• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권2호
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• pp.71-78
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• 2012

디지털 자동차운행기록계는 교통안전법에 따라 자동차의 운행상황과 교통사고 상황과 함께 자동차의 속도, 거리, 브레이크 상황, 가속도, GPS 위치 등을 자동적으로 저장장치에 기록하는 장치이다. 유럽에서는 디지털 자동차운행기록계 장착이 2005년부터 모든 트럭에게 의무화되어 있고, 대한민국은 2011년부터 신규로 등록되는 사업용 차량은 의무적으로 장착해야 하며, 해가 지날수록 의무적으로 장착해야하는 자동차의 범위가 확대되어가고 있다. 이 장치는 운전자의 일일 운행 현황 분석 및 사고 분석을 위하여 사용된다. 자동차 사고는 장치의 안정성을 예측불가능하게 한다. 그래서 불확실한 상황아래에서 최대한 안정적으로 데이터를 저장할 수 있는 기술은 매우 중요하다. 우리는 실제 디지털 자동차 운행기록계를 설계하고 구현하였다. 본 논문은 이 장치의 설계와 구현에 있어서 저비용의 하드웨어 자원으로 안전하게 대용량 데이터를 저장하기 위해서 저용량이지만 안정적인 1차 저장장치와 대용량을 저비용으로 구현한 2차 저장장치로 구성된 계층적 저장 기법을 제안한다. 1차 저장장치는 용량이 SLC 낸드 플래시 메모리를 사용하여 로그 구조 형식으로 데이터를 저장한다. 로그 구조의 단점인 느린 부팅 문제를 해결하기 위해 역방향 부분 검색 기법을 제시한다. 이 방법은 1차 저장장치의 부팅 시간을 50분의 1로 감소시킨다. 추가적으로 사고 순간의 데이터를 신속하게 데이터를 저장하는 기법도 제시한다. 이 방법으로 저비용의 내장형 시스템에서 사고순간의 운행기록 시간을 일반적인 방법의 저장시간의 1/20만큼 단축하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권1호
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• pp.1-8
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• 2010

연관규칙 마이닝은 물품들 간의 동시 구매 패턴 파악에 사용되는 대표적 마이닝 기법 중 하나로, 카탈로그 설계, 교차판매, 매장배치 등 다양한 마케팅 전략 수립에 활용된다. 방대한 데이터로부터 도출된 많은 연관규칙 중 수익성이 있는 규칙만을 식별해 내는 작업은 지나치게 많은 시간 및 비용을 필요로 한다. 따라서 연관규칙들의 흥미성 평가 과정을 신속하고 체계적으로 수행하기 위해 다양한 흥미성 척도들이 고안되어 왔다. 하지만 신뢰도와 지지도를 비롯한 대다수의 척도들은 대상 물품들의 발생 빈도수에만 근거하여 도출되므로, 실제 판매 현상을 정확하게 반영하지 못한다는 한계를 갖는다. 예를 들어, 기존의 척도는 매우 큰 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래와 작은 크기의 장바구니에서 동시 구매된 한 건의 거래를 동일한 빈도로 측정한다. 그런데 매우 큰 장바구니에서는 서로 연관관계가 없는 물품들이 우연히 동시에 존재할 가능성이 크므로, 이에 대한 보정이 이루어지는 것이 타당하다. 기존의 척도들과 달리, 본 논문에서는 장바구니 크기 효과를 반영한 흥미성 척도를 새롭게 소개한다. 제안하는 척도는 큰 바구니에서 발생한 패턴과 작은 바구니에서 발생한 패턴에 대해 상이한 가중치를 부여하는 방식으로 계산됨으로써, 우연히 발생한 패턴으로 인해 결과가 왜곡되는 현상을 최소화할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 시뮬레이션 데이터 및 실 데이터에 대한 실험을 통해 제안하는 척도와 기존 척도가 다양한 환경 하에서 보이는 정확성과 일관성을 분석하고 그 결과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권3호
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• pp.67-76
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• 2020

무선 통신 및 차량 기술의 발전으로 차량 간 네트워크(VANETs)는 차량간에 데이터를 전달할 수있게 되었다. 최근 VANETs은 차량의 자원을 공유하고 사용하여 부가가치 서비스를 창출하기 위해 차량 클라우드(VC)모델이 등장했다. VC를 구성하기위해서 차량은 자원을 제공하는 차량을 검색해야한다. 하지만 단일 홉 검색은 범위가 작고 통신 범위 밖에 공급차량을 검색할 수 없다. 반면 멀티 홉 검색은 넓은 통신범위를 검색 하지만 차량의 이동성으로 인해 연결 끊김이 잦고 검색에 사용되는 트래픽이 크다. 최근 많은 도로변 장치(RSU)가 도로에 배치되어 차량 정보를 수집하고 인터넷에 연결하는 역할을 한다. 따라서 VANETs에서 RSU를 이용한 차량 자원 검색 및 클러스터 구성 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 RSU는 차량의 위치 및 이동성 정보를 수집하고 수집된 정보를 통해 요청 차량의 VC를 구성하는데 필요한 자원을 제공 할 수 있는 공급차량을 선정한다. 제안 방안에서, 자원을 공급하는 차량을 결정하기 위한 기준으로 각 후보 차량과 요청 차량 사이의 연결 지속시간, 각 후보 차량의 가용 자원 및 요청 차량에 대한 연결 시작 시간을 고려한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방안들과 비교하고 성능의 향상을 확인 하였다.

• 감성과학
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• 제12권2호
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• pp.161-168
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• 2009

본 연구에서는 무구속, 무자각, 무침습적인 패치형 심장활동 모니터링 시스템(HAMS)을 개발하였다. 이 심전도 모듈은 무선 통신을 사용하여 신호를 컴퓨터로 전송 받아 실시간으로 피검자의 심장 활동 상태를 언제 어디서나 장시간 동안 손쉽게 모니터링 측정할 수 있는 이동성을 갖추고 있다. 가슴에 부착이 가능한 패치 타입의 소형 전극을 자체 제작하였고, 측정된 심전도 신호에 대한 신뢰성 검증이 이루어졌다. HRV에 대한 스트레스의 영향을 평가하기 위하여 HAMS을 이용하여 동일한 피험자를 대상으로 HRV 파라미터와 불안, 스트레스 항목에 대한 설문지 평가, 스트레스 호르몬(코티졸)양을 측정하였다. 일상 상태와 스트레스 상황에서의 값들을 비교한 결과, 많은 파라미터에서 유의미한 차이가 나타났다. 또한 피어슨 상관계수로부터 스트레스와 상관성이 높은 파라미터를 검토하였다. 이는 HAMS를 이용하여 자율신경계 기능 평가가 충분히 가능하다는 것을 보여주는 것이다. 이러한 결과로부터 HAMS를 통하여 일상생활에서 심장 이상을 예측할 수 있으며, 건강 모니터링 시스템으로 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제35권5호
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• pp.160-168
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• 2014

Continuous body temperature monitoring is useful and essential in diverse medical procedures such as infection onset detection, therapeutic hypothermia, circadian rhythm monitoring, sleep disorder assessment, and gynecological research. However, the existing thermometers are too invasive or intrusive to be applied to long-term body temperature monitoring. In our previous study, we invented the bi-medium deep body thermometer which can noninvasively and continuously monitor deep tissue temperature. And the ratio of thermal resistances expressed as K-value should be obtained to estimate body temperature with the thermometer and it can be different under various measurement environments. Although the device was proven to be useful through preliminary simulation test and small group of human study, the experimental environment was restrictive in our previous approach. In this study, a finite element simulation was executed to obtain the K-value and evaluate the accuracy of bi-medium thermometer under various measurement environments. In addition, K-value estimation equation was developed by analyzing the influence of 5 measurement environmental factors (medium length, medium height, tissue depth, blood perfusion rate, and ambient temperature) on K-value. The results revealed that the estimation accuracy of bi-medium deep body thermometer based on computer simulation was very high (RMSE < $0.003^{\circ}C$) in various measurement environments. Also, bi-medium deep body thermometer based on K-value estimation equation showed relatively accurate results (RMSE < $0.3^{\circ}C$) except for one case. Although the K-value estimation technology should be improved for more accurate body temperature estimation, the results of finite element simulation showed that bi-medium deep body thermometer could accurately measure various tissue temperatures under diverse environments.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.19-30
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• 2012

상황인식 서비스라는 개념은 컴퓨팅과 통신을 기반으로 서비스를 제공 받는자의 주변 상황을 컴퓨터가 인식하고 스스로 판단하여 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 서비스이다. 그러나 모바일 환경에서 제한된 모바일 기능과 메모리 공간 및 추론 비용 증가로 인해 소규모의 상황인식 처리 능력을 가지는 단점과 추론 엔진의 부분 개발로 인한 상황 정보 추론 방식의 제한적인 형태로 나타나고 있다. 이에 본 논문에서는 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 모바일기기에서 상황인식 서비스를 제공받을 수 있도록 PaaS기반의 GAE을 이용한 모바일 클라우드 상황인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 추론 설계 방식은 OWL의 온톨로지와 SWRL 규칙으로 표현되는 시멘틱 추론을 이용한 지식베이스 프레임워크와 규칙 기반의 추론 엔진을 제공하는 Jess를 활용하여 설계한다. 아울러 기존 추론 질의 방식인 시멘틱 검색의 SparQL 질의 추론 방식의 단점을 극복하고자 SWRL형태의 Rule 규칙 정보인 Class, Property, Individual등의 속성값들을 특정 플러그인을 이용하여 Jess 추론 엔진에 연결하도록 설계한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2960-2965
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• 2013

최근 수집되는 GPS 정보를 분석하여 개인화 맞춤 서비스를 제공하는 연구가 다양한 방면으로 연구되고 있으며, 수집된 GPS데이터가 대용량화됨에 따라 다양한 서비스들이 출시되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 사용자에게 맞춘 서비스 모델을 제시할 뿐 GPS정보를 시스템에 도입하여 지능화된 컴퓨팅 기술을 도출하는 연구는 아직 미비한 실정이다. 본 논문에서는 지능화된 컴퓨팅 기술을 선도하기 위해 GPS 정보를 시스템에 도입하여 도로정보를 분석하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 수집된 차량의 GPS정보와 구간 이동 정보 판정 방식을 이용하여 지도를 분석하여 실제 사람이 수집하는 도로의 정보를 컴퓨터가 스스로 판단하게 하는 알고리즘이다. 실험결과 데이터를 활용하여 도로정보를 분석하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 분석된 데이터가 소규모 일 때는 낮은 신뢰성을 가지는 단점이 존재하였으나, 대규모 일 때는 높은 신뢰성을 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.98-113
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• 2002

본 논문에서는 블록 정합 알고리즘(BMA: block matching algorithm)인 다단계 연속 제거 알고리즘(MSEA: multi-level successive elimination algorithm)[1]의 연산량을 줄이기 위하여 네 가지 방안을 제안하였다. 첫 번째 제안 방안은 MSEA에서 서브 블록(sub block)의 합 놈(sum norm)에 대한 절대 오차의 합(SAD: sum of absolute difference)을 계산할 때 부분 왜곡 제거(PDE: partial distortion elimination) 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨 알고리즘이다. 두 번째 제안 방안인 적응 SAD 계산 알고리즘은 SAD 계산 시 절대 오차가 큰 값에서부터 작은 값의 순으로 SAD를 계산하면 PDE가 빨리 발생하게 되어 연산량을 줄일 수 있는 성질을 이용한 알고리즘이다. 세 번째 제안 방안인 제거 레벨 추정 알고리즘은 탐색점의 제거 레벨을 추정하고 추정된 레벨에서부터 상위 레벨로 다단계 연속 제거 과정을 수행함으로 추정된 제거레벨보다 낮은 레벨들과 연관된 연산량을 감소시킨 알고리즘이다. 제안된 첫 번째, 두 번째, 세 번째 방안은 움직임 추정의 정확도가 전역 탐색 알고리즘(FSA: full search algorithm) 및 MSEA와 동일하면서 MSEA의 연산량을 효과적으로 감소시킨 알고리즘들이다. 네 번째 제안 방안인 나선형 다이아몬드 그물 탐색 알고리즘은 움직임 추정의 정확도가 거의 100%이면서 움직임 추정에 필요한 연산량을 획기적으로 감소시킨 고속 블록 정합 알고리즘이다. 위의 네 가지 제안 방안에 대한 성능을 평가하기 위하여 실험을 수행하였으며 실험에서 제안 방안들의 효율성을 확인하였다.

• 한국가스학회지
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• 제7권2호
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• pp.33-41
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• 2003

LPG는 사용, 저장, 생산 과정뿐만 아니라 이송 중에도 많은 잠재위험(Hazard)을 갖고있다. 소규모의 수요처일 경우, LPG 용기를 적재한 차량에 의해 지역 사업자에 의하여 배달된다. 만약 도심지역에 가스용기를 적재한 차량에 폭발사고가 발생한다면 주변지역에 재산 피해뿐 아니라 상당한 인명피해를 초래할 것이다 본 연구에서는 LPG 누출 사례연구를 통하여 가스용기를 이용한 LPG의 운반 중에 사고의 원인이 되는 잠재위험을 확인한 후 사고발생 시나리오를 작성하고 발생 가능성과 피해결과를 예측하는 위험성(risk)의 정량적 분석을 하였다. 본 연구에서는 위험분석 프로그램을 Excel과 Visual Basic으로 프로그래밍 하여, ETA(Event Tree Analysis)법으로 LPG 운반도중 발생할 수 있는 사고의 빈도수를 구한 뒤, 이를 바탕으로 폭발로 인한 피해 범위 및 피해정도를 도출하였다. UVCE의 경우, 가스용기에서 누출되어 증발된 LPG에 대하여 사고현장주변에서 10m 이내에서는 심각한 구조적 손상을 보이며, 150m 이상에서도 유리가 파열되는 심각한 손상확률을 보였다. 그리고 TNT 상당법으로 Probit 결과, 10분간 누출되었을 때 40m 지점에서 유리창의 $75\%$가 깨졌으며, 20m 지점에서 $16\%$, 40m 지점에서는 $10\%$의 구조적 손상을 보였다.