• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제12권2호
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• pp.141-146
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• 2001

치료효과를 보증하기 위해서는 조사선량의 5% 이내의 선량오차가 방사선생물학적 의미가 높은 것으로 잘 알려져 있다. 따라서 종양치료를 위한 강내조사 선원이나 선형가속기의 고선량율의 선량 평가는 정확하고 안정적 평가가 이루어져야 된다. 선량을 평가 교정하기 위해 전리함의 교정 인정기관의 교정상수를 유지하기 위해 선진국에서는 기하학적으로 고정된 표준선원과 전리함의 사용을 오래 전부터 권고해 왔다. 본 연구는 전리함의 감도 변화를 측정할 수 있는 Sr-90 시험선원을 이용한 임의의 기준 전리함의장기간 안정성이 1.00$\pm$0.01 의 오차 범위에 있음을 알 수 있었고, 고선량률 원격강내조사선원인 Co-60 선원에 대한 기준전리함의 출력선량에 대한 임상측정용 전리함의 출력선량은 평균 0.997 $\pm$ 0.01의 오차범위에서 평가될 수 있었으며, 최대오차는 예상선량에 -2.5% 였다. 이 실험을 통해 반감기가 긴 시험선원을 이용하여 임상 측정용 공기전리함의 안정적 성능을 유지할 수 있음을 알 수 있다.

• 대한인간공학회지
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• 제36권4호
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• pp.267-280
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• 2017

Objective: The aim of this study is to investigate key user experience factors of interactions for Head Mounted Display (HMD) devices in the Virtual Reality Environment (VRE). Background: Virtual reality interaction research has been conducted steadily, while interaction methods and virtual reality devices have improved. Recently, all of the virtual reality devices are head mounted display based ones. Also, HMD-based interaction types include Remote Controller, Head Tracking, and Hand Gesture. However, there is few study on usability evaluation of virtual reality. Especially, the usability of HMD-based virtual reality was not investigated. Therefore, it is necessary to study the usability of HMD-based virtual reality. Method: HMD-based VR devices released recently have only three interaction types, 'Remote Controller', 'Head Tracking', and 'Hand Gesture'. We search 113 types of research to check the user experience factors or evaluation scales by interaction type. Finally, the key user experience factors or relevant evaluation scales are summarized considering the frequency used in the studies. Results: There are various key user experience factors by each interaction type. First, Remote controller's key user experience factors are 'Ease of learning', 'Ease of use', 'Satisfaction', 'Effectiveness', and 'Efficiency'. Also, Head tracking's key user experience factors are 'Sickness', 'Immersion', 'Intuitiveness', 'Stress', 'Fatigue', and 'Ease of learning'. Finally, Hand gesture's key user experience factors are 'Ease of learning', 'Ease of use', 'Feedback', 'Consistent', 'Simple', 'Natural', 'Efficiency', 'Responsiveness', 'Usefulness', 'Intuitiveness', and 'Adaptability'. Conclusion: We identified key user experience factors for each interaction type through literature review. However, we did not consider objective measures because each study adopted different performance factors. Application: The results of this study can be used when evaluating HMD-based interactions in virtual reality in terms of usability.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2017

본 연구는 선행 연구로 진행되었던 과수원 및 농경지에서 사용되는 고소작업차의 안정적인 요소를 설계하기 위하여 진행되었다. Auto leveling system과 수평센서를 이용하여 불규칙하고 경사가진 곳에서 안전하게 작업하기 위하여 유압식 상승리프트를 개발하였으며 고소작업대에서의 제어를 하기 위하여 원격 제어를 포함한 중앙집중식 컨트롤러의 개발을 진행하였다. 개발된 모듈을 통하여 고소작업대에서의 안정적 제어가 되는지 현장 시 운행을 실시하였으며, 고소 작업대의 구조해석을 통하여 작업자가 작업대에서 안전하게 작업을 할 수 있는 최대 적재 하중 및 균등 적재량을 제시함으로서 보다 안전에 대해 유의하도록 하였다. 각 부위별 설계 및 검증, 제작을 통하여 완성된 고소기계차의 현장 시운행을 통하여 프로토타입의 고소기계차를 제작하였고, 몇 가지의 수정 보완 사항을 통하여 연구를 지속적으로 행할 예정이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권4호
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• pp.1-16
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• 2012

최근 Shieh and Wang[10]은 Lee et al.[6] 스킴의 연산비용 효율성과 Chen and Yeh[1] 스킴의 보안성과 키 합의를 조합한 효율적인 상호인증 스킴을 제안했다. 그러나 Shieh and Wang[10] 스킴은 패스워드 기반의 스마트카드를 이용한 원격 사용자인증 스킴에서 고려해야 하는 제 3자(중간자, 공격자)에 대한 보안요구 내용들을 만족시키지 못하고 있다. Shieh and Wang 스킴의 약점은 3-way handshaking 상호인증에서 위조된 메시지를 검증하지 못하는 부적절과 시스템(서버)의 비밀키가 쉽게 노출되는 취약성을 갖는다. 본 논문에서는 Shieh and Wang 스킴의 도청에 의해 위조된 메시지의 검증절차의 문제점을 지적한다. 제안 스킴은 사용자의 패스워드 정보와 시스템의 비밀정보를 노출하지 않을 뿐 아니라 서버에서 무결성 검사를 할 수 있는 기능을 추가하여 다양한 공격에 안전한 강력하고 개선된 two-way 원격사용자 인증 스킴을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.117-124
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• 2011

본 논문은 생체 센서 시스템(bio-physical sensor system)을 이용하여 홈 네트워크 시스템을 구성하고, 생체 신호가 전달되도록 생체 신호 원격용 네트워크를 구현하였다. 측정 시스템의 구성조건은 시각(Vision), 체성감각(Somatosensory), 전정기관(Vestibular), 중추신경계통(CNS)의 변위점에서 평가하고, 맥박(Heart Rate), 체온(Temperature), 체중(Weight)을 기본 측정항목에 사용하였다. 주파수 변동에 따른 0.01 단위로 측정하여 평균값을 가지고 기준치에 비교하여 설정환경을 구성하고 측정값을 결정하였다. 생체 신호는 신체의 균형조절기능인 신경생리학적 감각처리 및 운동 출력기전으로 시각, 체성감각, 전정기관, 중추신경계통, 체질량지수(BMI)의 신체적 감각 기관의 수용체들 간의 운동에 대한 균형과 자세를 통한 기준으로 정상적인 균형 조절 상태와 균형의 크기 형태로 구분하고, 건강의 상태를 확인하도록 의미를 부여하였다. 본 연구의 결과로 제안한 홈 네트워크를 통해 헬스 센터 및 건강관리 중앙 시스템에 단말기를 통하여 전송됨으로 전문가을 통한 건강 관리시스템이 진행되는 결과를 얻을 수 있고, 다양한 신체적 파라메타를 통한 원격네트워크 모니터링 기능의 관리시스템이 형성 될 것으로 추론 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권12호
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• pp.297-304
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• 2019

통신, 센서, 인공지능 등의 기술 발전으로 인해 스마트 팩토리 구축이 진행되고 있다. 스마트 팩토리는 기존의 자동화 공정에서 생산되는 데이터를 대상으로 기계 학습과 같은 지능화 기술을 활용해 효율적인 공정 제어를 목표로 한다. 스마트 팩토리로의 구축으로 인해 생산성이 높아지지만 비용도 높아진다. 따라서 소규모 업체들은 스마트 팩토리로 단계별 전환이 효율적이다. CNC 절단기 기반의 소규모 스마트 팩토리 구축을 위해서 본 논문에서는 기존 제조 장비의 데이터를 수집, 모니터링 및 제어할 수 있는 원격 제어 시스템을 제안한다. 원격 제어 시스템의 구조 및 설계와 효율적인 센싱 데이터 전송 방법 등을 제시하였다. 실현 가능성을 검증하기 위해 CNC 절단 장비를 대상으로 시스템을 구현하였고 기능을 검증하였다. 성능 평가를 위해 모니터링 웹 페이지 접속시간을 측정하였고, 구현된 시스템이 사용 가능한 수준이라는 것을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.795-801
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• 2021

원전 해체 작업장의 요구에 따라 드론 기반 무인 원격 방사선 검출 모듈을 개발하였다. 사람이 접근해서 방사선을 측정할 수 없는 원자력 발전소 격납용기 내부 상공 및 외부로 누설되는 방사선 측정을 위한 목적으로 저준위에 민감한 GM-tube를 사용하여 제작하였다. 드론 기반 방사선 검출 모듈의 무게는 200g 미만으로 원자력 발전소 격납용기 내부의 상공과 외부 공중에서도 운용이 가능하다. 설계된 장비의 성능 확인을 위해 국제 기준 (IEC60864)을 참고하여 성능평가 실험을 시행하였다. 현장의 요구에 맞게 설계된 방사선 검출 모듈의 안정성은 측정 정확도를 평가하기 위한 변동률 실험에서 반복 측정에 의한 통계적 변동률은 ±4.6%. 선량률 의존성을 평가하기 위한 선형성 실험에서 정확도 ± 7.3%, 전체 선형도는 ± 3.5%이며 성능평가를 위한 국제기준을 만족하였다. 본 연구에서 개발한 무인 원격 방사선 검출 모듈은 원전 해체 작업장 맞춤형 장비로, 방사선 분진이 많은 현장에서 정확한 공간선량률의 측정과 방사선 작업장 안전관리에 도움을 줄 수 있을 것으로 확신한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.559-570
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• 2022

광학 위성 영상의 공간해상도가 낮게 되면 크기가 작은 객체들의 경우 객체 탐지의 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 위성 영상의 공간해상도를 향상시키는 초해상화(Super-resolution) 기술이 객체 탐지 정확도 향상에 대한 영향이 유의미한지 알아보고자 하였다. 쌍을 이루지 않는(unpaired) 초해상화 알고리즘을 이용하여 Sentinel-2 영상의 공간해상도를 3.2 m로 향상시켰으며, 객체 탐지 모델인 Faster-RCNN, RetinaNet, FCOS, S²ANet을 활용하여 초해상화 적용 유무에 따른 선박 탐지 정확도 변화를 확인했다. 그 결과 선박 탐지 모델의 성능 평가에서 초해상화가 적용된 영상으로 학습된 선박 탐지 모델들에서 Average Precision (AP)가 최소 12.3%, 최대 33.3% 향상됨을 확인하였고, 초해상화가 적용되지 않은 모델에 비해 미탐지 및 과탐지가 줄어듦을 보였다. 이는 초해상화 기술이 객체 탐지에서 중요한 전처리 단계가 될 수 있다는 것을 의미하고, 객체 탐지와 더불어 영상 기반의 다른 딥러닝 기술의 정확도 향상에도 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권4호
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• pp.371-393
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• 2023

Crack detection in structures plays a vital role in ensuring their safety, durability, and reliability. Traditional crack detection methods sometimes need significant manual inspections, which are laborious, expensive, and prone to error by humans. Deep learning algorithms, which can learn intricate features from large-scale datasets, have emerged as a viable option for automated crack detection recently. This study presents an in-depth review of crack detection methods used till now, like image processing, traditional machine learning, and deep learning methods. Specifically, it will provide a comparative analysis of crack detection methods using deep learning, aiming to provide insights into the advancements, challenges, and future directions in this field. To facilitate comparative analysis, this study surveys publicly available crack detection datasets and benchmarks commonly used in deep learning research. Evaluation metrics employed to check the performance of different models are discussed, with emphasis on accuracy, precision, recall, and F1-score. Moreover, this study provides an in-depth analysis of recent studies and highlights key findings, including state-of-the-art techniques, novel architectures, and innovative approaches to address the shortcomings of the existing methods. Finally, this study provides a summary of the key insights gained from the comparative analysis, highlighting the potential of deep learning in revolutionizing methodologies for crack detection. The findings of this research will serve as a valuable resource for researchers in the field, aiding them in selecting appropriate methods for crack detection and inspiring further advancements in this domain.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.113-117
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• 2004

Such social structures as bridges, buildings, dams and towers have been transformed by their own load or fundamental ground. They have been behaved by other external causes. These regular or irregular behaviors threaten to do their users safety. Therefore, to monitor the load of the structures or reaction shown by them could help to verify their behaviors. RTK GPS allows the use of a static base station and remote rover unit to allow for data collection within several seconds and in real time. It is useful for monitoring the behaviors of massive structures like bridges. In this Study, Among GPS methods, we used RTK GPS to analyze the precision of monitoring and then on the basis of it, we developed a monitoring system using RTK GPS when measured the behavior of main tower of a suspension bridge by using RTK GPS. Comparing a deviation between observation values, X axis was 1mm, Y axis was 1mm and Z axis 2.2mm. It turned out that it was possible to monitor and measure structures by RTK GPS.