• 소성∙가공
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• 제18권7호
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• pp.556-564
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• 2009

Flexible forming process for sheet material using reconfigurable die is introduced based on numerical simulation. In general, this flexible forming process using the reconfigurable die has been utilized for manufacturing of curved thick plates used for hull structures, architectural structures and so on. In this study, numerical simulation of sheet metal forming process is carried out by using flexible dies model instead of conventional matched die set. The numerical simulation and experimental verification for sheet metal forming process using a flexible forming machine that is more suitable for thick plate forming process are carried out to confirm the appropriateness of the simulation process. As an elastic cushion, urethane pads are utilized using hyperelastic material model in the simulation for smoothing the forming surface which is discrete due to characteristics of the flexile die. In the flexible forming process for sheet metal, effect of a blank holder is also investigated according to blank holding methods. Formability in view of occurrence of dimples is compared with regard to the various punch sizes. Consequently, it is confirmed that the flexible forming for sheet material using urethane pad has enough capability and feasibility for manufacturing of smoothly curved surface instead of conventional die forming method.

• 품질경영학회지
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• 제48권3호
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• pp.421-431
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the tokenizer in natural language processing for customer satisfaction in sentiment analysis. Methods: In this study, a supervised learning-based tokenizer Mecab-Ko and an unsupervised learning-based tokenizer SentencePiece were used for comparison. Three algorithms: Naïve Bayes, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree were selected to compare the performance of each tokenizer. For performance comparison, three metrics: accuracy, precision, and recall were used in the study. Results: The results of this study are as follows; Through performance evaluation and verification, it was confirmed that SentencePiece shows better classification performance than Mecab-Ko. In order to confirm the robustness of the derived results, independent t-tests were conducted on the evaluation results for the two types of the tokenizer. As a result of the study, it was confirmed that the classification performance of the SentencePiece tokenizer was high in the k-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithms. In addition, the Decision Tree showed slightly higher accuracy among the three classification algorithms. Conclusion: The SentencePiece tokenizer can be used to classify and interpret customer sentiment based on online reviews in Korean more accurately. In addition, it seems that it is possible to give a specific meaning to a short word or a jargon, which is often used by users when evaluating products but is not defined in advance.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제7권1호
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• pp.11-16
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• 2020

Deep Learning has become the most important technology in the field of artificial intelligence machine learning, with its high performance overwhelming existing methods in various applications. In this paper, an interactive window service based on object recognition technology is proposed. The main goal is to implement an object recognition technology using this deep learning technology to remove the existing eye tracking technology, which requires users to wear eye tracking devices themselves, and to implement an eye tracking technology that uses only usual cameras to track users' eye. We design an interactive system based on efficient eye detection and pupil tracking method that can verify the user's eye movement. To estimate the view-direction of user's eye, we initialize to make the reference (origin) coordinate. Then the view direction is estimated from the extracted eye pupils from the origin coordinate. Also, we propose a blink detection technique based on the eye apply ratio (EAR). With the extracted view direction and eye action, we provide some augmented information of interest without the existing complex and expensive eye-tracking systems with various service topics and situations. For verification, the user guiding service is implemented as a proto-type model with the school map to inform the location information of the desired location or building.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.31-40
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• 2012

Face recognition refers to the process of identifying individuals based on their facial features. It has recently become one of the most popular research areas in the fields of computer vision, machine learning, and pattern recognition because it spans numerous consumer applications, such as access control, surveillance, security, credit-card verification, and criminal identification. However, illumination variation on face generally cause performance degradation of face recognition systems under practical environments. Thus, this paper proposes an novel face recognition system using a fusion approach based on local binary pattern and two-dimensional principal component analysis. To minimize illumination effects, the face image undergoes the local binary pattern operation, and the resultant image are divided into two sub-images. Then, two-dimensional principal component analysis algorithm is separately applied to each sub-images. The individual scores obtained from two sub-images are integrated using a weighted-summation rule, and the fused-score is utilized to classify the unknown user. The performance evaluation of the proposed system was performed using the Yale B database and CMU-PIE database, and the proposed method shows the better recognition results in comparison with existing face recognition techniques.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권3호
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• pp.124-134
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• 2020

Here we review the evolutionary history of radiation therapy technology through the festschrift of articles in celebration of the 30th anniversary of Korean Society of Medical Physics (KSMP). Radiation therapy technology used in clinical practice has evolved over a long period of time. Various areas of science, such as medical physics, mechanical engineering, and computer engineering, have contributed to the continual development of new devices and techniques. The scope of this review was restricted to two areas; i.e., output energy production and functional development, because it is not possible to include all development processes of this technology due to space limitations. The former includes the technological transition process from the initial technique applied to the first model to the latest technique currently used in a variety of machines. The latter has had a direct effect on treatment outcomes and safety, which changed the paradigm of radiation therapy, leading to new guidelines on dose prescriptions, innovation of dose verification tools, new measurement methods and calculation systems for radiation doses, changes in the criteria for errors, and medical law changes in all countries. Various complex developments are covered in this review. To the best of our knowledge, there have been few reviews on this topic and we consider it very meaningful to provide a review in the festschrift in celebration of the 30th anniversary of the KSMP.

• Advances in nano research
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• 제13권3호
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• pp.297-312
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• 2022

Coughing and breath shortness are common symptoms of nano (small) cell lung cancer. Smoking is main factor in causing such cancers. The cancer cells form on the soft tissues of lung. Deformation behavior and wave vibration of lung affected when cancer cells exist. Therefore, in the current work, phase velocity behavior of the small cell lung cancer as a main part of the body via an exact size-dependent theory is presented. Regarding this problem, displacement fields of small cell lung cancer are obtained using first-order shear deformation theory with five parameters. Besides, the size-dependent small cell lung cancer is modeled via nonlocal stress/strain gradient theory (NSGT). An analytical method is applied for solving the governing equations of the small cell lung cancer structure. The novelty of the current study is the consideration of the five-parameter of displacement for curved panel, and porosity as well as NSGT are employed and solved using the analytical method. For more verification, the outcomes of this reports are compared with the predictions of deep neural network (DNN) with adaptive optimization method. A thorough parametric investigation is conducted on the effect of NSGT parameters, porosity and geometry on the phase velocity behavior of the small cell lung cancer structure.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.213-218
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• 2015

최근 정보통신 기술의 발전과 함께 M2M(Machine-to-Machine) 산업분야의 시스템이 다기능 고성능화 되고 있으며 IoT(Internet of Things), IoE(Internet of Everything)기술 등과 함께 많은 발전해가고 있다. 통신상 보안적인 서비스를 제공하기 위해서는 인증, 기밀성, 익명성, 부인방지, 데이터신뢰성, 비연결성, 추적성 등이 충족 되어야 한다. 그러나 통신방식이 무선 전송구간에서는 공격자의 공격에 노출되어 있다. M2M 무선통신 프로토콜에서 보안상 문제가 생기면 시스템오류, 정보유출, 프라이버시문제 등의 심각한 상황이 발생할 수 있다. 따라서 프로토콜 설계는 상호인증과 보안이 필수적인 요소이며, 최근 보안통신프로토콜에 대한 분야가 매우 중요한 부분으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 안전한 통신프로토콜을 위해 해시함수, 난수, 비밀키 및 세션키를 적용하여 설계하였다. 제안 프로토콜이 공격자의 각종공격에 안전함을 증명하기 위해 프로토콜 정형검증도구인 Casper/FDR 도구를 이용하여 실험하였다. 실험결과 제안프로토콜은 안전성을 충족했으며 문제없이 종료됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.90-99
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• 2003

인터넷을 통한 웹 서버로부터 다운로드 받은 자바 애플릿은 클라이언트 브라우저의 가상 머시인에 실행 하였다. 자바 애플릿을 실행하기 전에 자바 가상 머시인은 bytecode 수정자를 이용하여 bytecode 프로그램을 검색하며 해석기를 이용하여 실행시간 테스트를 수행한다. 그러나 이러한 테스트들은 서비스 거부 공격, 이메일 위조 공격, URL 추적 공격 또는 지속적인 사운드 공격과 같은 원하지 않는 실행시간 동작을 예방 할 수는 없다. 본 논문에서는 이러한 애플릿을 보호하기 위해 자바 바이트 코드 수정 기술이 사용되었다. 이러한 기술은 검사를 수행할 적절한 바이트 코드를 삽입함으로서 애플릿의 동작을 제한한다. 자바 바이트 수정은 두 개의 일반적인 형태로 분류되며, 클래스 레벨 수정은 마지막 클래스 아닌 서브클래스를 포함하고 메소드 레벨 수정은 마지막 클래스 또는 인터페이스로부터 객체를 제어할 때 사용된다. 본 논문은 악성 애플릿들이 프록시 서버를 이용한 자바 바이트 코드 수정에 의해 제어되는 것을 나타내고 있으며, 또한 이러한 구현은 웹 서버, JVM, 웹 브라우저상에서 어떠한 변화도 요구하지 않는다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.609-620
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• 2016

최근 발생빈도가 높은 차량 간 충돌사고를 미연에 방지하고 운전자의 편의를 증진하기 위한 전방 충돌 경고 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 충돌 회피를 위한 차량 시스템에 자동으로 차량을 검출하는 기술은 필수적 요소이다. 기존의 학습 기반 차량 검출 방법들은 일반적으로 차량의 후면 전체를 학습하며, 외형이 다른 승용차와 트럭, SUV의 경우 클래스를 분류하여 학습해야 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 차종에 관계없이 후미등 하단 부의 외형은 유사하다는 점에 착안하여 하단부에 한해 Haar-like feature를 학습함으로써 전방 차량을 검출하는 방법을 제안하였다. 또한 검증단계로서 후미등 검출을 통해 실제 차량과 차량이 아닌 것들을 분류하고 후미등 검출이 어려운 작은 크기의 후보 영역은 HOG(Histogram Of Gradient) 특징과 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 통해 검증하여 오검출률을 낮추었다. 도로 주변에 건물이 많은 복잡한 영상에서도 차종에 관계없이 95%에 해당하는 정확도를 보여 전방 차량 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.