• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.331-337
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• 2020

스마트폰의 고성능 카메라를 사용하여 버니어 캘리퍼스를 대체할 앱의 개발을 목표로 연구를 진행하고 있다. 앱은 제안된 템플릿이 부착된 측정 대상을 촬영한다. 촬영된 영상에서 템플릿을 참조하여 측정 대상에서 사용자가 지정한 지점 간의 거리를 측정한다. 앱의 정밀도는 시중에서 판매되고 있는 버니어 캘리퍼스의 오차 범위를 유지하도록 한다. 시장에 보급된 스마트폰의 카메라는 12M 픽셀이며, 그 이미지 셀의 크기는 1.4㎛이므로 이론적으로 버니어 캘리퍼스보다 더 정밀한 측정이 가능하다. 기존에 제안한 알고리즘에서는 촬영된 소스 영상의 템플릿 형태로부터 기준 거리를 추출하였지만, 제안하는 알고리즘은 알고 있는 템플릿의 기하학적 속성을 이용하여 영상을 보정한 후 거리를 구함으로써 향상된 정밀한 길이를 구할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2637-2642
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• 2015

Low-density parity-check(LDPC) 코드는 그 탁월한 에러 정정 능력으로 인해 많은 통신 표준에서 사용되고 있다. 여러 종류의 LDPC 코드 중 quasi-cyclic LDPC(QC-LDPC) 코드가 많이 사용되는데 QC-LDPC 코드의 복호기에는 여러 크기의 rotation을 수행할 수 있는 multi-size circular shifter(MSCS)가 필요하다. MSCS의 구현 방법 중 Benes 네트워크에 기반한 구조가 많이 사용되는데, rotation할 데이터의 개수가 3의 배수일 경우에는 $3{\times}3$ 스위치가 필요하다. 이 논문에서는 기존의 제어 신호 생성에 비해 복잡도가 줄어든 생성법과 기존의 $3{\times}3$ 스위치 구조 보다 더 빨리 동작할 수 있는 $3{\times}3$ 스위치 구조를 제안한다. IEEE 802.16e WiMAX 표준에서 사용되는 QC-LDPC 코드 복호기의 MSCS 에 적용하여 지연 시간을 8.7% 정도 줄이고 면적도 조금 감소시켰다.

• Agribusiness and Information Management
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• 제10권2호
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• pp.1-7
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• 2018

In the present day context of changing information needs of the farmers and diversified production systems there is an urgent need to look for the effective extension support system for the small and marginal farmers in the developing countries like India. The rapid developments in the collection and analysis of field data by using the spatial technologies like GPS&GIS were made available for the extension functionaries and clientele for the diversified information needs. This article describes the GIS and GPS based decision support system in precision agriculture for the resource poor farmers. Precision farming techniques are employed to increase yield, reduce production costs, and minimize negative impacts to the environment. The parameters those can affect the crop yields, anomalous factors and variations in management practices can be evaluated through this GPS and GIS based applications. The spatial visualisation capabilities of GIS technology interfaced with a relational database provide an effective method for analysing and displaying the impacts of Extension education and outreach projects for small and marginal farmers in precision agriculture. This approach mainly benefits from the emergence and convergence of several technologies, including the Global Positioning System (GPS), geographic information system (GIS), miniaturised computer components, automatic control, in-field and remote sensing, mobile computing, advanced information processing, and telecommunications. The PPP convergence of person (farmer), project (the operational field) and pixel (the digital images related to the field and the crop grown in the field) will better be addressed by this decision support model. So the convergence and emergence of such information will further pave the way for categorisation and grouping of the production systems for the better extension delivery. In a big country like India where the farmers and holdings are many in number and diversified categorically such grouping is inevitable and also economical. With this premise an attempt has been made to develop a precision farming model suitable for the developing countries like India.

• 한국기후변화학회지
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• 제5권1호
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• pp.37-46
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• 2014

본 논문은 다항 로짓, 순서형 로짓모형을 이용하여 기후변화에 대한 농업인의 인지도에 어떠한 변수가 영향을 미치는가에 관한 요인분석을 하였다. 주요 분석 결과로는 첫째, 농업인의 85.7%는 기후변화를 인지하는 것으로 나타났으며, 85.8%는 향후 10년 이내에 농업에서 기후변화에 대한 영향이 나타날 것으로 예상하고 있었다. 둘째, 지난 20년 동안 기후변화로 인한 기온, 강수량, 병해충 발생 횟수, 이상기상의 횟수가 증가했다고 응답한 농업인이 80% 이상으로 나타나, 농업인 대부분이 기후변화를 깊이 체감하고 있는 것으로 판단된다. 셋째, 영농경력이 길수록, 학력이 높을수록, 영농승계자가 있으며, 컴퓨터를 사용하는 농업인일수록 기후변화가 농업에 본격적으로 영향을 미치는데, 소요되는 기간은 길어질 것으로 예상하였다. 넷째, 농업인의 가족 수가 많을수록, 학력이 높을수록 평균온도의 상승에 대하여 더 민감하게 인지하는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1323-1332
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• 2018

본 연구는 국내에서 영어로 수업을 진행하는 K대학 외국인 유학생들의 미디어 정보 리터러시 수준분석을 위해 설문조사를 실시하였다. 응답결과를 바탕으로 수집된 측정결과에 대해 타당성과 신뢰도를 검증하기 위해 통계분석프로그램인 SPSS 21.0으로 문항분석을 실시하였으며, 연구대상 집단별도 각 요인별 미디어 정보 리터러시 이용의 다양성을 분석하였다. 빈도분석, ${\chi}^2-test$를 사용하여 분석한 결과를 근거로 영어로 수업을 하는 외국인 유학생의 국내 미디어 정보 리터러시 이용현황은 주로 인터넷 쇼핑, 은행 등의 일생생활에 초점이 맞추어져 있음을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.7-12
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• 2019

대기 중의 구름은 태양의 복사에너지를 반사하여 일조량을 변화시킬 뿐만 아니라 고 지표면의 복사에너지를 반사 시켜 기온 변화에 영향을 미치는 중요한 변수이며, 특히 지표면의 일조량은 태양에너지를 활용하는 산업분야에서 매우 중요한 필수 정보이다. 따라서 지표면에서 하늘의 관측은 현재까지 목측이 일반적인 방법이며 위성사진이나 상대적으로 관측 범위가 좁은 장비들을 사용하여 보완하는 실정이다. 따라서 목측을 대체할 운량의 관측에서 자동 관측 시스템을 위한 알고리즘이 개발되었으나 계절에 따라 대기 중의 오염물질이나 안개 등으로 관측치의 신뢰도가 현장에서 적용될 만큼 높지 않다. 따라서 연무에 강한 운량 관측 알고리즘을 개발하였으며 이는 전천 영상으로부터 연무 정도를 계산하여 수치화하고 개발된 구름판독기에 추가하여 계절과 기후에 둔감한 알고리즘을 개발하여 기존의 구름판독기와 비교하여 신뢰도를 향상시킴을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.604-612
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• 2019

PKI(Public Key Infrastructure) 인터넷 뱅킹은 서명 검증을 위한 공개키(public key)를 신원 정보와 함께 서버에 등록하고, 등록된 공개키를 사용하여 사용자 인증과 거래 인증을 위한 서명을 검증하는 데 활용한다. 반면, 비트코인 등 블록체인 기반의 금융 거래 시스템은 공개키 암호 기반의 디지털 서명에 근거한 인증 체계를 채택하고 있음에도 불구하고, P2P(peer-to-peer) 방식으로 지불 거래를 수행하므로 공개키를 등록할 수 있는 서버가 존재하지 않는다. 본 논문은 기존의 대표적인 인터넷 뱅킹 방식인 PKI 인터넷 뱅킹과 블록체인 지불 거래의 차이를 분석하고 블록체인 지불 거래의 장단점을 파악하는데 목적이 있다. 이를 통해 본 논문은 블록체인 지불 시스템이 보편적인 금융 거래에 활용되기 위한 구조적 측면과 보안성 측면의 개선방향을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.259-264
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• 2019

본 논문에서는 엔터프라이즈 환경에서의 딥 러닝에 대한 이미지 예측 시스템 아키텍처를 제안한다. 엔터프라이즈 환경에 대해 인공지능 플랫폼으로 변환을 쉽게 하고, 인공지능 플랫폼이 파이선에 집중되어서 자바 중심의 엔터프라이즈 개발이 어려운 단점을 개선하기 위해 자바 중심의 아키텍처에서도 충분한 딥 러닝 서비스의 개발과 수정이 가능하도록 한다. 또한, 제안된 환경을 토대로 이미지 예측 실험을 통해 기존에 학습된 딥 러닝 아키텍처 환경에서의 정확도가 높은 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 딥 러닝이 수행되기 위해 제공된 이미지 예에서 95.23%의 정확도를 보이며, 제안된 모델은 유사한 다른 모델에 비교해 96.54%의 정확도를 보인다. 제시된 아키텍처를 활용하여 활발한 엔터프라이즈급 환경의 딥 러닝 서비스가 개발 및 제공될 것으로 보이며, 기존 엔터프라이즈 환경이 딥 러닝 아키텍처가 탑재된 환경으로 전환이 활발히 이루어질 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1095-1101
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• 2020

선박이나 항공기의 안정성 유지를 위하여 컨테이너나 화물의 무게 균형을 유지하도록 적재해야 한다. 컨테이너의 적재 알고리즘은 NP 문제로 알려져 있으며 몇 가지 휴리스틱 방법이 연구되었다. 선박이나 비행기에 보관할 컨테이너는 부피와 무게가 균일하다는 특징이 있는데 이를 이용하면 좀 더 쉬운 적재 방법을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 물체의 부피와 무게가 균일할 때 무게 균형을 위한 알고리즘을 제안한다. 적재 공간은 m * n 메쉬의 특수한 구조라고 가정한다 (이때, m과 n은 모두 홀수이다). 이 경우, 본 논문에서는 Greedy 알고리즘을 제안하였고 물체의 개수가 몇 개이든 언제나 무게 균형을 유지하는 적재 장소를 찾을 수 있다는 점에서 그 알고리즘이 최적임을 증명하였다. 제안된 알고리즘은 적재 알고리즘 및 부하 균형 문제와 같은 여러 공학 문제에서 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.942-948
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• 2020

본 논문에서는 상황인식 속성정보를 이용하여 클러스터링내에서 보다 효율적인 사용자 구분이 가능한 군집적 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 클러스터링 데이터를 처리함에 있어 군집 정보내에서 상호관계를 분류하기 위해 제공되는 데이터는 신규 또는 새롭게 입력되는 정보가 비교정보에서 오염된 정보로 처리될 경우, 기존 분류된 군집으로부터 벗어나게 되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 K-means알고리즘을 이용함에 있어 사용자 인식 정보 추출이 가능한 사용자 군집 분석 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 시스템 내 누적된 정보를 이용하여 자율적인 사용자 군집 특징을 분석하고, 이를 통하여 사용자의 속성간에 따른 클러스터를 구성해 사용자를 구분하게 된다. 제안한 알고리즘은 적용한 모의실험 결과를 통해 다중 사용자를 군집단위로 분류하고 유지하는 측면에서 사용자 관리 시스템이 보다 향상된 적응성을 보여주었다.