• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 E
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• pp.1782-1784
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• 1997

Using particle-in-cell(PIC) and Monte Carlo collision(MCC), we investigate the trajectory of electrons and the characteristics of D.C. discharge In Wire Ion Plasma Source(WIPS).

• 한국가축번식학회지
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• 제14권1호
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• pp.23-30
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• 1990

These studies were carried out to investigate the effects of fetal calf serum(FCS), estrous porcine serum(EPS), porcine follicular fluid(PFF), hormone and matured cumulus cell(MCC) on in vitro maturation and fertilization of porcine follicular oocytes. The ovaries and testes were obtianed from slaughtered Landrace sow and boars, respectively. The follicular oocytes surrounded with cumulus cells were recovered by aspirating follicular fluid from the visible follicles of diameter 3~5 mm and the semen were prepared from boar's epididymal cauda. The follicular oocytes were cultured in TCM-199 medium containing hormones, FCS, EPS, PFF and MCC for 48hrs. in a incubator with 5% CO2 in air at 36$^{\circ}C$ and then matured oocytes were again cultured for 18~20 hrs. with $1.5\times$106/ml motile capacitated sperm in the modified Tyroide solution containing 100$\mu\textrm{g}$/ml of heparin. The results obtained in these experiments were summarized as follows : 1. The maturation and fertilization rate of the follicular oocytes, cultured in the TCM-199 medium supplemented with 10% FCS and PMSG＋HCG were 55.6~64.5% and 33.3~37.1%, respectively. 2. The maturation and fertilization rate of the follicular oocytes cultured in the TCM-199 medium supplemented with 20% EPS and PMSG＋HCG were 50.0~55.0% and 30.3~33.3%, respectively. 3. The maturation rate(59.0~64.2%) and fertilization rate(34.8~39.3%) of follicular oocytes cultured in TCM-199 medium supplemented 20% FCS and 50% PFF were higher than those of follicular oocytes cultured in TCM-199 medium supplemented with 5%, 10% and 15% FCS and 10% and 50% PFF. 4. The maturation rate(60.0%) and fertilization rate(40.0%) of follicular oocytes cultured in TCM-199 medium supplemented with 20% FCS and granulosa cell (1$\times$106/ml) were significantly higher than those of fiollicular oocytes cultured in TCM-199 medium supplemented with 5%, 10% and 15% FCS and granulosa cell.

• 대한세포병리학회지
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• 제17권2호
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• pp.143-147
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• 2006

Merkel cell carcinoma (MCC), a rare primary cutaneous small cell neuroendocrine carcinoma, is a tumor with distinct cytological features. In many cases, immunohistochemical staining (IHC) is required for the differentiation from other small round cell malignancies. Here we describe the cytological findings of Merkel cell carcinoma; these findings contributed to the diagnosis prior to performing IHC. A lower eyelid mass was excised and submitted for frozen section diagnosis. The frozen section diagnosis was consistent with a malignancy, but the more specific diagnosis was limited by the lack of specific histological features. Touch imprint cytology revealed a high cellularity with loosely cohesive small to large sized cells. The tumor cells showed hyperchromatic nuclei with fine chromatin and inconspicuous nucleoli, and thin-rimmed-cytoplasm including the characteristic eosinophilic button-like paranuclear inclusion, previously described as a pathognomonic cytological finding of MCC; this was not found in the H&E frozen section. In conclusion, we suggest that the touch imprint cytology may help in the differential diagnosis of small round cell neoplasms prior to performing IHC especially in frozen section diagnosis.

• 한국광물학회지
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• 제30권3호
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• pp.83-91
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• 2017

천연산 녹주석($Be_3Al_2Si_6O_{18}$, P6/mcc) 중 산출지가 각각 다른 아쿠아마린 시료인 녹주석-A, 녹주석-B를 물을 압력전달 매개체로 사용하여 고압실험 및 고온-고압실험을 실시하였다. 기존 문헌과 다르게 압력전달 매개체로 물을 이용했을 때 고압 및 고온-고압 상태에서 녹주석의 조성과 구조에 어떠한 영향을 주며 탄성 특성이 어떻게 변하는지를 확인하기 위함이다. 그 결과 녹주석-A, B의 체적탄성률은 각각 111(7) GPa, $K{_0}^{\prime}=73(7)$; 110(9) GPa, $K{_0}^{\prime}=65(8)$로 확인되었다. 이는 기존 연구에서 메탄올 에탄올 4 : 1 체적비로 혼합하여 관찰한 것과 다른 값 및 경향성을 보여주는 것으로 확인하였으며 관찰된 녹주석의 치밀화는 ICE VI, ICE VII 상변이 구간인 약 1.0 GPa, 약 2.5 GPa 구간과 일치하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.959-970
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• 1994

본 논문에서는 핸디 스캐너를 사용하여 인쇄 악보를 읽어들여서 이를 최종적으로 매쉬 컴퓨터에서 병렬 수행 하도록 한다. 일차적으로 특정 패턴에 따란 분류하고, 지식을 기반으로하여 인식하게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 전처리 과정을 최소화하고 단순한 연산을 사용한다. 인쇄 악보의 악상 기호 크기는 여러 가지가 허용되도록하며 악상 기호의 종류의 다양성 때문에 모든 기호를 인식하는 것은 어려운 일이므로 우선 사용 빈도수가 높은 몇가지 기호를 인식하도록 한다. 인식된 결과는 미디 표준파일 형식으로 변환하도록 한다. 영상 처리의 고속성이 요구되므로 다중프로세서를 갖는 병렬처리 시스템이 필요하다. 이차원적인 디지털화된 영상은 SIMD 메쉬 컴퓨터 구조에서 처리되기에 적합하므로 이 구조에 대해서 설명하고 n의 프로세서를 갖는 SIMD 메쉬 컴퓨터 구조상에서의 시간복잡도가 0(n)인 병렬 알고리즘을 기술한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.5838-5842
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• 2011

본 연구는 고용량의 모터를 구동하기 위한 모터컨트롤센터(MCC)의 내부 구조 중 각 상(R,S,T)의 BUS BAR의 온도와 BUS BAR 볼트 체결부의 온도변화가 모터컨트롤센터의 노후화 및 진동에 따라 어떠한 차이가 있는지를 적외선 온도센서가 설치된 온도측정용 2차원 기구부를 설계 제작하고 모터컨트롤센터의 내부에 설치하여 BUS BAR의 온도 및 전류 변화량을 상시 모니터링 하였다. 실험을 통하여 부하에 따른 BUS BAR의 온도 변화를 BUS BAR 나사 체결부위를 중심으로 측정하였으며, BUS BAR의 온도변화와 소모 전류에 대한 비례관계를 확인할 수 있었다. 또한 이러한 비접촉식 2차원 온도측정 시스템을 모터컨트롤센터 내부에 장착하면 부하의 과전류로 인한 온도 상승이나 접촉 불량 등으로 발생될 수 있는 정전이나 화재 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.823-824
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• 2016

일반적으로 배전반, 분전반, 전동기제어반(Motor Control Center;MCC)은 집단거주지역, 빌딩, 학교, 공장, 항만, 공항, 상하수 처리장, 변전소, 중공업 플랜트 등의 광범위한 전력 수용가에 설치되어 특고압의 전력을 해당 설비들에 요구되는 전압으로 변환하여 공급하는데 사용된다. 이와 같은 배전반, 분전반, MCC에 포함되는 전기설비의 사고는 부스바 접속부의 열화에 의한 사고, 부스바의 접점 및 연결 부위에서의 접촉 불량에 의한 사고, 부스바 접속부의 과열 현상에 의한 사고로 구분된다. 본 논문에서는 부스바 접촉부의 볼트 및 너트의 풀림상태, 접촉부 열화 측정이 가능하며, 배전반 내부온도와 부스바 온도를 측정하여 추이변화에 대한 감시기능이 있는 부스바 접촉부 체결상태 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 정량적인 부스바 체결상태 검출과 부스바 현재온도 검출의 이중적인 센싱에 의해 부스바 접촉부 정상여부 판별이 가능하여 전기설비 사고를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.714-720
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• 2021

머신 러닝 및 신호처리에 활용되고 있는 정보이론적 학습법(ITL, information theoretic learning)은 커널 사이즈(σ) 설정이 매우 민감한 어려움을 지닌다. ITL의 성능지표중 하나인 코렌트로피 함수를 최대화하는 성능지표에 대해, 기울기에 존재하는 1/σ2를 제거한 뒤 남은 커널 사이즈에 대해 적응적으로 조절하는 방법들이 연구되었다. 이 논문에서는, 1/σ2의 커널 사이즈가 실제 시스템의 민감성이나 불안정에 큰 역할을 하고 있으며 남은 부분에 존재하는 커널 사이즈에 대한 최적해는 오차의 절대값 근방에 수렴함에 따라 오히려 수렴 후 가중치 갱신을 멈추게 하는 부작용이 나타남을 밝혔다. 이에 적응적 커널 사이즈 조절 대신 적절한 상수를 선택하는 것이 보다 효과적이라는 것을 제안하였고, 실험결과에서 동일한 수렴 속도에 약 2dB 향상된 정상상태 MSE를 보였다. 제안한 방식을 더욱 열악한 다경로 채널환경에 적용하여 실험한 결과 4dB 이상의 성능향상을 보여 제안한 방식은 열악한 상황일수록 더욱 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4345-4363
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• 2021

Deep Learning as a Service (DLaaS), utilizing the cloud-based deep neural network models to provide customer prediction services, has been widely deployed on mobile cloud computing (MCC). Such services raise privacy concerns since customers need to send private data to untrusted service providers. In this paper, we devote ourselves to building an efficient protocol to classify users' images using the convolutional neural network (CNN) model trained and held by the server, while keeping both parties' data secure. Most previous solutions commonly employ homomorphic encryption schemes based on Ring Learning with Errors (RLWE) hardness or two-party secure computation protocols to achieve it. However, they have limitations on large communication overheads and costs in MCC. To address this issue, we present LeHE4SCNN, a scalable privacy-preserving and communication-efficient framework for CNN-based DLaaS. Firstly, we design a novel low-expansion rate homomorphic encryption scheme with packing and unpacking methods (LeHE). It supports fast homomorphic operations such as vector-matrix multiplication and addition. Then we propose a secure prediction framework for CNN. It employs the LeHE scheme to compute linear layers while exploiting the data shuffling technique to perform non-linear operations. Finally, we implement and evaluate LeHE4SCNN with various CNN models on a real-world dataset. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the LeHE4SCNN framework in terms of response time, usage cost, and communication overhead compared to the state-of-the-art methods in the mobile cloud computing environment.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.177-189
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• 2023

Malware detection is an increasingly important operational focus in cyber security, particularly given the fast pace of such threats (e.g., new malware variants introduced every day). There has been great interest in exploring the use of machine learning techniques in automating and enhancing the effectiveness of malware detection and analysis. In this paper, we present a deep recurrent neural network solution as a stacked Long Short-Term Memory (LSTM) with a pre-training as a regularization method to avoid random network initialization. In our proposal, we use global and short dependencies of the inputs. With pre-training, we avoid random initialization and are able to improve the accuracy and robustness of malware threat hunting. The proposed method speeds up the convergence (in comparison to stacked LSTM) by reducing the length of malware OpCode or bytecode sequences. Hence, the complexity of our final method is reduced. This leads to better accuracy, higher Mattews Correlation Coefficients (MCC), and Area Under the Curve (AUC) in comparison to a standard LSTM with similar detection time. Our proposed method can be applied in real-time malware threat hunting, particularly for safety critical systems such as eHealth or Internet of Military of Things where poor convergence of the model could lead to catastrophic consequences. We evaluate the effectiveness of our proposed method on Windows, Ransomware, Internet of Things (IoT), and Android malware datasets using both static and dynamic analysis. For the IoT malware detection, we also present a comparative summary of the performance on an IoT-specific dataset of our proposed method and the standard stacked LSTM method. More specifically, of our proposed method achieves an accuracy of 99.1% in detecting IoT malware samples, with AUC of 0.985, and MCC of 0.95; thus, outperforming standard LSTM based methods in these key metrics.