• 정보보호학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.41-48
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• 2004

유한체의 곱셈과 나눗셈은 오류정정부호와 암호시스템에서 중요한 산술 연산이다. 유한체 GF(2$^{m}$ )의 원소를 표현하기 위해 다양한 기저가 사용되며 차수가 m인 GF(2)상의 원시다항식으로 구성할 수 있다. 정규기저를 사용하면 곱셈이나 곱셈 역원의 연산을 쉽게 수행할 수 있다. 정규기저 표현을 이용하는 Massey-Omura 승산기는 동일한 2진함수를 사용하여 몇 번의 순회치환으로 곱셈 또는 나눗셈이 수행되며 논리함수의 곱셈항 수가 승산기의 복잡도를 결정한다. 유한체의 정규기저는 항상 존재한다. 그러나 주어진 원시다항식에 대해 최적의 정규원소를 구하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 정규기저의 생성 방법을 고찰하고, Massey-Omura 승산기를 이용한 곱셈 또는 곱셈 역원의 계산에서 연산의 복잡도를 최소화할 수 있는 정규기저를 각 원시다항식에 대해 구하여, 최적의 정규원소와 곱셈항의 개수를 제시한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.433-441
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• 2022

In general, in an emergency generator system for an electric facility including an induction motor load, an emergency power generation facility larger than the facility load capacity is built due to the initial starting current of the induction motor. In order to reduce this economic burden, various methods to reduce the inrush current of induction motors are applied to suppress the additional expansion of generators due to the reduction of power generation facilities and the increase in electrical facilities. Among these methods, when a system with a built-in soft start function of an induction motor using an inverter is built, it is the best way to reduce the inrush current of the induction motor to less than the rated current. However, in this case, the installation cost of the inverter to drive the induction motor increases. This paper proposes a soft start method of an induction motor by expanding the frequency and voltage control operation area of an emergency generator. In addition, proposed a speed calculation method based on power factor information, which is essential information for stable soft start of an induction motor, and a method for generating a speed command value of the governor for starting with maximum torque.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제47권4호
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• pp.206-211
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to develop a reproducible and reliable method for evaluating the masseter's functional state by measuring the masseter muscle with ultrasonography (US). Methods: Nineteen healthy adults (9 males, 10 females) were the subjects of this study. During US scanning, the image was taken from the thickest part of the masseter muscle in the image. To evaluate changes in thickness during masseter function, US images were taken of the participant's masseter muscle at rest and during clenching. In this study, US scanning was conducted using two approaches to compare the difference in masseter muscle thickness determined when inducing maximum bite force (MBF). Results: All 19 subjects completed US scanning of the masseter muscle at rest and during clenching under the conventional method and the articulation paper method. There was no difference in masseter muscle thickness measured at rest. However, the thickness of the masseter muscles determined by the articulation paper during jaw clenching was greater than that measured by the conventional method. Conclusions: In conclusion, using the US for masseter muscle evaluation can offer objective and functional information on the masseter muscle. A standardized US scanning method needs to be developed to obtain reproducible and reliable information on the masseter muscle at rest and during clenching. In particular, generating MBF using an articulation paper can be a reproducible and reliable method of measuring the functional state of the masseter muscle.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.107-109
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• 2022

본 논문은 차량 내부 네트워크에서 메시지 인증을 사용하여 사이버 공격을 탐지할 수 있는 보안 시스템을 제안한다. 자동차 내부 네트워크는 브로드캐스트 방식으로 메시지를 전송하고 노드의 식별자를 사용하지 않으므로 송신자를 식별할 수 없다. 송신 노드는 제어 데이터를 암호화 해시함수를 사용하여 메시지인증코드를 생성하여 제어 데이터와 같이 전송한다. 메시지인증코드 생성 시, 결과의 임의성을 증가시키기 위해서 다차원 카오틱 맵을 적용하였다. 수신 노드는 수신한 메시지의 제어 데이터에 대해 생성된 메시지인증코드를 수신 메시지에 존재하는 메시지인증코드 값과 비교하여 전송된 메시지의 위조 여부를 탐지한다. CANoe와 CAPL(Communication Access Programming Language)을 사용하여 차량 내부 네트워크 환경을 구성하고 사이버 공격을 수행하여 성능을 평가하였으며 탐지율 100%의 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.348-369
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• 2024

With the advancement of Industry 4.0 and Industrial Internet of Things (IIoT), manufacturing increasingly seeks automation and intelligence. Temperature and vibration monitoring are essential for machinery health. Traditional abnormal state detection methodologies often overlook the intricate frequency characteristics inherent in vibration time series and are susceptible to erroneously reconstructing temperature abnormalities due to the highly similar waveforms. To address these limitations, we introduce synergistic, end-to-end, unsupervised Frequency-Time Domain Memory-Enhanced Autoencoders (FTD-MAE) capable of identifying abnormalities in both temperature and vibration datasets. This model is adept at accommodating time series with variable frequency complexities and mitigates the risk of overgeneralization. Initially, the frequency domain encoder processes the spectrogram generated through Short-Time Fourier Transform (STFT), while the time domain encoder interprets the raw time series. This results in two disparate sets of latent representations. Subsequently, these are subjected to a memory mechanism and a limiting function, which numerically constrain each memory term. These processed terms are then amalgamated to create two unified, novel representations that the decoder leverages to produce reconstructed samples. Furthermore, the model employs Spectral Entropy to dynamically assess the frequency complexity of the time series, which, in turn, calibrates the weightage attributed to the loss functions of the individual branches, thereby generating definitive abnormal scores. Through extensive experiments, FTD-MAE achieved an average ACC and F1 of 0.9826 and 0.9808 on the CMHS and CWRU datasets, respectively. Compared to the best representative model, the ACC increased by 0.2114 and the F1 by 0.1876.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.577-587
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• 2023

크라우드소싱(crowdsourcing) 공간 데이터 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나 데이터 품질의 불확실성으로 인한 문제점이 제기되고 있다. 특히 드론 영상 데이터셋에 품질이 낮은 데이터가 포함될 경우, 출력되는 공간 정보의 품질이 저하될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크라우드소싱된 영상의 기하학적 품질을 자동으로 검증하는 방법론을 제안하였다. 주요 품질 요소로는 영상의 공간해상도, 해상도 변화량, 매칭점 재투영 오차, 번들 조정 결과 등을 입력변수로 활용하였다. 공간 정보 생성에 적합한 영상을 분류하기 위해 학습 및 검증 데이터를 구축하고, radial basis function (RBF) 기반의 support vector machine (SVM) 모델로 학습을 진행하였다. 학습된 SVM 모델의 분류 정확도는 99.1%를 기록하였다. 품질 검증 모델 효과를 확인하기 위해 학습 및 검증에 사용하지 않은 드론 영상에 대하여 해당 모델을 적용하기 전후의 영상 데이터셋으로 각각 정사영상을 생성하고 비교하였다. 그 결과 모델 적용을 통하여 정사영상에 포함될 수 있는 다양한 왜곡을 줄이고 객체 식별력을 증대시키는 것을 확인하였다. 제안된 품질 검증 방법론은 다양한 품질의 크라우드소싱 데이터를 입력으로 받아 양질의 정보만을 자동 선별하게 함으로써 공간정보 생성에서의 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.173-184
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• 2018

프로브 차량을 이용한 이동식 교통정보수집체계가 확산되면서, 기존 소통정보 이외에 차량 내 센서를 이용한 포트홀, 낙하물, 노면결빙과 같은 도로위험정보 수집이 가능해지고 있다. 본 연구는 다수의 프로브 차량이 GPS 좌표 기반으로 도로위험정보와 같은 이벤트를 검지했을 때 시간 공간적으로 통합하여 실시간으로 처리하는 복합처리 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘의 핵심기능은 특정 지점에 발생된 도로위험정보를 (1)다수의 프로브가 서로 다른 GPS 좌표로 검지한 결과로 부터 동일지점인지 여부를 판단하고, (2)그 지점을 국가표준노드링크 상에 특정하여 이벤트 데이터를 생성하며, (3)생성된 이벤트 데이터가 유효한지 지속적으로 판단하고, (4)도로위험상황이 종료되었을 때 이벤트를 종료시키는 것이다. 이를 위해 프로브 차량이 수집한 도로위험정보를 실시간으로 처리하여 조건부 확률을 지속적으로 갱신하는 과정을 통해 이벤트의 유효성을 판단하고 종료할 수 있도록 개발하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 적용가능성을 검증하였다. 개발된 복합처리 알고리즘은 향후 C-ITS 및 자율주행자동차 등 프로브 기반의 교통정보 수집 및 이벤트 정보 처리에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.35-51
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• 2005

인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며, 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래 시 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위한 다속성 협상안을 생성하고 평가하는 방법론에 대한 내용을 설명하고 있다. 본 연구에서는 주문제조 생산 환경에서 일어나는 협상을 대상으로 협상의 항목이 둘 이상인 다속성 협상문제을 정의하고 이의 해결 방법론을 연구하고자 한다. 이를 위해 판매자는 자신의 협상안 생성을 위해 제품생산 일정계획과 가격을 고려한 협상안을 생성하고 구매자가 제시한 협상안은 다속성 의사결정(Multi Attribute Decision Making MADM) 기법 중 단순 가중합법(Simple Additive Weighting Method : SAW)을 이용하여 평가하게 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.1870-1883
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• 1993

본 논문에서는 ATM 방식으로 운용되는 사용자 네트워크를 구축하기 위해서 필수적인 주요 기능 그룹들-B-TE, B-NT2, LEX-이 수행하여야할 트래픽 제어기법에 대하여 연구한다. 사용자 네트워크에서 가장 중요한 기능 그룹인 B-NT2의 구성을 매우 단순화하여 정의한다. 또한 LEX의 구성기능 역시 B-NT2와 유사하게 정의한다. 가상 경로 식별자를 트래픽의 특성별로 고정할당하여 전체적인 트래픽 제어 기능의 분산을 가능하게 한다. 트래픽 제어를 위하여 연결수작 제어, 사용 파라미터 제어, 대역폭 할당 기능등의 연관성을 정의하고 소스 트래픽 특성에 따라 최적의 제어를 수행하기 위한 구조로서 멀티 룰-베이스 트래픽의 특성에 따른 최적의 제어를 수행하기 위한 구조로서 멀티 룰-베이스 구조를 제안한다. 그리고 멀티 룰-베이스 구조에 적합하도록 간단하게 구성된 실시간 가변 윈도우 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 하드웨어적인 구성을 가지는 가상 시스템에 온 오프 소스 트래픽을 발생시켜서 제안한 알고리즘의 성능을 분석한다. 그리고 분산 제어의 기능성과 보다 단순화된 시스템의 구현이 가능함을 확인한다.