• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권2호
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• pp.120-130
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• 2021

The spinal cord or CSF surgery is a very complex process. It requires continuous pre and post-surgery evaluation to have a better ability to diagnose the disease. To detect automatically the suspected areas of tumors and symptoms of CSF leakage during the development of the tumor inside of the brain. We propose a new method based on using computer software that generates statistical results through data gathered during surgeries and operations. We performed statistical computation and data collection through the Google Source for the UK National Cancer Database. The purpose of this study is to address the above problems related to the accuracy of missing hybrid KNN values and finding the distance of tumor in terms of brain cancer or CSF images. This research aims to create a framework that can classify the damaged area of cancer or tumors using high-dimensional image segmentation and Laplace transformation method. A high-dimensional image segmentation method is implemented by software modelling techniques with measures the width, percentage, and size of cells within the brain, as well as enhance the efficiency of the hybrid KNN algorithm and Laplace transformation make it deal the non-zero values in terms of missing values form with the using of Frobenius Matrix for deal the space into non-zero values. Our proposed algorithm takes the longest values of KNN (K = 1-100), which is successfully demonstrated in a 4-dimensional modulation method that monitors the lighting field that can be used in the field of light emission. Conclusion: This approach dramatically improves the efficiency of hybrid KNN method and the detection of tumor region using 4-D segmentation method. The simulation results verified the performance of the proposed method is improved by 92% sensitivity of 60% specificity and 70.50% accuracy respectively.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.201-209
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• 2021

선박 및 해양구조물과 같은 대형 유한요소모델의 진동 특성을 평가하기 위해 고유치 해석 및 가진 주파수에 따른 응답 계산을 필수적으로 수행해야 한다. 하지만 이러한 해석들은 과도한 전산 장비와 계산 시간이 요구되어 고성능 해석 프로그램의 개발이 필요하다. 특히 선형연립방정식에서 발생하는 역행렬 계산 및 고유치 해석 시에는 상당한 전산 해석 시간이 발생하기 때문에 최신 고성능 라이브러리를 적용함으로써 이를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 병렬식 선형연립방정식 계산 라이브러리인 PARDISO와 고성능 고유치 해석 라이브러리인 ARPACK을 적용하여 빠르고 정확한 해석이 가능한 진동해석 프로그램을 개발하였다. 끝으로 개발된 해석 프로그램의 정확도와 효율성을 검증하기 위해 여러 선박해양공학 수치 예제를 사용하였고, 상용 유한요소 프로그램인 ABAQUS와의 결과 비교 검토를 통해 개발된 진동해석 프로그램의 신뢰성을 검증, 제시하였다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1A호
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• pp.117-132
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• 2006

3변 고정 1변 자유 직사각형 얇은 판에 대한 기존 해석해를 무차원식으로 유도하고 특성을 분석하였다. Timoshenko와 Woinowsky-Krieger의 방법(1959)은 변장비가 1보다 작은 경우에만 제한적으로 해가 존재하여 처짐 특성에 대한 실용적인 해가 되지 않음을 밝혔다. 굴정(堀井)와 본(本)의 방법(1968)에 수치안정을 위한 항을 추가하여 최대 150개 항까지 구성된 급수해를 구하였고 이로부터 계산한 휨 모멘트의 수렴을 분석하였다. 수정 굴정(堀井)와 본(本)의 방법은 모든 변장비에 대한 처짐 특성을 구할 수 있으나 고정단과 자유단이 접하는 교차점에서의 모멘트 계산은 자유단 경계조건을 만족하지 않으며 그 원인을 분석하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제82권4호
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• pp.420-430
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• 1993

우리나라 남부지방의 주요 수종(樹種)인 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향하리라 예상되는 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 성질(性質)과 환경인자(環境因子)중 18개 인자(因子)를 218개 표준지(標準地)에서 측정(測定)하여 설명변수로 하고, 해송(海松)의 수고생장량(樹高生長量), 즉 임분(林分)의 지위지수(地位指數)를 반응변수로 하여 상관분석, 편상관분석, 회귀분석 및 요인분석을 실시하여 해송(海松)의 적지선정(適地選定), 생장량(生長量) 추정 및 비배관리 등에 대한 기초적 지침을 제시하고자 이 연구(硏究)를 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와 토양(土壤) 및 환경인자(環境因子)간의 상관에 있어서, 지위지수(地位指數)와 유효토심간의 상관계수 r=0.6498로 약간 높게 나타났고(p<0.01), 다음으로 경사도, 유기물함량, 전질소함량 순으로 상관이 나타났다. 2. 각종 인자간의 내부상관을 배제한 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와 영향인자간의 편상관에 있어서는 유효토심(r=0.6270), 경사도(r=-0.5423), 염기포화도(r=0.3278) 순으로 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향을 미치고 있었다. 3. 단계적회귀분석 결과, 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향을 미치는 인자군(因子群)은 유효토심, 경사도, 유기물함량, 염기포화도, 토양산도, 미사함량 및 치환성 $Ca^{{+}{+}}$ 군(群)으로 나타났다. 4. 토양(土壤) 및 환경인자(環境因子)에 의한 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數) 추정식은 $Y=13.2691+0.0242\;X_2-1.2244\;X_4+0.6142\;X_5-0.3472\;X_{11}+0.0355\;X_{13}+0.1552\;X_{15}-0.1002\;X_{17}$으로 도출되었고, 추정식에 대한 적합도는 77%로 나타났다. 5. 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향하는 인자들을 요인분석한 결과, eigenvalue 1.0 이상의 주성분은 6개였으며, 이들의 누적기여율(累積奇與率)은 71.1%였다. 6. 요인분석(要因分析)에 의하여 산출된 6개의 요인점수(要因點數)와 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와의 관계를 단계적회귀분석한 결과, 5개의 요인점수(要因點數)를 갖는 추정모델이 도출되었다. 이 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數) 추정모델에 대한 $R^2=0.8481$로 높은 설명력을 가지며, 회귀계수에 대한 유의성을 검정한 결과 1% 수준에서 유의성이 인정되었다. 따라서 해송(海松)의 수고생장(樹高生長)에 관여하는 인자(因子)를 선정하는 방법은 요인분석(要因分析)에 의한 회귀분석(回歸分析)이 가장 유리한 것으로 나타났다. 그리고 해송임분(海松林分)의 경영은 이상과 같은 방법에 의하여 선정된 임목생장(林木生長)에 관여하는 인자(因子)를 고려하여 실행되어야 할 것으로 사료된다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제20권3호
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• pp.283-293
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• 2002

목적 : 고선량률의 Ir-192 선원을 이용한 근접조사의 모의촬영 영상을 개인컴퓨터(PC)에 입력하여 해부학적 영상에 선량분포를 구현하고 히스토그램, 선량-용적히스토그램 및 3차원 선량분포를 전산화하였다. 대상 및 방법 : 선량전산화에 이용된 선원은 원격근접조사장치(Buchler 3K, 독일)의 Co-60 대체선원으로 한국원자력 연구소와 공동으로 개발한 Ir-192이다. 선원 모양에 의존하는 선량분포의 비등방성은 선원을 미소 분할하여 구한 선량과 선원 중심에서 측방 기준점의 공중선량을 기준으로 규격화한 값을 이용하였다. 선원 주위의 조직선량은 선원 중심에서 측방으로 실측된 조직감쇠와 산란에 의한 보정계수와 에너지에 따른 공기 저지능에 대한 조직의 저지능 비로 공중-조직선량 변환계수를 적용하고 기준점에 대해 규격화한 선량률표를 검색하여 얻도록 하였다. 선량계획 전산화 과정에 모의촬영 영상입력, 선원입력과 선원의 축면 결정과 해부학적 영상을 이용한 선량분포와 점선량, 히스토그램 및 선량-용적 히스토그램을 구현하였다. 결과 : 저자들이 개발한 근접조사 선량계획시스템에는 선원모의촬영 영상을 스켄하여 비트맵 파일로 저장하고, 좌표원점과 확대율을 정해, 선원위치를 결정하고 선량분포와 선량분석 프로그램을 포함한 선량전산화를 구현하였다. 실험에 이용된 Ir-192 선원의 조직내 선량은 공중선량율과 조직에 의한 감쇠 및 산란에 의한 실험식을 이용하였다. 선원 중심에서 축상의 거리와 축에서 떨어진 거리에 따른 선량률표에서 행렬 검색하여 얻도록 하였다. 근접조사선량계획은 선원좌표 입력과 선원의 축면(principal plane)을 결정하여 선원이 포함된 평면상의 선량을 구현하였으며, 시뮬레이션 영상인 관상면과 시상면에 선량분포를 구현하였다. 선량-히스토그램에 의한 선량분포 분석은 임의의 해부학적 영상면 위에 커서가 놓인 위치의 선량 스켓치로 얻었다. 임상에 필요한 선량분석은 선원의 축에서 면의깊이를 이동하여 선량분포를 구할 수 있게 하였으며, 선량-용적 히스토그램과 3차원 선량분포를 구현하였다. 결론 : 고선량률 Ir-192를 이용하여 근접조사선량계획을 전산화하였으며, 선량분포의 분석에는 해부학적 영상의 선량분포와 선량-히스토그램, 선량-용적히스토그램을 구현하였으며, 선량분포의 면을 임의 선택할 수 있고 3차원 선량분포를 포함한 선량계획시스템을 준비하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권1호
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• pp.9-18
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• 2015

본 논문에서는 애조인 설계민감도(DSA)를 사용하여 평형상태의 열전도문제에서 수치적으로 얻어진 위상 최적설계를 실험적으로 검증하였다. 애조인 변수법을 이용하면 해석에서 사용되었던 행렬시스템을 애조인 문제를 풀 때 그대로 활용가능하기 때문에 설계민감도를 얻는데 필요한 계산을 매우 효율적으로 수행할 수 있다. 위상 최적설계를 위해서 설계변수는 정규화된 재료밀도 함수로 정하였다. 목적함수는 구조물의 열 컴플라이언스이고 제한조건은 허용 가능한 재료량이다. 또한 열화상카메라를 활용하여 이러한 위상 최적설계로 얻어진 수치적 결과를 부피가 동일하도록 직관적으로 설계된 디자인과 비교하여 실험적으로 검증하였다. 위상 최적설계로 얻어진 결과를 실제로 제작하기 위해 간단한 수치기법을 통해 점 정보로 변환한 후 역설계 상용프로그램을 이용하여 CAD 모델링을 수행한다. 이를 바탕으로 위상 최적설계 결과를 CNC(Computerized Numerically Controlled machine tools) 선반으로 제작하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제31권3호
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• pp.241-255
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• 2017

스마트 교육 환경과 4차 산업 혁명 시대를 맞이하여 편리한 기능을 갖는 다양한 테크놀로지들을 활용하는 새로운 차원의 디지털 수학 교과서가 필요하게 되었다. 한국의 경우 초 중등 수학 교육에서는 여러 다양한 시도가 있었으나 대학 수학교육의 경우 디지털 수학 교과서 관련 연구는 미비하였다. 본 논문에서는 선형대수학을 중심으로 디지털 콘텐츠와 대화형 실습실을 활용하는 디지털 교과서를 소개한다. 본 교과서는 본 연구진이 직접 개발하여 누구나 http://matrix.skku.ac.kr/LA-K에서 다운로드 받을 수 있도록 제공하였으며, 기존의 종이 교과서(서책형)를 단순히 pdf 형태의 파일로 변환하여 애니메이션이나 참고자료 등을 추가한 수준에서 벗어나 전자책, 웹 콘텐츠, 강의 동영상, 대화형 실습실을 포함한다. 본 선형대수학 디지털 교과서는 학생들이 어떠한 모바일 기기에서든 시간과 장소의 제약 없이 자유롭게 사용할 수 있으며, 계산, 코딩 및 타이핑 과정에서 절약된 시간을 수학 개념을 더 깊이 이해하는데 사용할 수 있다. 코드를 포함한 대화형 실습실 및 동영상 강의를 탑재한 최초의 수학 디지털 교과서로 평가되는 본 연구의 결과물은 차세대 디지털 교과서의 주요 모델 중 하나가 될 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권1호
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• pp.22-30
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• 2011

본 논문에서는 CMMB (China Mobile Multimedia Broadcasting) 표준의 LDPC(Low Density Parity Check) 부호 복호기를 효과적으로 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문은 AGU(Address Generation Unit)와 Index 행렬을 이용하여 효율적으로 주소 값을 생성함으로써, 메모리 사용량을 줄이고 복잡도를 감소시켰다. 또한 LDPC 부호 복호기의 throughput을 향상시키기 위해 한 클럭에 여러 메시지를 전달하는 부분 병렬 구조를 사용하였고, 하나의 주소를 사용하여 병렬적으로 동작이 가능하도록 노드 그룹핑을 진행하였다. 제안하는 LDPC 부호 복호기는 Verilog HDL로 구현하였으며, Synopsys사의 Design Compiler를 이용하여 Chartered $0.18{\mu}m$ CMOS cell library 공정으로 합성하였다. 제안된 복호기는 455K(in NAND2)의 크기를 가지며, 185MHz의 클럭에서 1/2 부호는 14.32 Mbps의 throughput을 갖고, 3/4 부호는 26.97Mbps의 throughput을 갖는다. 또한 기존의 CMMB용 LDPC의 메모리와 비교하여 0.39% 의 메모리만 사용된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1068-1074
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• 2011

본 논문에서는 고속 무선 데이터 전송에서 높은 데이터 전송의 신뢰성을 얻기 위해 MIMO(multi-input multi-output) 기술 중 하나인 시공간 블록 코드(STBC: space-time block codes)와 채널코딩 중 하나인 컨볼루션 코드(convolution code)를 연계한 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 전송한 데이터를 복원하며 높은 시스템 이득을 가지기 위해 수정된 비터비 알고리즘을 사용한다. 제안한 시스템은 시공간 블록 코드와 컨볼루션 코드를 연계하였기 때문에 시스템의 복잡도는 다소 높지만 STBC의 최대 다이버시티 이득과 컨볼루션 코드의 높은 부호화 이득을 동시에 얻을 수 있는 큰 장점이 있다. 수정된 비터비 알고리즘은 기존의 비터비 알고리즘과 달리 브랜치 매트릭스를 구하기 위해 해밍 거리를 사용하지 않고 수신 심볼과 레퍼런스 심볼 사이의 유클리디안 거리를 사용한다. 제안한 시스템을 시뮬레이션 한 결과 기존의 시스템보다 7.5 dB(STBC 2Tx-2Rx $BER=10^{-3}$ )의 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다. 이 결과를 통해 STBC와 컨볼루션 코드를 연계할 때 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하면 향상된 전송 신뢰성과 전송 효율로 데이터를 전송 할 수 있다.