• 정보보호학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.117-134
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• 2010

제품의 아이디를 자동적으로 신속하게 인식하기 위한 기술로 주목받았던 수동형 RFID 태그가 직면한 문제는 가격, 인식률뿐만 아니라 최근에는 인증, 데이터 보호 및 제품추적 문제로 확대되고 있다. 대표적인 수동형 RFID 기술은 900 MHz UHF 대역의 국제표준인 ISO/IEC 18000-6 타입 C 기술이다. 이 국제표준은 보안 해결책을 제시하지 않았기 때문에 진품 확인, 태그의 저장정보 보호 및 추적 차단 서비스에 활용하기 어려운 단점이었다. 본 논문에서는 인증, 데이터 보호 및 제품추적 문제 해결을 위한 ISO/IEC JTC l/SC 31의 국제표준화 동향을 살펴보고, 국제표준에서 요구하는 암호 엔진을 사용하는 높은 수준의 보안성을 만족하는 UHF 대역의 수동형 RFID 보안 프로토콜을 제안하고 그에 대한 보안성을 분석한다. 또한 국제표준 문서에 적용될 수 있는 수준의 명령/응답 구조와 암복호화 방법을 제시함으로써 그 구현 가능성을 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2021

임상에서 암 관련 질병의 확진을 위해 영상장비를 이용한 기초 진단 이후 추가적인 방법으로 생체검사 등을 이용한 병리적 검사가 필수적이다. 이러한 생체검사를 진행하기 위해서는 전문지식을 가진 종양학자, 임상병리사 등의 도움과 최소한의 소요시간은 확진을 위해 반드시 필요하다. 최근 들어, 인공지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구들은 한정된 알고리즘을 기반으로 하여 세포의 종류와 정확도에 한계를 보인다. 본 연구에서 심층 학습의 일종인 합성곱 신경망을 통해 총 4가지의 암세포를 식별하는 방법을 제안한다. 세포 배양을 통해 얻은 광학영상을 OpenCV를 사용하여 세포의 위치 식별 및 이미지 분할과 같은 전처리 수행 후, EfficientNet을 통해 학습하였다. 모델은 EfficientNet을 기준으로 다양한 hyper parameter를 사용하고, InceptionV3을 학습하여 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 96.8%의 높은 정확도로 세포를 분류하는 결과를 보였으며, 이러한 분석방법은 암의 확진에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제30권8호
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• pp.1093-1098
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• 2017

Objective: The aim of the current study was to describe the relationship between milk yield and lactation number, stage, length and milking frequency in Korean Holstein dairy cows using an automatic milking system (AMS). Methods: The original data set consisted of observations from April to October 2016 of 780 Holstein cows, with a total of 10,751 milkings. Each time a cow was milked by an AMS during the 24 h, the AMS management system recorded identification numbers of the AMS unit, the cow being milking, date and time of the milking, and milk yield (kg) as measured by the milk meters installed on each AMS unit, date and time of the lactation, lactation stage, milking frequency (NoM). Lactation stage is defined as the number of days milking per cows per lactation. Milk yield was calculated per udder quarter in the AMS and was added to 1 record per cow and trait for each milking. Milking frequency was measured the number of milkings per cow per 24 hour. Results: From the study results, a significant relationship was found between the milk yield and lactation number (p<0.001), with the maximum milk yield occurring in the third lactation cows. We recorded the highest milk yield, in a greater lactation length period of early stage (55 to 90 days) at a $4{\times}$ milking frequency/d, and the lowest milk yield was observed in the later stage (>201 days) of cows. Also, milking frequency had a significant influence on milk yield (p<0.001) in Korean Holstein cows using AMS. Conclusion: Detailed knowledge of these factors such as lactation number, stage, length, and milking frequency associated with increasing milk yield using AMS will help guide future recommendations to producers for maximizing milk yield in Korean Dairy industries.

• 대한교통학회지
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• 제23권5호
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• pp.123-134
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• 2005

본 연구는 기존의 루프검지기의 설치 및 유지보수를 위한 성능평가 방법으로서 사용해왔던 L-R-C(Inductance-Resistance-Capacitance) Test에 의한 Q Factor(질 계수)방법을 대체/보완할 수 있는 새로운 방법에 대한 연구이다. 기존의 Q Factor방법은 크게 세 가지 문제점을 수반하고 있다. 첫째, 현장의 루프검지기의 전기적 특성인 L-R-C값을 Q Factor를 기준으로 루프검지기의 현재 성능을 평가함으로써 인력에 의존하는 효율성에 문제를 안고 있으며 둘째, 루프검지시스템의 전체를 대상으로 하지 않고 일부의 측정치만으로 전체시스템을 추론하고 있다는 점과 셋째, 기존의 방법으로는 루프검지기의 검지영역, 즉 높이별 검지영역를 알 수 없다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완할 수 있는 방법으로서 루프검지기헤드에서 발생하는 자기장을 측정하여 루프검지기 전체시스템의 현재상태를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 루프검지기에서 생성되는 자기장을 검출할 수 있는 센서와 자료수집방법, 분석방법 및 진단방법 등을 개발하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.285-294
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• 2001

집배원이 배달순서로 자동구분하기 위하여 요구되는 요소 기술인 4-state 바코드 시스템 개발이 진행중이며, 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 적용될 수 있다. 기존의 고객 바코드 판독 시스템은 우편물상의 바코드 심볼로지가 존재하는 판독대상 영역의 기울기가 $\pm 1.47^{\circ}$이고, 심볼의 훼손과 잡영이 없을 경우에 79∼100msec의 속도로 자동구분 정보가 판독된다. 본 논문에서는 판독범위 및 판독성능의 개선을 위하여 CCD(Charge Coupled Device) 센서로부터 획득된 이미지상에서 존재하는 심볼로지 정보의 고속판독 방법을 제시한 것이다. 이 판독방법은 다진(gray) 이미지 바탕면의 경계값(threshold) 기울기 분포를 기준으로 2개의 경계값을 설정하여 판독대상 정보를 획득하였다. 또한, 바코드 심볼로지의 존재 가능성 영역만을 검사하고, 판독대상 영역에서 트래커(tracker)를 탐색하여 심볼로지에 대한 기울기값, 경계값, 좌표값 등을 생성한 후 심볼값이 판독되도록 한 것이다. 판독시험 결과는 심볼로지가 $\pm 45^{\circ}$ 기울어지고, 잡영이 존재할 경우에도 30∼60msec(58,000∼116,000통/시간) 이내에 판독되었다. 우편물 자동구분용 바코드 판독기로써 적용될 경우에 판독속도가 평균 57.25% 이상 개선되고, 판독범위의 확장으로 0.2%미만의 기계적인 오류(이송과정에서의 Jam 발생비율)를 제외할 경우에 거의 99.8% 우편물을 판독하여 자동구분 처리할 수 있게 될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.565-574
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• 2019

본 연구는 혈액은행 자동화 장비 QWALYS-2 up (Diagast, Loos Cedex, France)의 유용성을 평가하기 위하여 수행되었다. 2013년 10월 1일부터 10월 31말까지 1개월간 강원대학교병원 진단검사의학과에 의뢰된 ABO 및 RhD 혈액형 검사 1,636건, 항체선별검사 1,374건을 대상으로 하였고, ABO 및 RhD 혈액형 검사의 평가는 200건을 대상으로 하였다. 혈액은행 자동화장비의 경제성을 평가하기 위해서는 2018년 12월을 기준으로 장비 도입 전인 2013년 1월부터 장비 도입 후 5개년의 ABO 및 RhD 혈액형 검사와 항체선별검사의 단가를 비교하였다. 본 연구의 주요 결과는 ABO 및 Rh 혈액형 검사 결과, 슬라이드나 시험관을 이용한 수기법의 결과가 100% (200/200) 일치하였고 동종항체 선별검사 결과, 불일치 3검체는 수기법으로 재검을 한 결과, 음성을 보여 QWALYS-2 up에서 위양성의 결과를 나타냈으나, 반응의 정도를 비교한 결과 QWALYS-2 up에서 상대적으로 높게 나타났다. 결론적으로 혈액형자동화 장비 도입 전후의 효과를 평가한 결과, 기존의 수기법과 비교하였을 때 높은 일치율을 보였으며, 정확도 면에서도 신뢰할 만한 것으로 판단되었다. 도입 전후의 시약의 비용은 증가하였지만 인건비의 절감을 감안하면 경제적으로도 유용하다고 평가할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.77-84
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• 2022

본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권1호
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• pp.53-57
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• 2014

This thesis, concentrates on marine collision risks of the area divided by cells. Using a gas molecular collision calculation model, a collision risk model is proposed. Collision risk is estimated by relative angle, relative speed, and ship's density in the cell. For one week, Automatic Identification System (AIS) data was collected and analyzed on the Busan North Port area. The results indicate a high-risk area at the sea route connection point in Busan North Port. It also shows that twilight is the time of day when most collisions occur. This means that the area is high risk due to the number of collisions and other dangerous factors related to twilight. Although there is still need to consider other risks such as grounding risks, the results of this study are useful to for plotting a risk map for the port.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.635-639
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• 2004

In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the modeling of chaotic nonlinear systems. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the modeling performance for chaotic nonlinear systems and compare it with those of the FNN and the WFM.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.122-129
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• 2020

The circumference of the body is not only an indicator in order to buy clothes in our life but an important factor which can increase the effectiveness healing properly after figuring out the shape of body in a hospital. There are several measurement tools and methods so as to know this, however, it spends a lot of time because of the method measured by hand for accurate identification, compared to the modern advanced societies. Also, the current equipments for automatic body scanning are not easy to use due to their big volume or high price generally. In this papers, OpenPose model which is a deep learning-based Skeleton Tracking is used in order to solve the problems previous methods have and for ease of application. It was researched to find joints and an approximation by applying the data of the deep camera via reference data of the measurement parts provided by the hospitals and to develop a program which is able to measure the circumference of the body lighter and easier by utilizing the elliptical circumference formula.