• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.55-67
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• 2022

센서 데이터를 활용하여 설비의 이상 진단이 가능해졌다. 하지만 설비 이상에 대한 원인 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 센서 기반 시계열 데이터 분류 모델을 위한 해석가능한 합성곱 신경망 프레임워크를 제안한다. 연구에서 사용된 센서 기반 시계열 데이터는 실제 차량에 부착된 센서를 통해 수집되었고, 반도체의 웨이퍼 데이터는 공정 과정에서 수집되었다. 추가로 실제 기계 설비에서 수집된 주기 신호 데이터를 이용 하였으며, 충분한 학습을 위해 Data augmentation 방법론인 Scaling과 Jittering을 적용하였다. 또한, 본 연구에서는 3가지 합성곱 신경망 기반 모델들을 제안하고 각각의 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 ResNet에 Jittering을 적용한 결과 정확도 95%, F1 점수 95%로 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 기존 연구 대비 3%의 성능 향상을 보였다. 더 나아가 결과의 해석을 위한 XAI 방법론으로 Class Activation Map과 Layer Visualization을 제안하였으며, 센서 데이터 분류에 중요 영향을 끼치는 시계열 구간을 시각적으로 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.656-661
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• 2022

네자리 디지털 숫자를 입력하는 패스워드 방식이 신용카드 승인용 비밀번호, 디지털 도어락 개폐 비밀번호 등으로 널리 활용되고 있다. 하지만 이 패스워드 방식에서는 네자리의 숫자가 손가락 지문이나 버튼의 마모 등으로 쉽게 추측될 수 있어서 보안 상 안전하지 않다. 또한 장기화되는 코로나19 팬데믹으로 인해 인증에서 접촉 방식보다는 비접촉 방식이 점점 더 선호되고 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영된 얼굴의 눈깜빡임 패턴 분석에 기반한 패스워드 생성 방법을 제안한다. 제안 방법은 0부터 9까지(또는 9부터 0까지) 카운팅 되는 신호에 맞춰 행해진 일련의 눈깜빡임 동작을 분석하고 코드화하여 십진수 네자리를 생성한다. 제안 방법은 패스워드 노출 위험이 유발되는 키패드 입력이나 과장된 행동을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.365-378
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• 2022

Complete blood cell count(CBC) is a technique that counts leukocytes for each type of blood cell being analyzed. The principle is that laser is incident to ex vivo flowing leukocytes in a microcapillary tube and scattered light occurs by laser and leukocytes. By collecting the scattered light, we can count the types of cells because different cells generate different light-scattering patterns. However, the technique has an intrinsic limitation, scattering pattern is shown in a wide range region in the resulting, which makes it difficult to accurate analyze and use fluorescent dyes. To overcome this limitation, a new design of CBC with a dual laser, which irradiates with orthogonal angles for collecting quad-scattering information was proposed. Before development, the scattering difference depending on wavelength must be investigated to only catch up to the scattered signal by angles. Some studies, which focused on simple particles, have been conducted to theoretically and experimentally investigate different scatterings by wavelength. In this study, we propose an optical system for measuring scattered light and investigate a complex particle. As a result, the green laser made strong scattering signals in both the forward and side direction: 10% and 30%, respectively.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.77-91
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• 2022

Various monitoring systems have been implemented in civil infrastructure to ensure structural safety and integrity. In long-term monitoring, these systems generate a large amount of data, where anomalies are not unusual and can pose unique challenges for structural health monitoring applications, such as system identification and damage detection. Therefore, developing efficient techniques is quite essential to recognize the anomalies in monitoring data. In this study, several machine learning techniques are explored and implemented to detect and classify various types of data anomalies. A field dataset, which consists of one month long acceleration data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China, is employed to examine the machine learning techniques for automated data anomaly detection. These techniques include the statistic-based pattern recognition network, spectrogram-based convolutional neural network, image-based time history convolutional neural network, image-based time-frequency hybrid convolution neural network (GoogLeNet), and proposed ensemble neural network model. The ensemble model deliberately combines different machine learning models to enhance anomaly classification performance. The results show that all these techniques can successfully detect and classify six types of data anomalies (i.e., missing, minor, outlier, square, trend, drift). Moreover, both image-based time history convolutional neural network and GoogLeNet are further investigated for the capability of autonomous online anomaly classification and found to effectively classify anomalies with decent performance. As seen in comparison with accuracy, the proposed ensemble neural network model outperforms the other three machine learning techniques. This study also evaluates the proposed ensemble neural network model to a blind test dataset. As found in the results, this ensemble model is effective for data anomaly detection and applicable for the signal characteristics changing over time.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.749-754
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• 2022

다양한 의료 응용 분야에서 웨어러블 및 피부 부착형 전자 패치에 피부 표면의 높은 접착력과 내수성이 요구된다. 본 연구에서는 탄소 기반 전도성 고분자 복합 소재에 개구리 발바닥의 육각 채널와 문어 빨판의 흡착 구조 패턴을 모사한 신축성 있는 전자 패치를 보고한다. 개구리의 발바닥을 모사한 육각 채널 구조는 수분을 배수하며, 균열억제 효과를 통해 점착력을 향상 시키며, 문어 빨판을 모사한 흡착 구조는 젖은 표면에서 높은 점착력을 나타낸다. 또한 고점착 전자패치는 실리콘(max. 4.06 N/cm²), 피부 복제 표면(max. 1.84 N/cm²) 등 다양한 표면에 건조 및 젖은 조건에서 우수한 접착력을 가지고 있다. 고분자 매트릭스와 탄소 입자를 기반으로한 고분자 복합소재를 통해 제작된 고점착 전자 패치는 건조 및 습한 환경에서 심전도(ECG)을 안정적으로 감지할 수 있다. 이 연구에서 보여진 특성을 기반으로 제안된 전자 패치는 다양한 생체 신호의 진단을 위한 웨어러블 및 피부 부착 센서 디바이스를 구현하는 잠재적 응용 가능성을 제시한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.457-462
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• 2023

파장 분할 다중 신호와 같은 대용량 광 신호를 장거리 전송하기 위하여 사용되는 MSSI (mid-span spectral inversion)와 분산 제어가 결합된 시스템에서의 융통적인 링크 구성을 제안하고 색 분산과 비선형 왜곡 보상 효과를 높일 수 있는 구체적 방법을 살펴보았다. 분산 제어 링크 구성의 융통성을 높이기 위해 제안된 분산 맵은 'random-inverse' 구조를 갖는다. 즉 광 위상 공액기까지의 전반 구획의 각 광성유 스팬의 RDPS는 랜덤하게 분포되고 후반 구획의 RDPS 분포는 전반 구획의 분포 패턴을 반전하는 구성의 분산 맵이다. 제안된 분산 맵은 RDPS의 랜덤 분포를 가지기는 하지만 결과적으로 광 위상 공액기를 중심으로 분산 프로파일이 대칭이 되는 점에 기인하여 왜곡 보상 효과가 개선되는 것을 확인하였다. 'random-inverse' 구조의 분산 맵에서 각 광섬유 스팬에 할당되는 RDPS의 크기가 큰 경우에서왜곡된 파장 분할 다중 신호의 보상 효과가 더욱커지는 것도 동시에 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권6호
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• pp.13-19
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• 1995

A dual purpose robot automation system is developed for both arc welding and spot welding by one robot within a cell. The need for automation of both arc welding and spot welding processes is urgent while the production volume is not so big as to accommodate separate stations for the two processes. Also, space is too narrow for separate stations to be settled down in the factory. A spot welding robot is chosen and the functions for arc welding are implemented in-house at cost of advanced functions. For the spot welding, a single pole type gun is used and the robot has to push down the plate to be wolded, which causes the robot positioning error. Therefore, position error compensation algorithm is developed. The basic functions for the arc welding processes are implemented using the digital I/O board of robot controller, PLC, and A/D conversion PCB. The weaving pattern is taught in meticulously by manual teach. A fixture unit is also developed for dual purpose. The main aspects of the system is presented in this paper especially in the design and implementation procedure. The signal diagrams and sequence logic diagrams are also included. The outcome of the dual purpose welding cell is the increased productivity and good production stability which is indispensable for production volume prediction. Also, it leads to reduction of manufacturing lead time.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제5권1호
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• pp.38-42
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• 2001

2D TOF혈관조영술에서 presaturation RF펄스를 사용하여 정맥피에서 나오는 MR신호를 제거하고 얻은 동맥 angiogram에는 band형태로 동맥이 끊어져 나타나는 현상이 자주 보인다. 일부 동맥에서 피의 흐름은 한 심장 주기 동안에 3번의 펄스를 갖는데, 이 중 가운데 펄스는 짧은 기간 동안 역류를 한다. 이 역류하는 동맥피는 정맥피와 같은 방향이기 때문에 presaturation RF펄스에 의해 정맥피 처럼 saturation이 되어서 imaging slice로 흘러 들어가게 될 수 있다. 특히 이러한 경우가 phase encoding step의 dc 부근에서 발생하게 되면 그 때의 단면 영상에서 동맥이 강조가 될 수 없게 되어, 결과적으로 angiogram에는 그 단면을 지나는 동맥의 신호가 없어서 band 형태로 핏줄이 끊어져 나타나게 된다. Imaging slice와 saturation band와의 간격을 변화 시켜 가면서 angiogram을 얻어 봄으로서 이러한 현상을 실험적으로 확인하였다 나아가 saturation band를 rectangle형태에서 ramp 형태로 변경함으로써 이러한 artifacts를 제거 할 수 있는 방법을 제시하였다

• 한국해양생명과학회지
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• 제3권2호
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• pp.45-50
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• 2018

Rock bream iridovirus (RBIV) is a megalocytivirus widely infected in various fish species in Korea, causing symptoms of acute inflammation and enlargement of spleen. In our previous study, RBIV induced the initial upregulation but later down-regulation of proinflammatory cytokines and IFN1 gene expression. Signal transducers and activators of transcriptions (STAT) are transcription factors involved in the regulation of immune genes including IFNs. This study was conducted to analyse the expression of STAT2. The expressional study of STAT2 gene was performed in head kidney and spleen upon RBIV infection and immune stimulants like LPS or poly I:C in vitro. Consequently, STAT2 gene expression pattern was different in head kidney and spleen as it was significantly up-regulated by LPS from 4 h to 8 h but down-regulated at 24 h while up-regulated by poly I:C at 8 h in head kidney while, in spleen, STAT2 gene expression was down regulated by LPS but significantly up-regulated by poly I:C. Upon RBIV stimulation, STAT2 gene expression was significantly down-regulated by high dose RBIV at 4 h but up-regulated at 8 h and 24 h in head kidney. In spleen cells, it was up-regulated by medium dose RBIV at 4 h and by high dose RBIV at 4 h and 8 h but down regulated later then. In vivo, STAT2 gene expression was not significantly affected by RBIV infection while significant up-regulated by vaccination at day 7 post-vaccination, indicating STAT2 gene can be involved in adaptive immune response in rock bream.

• 한국음향학회지
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• 제25권6호
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• pp.305-311
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• 2006

본 논문에서는 성층화된 천해 음향도파관 환경에서 빔-시간 강도 패턴을 이용한 음원 거리추정 기법인 배열 불변성 이론에 대한 성능을 분석하였다. 기존의 수중음원 위치추적 방법으로 잘 알려진 정합장 처리, 음향도파관 불변성 추정법 등에 비해 계산량을 절감 할 수 있고, 배열 이득을 충분히 활용할 수 있는 이점을 가진다. 또한, 기타 간섭 신호원의 영향을 크게 받지 않는 상황에서는 수중 환경에 대한 자세한 사전정보가 요구되지 않는다. 기존의 수중 음원 위치 추정법들에 비해 간단하고 순간적인 음원의 거리 추정이 가능한 배열 불변성 방법의 성능을 분석하기 위해 모의 음파 전달 음장을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 광대역을 가지는 수중 충격성 음원에 대하여 SNR 에 따른 거리 추정 결과를 나타내었고 고주파 신호의 다중경로 전파 현상을 억제시키기 위해 공간 스무딩 기법을 적용하였다. 거리추정 성능을 분석한 결과, SNR 10dB의 환경에서 20% 내의 오차율을 보였다.