• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.33-41
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• 2013

최근 지능형자동차 기술은 IT와 융합되어 새로운 첨단 영상미디어 응용기술로 발전하며, 오픈소스 기반의 안드로이드를 탑제한 스마트폰 응용기술과 지능형자동차 개발이라는 새로운 패러다임으로 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 안드로이드 기반의 지능형자동차 응용 기술은 이동수단의 한계를 넘어 다양한 멀티미디어 중심의 집합기술로 진화하고 있으며, 이러한 분산 환경에서 개발되어 있는 각각의 멀티미디어 플랫폼서비스와 애플리케이션이 개발되고 있음에 따라 다양한 서비스 기술을 통한 휴대 단말장치기술이 절대적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 지능형 자동차 전용 미들웨어 설계를 통하여 단일형 시스템 스펙에 맞춰 SVC Codec과 실시간 동영상, 그래픽처리등 지능형자동차 미들웨어 SoC 설계를 통해 응용 연구를 실험 하였으며, 오픈플랫폼에서 제공되는 각종 단말서비스 기능들을 SoC 기반으로 새롭게 설계하고 표준화된 인터페이스 분석기법을 본 연구에서 실험을 통하여 입증하였다.

• 대한정형외과학회지
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• 제53권6호
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• pp.459-465
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• 2018

정형외과 수술의 임상적 결과에 영향을 미치는 요소는 여러 가지가 있지만 수술적 수기가 가장 중요한 요인이며 로봇공학은 술기를 보다 정확하고 일관되게 수행하기 위해 도입되었다. 정형외과 영역에서는 20년 전부터 로봇수술을 사용하였으나 실용성 문제와 합병증의 발생으로 일부 로봇은 도태되었으며 단점을 개선한 로봇이 소개되고 있다. 대부분의 로봇수술은 인공관절수술 분야에서 시행되었고 치환물의 정렬과 위치 선정에서 우수한 것으로 보고되고 있다. 그러나 임상적 결과의 우수성, 실용성, 가성비 등의 측면에서 제한점이 있고 일부 로봇수술에서는 합병증 발생 빈도가 높다는 보고가 있었다. 초기 로봇수술은 수술자의 개입 없이 계획된 수술이 진행되는 능동형 로봇수술이 주를 이루었으나 최근에는 수술과정에서 실시간 피드백을 통해 술자가 술 전 계획을 변경할 수 있고, 햅틱 경계 내에서 제한된 골절제를 함으로써 주요 혈관, 신경, 인대 등의 손상을 최소화할 수 있는 반능동형 로봇수술이 소개되고 있다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권12호
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• pp.65-72
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• 2018

최근 무인항공시스템의 활용으로 농작물 작황조사, 접근위험지역의 시설물 현황조사, 재해재난 모니터링 및 3차원 모델링 등 그 활용 분야가 확대되고 있는 실정이며, 건설, 인프라, 영상, 측량, 농업, 감시, 수송 등 실제로 여러 분야로 활용사례가 계속 늘어나고 있다. 특히, 산사태와 같은 사면 붕괴 발생 시 무인항공시스템 적용에 대한 시도가 많아지고 있으며, 무인항공시스템은 3차원 비행이 가능하기 때문에 접근하기 어려운 공간 정보를 확인할 수 있다. 하지만, 이러한 장점에도 불구하고 사면 붕괴 발생시 무인항공시스템 활용은 아직도 제한적인 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계성 극복을 위하여 사면 붕괴로 인한 토사량을 무인항공시스템의 영상정보로 산정하는 기법을 고찰하였다. 본 연구를 통해 산악지역 등 접근이 어려운 지역에서 사면 붕괴 발생시 복구공사에 필요한 토사량의 정보를 취득하는데 무인항공시스템 영상정보를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.195-201
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• 2020

본 연구에서 하루 종일 컴퓨터 앞에 앉아 있는 직장인들과 스마트폰을 자주 사용하는 현대인들의 생활 패턴으로 인해 발생하는 대표적인 현대 질병인 척추측만증에 대해 연구했다. 척추측만증은 우리나라 전체 인구의 80% 이상이 한 번 이상 걸리는 전형적인 합병증이다. X-ray는 이러한 합병증을 검사하는 데 사용된다. 조영제나 다른 기구 없이도 흉부, 복부, 뼈 등 다양한 부위에서 척추측만증을 쉽게 수행하고 촬영할 수 있는 비파괴검사법 X-선 발생 장치와 NI DAQ를 이용해 디지털 X-선 영상 장치를 소형화하고, X-선 차폐함 안에 영상 증배관과 Vision Assistant를 활용해 X-선 영상을 획득해 척추 상하부에 선을 그려 실시간으로 각도, 즉 곡률 등을 측정한다. 이와 같이 척추측만증 환자의 상태를 쉽게 볼 수 있도록 돕고, 현대인의 자세교정 문제를 해결하고 신속한 치료를 돕기 위해 연구를 수행되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1519-1527
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• 2020

일반적인 방사선 측정장치는 방사능 오염원에 대한 선량률을 측정하는 공간 선량률 탐지 장치와 방사능 오염정보에 대한 2차원 또는 3차원 영상화 장치의 형태로 개발되었다. 이러한 방사선 계측 기법은 각각의 장단점을 가지고 있으나 방사능 사고 지역에서 인명피해를 최소화하며, 빠른 제염을 위해서는 두 가지 탐지 장치의 장점이 모두 필요하다. 방사능 오염원으로부터 방사능 피해를 최소화하기 위해서는 방출되는 방사선에 대한 선량률 뿐만 아니라 어디에서 방출되고 있는지를 빠르게 확인해야 하기 때문이다. 본 논문에서는 방사능 오염원 탐지를 위한 검출 센서와 회전체, 방향성을 갖는 콜리메이터를 이용하여 방사능 오염원에 대한 선량률 및 방향 정보를 실시간으로 측정 할 수 있는 기법을 고안하였다. 회전형 기반의 방사능 탐지 장치는 탐지 센서를 둘러싼 회전체가 회전하며 개구부와 일치할 때 획득되는 방사능 정보와 회전체의 위치정보를 통해 선량률과 방향을 확인할 수 있도록 구성하였으며, 다수개의 홀을 통해 수직, 수평 방향에 대한 측정 기법을 제안하였다. 탐지 결과 수평 방향에서의 탐지 시 방향 정보에 대한 측정오차는 1% 미만으로 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.547-554
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• 2022

원격진료 분야는 코로나19 팬데믹으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 화상 회의, 사이버보안 등의 요소를 원격 진료 시스템을 만들 때 고려해야 하기 때문에 원격 의료 서비스의 비용은 비교적 높은 편이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 방식의 원격 진료 서비스가 가능한 원격 진료 시스템을 제안한다. 서버-클라이언트구조를 통해 중앙 서버에서 감시되고 기록됨으로써 발생하는 개인정보유출과 DDoS 공격과 같은 보안 문제로부터 자유롭게 하고, SSL 프로토콜을 이용해 정확한 신원 확인을 가능하게 함으로써 신뢰성 있는 연결 체계를 구축하여 환자들이 안심하고 자신의 개인정보를 말할 수 있는 환경을 만든다. 열화상 카메라를 장착하여 실시간으로 체온을 비롯한 상대방의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 각종 시각 자료가 요구되는 원격 의료 시스템을 라즈베리파이 기반으로 구현함으로써 비용효율성과 휴대성을 갖추고 있다. 이를 통해 원격진료 시스템을 보급화하고 나날이 늘어가는 원격진료의 수요를 충족시킬 수 있을 것이다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제26권3호
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• pp.188-203
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• 2023

Lysozymes are well-known antibacterial enzymes that mainly target the peptidoglycan layer of the bacterial cell wall. Animal lysozymes are mainly categorized as g-type, c-type, and i-type based on protein sequence and structural differences. In this study, c-type (AcLysC) and g-like-type (AcLysG-like) lysozymes from Amphiprion clarkii were characterized in silico via expressional and functional approaches. According to in silico analysis, open reading frames of AcLysC and AcLysG-like were 429 bp and 570 bp, respectively, encoding the corresponding polypeptide chains with 142 and 189 amino acids. Elevated expression levels of AcLysC and AcLysG-like were observed in the liver and the heart tissues, respectively, as evidenced by quantitative real-time polymerase chain reaction assays. AcLysC and AcLysG-like transcript levels were upregulated in gills, head kidney, and blood cells following experimental immune stimulation. Recombinant AcLysC exhibited potent lytic activity against Vibrio anguillarum, whereas recombinant AcLysG-like showed remarkable antibacterial activity against Vibrio harveyi and Streptococcus parauberis, which was further evidenced by scanning electron microscopic imaging of destructed bacterial cell walls. The findings of this study collectively suggest the potential roles of AcLysC and AcLysG-like in host immune defense.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.41.2-41.2
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• 2021

In this study, we generate He I 1083 nm images from Solar Dynamic Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) images using a novel deep learning method (pix2pixHD) based on conditional Generative Adversarial Networks (cGAN). He I 1083 nm images from National Solar Observatory (NSO)/Synoptic Optical Long-term Investigations of the Sun (SOLIS) are used as target data. We make three models: single input SDO/AIA 19.3 nm image for Model I, single input 30.4 nm image for Model II, and double input (19.3 and 30.4 nm) images for Model III. We use data from 2010 October to 2015 July except for June and December for training and the remaining one for test. Major results of our study are as follows. First, the models successfully generate He I 1083 nm images with high correlations. Second, the model with two input images shows better results than those with one input image in terms of metrics such as correlation coefficient (CC) and root mean squared error (RMSE). CC and RMSE between real and AI-generated ones for the model III with 4 by 4 binnings are 0.84 and 11.80, respectively. Third, AI-generated images show well observational features such as active regions, filaments, and coronal holes. This work is meaningful in that our model can produce He I 1083 nm images with higher cadence without data gaps, which would be useful for studying the time evolution of chromosphere and coronal holes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.120-122
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• 2021

현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.474-477
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• 2021

최근 2020년부터 본격적으로 유행한 코로나19를 예방하기 위해 발열 체크, 마스크 착용 유무를 확인하는 곳이 많아졌다. 그러나 마스크 착용과 발열 체크는 일반적으로 사람이 직접 측정하거나 한명씩 기계 앞에 서서 측정하는 방식이 대부분이며 일반적으로 발열 체크시 피부의 최고 온도를 측정하므로 정확도가 떨어지고 대량의 인원 측정시 병목이 나타날 수 있다. 따라서 본 연구에서는 마스크 미착용자와 발열자를 일반 카메라와 열화상 카메라, 인공지능 알고리즘을 통하여 실시간으로 정확하게 자동 분류하고 표시하여 전염병 확산을 막는 방법에 대하여 제안하고자 한다.