• 응용통계연구
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• 제11권2호
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• pp.377-387
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• 1998

컴퓨터의 발전에 따른 마코브체인 몬테카를로방법을 소프트웨어 신뢰확률모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산문제와 이론적인 정당성을 고려, 마코프연쇄와 메트로폴리스방법의 관계를 고찰하였으며, 특히 Mus-Okumoto와 Erlang(2)의 중첩모형에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하며 베이지안 계산과 예측 우도기준에 의 한 모형선택을 제안하고 Cox-Lewis에 의해 계시된 Thing method를 이용한 모의실험자료를 이용하여 수치적인 계산을 시행하고 그 결과가 제시되었다.

• 융복합기술연구소 논문집
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• 제6권1호
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• pp.23-26
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• 2016

DC motor shafts have several defects such as double cut, deep scratch on surface, and defects in diameter and length. The deep scratches are due to collision among the other shafts. So the scratches are long and thin but their orientations are random. If the smallest enclosing box, i.e. oriented bounding box for a detective point group is found, then the size of the corresponding defect can be modeled as its diagonal length. This paper proposes an suface inspection algorithm for the DC motor shaft using the oriented bounding box. To evaluate the proposed algorithm, a test bed is made with a line scan CCD camera (4096 pixels/line) and two rollers mechanism to rotate the shaft. The experimental result on a pre-processed image with contrast streching algorithm, shows that the proposed algorithm sucessfully finds 150 surface defects and its computation time (0.291 msec) is enough fast for the requirement (4 seconds).

• 정보보호학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.137-144
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• 2004

3GPP-WLAN(3rd Generation Partnership Project-Wireless Local Area Network) interworking은 WLAN UE(user equipment)에 의한 3GPP 시스템내에서 자원 이용과 서비스 접근을 의미하며, 3GPP 서비스와 기능을 WALN 액세스 환경으로 확장함으로써, 3GPP 시스템에 무선 액세스 기술로 WLAN을 보완적으로 이용하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 3GPP-WLAN interworking에서 UE 개시 터널 설정을 위한 효율적인 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 UE와 3GPP AAA(Authentication, Authorization Accounting) 서버 사이의 인증과 키 일치 과정에서 미리 분배된 비밀키에 기반 한다. 따라서 UE에서 많은 계산을 필요로 하는 모듈러 지수승 연산과 공개키 서명 연산을 피할 수 있다. 또한 제안된 기법은 UE와 PDGW(Packet Data Gateway) 사이에 상호 인증과 세션 키 설정을 제공한다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.112-121
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• 2021

Unlike a typical small-sized robot navigating in a free space, an autonomous vehicle has to travel in a designated road which has lanes to follow and traffic rules to obey. High-Definition (HD) maps, which include road markings, traffic signs, and traffic lights with high location accuracy, can help an autonomous vehicle avoid the need to detect such challenging road surroundings. With space constraints and a pre-built HD map, a new type of path planning algorithm can be conceived as a substitute for conventional grid-based path planning algorithms, which require substantial planning time to cover large-scale free space. In this paper, we propose an obstacle-avoiding, cost-based planning algorithm in a continuous space that aims to pursue a globally-planned path with the help of HD map information. Experimentally, the proposed algorithm is shown to outperform other state-of-the-art path planning algorithms in terms of computation complexity in a typical urban road setting, thereby achieving real-time performance and safe avoidance of obstacles.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권4호
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• pp.41-49
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• 2010

본 논문은 다중 언폴딩 기법을 이용한 고속 SHA-1 해쉬 알고리즘 구현 방법을 제시하였다. 제안된 SHA-1 해쉬 구조는 알고리즘의 반복적인 단계 연산을 언폴딩한 후 연산의 순서를 재 배열하고, 임계경로에 포함된 연산의 일부를 이전 단계에서 선행연산하여 임계경로의 길이를 줄였다. 제안된 SHA-1 해쉬 구조는 최대 118 MHz의 동작주파수에서 5.9 Gbps 처리량을 나타낸다. 이는 기존의 SHA-1 보다 전송량이 26% 증가하였고, 회로 크기가 32% 감소하는 결과를 얻었다. 또한 이 논문에서는 여러 개의 SHA-1 모듈을 시스템 레벨에서 병렬로 연결하여 여러 개의 SHA-1을 다중 처리하여 고속화를 할 수 있는 모델을 제안했다. 이 모델은 하나의 SHA-1을 사용하는 것보다 빠르게 데이터를 처리할 수 있고 입력되는 데이터의 최소한의 지연으로 처리 가능하다. 제안된 모델은 입력되는 데이터가 지연 없이 처리 되도록 하기 위해 필요로 하는 SHA-1의 FPGA 수를 구할 수도 있다. 고속화된 SHA-1은 압축된 메시지에 유용하게 사용될 수 있고 모바일 통신이나 인터넷 서비스 등의 강한 보안에 널리 이용가능하다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.225-243
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• 2013

본 연구의 목적은 G-러닝의 도입 배경과 교육환경의 변화에 맞추어 2012년에 개발한 기초학습부진 학생을 위한 기초셈하기 G-러닝 콘텐츠의 효과성 및 만족도를 분석하는데 있다. 이를 위해 서울시에 소재한 초등학교 3~6학년 기초셈하기 부진 학생 146명을 대상으로 G-러닝 콘텐츠 학습 전 후의 성취도 동형검사를 실시하여 통계적으로 유의미한 변화가 있는지 파악하였다. 또한 학생, 교사, 학부모를 대상으로 G-러닝 콘텐츠의 효과성에 대한 설문조사를 실시해 G-러닝 콘텐츠 및 활용에 대한 성향 및 현장의 만족도를 조사하였다. 연구결과 기초셈하기 G-러닝 콘텐츠를 활용한 학습자의 기초셈하기 능력은 전반적으로 향상되었다. 또한 기초셈하기 G-러닝 콘텐츠를 활용해 학습을 한 기초학습부진 학생들의 만족도는 좋은 편이었으며, 게임을 활용한 수학학습 이후 계산에 대한 자신감이 늘어나고, 수학곤란은 줄어들었다. 또한 학부모들은 기초셈하기 G-러닝 콘텐츠를 활용한 수학학습이 자녀들의 수학에 대한 자신감을 높여줄 뿐만 아니라 연산 능력 향상에도 도움이 된다는 긍정적인 반응을 보였다. 교사들 역시 프로그램에 대한 만족도는 높았지만 게임을 활용한 수학학습을 운영하면서 발생하는 콘텐츠 상의 오류, 멀티미디어 확보의 어려움, 게임 자체를 학습하게 되는 문제점 등을 지적하였다. G-러닝 콘텐츠 프로그램의 개발 및 효과성을 높이기 위해 보다 수학콘텐츠의 정교화 및 학생들의 심리연구 등에 대한 장기간의 광범위한 연구가 지속되어야 함을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.29-35
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• 2020

본 논문에서는 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 최근 자연어처리 분야는 방대한 양의 말뭉치로 사전 학습된 언어 표현 모델을 활용하는 연구가 활발하다. 특히 자연어처리 분야 중 하나인 개체명인식은 대부분 지도학습 방식을 사용하는데, 충분히 많은 양의 학습 데이터 세트와 학습 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 강화학습은 초기 데이터 없이 시행착오 경험을 통해 학습하는 방식으로 다른 기계학습 방법론보다 조금 더 사람이 학습하는 과정에 가까운 알고리즘으로 아직 자연어처리 분야에는 많이 적용되지 않은 분야이다. 아타리 게임이나 알파고 등 시뮬레이션 가능한 게임 환경에서 많이 사용된다. BERT는 대량의 말뭉치와 연산량으로 학습된 구글에서 개발한 범용 언어 모델이다. 최근 자연어 처리 연구 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 언어 모델이며 많은 자연어처리 하위분야에서도 높은 정확도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 DQN, BERT 두가지 딥러닝 모델을 이용한 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 범용 언어 모델의 장점인 언어 표현력을 기반으로 강화학습 모델의 학습 환경을 만드는 방법으로 학습된다. 이러한 방식으로 학습된 DeNERT 모델은 적은 양의 학습 데이터세트로 더욱 빠른 추론시간과 높은 성능을 갖는 모델이다. 마지막으로 제안하는 모델의 개체명 인식 성능평가를 위해 실험을 통해서 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권3호
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• pp.209-219
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• 2004

본 논문에서는 핵심어 검출 시스템을 실시간 적용이 가능한 하드웨어로 구현하기 위해 연산량이 적고 구조가 간단한 단일 끝점 DTW 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 일반적 DTW가 양쪽 끝점을 요구하는데 비하여 단지 한쪽 끝점만 필요하므로 이용하기에 편리하며, 국부 검색의 연속이 전역 경로를 이루게 되므로 매우 적은 연산량을 가진다. 그리고, 제안한 단일 끝점 DTW가 보다 나은 성능을 지니도록 하기 위해 새로운 경사 가중치와 거리 측정법을 가지도록 하였다. 이외에도, 단일 끝점 DTW는 특징벡터 정규화를 적용하여 특징벡터 각각의 차원에서 데이터들이 같은 표준편차를 가지게 하며 모든 프레임이 같은 에너지를 가지도록 정규화 되었다 또한, 주어진 학습 패턴들에 클러스터링을 적용한 후, 각 클러스터 내에서 평균을 계산하여 구한 패턴을 해당 핵심어를 대표하는 여러 개의 기준패턴으로 삼았다. 이러한 기준패턴들과 입력 음성의 특징벡터가 이미 정해진 문턱값 보다 작은 거리 내에 있을 때 핵심어는 검출된다. 제안된 알고리즘을 고립단어 음성인식과 핵심어 검출 실험에 적용하여 다른 방법을 이용한 결과보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.369-374
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• 2002

본 논문에서는 명암도 변화값과 기하학적 패턴벡터를 이용하여 실시간으로 차량번호판을 추출하고 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역보다 밀집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력과정에서 외부 환경에 따라 차량영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 번호판 영역에서 잡음 제거와 세선화를 적용하여 전처리후 제안한 기하학적 패턴벡터를 이용하여 차량번호를 인식하도록 하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 기존의 원형 패턴벡터 보다 계산 속도가 빠르며, 차량번호판의 크기와 잡음에 무관하며, 불규칙한 조명 상태에서도 정확한 차량 번호를 인식할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.739-747
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• 2015

전력분석의 대응기법으로 가장 널리 알려진 마스킹 기법은 암호 알고리즘 수행 도중 비밀 중간 값을 노출시키지 않게 함으로써 공격자가 필요한 정보를 얻지 못하도록 한다. 마스킹 기법은 대칭키 암호 알고리즘에 적용되어 많은 연구가 진행되었다. 국제표준 알고리즘인 SEED 알고리즘에 대해 마스킹 대응기법 연구가 진행되었다. Cho 등이 제안한 Masked SEED 알고리즘은 1차 전력분석에 안전할 뿐만 아니라 Arithmetic to Boolean 변형 함수의 호출을 줄임으로써 효율성까지 만족시켰다. 본 논문에서는 Cho 등이 제안한 Masked SEED에 대한 취약점을 분석하였다. 효율적인 연산을 위해 추가로 수행되는 사전연산에 의해 마스크 값이 노출되고 이를 이용하여 1차 전력분석 공격으로 비밀키를 복원하였다. 우리는 이론적인 측면과 실험적인 측면을 모두 고려하여 취약점을 분석하였으며 제안한 공격기법은 Cho 등이 제안한 알고리즘이 탑재된 모든 디바이스에서 공통적으로 적용될 수 있음을 예상한다.