• 한국통신학회논문지
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• 제31권2C호
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• pp.156-165
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• 2006

본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 사람 키 높이 추정기법을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스데레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18$\%$의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.57-59
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• 1998

For medical students and doctors, knowledge of the three-dimensional (3D) structure of brain is very important in diagnosis and treatment of brain diseases. Two-dimensional (2D) tools (ex: anatomy book) or traditional 3D tools (ex: plastic model) are not sufficient to understand the complex structures of the brain. However, it is not always guaranteed to dissect the brain of cadaver when it is necessary. To overcome this problem, the virtual dissection programs of the brain have been developed. However, most programs include only 2D images that do not permit free dissection and free rotation. Many programs are made of radiographs that are not as realistic as sectioned cadaver because radiographs do not reveal true color and have limited resolution. It is also necessary to make the virtual dissection programs of each race and ethnic group. We attempted to make a virtual dissection program using a 3D image of the brain from a Korean cadaver. The purpose of this study is to present an educational tool for those interested in the anatomy of the brain. The procedures to make this program were as follows. A brain extracted from a 58-years old male Korean cadaver was embedded with gelatin solution, and serially sectioned into 1.4 mm-thickness using a meat slicer. 130 sectioned specimens were inputted to the computer using a scanner ($420\times456$ resolution, true color), and the 2D images were aligned on the alignment program composed using IDL language. Outlines of the brain components (cerebrum, cerebellum, brain stem, lentiform nucleus, caudate nucleus, thalamus, optic nerve, fornix, cerebral artery, and ventricle) were manually drawn from the 2D images on the CorelDRAW program. Multimedia data, including text and voice comments, were inputted to help the user to learn about the brain components. 3D images of the brain were reconstructed through the volume-based rendering of the 2D images. Using the 3D image of the brain as the main feature, virtual dissection program was composed using IDL language. Various dissection functions, such as dissecting 3D image of the brain at free angle to show its plane, presenting multimedia data of brain components, and rotating 3D image of the whole brain or selected brain components at free angle were established. This virtual dissection program is expected to become more advanced, and to be used widely through Internet or CD-title as an educational tool for medical students and doctors.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.65-78
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• 2009

트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-11
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• 2015

낸드 플래시 메모리는 빠른 접근 시간과 저전력의 특성을 가지고 있어 저장장치로 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 저사양의 임베디드 장치에서는 메모리 요구사항과 구현상의 복잡성으로 FTL을 적용하기에는 비용이 많이 든다. 이러한 이유로 FTL을 구현하기 힘든 임베디드 장치에 적용할 수 있는 B+ 트리 연구들이 다수 제안되었다. 이런 연구들은 낸드 플래시 메모리에서 제자리 업데이트가 불가하다는 단점을 고려하여 삽입과 갱신의 성능을 최적화 하였다. 하지만 B+ 트리에 기존의 가비지 컬렉션 기법들을 적용하면 낸드 플래시 메모리의 페이지 위치를 변경하게 되고 B+ 트리의 재구성을 발생시켜 전체적인 성능을 저하시킨다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 낸드 플래시 메모리를 기반으로 하는 B+ 트리와 이와 유사한 인덱스 트리 구조에 적용할 수 있는 가비지 컬렉션 기법을 제안한다. 제안하는 가비지 컬렉션 기법은 블록 정보 테이블과 대리 블록을 이용하여 B+ 트리의 재구성을 발생시키지 않는다. 제안된 기법의 성능평가를 위해, 낸드 플래시 메모리가 장착된 실험 장치에 B+ 트리와 ${\mu}$-Tree를 구현하고 제안된 기법을 적용하였다. 구현 결과 B+ 트리에서 제안된 기법이 GAGC(Greedy Algorithm Garbage Collection)보다 삽입된 키의 개수가 약 73% 많았으며, ${\mu}$-Tree에서 제안된 기법이 GAGC보다 시간 오버헤드가 약39% 적었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.148-154
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• 2008

미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.774-778
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• 2010

상류에서 유입된 토사는 지표수를 오염시키고 때때로 퇴적이 발생시 심각한 문제들을 야기하게 된다. 본 연구에서는 GIS 기반의 경험적 토사유실모형을 통해 모의된 토사유실량과 관측된 유사량 자료를 이용하여 유사전달률 자료를 구축하였다. 모의된 토사유실량과 관측된 유사량과의 관계를 분석한 결과, 강우량에 의한 결정계수는 동향과 천천에 대해 각각 0.427과 0.667인 반면, 강우 강도에 의한 결정계수는 0.873과 0.927로 높게 나타났다. 자료의 검보정을 위해 2002-2005년도(보정)와 2006-2008년도(검증) 자료로 분류한 후 USLE 모형과 관측된 유사량을 이용하여 SDR을 계산하였다. 동향과 천천유역의 강우량에 의한 SDR의 평균은 각각 6.273과 3.353인 반면 강우강도에 의한 SDR의 평균은 4.799와 2.874로 낮게 나타났으며, 표준편차는 강우량의 3.746과 2.090에 비해 강우강도가 0.930과 0.407로 낮게 나타났다. 따라서 토사유실 모델링시 강우량에 의한 방법보다는 강우강도에 의한 SDR 추정값을 사용하는 것이 더 바람직함을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.9-14
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• 2016

본 논문에서는 인체 감지형 자기장 코일의 감지거리 13.4mm를 이용한 디지털 잠금장치 설계에 관한 연구를 하고자 한다. 현재 사용되는 디지털 잠금장치와는 다르게 실외 케이스는 기존의 고유번호 입력버튼, 조명, 보호 커버, 해당 pcb, 외곽 케이스, 데이터 전송 케이블 등이 삭제되고 구동전원 ON/OFF 스위치와 비상 단자로만 구성하였다. 실내 케이스는 내부에 설치 된 자기장 코일기판이 유리문 몸체에 밀착된 상태로 12mm 간격의 맞은편 실외에서 전송되는 전기적 저항 값을 감지하면 그에 대응하는 유도전류가 흐르게 된다. 이때, 해당 원형 코일의 주파수 변환이 이루어지면 자기장 코일은 센서의 역할을 수행하게 된다. 센서로서의 자기장 코일은 인체가 감지되기 전과 감지 후에 출력되는 발진 주파수의 크기 변화를 감지하고 2,000%이상 증폭시켜 디지털 신호로 변환 조합한 다음 전용 소프트웨어에 전송하여 내장된 고정 데이터와 비교하여 검색하는 역할을 한다. 연구결과 자기장 코일 $12.8{\emptyset}$ 기준으로 인체의 터치 면적에 따른 감지시간은 30% 대비 0.08sec, 80% 대비 0.03sec이며 감지거리는 13.4mm로 최고 수준으로 측정되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.335-340
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• 2013

본 논문에서는 USN 환경에 적합한 ZigBee 교육용 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 ZigBee 교육용 실습 장비를 통하여 사용자가 USN환경에서 소프트웨어 기술 교육을 위하여 동작과정을 실습하고, 그 과정에서의 소프트웨어 설계 기법을 제시하였다. 시스템의 개발 환경으로 CPU는 Atmel사의 Atmega128 프로세서, 디버깅 환경은 AVR 컴파일러, 펌웨어 개발 언어는 C언어를, 응용 프로그램은 Visual C++를 사용하였다. 시스템 동작 과정은 인터넷을 통한 서버나 직접 접속된 하이퍼 터미널로부터 코디네이터가 센싱정보 읽기 명령을 수신한 후 이를 ZigBee 기술을 이용하여 종단장치로 전달함으로서 시작된다. 이후 종단 장치는 다양한 센싱정보를 코디네이터에게 전달하며, 코디네이터는 인터넷을 통해 서버로 전달하거나 코디네이터에게 직접 접속된 하이퍼 터미널로 전달한다. 교육 과정으로는 이러한 ZigBee 동작과정에 대한 실습과 그에 대한 프로그래밍 기법이다. 이때 코디네이터와 종단장치간 통신은 ZigBee 프로토콜의 물리계층, MAC 계층, 네트워크 계층을 활용하여 설계하였다. 또한 서버와 코디네이터간 통신은 TCP/IP 소켓위에 독자적인 프로토콜을 제시하여 설계하였고, 센싱된 데이터를 전달시 프로토콜 처리과정을 해석하여 검증하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권2호
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• pp.69-78
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• 2009

캐쉬의 성능을 향상시키는 가장 효과적인 방법은 프로그램 수행 특성에 내재되어 있는 시간적 (temporal locality) 지역성과 공간적 지역성(spatial locality)을 활용하는 것이다. 본 논문은 프로그램 수행 특성에 적합한 시간적/공간적 지역성을 이용하기 위한 뱅크 선택 메커니즘을 가진 고성능 저전력 캐쉬 구조를 제안하였다. 제안하는 캐쉬 시스템은 다른 블록 크기와 다른 연관도를 가지는 두개의 캐쉬로 구성되어 진다. 즉 작은 블록 크기를 지원하는 직접사상 구조의 주 캐쉬(main direct-mapped cache)와 큰 블록을 지원하는 완전연관 버퍼 (fully associative buffer)로 구성되어 진다. 특히 주 캐쉬는 저전력을 위해 2-뱅크로 구성되며, 완전연관 버퍼에서 선택되어진 작은 블록은 제안된 뱅크 선택 알고리즘에 의해 주 캐쉬의 뱅크에 저장된다. 제안된 뱅크 선택 알고리즘과 3비트 상태 비트를 이용하여 시간적 지역성이 높은 데이터들을 주 캐쉬에 선택적으로 저장함으로써 고성능의 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘은 또한 충돌 미스 (conflict miss)와 캐쉬 오염 (cache pollution)을 효과적으로 줄여준다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 평균 접근 실패율의 경우 Mibench 응용군에 대해 Victim 캐쉬에 비해 23%, STAS 캐쉬에 비해 32%의 감소효과를 보여준다. 평균 메모리 접근 시간의 경우 Victim 캐쉬에 비해 14%, STAS 캐쉬에 비해 18%의 감소효과를 얻을 수 있었다. 에너지 소비의 관점에서도 제안된 캐쉬 시스템은 Victim 캐쉬와 STAS 캐쉬에 비해 약 10% 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제12권2호
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• pp.13-23
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• 2010

지구온난화로 인한 기후변화에 관한 연구에 따르면, 최근 지구온난화의 징후가 매우 뚜렷하며, 강우의 강도는 증가할 것으로 예측되고 있다. 매해 발생하는 극한수문사상으로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 추세이며, 증가하고 있는 집중호우의 발생 빈도는 강우자료의 추세에 분명히 영향을 미치고 있다. 현재 수자원 계획이나 설계에 수행되고 있는 확률강우량 산정법은 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 이러한 정상성 확률강우량 산정방법은 최근의 관측강우의 증가 추세를 반영하지 못하여 기후변화에 따른 이상강우에 매우 취약할 수 있다. 본 연구에서는 강우시계열에서 나타나는 경향성의 시간적 변동 분석을 위해 현재 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 51개 지점에 대하여, 강우 관측자료가 가지는 통계적 특성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 그 결과 대상지점 51개 중 13개 지점에서 향후 10년 이내에 경향성이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 강우의 변동 추이가 현재와 같이 계속 진행된다면, 비록 현재에는 정상 시계열로 판단되는 강우 시계열일지라도 향후 비정상성을 갖게 됨을 반증한다. 따라서 목표연도의 확률강우량을 산정할 경우 강우의 증가 경향성을 충분히 반영할 수 있는 비정상성 확률강우량 산정 방법이 적용되어야 할 것이다.