GHz) 임피던스 대역폭을 얻었다. 급전위치가 포트가 1일 때 편파분리도는 수직편파의 경우, 7.68 dBi에서 16.90 dBi 범위의 수평편파의 경우, 7.46 dBi에서 15.97 dBi 범위의 측정값을 얻었다. 급전위치가 포트 2일 때 편파분리도는 수직편파의 경우, 8.59 dBi에서 13.72 dBi 범위의 수평편파의 경우, 03 dBi에서 14.0 dBi 범위의 측정값을 각각 얻었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.36-44
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• 2022

영상의 히스토그램을 시프트 시켜 영상에 기밀 데이터를 은닉하는 가역 데이터 은닉기법들이 개발되었다. 이러한 기법들은 은닉된 기밀 데이터의 보안이 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 픽셀값 정보를 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화한 후 커버 이미지에 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 스테고 이미지를 생성하면, 픽셀 정보에 기반한 암호화가 삼중으로 수행되었으므로 삼중으로 암호화되어 은닉된 기밀 데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법의 성능을 측정하기 위한 실험에서, 스테고 이미지로부터 삼중으로 암호화된 기밀 데이터를 추출하여도 암호화 키 없이는 원본 기밀 데이터를 추출할 수 없었다. 그리고 스테고 이미지(stego-image)의 화질이 48.39dB 이상인 매우 우수한 영상이기 때문에 스테고 이미지에 기밀데이터가 은닉되어있는지 인지할 수 없었으며, 스테고 이미지에 30,487비트 이상의 기밀 데이터가 은닉되었다. 제안된 기법은 스테고 이미지에 은닉되어있는 삼중으로 암호화된 기밀 데이터로부터 원본 기밀 데이터를 손실 없이 추출할 수 있으며, 스테고 이미지로부터 원본 커버 이미지를 왜곡 없이 복원할 수 있다. 따라서 제안된 기법은 보안이 중요하고 원본 커버 이미지를 완벽하게 복원하는 것이 필요한 군사, 의료, 디지털 라이브러리 등의 응용 분야에 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.45-55
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• 2022

현재 Collective Control 알고리즘은 가장 대중화되어있는 엘리베이터 알고리즘이다. Collective Control 알고리즘은 엘리베이터의 움직임 방향과 사용자의 도착지 방향이 같을 때 사용자가 엘리베이터를 이용할 수 있다. 하지만, 해당 알고리즘은 사용자의 엘리베이터의 대기시간과 여러 대의 엘리베이터를 사용할 경우, 주로 한 엘리베이터만 사용자들의 호출에 반응하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 HRN (Highest Response Ratio Next) 알고리즘에서 착안한 새로운 Hybrid HRN 알고리즘을 제안하고자 한다. 일반적으로 HRN 알고리즘은 사용자의 탑승 시간과 하차 시간이 필요하지만 엘리베이터 특성상 사용자의 호출이 언제 발생할지 예측이 어렵다. 따라서 이러한 한계를 극복하고자 본 논문에서는 사용자의 호출 위치와 도착 위치의 거리를 고려하는 Hybrid HRN 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 제안한 Hybrid HRN 알고리즘이, 임의의 100명에 대한 사용자의 평균대기 시간은 23.34초, 표준 편차는 11.86, 엘리베이터의 총 움직인 거리는 535.2m, 총 운행 시간 84sec, 두 엘리베이터 사이의 운행 Balance는 92m의 성능을 나타냄으로써, 사용자 탑승대기 시간을 고려했을 때 기존에 제시된 Collective Control, Zoning, 3-Passage 알고리즘보다 보다 우수함을 보여준다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.56-61
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• 2022

본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.95-102
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• 2022

신재생에너지 확대를 위한 배전자동화시스템의 안정성 평가를 위한 연구이다. 정부는 재생에너지 3020 이행계획 정책을 통해 2030년까지 신재생에너지를 확대하여 국민의 삶의 질을 높이는 참여형 에너지 체계로 전환할 계획이다. 정부는 2030년까지 재생에너지 발전량 비중을 국내 보급 에너지의 20%로 목표 설정하였다. 신규 설비용량의 95% 이상을 태양광 풍력 등 청정에너지로 설립할 계획이다. 재생에너지 보급 확대로 에너지 신사업과 분산전원 산업이 육성되어 과거의 대규모 전원 개발이 아닌 근거리, 저압, 소규모 발전이 급속히 확대되었다. 이런 수요로 인해 배전 설비 운영의 중요성이 대두 되었고 배전자동화시스템이 필요성 증대되고 있다. 본 논문에서는 배전자동화시스템의 성능 및 기능 평가를 위한 배전시뮬레이터 개발에 대해 다루었고 이와 배전자동화시스템과의 연동시험 결과를 제시한다. 배전계통에 진보된 시스템을 도입하기 위해서는 송변전시스템의 장점을 취해야 한다. 배전시스템에서 DNP3.0프로토콜을 사용하고 송배전시스템에서 IEC61850 프로토콜을 사용한다. 이 두 프로토콜을 배전자동화시스템에서 혼용하여 사용시 제어, 모니터링 등의 운영에 대한 기능과 성능을 충족한다는 결론을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.103-108
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• 2022

광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.467-472
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• 2021

본 논문에서는 가스보일러에 사용되는 점화트랜스를 제작하여 전류와 역률, 소비전력을 측정하였다. 역률을 측정한 결과, 자체 제작된 점화트랜스는 외국제품에 비해 높았으며 소비전력은 낮게 측정되었다. 점화봉 간격을 2mm로 고정을 시키고 점화봉 길이가 30cm,500cm,1000cm일 때 3.45A, 14.5A, 16.2A로 측정되었다. 점화봉 간격을 4mm로 고정을 시키고 점화봉 길이가 30cm, 500cm, 1000cm일 때, 2.8A, 10.1A, 13.2A로 측정되었다. 점화봉 간격이 6mm로 고정시키고 점화봉 길이가 30cm, 500cm, 1000cm일 때 2.73A1, 0.2A, 32.6A로 측정되었다. 점화봉 간격이 8mm로 고정시키고 점화봉 길이가 30cm, 500cm, 1000cm일 때 3.13A, 9.37A, 21.4A로 측정되었다. 점화봉 간격이 10mm로 고정을 시키고 점화봉 길이가 30cm일 때는 3.4A, 14.4A, 25.6A로 측정되었다. 결론적으로 점화봉 길이가 증가 하면 전류도 증가되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.625-633
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• 2021

몽고메리 모듈러 곱셈의 유연한 하드웨어 구현을 위한 확장 가능형 아키텍처를 기술한다. 처리요소 (processing element; PE)의 1차원 배열을 기반으로 하는 확장 가능형 모듈러 곱셈기 구조는 워드 병렬 연산을 수행하며, 사용되는 PE 개수 N_PE에 따라 연산 성능과 하드웨어 복잡도를 조정하여 구현할 수 있다. 제안된 아키텍처를 기반으로 SEC2에 정의된 8가지 필드 크기를 지원하는 확장 가능형 몽고메리 모듈러 곱셈기(scalable Montgomery modular multiplier; sMM) 코어를 설계했다. 180-nm CMOS 셀 라이브러리로 합성한 결과, sMM 코어는 N_PE=1 및 N_PE=8인 경우에 각각 38,317 등가게이트 (GEs) 및 139,390 GEs로 구현되었으며, 100 MHz 클록으로 동작할 때, N_PE=1인 경우에 57만회/초 및 N_PE=8인 경우에 350만회/초의 256-비트 모듈러 곱셈을 연산할 수 있는 것으로 평가되었다. sMM 코어는 응용분야에서 요구되는 연산성능과 하드웨어 리소스를 고려하여 사용할 PE 수를 결정함으로써 최적화된 구현이 가능하다는 장점을 가지며, ECC의 확장 가능한 하드웨어 설계에 IP (intellectual property)로 사용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.782-785
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• 2021

본 논문에서는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템을 제안한다. 제안하는 장비는 열화상 카메라를 이용하여 사용자의 진행 전 피부 온도와 진행 후 피부온도의 차이에 따라 냉기 배출량 및 시스템을 제어한다. 피부의 온도가 비정상적으로 낮아지면 냉기공급을 차단하여 안전사고 발생 가능성을 방지한다. 피부 온도 감지센서를 열화상 카메라 온도측정으로 대체하여 경제적이고, 열화상 이미지로 온도를 확인할 수 있으므로 시각화가 가능하다. 또한, 제안하는 장비는 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 안전을 위해 레이저 포인터를 듀얼로 사용하여 초점 거리를 산출하여 피부와의 거리를 측정하는 센서의 감도를 개선시킨다. 제안된 장비의 성능을 평가하기 위하여 외부공인 시험기관에서 실험하였다. 첫 번째로 측정된 온도 범위는 -100℃~-160℃로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 -150~-160℃(cryo generation/미국) 보다 넓은 온도 범위를 나타내었다. 또한 오차는 ±3.2%~±3.5%로 측정되어 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 두 번째로 측정된 거리 정확도는 ±4.0% 이하로 측정되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 ±5%(CRYOTOP/중국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 세 번째로 질소 사용량은 최대 0.15 L/min 미만으로 확인되어, 현재 현장에서 사용되는 최고 수준인 6 L/min(POLAR BEAR/미국) 보다 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 본 본문에서 제안한 열화상 카메라를 적용한 개인 맞춤형 냉각관리 시스템의 성능의 우수함이 판별되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.