• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.267-272
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• 2016

생물정보학분야에서 현미경을 통해 얻은 세포 영상은 생물학적 정보를 얻기 위한 중요한 지표이다. 연구자들은 영상을 육안으로 분석하기 때문에 분석에 많은 시간과 고도의 집중력이 요구된다. 게다가 연구자의 주관적 관점이 분석에 개입되어 결과를 객관적으로 정량화하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 OpenCV 라이브러리를 이용하여 세포의 자동 분석을 위한 HCS(High Content Screen) 알고리즘을 개발하였다. HCS 알고리즘은 이미지 전처리 과정, 세포 계수, 세포 주기와 분열지수 분석 기능을 포함한다. 본 연구에서는 공초점 레이저 현미경을 통해 얻은 위암세포(MKN-28) 영상을 분석에 사용하였으며, 성능 평가를 위해 세포영상 분석 프로그램인 ImageJ와 전문 연구원의 세포 계수 분석결과를 비교하였다. 실험 결과 HCS 알고리즘의 평균 정확성이 99.7%로 나타났다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1214-1219
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• 2010

본 논문은 소프트웨어 라디오 범용 하드웨어인 USRP(Universal Software Radio Peripheral) 보드와 오픈 소스 소프트웨어 라디오 개발 툴킷인 GNU Radio 패키지를 사용하여 저속, 저전력 무선 표준인 IEEE 802.15.4 표준의 물리 계층을 구현하였다. 본 논문에서 구현한 소프트웨어 라디오 시스템은 IEEE 802.15.4 물리 계층 중 868/915 MHz 대역의 BPSK와 OQPSK 변조 방식의 송수신 물리 계층과 2.45 GHz 대역의 OQPSK 변조 방식의 물리 계층을 지원하도록 구현하였다. 또한, 구현된 소프트웨어 라디오의 시스템의 검증을 위해, 각 주파수 대역과 변조 방식을 표준에 정의된 대역 특성, 패킷 구조에 맞추어 설정하고, 송수신 테스트를 수행하였으며, 특히 2.4 GHz 대역은 CC2430 모듈과 Smart RF EV 보드를 이용하여 정상 동작을 확인하였다. 그리고 시스템의 성능은 송신 신호의 PSD 마스크 조건과 수신 상태의 아이 패턴, PER(패킷 에러율) 테스트 결과로 구현한 시스템의 성능을 검증하였다. 그 결과, 구현한 시스템이 IEEE 802.15.4 물리 계층 표준에 부합함을 확인하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.89-95
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• 2016

Recent growth of hacking threats and development in software and technology put Network security under threat, In addition, intrusion, malware and worm virus have been increased due to the existence of variety of sophisticated hacking methods. The goal of this study is to compare Snort Alpha version with Suricata 2.0.11 version whereas previous study focuses on comparison between snort 2. x version under thread environment and Suricata under multi-threading environment. This thesis' experiment environment is set as followed. Intel (R) Core (TM) i5-4690 3. 50GHz (4threads) of CPU, 16GB of RAM, 3TB of Seagate HDD, Ubuntu 14.04 are used. According to the result, Snort Alpha version is superior to Suricata in performance, but Snort Alpha had some glitches when executing pcap files which created core dump errors. Therefore this experiment seeks to analyze which performs better between Snort Alpha version that supports multi packet processing threads and Suricata that supports multi-threading. Through this experiment, one can expect the better performance of beta and formal version of Snort in the future.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권2호
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• pp.107-112
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• 2013

인간 유전체 지도 완성 후 NGS 기술의 발달로 대용량 유전체 데이터 분석에 대한 요구가 증대하였다. NGS 데이터는 대용량의 단편서열로 구성되므로 효과적인 분석을 위해 고성능 컴퓨팅 기술의 지원이 요구된다. 본 연구에서는 HPC 환경에서 NGS 데이터로부터 SNP를 탐색하는 유전체 분석 파이프라인을 구축하였다. 각 분석 단계의 CPU 이용률 분석을 통해 분석 단계 중 서열 정렬 단계가 연산 작업의 비율이 가장 높은 것을 확인하고, 공개된 병렬화 서열 정렬 도구들의 성능을 분석하여 유전체 분석를 위한 매니코어 프로세서의 활용 가능성을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권3호
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• pp.273-275
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• 2022

Deep Learning is used nowadays in Nuclei segmentation. While recent developments in theory and open-source software have made these tools easier to implement, expert knowledge is still required to choose the exemplary model architecture and training setup. We compare two popular segmentation frameworks, U-Net and Mask-RCNN, in the nuclei segmentation task and find that they have different strengths and failures. we compared both models aiming for the best nuclei segmentation performance. Experimental Results of Nuclei Medical Images Segmentation using U-NET algorithm Outperform Mask R-CNN Algorithm.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3005-3011
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• 2010

최근 고성능의 스마트 폰이 속속 등장하면서 스마트 폰의 보안 문제가 대두되고 있다. 특히 오픈 플랫폼의 경우엔 더욱 바이러스의 타겟이 되기 쉬워졌다. 또한, 시만텍, 안철수연구소 등 많은 보안솔루션 업체들이 모바일 보안 시스템을 개발하고 있지만, 아직 Android 관련 보안 프로그램은 상용화된 제품이 없는 실정이다. 이러한 문제를 사전에 해결하기 위해 오픈 플랫폼 중의 하나인 Android 상에 일반 Linux에서 동작하는 SELinux를 사용할 수 있도록 환경을 구축하여 Android 시스템의 보안 기능을 개발하였으며, S3C6410 상에서 사용자 어플리케이션을 검증하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-70
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• 2019

최근 딥 러닝(Deep leaning)을 이용한 이미지 인식 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 육안으로 관찰하여 분류하기 어려운 암석을 이미지만으로 분류하기 위해 딥 러닝 오픈 소스 프레임워크인 Tensorflow 기반의 CNN모델을 사용하여 고등학교 교육과정에서 다루는 암석 18종(화성암 6종, 변성암 6종, 퇴적암 6종)의 이미지를 통해 암석을 분류하는 시스템을 제안한다. 암석의 이미지를 학습시켜 암석을 구별하는 분류기를 개발하여 분류 성능을 확인하였으며 최종적으로 구현한 모바일 어플리케이션을 통해 교실 내 학습 또는 현장체험학습 등에서 학생들의 학습 보조도구로서 사용할 수 있다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.603-609
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• 2008

개발품의 품질을 평가하기 위해 무엇을 어떻게 시험할 것인가 적합한 모델을 정하는 것은 중요하다. 개발된 제품의 대부분의 패키지화된 소프트웨어는 소스코드를 공개하지 않으므로 외부적인 동작 특성을 측정하여 평가한다. 고속철도 선로변 정보처리 기기는 단일계로 구성되어 있던 것을 최근에 2중화하므로 신뢰성을 향상하도록 개발하였다. 철도에 사용되는 용품에 대하여 성능 및 안전성을 확보하기 위하여 철도안전법에서 공인시험기관에서 품질인증을 받을 수 있도록 하고 있어 우선 규정의 적용 가능성을 검토를 하였다. 아울러 정보처리모듈 일반 및 전용 그리고 절체기에 대하여 H/W 와 S/W의 검증을 위하여 필요한 절차와 성능을 확인하는 방안을 검토하고, TFM(Track-side Functional Module) Tester기와 Simulator를 활용하여 보드별 성능시험을 하는 방안에 대하여 고찰하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권7호
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• pp.327-332
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• 2016

본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 이미지 취득이 가능한 수삼 영상 측정기를 제작 하였으며 총 245 수삼 개체에 대해서 영상을 취득하였다. 취득된 영상의 각 수삼 개체마다 12개의 파라미터를 추출하였으며, KGC 인삼공사의 수삼등급 분류 기준과 각 등급별 평균 파라미터의 분포를 조사하여 최종 4개 파라미터를 선정하였다. 패턴인식 분류기는 Support Vector Machine을 사용하였으며 공용 소프트웨어인 OpenCV Library를 사용하여 k-Class 분류기를 설계하였다. 각 등급별 학습 데이터 수를 10, 15, 20으로 조정하여 등급별 인식률, 본인 거부율, 타인 인식율을 조사하였으며, 학습데이터 수가 10개일 때 1등급 인식률 94%, 2등급 인식률 98%, 3등급 인식률 90%로 가장 높은 인식 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.1-8
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• 2015

고안전성이 요구되는 소프트웨어의 경우 극히 낮은 확률로 발생하는 오류로 인하여 전체시스템의 안전에 치명적인 상황을 야기할 수 있으므로, 철저한 안전성 검증이 요구된다. 하지만 모든 가능한 실행경로를 고려해야 하는 안전성 검증은 고비용이 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 안전성 검증의 고비용 문제를 개선하기 위해 안전성 특질을 기준으로 코드 슬라이싱 기법[1]을 구현한 도구를 개발하였다. 개발한 도구를 OSEK/VDX[2] 기반의 개방형 차량 전장용 운영체제인 Trampoline[3] 소스코드에 적용한 결과 분석 대상의 코드의 크기를 평균 71% 줄일 수 있었고, 실제 검증을 수행했을 시에도 도구 적용 이전보다 검증 비용을 절감할 수 있었음을 보였다.