• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권3호
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• pp.111-116
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• 2013

공정 기술의 발전으로 인해 내장형 시스템에서 소프트 에러 발생 비율이 크게 증가하고 있다. 고성능, 저전력을 특징으로 하는 VLIW 아키텍처가 내장형 시스템에 널리 사용되어 왔는데, 이러한 VLIW 아키텍처에서 명령어 복제를 통해 소프트 에러를 감지하여 신뢰도를 높이고자 하는 연구가 진행되어 왔다. 하지만 기존 연구는 대부분의 상용 VLIW 아키텍처가 코드 크기 감소를 위해 사용하는 VLES 를 고려하지 않고 이루어졌다. 명령어 복제를 통한 신뢰도 향상을 위한 연구가 실용성 및 적용성을 갖추기 위해서는 VLES 를 지원하는 VLIW 아키텍처에 대해 이루어져야 한다. 이에 본 논문에서는 VLES 를 지원하는 VLIW 아키텍처에서 명령어 복제를 위해 필요한 설계 방법을 논하고 이에 따른 실험 결과를 제시하였다. 실험 결과 VLES 를 지원하지 않을 경우에 비해 약 4% 정도의 추가적인 하드웨어 비용을 들여 평균 64% 정도에 달하는 코드 크기 감소 효과를 얻을 수 있었고, 또한 실행 시간에는 추가적인 손실이 발생하지 않음을 알 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.751-770
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• 2018

Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.607-616
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• 2014

본 연구에서는 1967년부터 약 50년에 걸친 기간에 대하여 항공사진과 위성영상을 이용하여 진하해수욕장의 해안선 변화를 관측하였다. 해안선은 보정을 거친 영상으로부터 wet/dry 기법에 의해 추출하였고, DSAS에 의해 통계적으로 분석되었다. 그 결과, 1992년까지 회야강의 하구폐색이 심각하였으며, 이로 인해 북측 해안선의 침식이 진행되어왔다. 이후 하구폐색은 도류제 완공과 함께 완화되는 듯하였으나 하구에서 외해로 벗어난 지역에 토사의 퇴적은 계속되고 있으며, 북측 해안선의 침식현상은 완화됨에 반해 남측 해안선의 침식이 급속히 진행되고 있다. 따라서 본 연구지역의 경우 도류제건설과 준설 및 양빈만으로는 변화하는 해안선의 적절한 관리대책이 되지 못 할 것으로 판단된다. 향후 지속가능한 해안의 관리를 위해서는 해양환경뿐만 아니라 해안선 변화에 영향을 미칠 수 있는 유역하천의 유사유출 요인을 고려하여 근본적인 관리방안의 수립이 필요할 것으로 생각된다.

• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.354-372
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• 2016

공사구간에서는 교통류의 안전한 합류 및 통과를 위해 속도관리와 차로차단을 통한 체계적인 교통관리가 요구된다. 본 연구에서는 공사구간 교통관리특성을 교통안전분석에 반영하기 위해서 사고자료, 차량검기지에서 추출된 속도 및 교통자료, 공사 시 종점, 페쇄 차로 등의 정보가 포함된 공사장 이력자료를 활용하였다. 2010년부터 2014년까지 발생한 고속도로 공사구간 사고자료 중 총 231건의 사고에 대해 교통상황자료 및 공사장 이력자료를 매칭시킨 분석 대상 자료셋을 구축하고, 순서형 프로빗 모형을 적용하여 사고 심각도 영향 요인을 도출하였다. 분석결과, 속도, 차로 폐쇄에 따른 용량 감소량, 주의구간 내 사고 위치, 공사 작업 유형의 변수들이 공사구간 사고 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 분석결과를 바탕으로 6가지 공사구간 안전성 증진 방안을 수립하였다. 안전성 증진방안으로는 차로 합류 및 차단 방안, 주의구간 내 정보 제공 방안, 공사구간 속도 관리 방안, 공사구간 경고 정보 제공 방안, 공사구간 교통안전시설 도입, 공사구간 안전성 효과분석 및 모니터링 방안을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1073-1081
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• 2009

본 논문에서는 망막혈관의 밝기를 저하시킴으로써 맥락막혈관을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 맥락막혈관신생 현상은 실명과 관련이 있는 것으로 알려져 있으며 이 현상의 주요 특징은 맥락막에 새로운 혈관의 발생이다. 인도시아닌 형광안저 조영영상에서 맥락막혈관의 밝기보다 망막혈관의 밝기가 더 크기 때문에 맥락막혈관을 관찰하기가 어렵다. 따라서 정화한 진단을 위해서는 영상에서 맥락막혈관의 밝기가 향상될 필요가 있다. 제안한 향상 방법은 3단계에 걸쳐 수행된다. 먼저, 다중크기 향상기법, 히스테리시스 문턱화, KNN 분류법을 이용하여 망막혈관을 검출하고 이로 부터 망막혈관 마스크영상을 만든다. 그런 다음, 마스크영역이 없애질 때까지 마스크영역과 제안한 선택적 영역침식방식을 이용하여 망막혈관의 밝기를 저하시킨다. 최종적으로 처리된 영상에 대하여 맥락막혈관의 밝기를 향상시켰다. 실험을 통하여 제안한 방법이 안정적이고 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.804-814
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• 2000

본 논문에서는 비데오스트로보키모그래피(Videostrobokymography) 시스템에서 영상중의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개하고자 한다. 비데오스트로보키모그래피는 성대 운동의 불규칙적인 움직임을 판단하여 자동으로 진단 파라미터를 구하는 의료 영상 시스템이다. 본 논문에서는 세 가지의 단계를 거쳐서 관심 영역을 추출하고 있다. 첫 번째로 최소 에너지를 이용하여 관심 영역의 중심이 되는 부분을 찾는다. 관심 영역 내에 있는 특징 점을 추출한 후 두 번째 단계로 한 라인(line) 영역에 대해 가로축을 따라서 평균값에 의한 에지를 선택한다. 최종 단계에서는 이 특징 값을 합병 알고리즘(merge algorithm)의 임계값으로 사용하여 관심 영역을 추출한다. 제안하는 알고리즘을 19명의 성대 영상에 적용하여 분석한 결과 성대를 촬영한 95%의 영상에서 관심 영역을 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 계산 량이 적어 200${\times}$280 크기의 영상을 초당 약 40프레임이상 처리하여 관심 영역을 추출할 수 있어 매우 효율적이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.273-285
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• 2007

대부분의 스테레오 정합 방법은 두 점간의 대응점을 측정하는데 있어 밝기값을 사용하며 잡음의 영향을 받은 화소가 정합에 사용될 경우 정합 성능이 저하된다. 따라서 잡음은 정합 성능을 결정짓는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상에서 정합 성능을 향상시키기 위해 잡음에 강건한 밝기 필터와 에지 필터를 이용하여 정합하는 방법을 제안한다. Mean, Median, Midpoint, Gaussian 필터와 같은 밝기 필터와 Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian 필터와 같은 에지 필터를 사용하였다. 에지필터와 밝기 필터의 성능 평가를 위해 균일 잡음 또는 가우시안 잡음이 첨가된 합성 영상과 위성 영상에 대해 실험을 수행하였고 필터들은 성능에 따라 순위를 정하였다. 밝기 필터와 에지 필터들 중에서 Median 필터와 Sobel 필터가 가장 우수한 성능을 나타낸 반면에 Midpoint 필터와 Laplacian 필터는 가장 저조한 성능을 나타내었다. Ikonos 스테레오 위성영상을 실험 영상으로 사용하였으며 Median 필터와 Sobel 필터를 이용한 정합 방법이 다른 필터 조합을 이용한 정합 방법보다 향상된 정합 결과를 나타내었다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2006년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.245-251
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• 2006

The main idea of this study is to turn attention on the question of good cooling ability of customer substations in large district heating networks. The main reason for that is based on our experience that the optimization of district heating very often is directed toward production, whereas questions of optimal distribution are neglected if only the necessary load can be supplied and the customer's request for comfort is met. Our view is that low return temperature(operational temperature differences, ${\Delta}T$) in district heating systems is an Important feature for efficient net operation and gives both economic and operational benefits to the district heating supplier Furthermore, it is as well a prerequisite for meeting the customers demand for reliable supply of the heat load. However, in many practical cases we have seen that district heating return temperatures are higher than necessary. Hence, the aim of the study is to propose and verify a method for detection of the most critical consumers of the net and to identify the reasons for resulting high return temperature. From the results, temperature control system is presented as one of the most important reason of high return temperature in DH networks.

• Nano
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• 제13권11호
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• pp.1850126.1-1850126.10
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• 2018

Flexible strain sensors, as the core member of the family of smart electronic devices, along with reasonable sensing range and sensitivity plus low cost, have rose a huge consumer market and also immense interests in fundamental studies and technological applications, especially in the field of biomimetic robots movement detection and human health condition monitoring. In this paper, we propose a new flexible strain sensor based on thick CVD graphene film and its low-cost fabrication strategy by using the commercial adhesive tape as flexible substrate. The tensile tests in a strain range of ~30% were implemented, and a gage factor of 30 was achieved under high strain condition. The optical microscopic observation with different strains showed the evolution of cracks in graphene film. Together with commonly used platelet overlap theory and percolation network theory for sensor resistance modeling, we established an overlap destructive resistance model to analyze the sensing mechanism of our devices, which fitted the experimental data very well. The finding of difference of fitting parameters in small and large strain ranges revealed the multiple stage feature of graphene crack evolution. The resistance fallback phenomenon due to the viscoelasticity of flexible substrate was analyzed. Our flexible strain sensor with low cost and simple fabrication process exhibits great potential for commercial applications.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.541-547
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• 2019

최근 자동화 되는 해킹 및 분석 기술의 발전으로 인하여 수많은 소프트웨어 보안 취약점이 빠르게 발표되고 있다. 대표적인 취약점 데이터베이스인 NVD(National Vulnerability Database)에는 2010년부터 2015년까지 보안 취약점(CVE: Common Vulnerability Enumeration) 약 8만 건이 등록되었으며, 최근에도 점차 증가하고 있는 추세이다. 보안 취약점은 빠른 속도로 증가하고 있는 반면, 보안 취약점을 분석하고 대응하는 방법은 전문가의 수동 분석에 의존하고 있어 대응 속도가 느리다. 이런 문제점을 해결하기 위해 자동화된 방법으로 보안 취약점을 탐색하고, 패치하여 악의적인 공격자에게 공격 기회를 줄 수 있는 보안 취약점을 사전에 대응 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 복잡도 분석을 통해 취약점 탐색 대상 바이너리의 특징을 추출하고, 특징에 적합한 취약점 탐색 전략을 선정하여 취약점을 자동으로 탐색하는 기술을 제안한다. 제안 기술은 AFL, ANGR, Driller 도구와 비교 검증 하였으며 코드 커버리지는 약 6% 향상, 크래시 개수는 약 2.4배 증가, 크래시 발생율 약 11% 향상 효과를 볼 수 있었다.