• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.477-486
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• 2022

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크를 이용하여 VVC 화면 내 예측으로 얻은 예측 블록을 개선하여 잔차 신호를 보다 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 기존의 화면 내 예측 방법은 일부 고정 규칙을 기반으로 주변의 재구성된 참조 샘플로부터 예측 블록을 생성하므로 복잡한 콘텐츠의 예측 블록을 생성하기 어렵다는 한계가 있다. 또한, 참조 샘플로 이용할 수 있는 정보의 양이 시간적 주변 정보에 비해 적기 때문에 화면 간 예측보다 낮은 부호화 성능을 가진다. 본 연구에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 기존의 비디오 부호화 과정의 화면 내 예측을 통해 생성되는 예측 블록에 CNN을 적용하여 원본 블록과 예측 블록의 차분 신호를 줄이는 화면 내 예측 방법을 제안한다. 부호기에서는 제안 알고리즘의 활성 여부를 나타내는 플래그가 함께 부호화된다. 제안하는 화면 내 예측 방법은 최신 비디오 압축 표준인 Versatile Video Coding의 참조 모델인 VTM version 10.0 대비 휘도 성분에 대하여 향상된 압축 성능을 제공한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제47권2호
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• pp.167-184
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• 2023

In this study, a new recentering friction device (RFD) to retrofit steel moment frame structures is introduced. The device provides both self-centering and energy dissipation capabilities for the retrofitted structure. A hybrid performance-based seismic design procedure considering multiple limit states is proposed for designing the device and the retrofitted structure. The design of the RFD is achieved by modifying the conventional performance-based seismic design (PBSD) procedure using computational intelligence techniques, namely, genetic algorithm (GA) and artificial neural network (ANN). Numerous nonlinear time-history response analyses (NLTHAs) are conducted on multi-degree of freedom (MDOF) and single-degree of freedom (SDOF) systems to train and validate the ANN to achieve high prediction accuracy. The proposed procedure and the new RFD are assessed using 2D and 3D models globally and locally. Globally, the effectiveness of the proposed device is assessed by conducting NLTHAs to check the maximum inter-story drift ratio (MIDR). Seismic fragilities of the retrofitted models are investigated by constructing fragility curves of the models for different limit states. After that, seismic life cycle cost (LCC) is estimated for the models with and without the retrofit. Locally, the stress concentration at the contact point of the RFD and the existing steel frame is checked being within acceptable limits using finite element modeling (FEM). The RFD showed its effectiveness in minimizing MIDR and eliminating residual drift for low to mid-rise steel frames models tested. GA and ANN proved to be crucial integrated parts in the modified PBSD to achieve the required seismic performance at different limit states with reasonable computational cost. ANN showed a very high prediction accuracy for transformation between MDOF and SDOF systems. Also, the proposed retrofit showed its efficiency in enhancing the seismic fragility and reducing the LCC significantly compared to the un-retrofitted models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1431-1445
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• 2022

We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.45-55
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• 2023

IT 기술의 발전으로 따른 디지털 기기 사용의 보편화와 함께, 익명 통신 기술의 규모 또한 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 특히, 다크 웹(Dark web)과 딥웹(Deep web) 등 익명성을 보장하는 보안 메신저가 디지털 범죄의 온상지가 되고 있다. 익명 네트워크를 이용한 범죄 행위는 사용 기기에 로컬 데이터를 거의 남기지 않아 행위 추적이 어렵다. 미국 연방형사소송규칙과 영국 수사권한법에서는 온라인 수색 관련 법 및 제도 도입을 통해 대응하고 있으나, 한국은 관련 법의 부재로 인하여 수사적 대응 또한 전무한 실정이다. 종래의 (해외에서 사용되는) 온라인 수색 기법은 프로세스가 종료되면 아티팩트(Artifact) 수집을 할 수 없고, 메모리에만 데이터를 저장하는 악성코드에 대응할 수 없으며, 민감 데이터 식별이 어렵고, 무결성이 침해된다는 기술적 한계가 확인된다. 본 논문에서는 기본권 침해를 최소화하는 방향에서 물리 메모리 데이터 분석을 통한 익명 네트워크 사용자 행위 추적 기반 블록체인 범죄 수사방식의 국내 도입 방안을 제안한다. 클로링을 통해 수집한 다크 웹 사이트 사용자의 행위를 추적해 물리 메모리의 잔존율과 77.2%의 합의 성공률을 확인함으로써 제안 방안의 수사로서의 실효성을 입증하고자 하였다.

• IMMUNE NETWORK
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• 제4권1호
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• pp.44-52
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• 2004

Background: As a potent antigen presenting cell and a powerful inducer of antigen specific immunity, dendritic cells (DCs) are being considered as a promising anti-tumor therapeutic module. The expected therapeutic effect of DCs in renal cell carcinoma was tested in the mouse model. Established late-stage tumor therapeutic (E-T) and minimal residual disease (MRD) model was considered in the in vivo experiments. Methods: Syngeneic renal cell carcinoma cells (RENCA) were inoculated either subcutaneously (E-T) or intravenously (MRD) into the Balb/c mouse. Tumor cell lysate pulsed-DCs were injected twice in two weeks. Intraperitoneal DC injection was started 3 week (E-T model) or one day (MRD model) after tumor cell inoculation. Two weeks after the final DC injection, the tumor growth and the systemic immunity were observed. Therapeutic DCs were cultured from the bone marrow myeloid lineage cells with GM-CSF and IL-4 for 7 days and pulsed with RENCA cell lysate for 18 hrs. Results: Compared to the saline treated group, tumor growth (E-T model) or formation (MRD model) was suppressed in pulsed-DC treated group. RENCA specific lymphocyte proliferation was observed in the RENCA tumor-bearing mice treated with pulsed-DCs. Primary cytotoxic T cell activity against RENCA cells was increased in pulsed-DC treated group. Conclusion: The data suggest the possible anti-tumor effect of cultured DCs in established or minimal residual disease/metastasis state of renal cell carcinoma. Systemic tumor specific immunity including cytotoxic T cell activity was modulated also in pulsed-DC treated group.

• IMMUNE NETWORK
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• 제5권1호
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• pp.36-44
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• 2005

Background: The anti-tumor therapeutic effect of autologous tumor cell lysate pulseddendritic cells (DCs) was studied for non-immunogenic and immune suppressive lung cancer model. To test the possibility as an adjuvant therapy, minimal residual disease model was considered in mouse in vivo experiments. Methods: Syngeneic 3LL lung cancer cells were inoculated intravenously into the C57BL/6 mouse. Autologous tumor cell (3LL) or allogeneic leukemia cell (WEHI-3) lysate pulsed-DCs were injected twice in two weeks. Intraperitoneal DC injection was started one day (MRD model) after tumor cell inoculation. Two weeks after the final DC injection, tumor formation in the lung and the tumor-specific systemic immunity were observed. Tumor-specific lymphocyte proliferation and the IFN-${\gamma}$ secretion were analyzed for the immune monitoring. Therapeutic DCs were cultured from the bone marrow myeloid lineage cells with GM-CSF and IL-4 for 7 days and pulsed with tumor cell lysate for 18 hrs. Results: Compared to the saline treated group, tumor formation was suppressed in 3LL tumor cell lysate pulsed-DC treated group, while 3LL-specific immune stimulation was minimum. WEHI-3-specific immune stimulation occurred in WEHI-3 lysate-pulsed DC treated group, which had no correlation with tumor regression. Conclusion: The data suggest the possible anti-tumor effect of cultured DCs as an adjuvant therapy for minimal residual disease state of lung cancer. The significance of immune modulation in DC therapy including the possible involvement of NK cell as well as antigen-specific cytotoxic T cell activity induction was discussed.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.242-251
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• 2020

최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.

• IMMUNE NETWORK
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• 제12권6호
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• pp.269-276
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• 2012

The anti-tumor effect of monocyte-derived DC (MoDC) vaccine was studied in lung cancer model with feasible but weak Ag-specific immune response and incomplete blocking of tumor growth. To overcome this limitation, the hematopoietic stem cell-derived DC (SDC) was cultured and the anti-tumor effect of MoDC & SDC was compared in mouse lung cancer minimal residual model (MRD). Therapeutic DCs were cultured from either $CD34^+$ hematopoietic stem cells with GM-CSF, SCF and IL-4 for 14 days (SDC) or monocytes with GM-CSF and IL-4 for 7 days (MoDC). DCs were injected twice by one week interval into the peritoneum of mice that are inoculated with Lewis Lung Carcinoma cells (LLC) one day before the DC injection. Anti-tumor responses and the immune modulation were observed 3 weeks after the final DC injection. CD11c expression, IL-12 and TGF-${\beta}$ secretion were higher in SDC but CCR7 expression, IFN-${\gamma}$ and IL-10 secretion were higher in MoDC. The proportion of $CD11c^+CD8a^+$ cells was similar in both DC cultures. Although both DC reduced the tumor burden, histological anti-tumor effect and the frequencies of IFN-${\gamma}$ secreting $CD8^+$ T cells were higher in SDC treated group than in MoDC. Conclusively, although both MoDC and SDC can induce the anti-tumor immunity, SDC may be better module as anti-tumor vaccine than MoDC in mouse lung cancer.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권1B호
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• pp.1-12
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• 2002

멀티미디어 CDMA(code division multiple access) 이동통신 서비스는 음성, 동영상, 파일 전송, 전자 우편, 인터넷 접속 등과 같은 다양한 어플리케이션들을 이동중인 사용자들에게 각각의 요구 조건에 부합할 수 있는 QoS(quality of service)로 제공하여야 한다. 본 논문에서 고려한 시스템은 음성, 스트림 데이터 및 패킷 데이터의 혼합 트래픽 환경에서 실시간 전송을 요구하는 음성 서비스에게는 선점 우선권(preemptive priority)을 부여하고, 지연에 다소 민감하지 않은 스트림 데이터 서비스에 대해서는 버퍼를 부여하였다. 또한, 최선형(best-effort) 서비스를 받는 패킷 데이터 서비스에 대해서는 기지국의 방송 제어 신호에 의해 송신 허용 확률(transmission permission probability)을 결정함으로써 효율을 향상시킬 수 있는 접속 제어 시스템을 고려한다. 본 논문에서는 멀티미디어 CDMA 이동통신 시스템의 성능 분석을 위하여 음성 및 스트림 데이터 트래픽을 2차원-마르코프 체인으로 모델링하고 분석하였으며, 잔여 용량(residual capacity)을 기초로 하여 패킷 데이터 트래픽에 대한 수학적 분석을 수행하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.570-576
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• 2019

광 네트워크의 융통적 구성을 위해 전체 전송로 중간이 아닌 위치에 존재하는 광 위상 공액기를 갖는 분산 제어 링크를 제안하였다. 제안하는 분산 제어 링크에서 광 위상 공액기는 6개 중계 구간으로 구성되는 전반 전송 구획과 14개로 구성되는 후반 전송 구획 사이에 존재하고, 각 전송 반 구획에서의 평균 중계 구간 당 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)이 서로 다른 비대칭 구조이다. 또한 파장 분할 다중 채널의 왜곡 보상을 위하여 각 중계 구간마다 실제 RDPS를 점진적으로 증가/감소시키는 인위적 분포 구조를 채택하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 16개의 비대칭 분포 제어 링크 구조 중 인접한 중계 구간 간 RDPS 편차를 적게 하여 전반 전송 구획에서는 중계 구간의 실제 RDPS를 점진적으로 감소시키고 후반 전송 구획에서는 중계 구간의 실제 RDPS를 점진적으로 증가시키는 구조가 왜곡된 파장 분할 다중 채널의 보상에 적합한 것을 확인하였다.