• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제37권6호
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• pp.359-364
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• 2007

Pine bark extract is well-known as a very powerful antioxidant, anti-inflammatory, and antibiotic material. French maritime pine bark extract ($Pycnogenol^{(R)}$) of Horphag Research has monopolized the world market over 30 years. Korean red pine bark extract ($Pinexol^{(R)}$) was first manufactured by the patent technology of NutraPharm in Korea in 2006. Feasibility of topical gel and patch formulations of Pinexol was systematically investigated by evaluating the skin absorption of catechin as a reference compound. In vitro hairless mouse skin absorption of catechin from gel formulation was higher than that from patches. However, significant amount of catechin was also deposited inside the skin from patch formulations, which were dependent on the types of pressure sensitive adhesives. Thus, it seems to be feasible to control the topical delivery of Pinexol by using both gel and patch formulations, and be necessary to conduct further systematic investigation.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.393-400
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• 2015

최근 국내에서도 교통정보시스템의 보급 및 개발이 확산되고 일부 서비스가 시범사업을 거쳐 상용화되면서 활용도가 높은 DSRC에 대한 관심이 높아졌으며 노변기지국과 차량 설치장비용 안테나가 연구되고 있다. 차량용 안테나의 경우 크기의 소형화가 요구되어 단일패치를 이용하였으나 대부분의 경우 소형화로 인하여 성능의 저하가 있었다. 또한, 기존에 연구되고 있는 안테나는 배열을 이용하여 성능을 높이는 방법이 일부 사용되고 있으나 배열을 사용하는 경우 안테나의 크기가 커지는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 DSRC의 OBU에서 사용할 수 있는 소형이며 제작이 용이한 단순한 구조의 CPW 급전을 이용한 마이크로스트립 패치 안테나를 설계 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.245-261
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• 2024

코로나19 팬데믹으로 인해 비대면 거래가 보편화되면서, 완전 무인 매장의 증가 추세가 두드러지고 있다. 이러한 매장에서는 모든 운영 과정이 자동화되어 있으며, 주로 인공지능 기술이 적용된다. 그러나 이러한 인공지능기술에는 여러 보안 취약점이 존재하고, 이러한 취약점들은 완전 무인 매장 환경에서 치명적으로 작용할 수 있다. 본 논문은 인공지능 기반의 완전 무인 매장이 직면할 수 있는 보안 취약점을 분석하고, 특히 객체 검출 모델인 YOLO에 초점을 맞추어, 적대적 패치를 활용한 Hiding Attack과 Altering Attack이 가능함을 보인다. 이러한 공격으로 인해, 적대적 패치를 부착한 객체는 검출 모델에 의해 인식되지 않거나 다른 객체로 잘못 인식될 수 있다는 것을 확인한다. 또한, 보안 위협을 완화하기 위해 Data Augmentation 기법이 적대적 패치 공격에 어떠한 방어 효과를 주는지 분석한다. 우리는 이러한 결과를 토대로 완전 무인 매장에서 사용되는 인공지능 기술에 내재된 보안 위협에 대응하기 위한 적극적인 방어 연구의 필요성을 강조한다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.705-705
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• 2006

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.700-700
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• 2006

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.361-362
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• 2009

• 대한핵의학회:학술대회논문집
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• 대한핵의학회 1995년도 제34차 춘계학술대회 초록집
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• pp.202-202
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• 1995

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2011년도 학술대회 및 정기총회
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• pp.177-178
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• 2011

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제24권2호
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• pp.269-273
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• 2006

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1273-1283
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• 2019

이 논문에서는 작물 분류를 목적으로 합성곱 신경망 구조에 다중 규모의 입력 영상으로부터 추출가능한 다양한 공간특징을 가중 결합하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 합성곱 계층에서 서로 다른 크기의 입력패치를 이용하여 공간특징을 추출한 후, squeeze-and-excitation block을 통해 추출한 공간특징의 중요도에 따라 가중치를 부여한다. 제안 모델의 장점은 분류에 유용한 특징들을 추출하고 특징의 상대적 중요도를 분류에 이용하는데 있다. 제안 모델의 분류 성능을 평가하기 위해 미국 일리노이 주에서 수집한 다중시기 Landsat-8 OLI 영상을 이용한 작물 분류 사례연구를 수행하였다. 유용한 패치 크기 결정을 위해 먼저 단일 패치 모델에서 패치 크기가 작물 분류에 미치는 영향을 분석하였다. 그 후에 단일 패치 모델과 특징의 중요도를 고려하지 않는 다중 패치 모델과 분류 성능을 비교하였다. 비교 실험 결과, 제안 모델은 연구지역에서 재배하는 작물의 공간 특징을 고려함으로써 오분류 양상을 완화시켜 비교 모델들에 비해 가장 우수한 분류 정확도를 나타냈다. 분류에 유용한 공간특징의 상대적 중요도를 고려하는 제안 모델은 작물뿐만 아니라 서로 다른 공간특성을 보이는 객체 분류에도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.