• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.608-613
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• 2006

전자상거래의 활성화로 인하여 인터넷상에 많은 쇼핑몰이 존재한다. 상품 추천 시스템은 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고객의 접근 로그 데이터를 분석하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 분류 기법을 이용하였다. 접근 로그 데이터는 고객이 쇼핑몰에 접근하였거나 접근하여 상품을 구매한 내역 등에 관한 정보를 포함하고 있다. 제안한 시스템은 두 단계로 구성한다. 제 1 단계는 데이터 필터링 모듈과 고객이 접근한 웹 페이지들 사이의 관련성을 추출하는 모듈로 구성하고, 제 2단계는 개인화 모듈과 규칙 생성 모듈로 이루어져 있다. 결과적으로 제안한 시스템은 고객의 패턴을 파악하는데 있어서 고객에게 추천하는 웹페이지들을 등급화하여 제시함으로써 고객에게 상품 추천을 효율적으로 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권6호
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• pp.1294-1310
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• 2010

User authentication using fingerprint information provides convenience as well as strong security. However, serious problems may occur if fingerprint information stored for user authentication is used illegally by a different person since it cannot be changed freely as a password due to a limited number of fingers. Recently, research in fuzzy fingerprint vault system has been carried out actively to safely protect fingerprint information in a fingerprint authentication system. In addition, research to solve the fingerprint alignment problem by applying a geometric hashing technique has also been carried out. In this paper, we propose the hardware architecture for a geometric hashing based fuzzy fingerprint vault system that consists of the software module and hardware module. The hardware module performs the matching for the transformed minutiae in the enrollment hash table and verification hash table. On the other hand, the software module is responsible for hardware feature extraction. We also propose the hardware architecture which parallel processing technique is applied for high speed processing. Based on the experimental results, we confirmed that execution time for the proposed hardware architecture was 0.24 second when number of real minutiae was 36 and number of chaff minutiae was 200, whereas that of the software solution was 1.13 second. For the same condition, execution time of the hardware architecture which parallel processing technique was applied was 0.01 second. Note that the proposed hardware architecture can achieve a speed-up of close to 100 times compared to a software based solution.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.139-147
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• 2012

본 논문에서는 텍스트 마이닝을 통해 생물학 문헌에서 분자 수준의 사건(event) 정보를 자동으로 추출하고, 이들 사건 정보를 기반으로 새로운 생물학 지식을 자동 추론하는 텍스트 마이닝 - 추론 통합 구조의 시스템을 다룬다. 이러한 통합 구조의 지식 발견 시스템은 미리 추출되어 데이터베이스에 등록된 정보만을 입력으로 사용하는 시스템들에 비하여 최신 정보를 보다 빨리 사용할 수 있고, 미리 정의된 형식 이외의 다양한 정보를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 반면, 텍스트 마이닝 정보 추출 결과를 그대로 사용하기 때문에 텍스트 마이닝 모듈(module)의 성능에 따라 전체 시스템의 효용성이 크게 저하될 수도 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 확률 기반 필터링(filtering) 방법을 제안하여, 텍스트 마이닝 결과 중 양성 오류(false positive)를 효과적으로 제거함으로써 전체 지식 발견 시스템의 정확도 및 효용성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안한 확률 기반 필터링 방법은 기준(baseline) 방법으로 사용된 횟수 기반 필터링 방법보다 높은 성능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1053-1065
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• 2020

최근 하드웨어의 성능과 인공지능 기술이 발달함에 따라 육안으로 구분하기 어려운 정교한 가짜 동영상들이 증가하고 있다. 인공지능을 이용한 얼굴 합성 기술을 딥페이크라고 하며 약간의 프로그래밍 능력과 딥러닝 지식만 있다면 누구든지 딥페이크를 이용하여 정교한 가짜 동영상을 제작할 수 있다. 이에 무분별한 가짜 동영상이 크게 증가하였으며 이는 개인 정보 침해, 가짜 뉴스, 사기 등에 문제로 이어질 수 있다. 따라서 사람의 눈으로도 진위를 가릴 수 없는 가짜 동영상을 탐지할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 Bidirectional Convolutional LSTM과 어텐션 모듈(Attention module)을 적용한 딥페이크 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 어텐션 모듈과 신경곱 합성망 모델을 같이 사용되어 각 프레임의 특징을 추출하고 기존의 제안되어왔던 시간의 순방향만을 고려하는 LSTM과 달리 시간의 역방향도 고려하여 학습한다. 어텐션 모듈은 합성곱 신경망 모델과 같이 사용되어 각 프레임의 특징 추출에 이용한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 모델은 93.5%의 정확도를 갖고 기존 연구의 결과보다 AUC가 최대 50% 가량 높음을 보였다.

• 한국광학회지
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• 제34권6호
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• pp.261-268
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• 2023

본 연구에서는 간단한 구조의 층밀림 간섭계 기반의 정량적 위상 이미징을 위한 미분 간섭 현미경 모듈을 제안한다. 제안하는 모듈은 복굴절성과 편광 광 분할기의 특성을 갖는 기하 위상 소자 중의 하나인 편광 격자를 이용하여 층밀림 간섭계 구조로 구성되고, 편광 카메라를 통해 획득된 4개의 편광 영상으로 정량적인 위상차 영상뿐만 아니라 일반적인 명시야 현미경 영상을 동시에 추출할 수 있다. 또한, 제안하는 모듈의 실시간 영상 획득 가능성, 안정성 및 소형화로 인해 기존의 현미경에 편리하게 적용할 수 있다. 제안하는 시스템을 검증하기 위해 다양한 시편에 대한 명시야 영상 및 위상차 영상을 획득하였고, 또한 이들 영상들을 합성하여 보다 가독성이 높은 시편 영상을 획득하였다.

• 공업화학
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• 제7권5호
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• pp.977-984
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• 1996

실관막 모듈을 이용한 액-액추출은 반응기 단위부피당 표면적이 크므로 신속히 진행된다. 이러한 실관막내에서 추출제와 원료액은 빠른 속도로 접촉하며 두 흐름이 완전히 독립적이므로 부하나 편류현상이 일어나지 않는다. 본 연구에서는 실관막을 이용하여 수용액으로부터 중금속들을 추출하기 위한 추출제들의 선택성을 고찰하였다. 또한, 실관막 내에서 용질의 물질전달에 미치는 분배비의 영향을 확인하기 위하여, 분배비와 총괄물질전달계수를 비교하였다. 이로부터, 분배비가 높은 계는 낮은 계에 비해 실관막 모듈 내에서 물질전달에 미치는 분배비의 영향이 미약함을 알 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제66권2호
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• pp.431-438
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• 2017

In this paper, the abdomen ECG(AECG) is employed to measure the mother's ECG instead of the conventioanl thoracic ECG measurement. The fetus ECG signal can be extracted from the AECG using an algorithm that utilizes the mobile fetal ECG measurement platform, which is based on the BLE (Bluetooth Low Energy). The algorithm has been implemented by using a replacement processor processed directly from the platform BLE instead of the large statistical data processing required in the ICA(Independent component analysis). The proposed algorithm can be implemented on a mobile BLE wireless ECG system hardware platform to process the maternal ECG. Wireless technology can realize a compact, low-power radio system for short distance communication and the IOT(Intenet of Things) enables the transmission of real-time ECG data. It was also implemented in the form of a compact module in order for mothers to be able to download and store the collected ECG data without having to interrupt or move the logger, and later link the module to a computer for downloading and analyzing the data. A mobile ECG measurement prototype is manufactured and tested to measure the FECG for pregnant women. The experimental results verify a real-time FECG extraction capability for the proposed system. In this paper, we propose an ECG measurement system that shows approximately 91.65% similarity to the MIT database and the conventional algorithm and SNR performance about 10% better.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제13권2호
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• pp.285-300
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• 2017

Shallow coal resources are increasingly depleted, the mining has entered the deep stage. Due to "High stress, high gas, strong adsorption and low permeability" of coal seam, the gas drainage has become more difficult and the probability of coal and gas outburst accident increases. Based on the flow solid coupling theory of coal seam gas, the coupling model about stress and gas seepage of coal seam was set up by solid module and Darcy module in Comsol Multiphysics. The gas extraction effects were researched after applying hydraulic technology to increase permeability. The results showed that the effective influence radius increases with the expanded borehole radius and drainage time, decreases with initial gas pressure. The relationship between the effective influence radius and various factors presents in the form: $y=a+{\frac{b}{\left(1+{(\frac{x}{x_0})^p}\right)}}$. The effective influence radius with multiple boreholes is obviously larger than that of the single hole. According to the actual coal seam and gas geological conditions, appropriate layout way was selected to achieve the best effect. The field application results are consistent with the simulation results. It is found that the horizontal stress plays a very important role in coal seam drainage effect. The stress distribution change around the drilling hole will lead to the changes in porosity of coal seam, further resulting in permeability evolution and finally gas pressure distribution varies.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.251-263
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• 2004

질의응답 시스템에서의 질의 분석 과정은 이용자의 자연어 질의 문장에서 질의 의도를 파악하여 그 유형을 분류하고 정답 추출을 위한 정보를 구하는 것이다. 본 연구에서는 복잡한 분류 규칙 집합이나 대용량의 언어 지식 자원 대신 이용자 질의 문장에서 질의 초점 어휘를 추출하고 구문 구조적으로 관련된 단어들의 의미 정보에 기반하여 효율적으로 질의 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 질의 초점 어휘가 생략된 경우의 처리와 동의어와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법도 제안한다.