• 대한원격탐사학회지
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• 제13권1호
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• pp.13-30
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• 1997

초 미세 분광 분해능 센서, 고 공간 분해능 센서로 대표되는 최근의 위성 센서의 실용화 로, 향후 획득되는 위성 영상은 최소 수백 MB/scene 정도의 막대한 양이 될 것으로 예상된다. 또 한, 인터넷 및 초고속 정보망을 이용한 각종 정보의 활발한 교환은 보다 능동적인 형태의 위성영 상의 가공, 분석, 부가가치 정보 생산이 가능한 서비스 시스템의 개발을 요구한다. 본 연구에서는 향후 예상되는 위성 센서의 개발 방향과 이를 처리하기 위하여 고려되어야 할 미래지향적인 개념 인, 객체 파이프를 통한 자료의 입출력, 다중 쓰레드를 활용한 자료 처리 구조에 대하여 분석하 고, 인터넷 언어인 자바를 이용하여 개발 중에 있는, 위성 영상 처리 및 분석 시스템(GeoPixel 1.0)에 대하여 설명한다. 이 시스템은 인터넷 상에서 사용이 가능하며, 사용자 플랫폼에 독립적으 로, 상당 부분이 위성자료 분석 모듈들이 구현되어 있다. 대용량 위성 영상 처리를 위하여 본 연 구에서 개발된 다중쓰레딩, 객체 파이프와 같은 새로운 자료 처리 개념을 이용한 시스템의 개발 로 보다 효율적인 컴퓨터 자원(CPU 시간과 메모리)의 활용과 처리 속도면에서의 향상이 기대된 다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.667-680
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• 2021

이 연구의 목적은 서리 발생일과 무상일 기간의 특성을 분석하고 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, Long-short Term Memory (LSTM) 기법을 활용하여 서리발생 예측모델을 개발하고 평가하는데 있다. 수원, 청주, 광주 지점에서 봄철과 가을철 서리발생 예측모델 개발을 위한 기상변수들을 수집하였으며, 수집기간은 1973년부터 2019년까지이다. 프리시전(precision), 리콜(Recall), f-1 스코어와, AUC 및 Reliability Diagram과 같은 그래피컬 평가기법을 이용해 서리발생 예측모델을 평가하였다. 봄철과 가을철 모두 서리발생일이 줄어드는 경향성(유의수준: 0.01)을 보였다. 0.9 이상의 높은 AUC 값에도 불구하고, 신뢰도는 일정한 값을 보여주지는 않았다. 서리발생일 측뿐만 아니라, 초상일과 종상일을 정확히 예측할 수 있도록 모형 개선이 필요해 보이며, 다른 지역의 더 많은 지점에서 동일한 기법을 적용해 보는 연구가 필요해 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.409-418
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• 2021

컨포멀 코팅은 PCB(Printed Circuit Board)를 보호하는 기술로 PCB의 고장을 최소화한다. 코팅의 결함은 PCB의 고장과 연결되기 때문에 성공적인 컨포멀 코팅 조건을 만족하기 위해서 코팅면에 기포가 발생했는지 검사한다. 본 논문에서는 영상 신호 처리를 적용하여 고위험군의 문제성 기포를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 문제성 기포의 후보를 구하는 단계와 후보를 검증하는 단계로 구성된다. 기포는 가시광 영상에서 나타나지 않지만, UV(Ultra Violet) 광원에서는 육안으로 구별이 가능하다. 특히, 문제성 기포의 중심은 밝기가 어둡고 테두리는 높은 밝기를 가진다. 이러한 밝기 특성을 논문에서는 협곡과 산맥 특징이라 부르고 두 가지 특징이 동시에 나타나는 영역을 문제성 기포의 후보라 하였다. 그러나 후보 중에는 기포가 아닌 후보가 존재할 수 있기 때문에 후보를 검증하는 단계가 필요하다. 후보 검증 단계에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하였고, ResNet이 다른 모델과 비교하였을 때 성능이 가장 우수하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 정확률(Precision) 0.805, 재현율(Recall) 0.763, F1-점수(F1-score) 0.767의 성능을 보였고, 이러한 결과는 기포 검사 자동화에 대한 충분한 가능성을 보여준다.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.234-240
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• 2021

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.

• 국제지역연구
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• 제18권3호
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• pp.47-66
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• 2014

본 연구는 순차적 직접투자가 단일 직접투자에 비해 창출하는 경쟁우위를 이론적으로 규명한 후 이를 실증적으로 검증하고자 했다. 이는 대(對)중국 직접투자를 시행하는 우리나라 기업들이 주로 일회성 투자에 그치지 않고 후속투자를 거쳐 중국 시장 내 생산거점을 확보하려 한다는 전략적 행동에 기반 한 것이다. 이를 이론적으로 접근하기 위해 수량경쟁모형을 구축한 후 명제들을 추출해 냈다. 미래가치를 포함 해 도출된 균형점들은 첫째, 순차적 직접투자는 모기업들의 생산을 증대시키는 효과를 발생시킬 것이고, 둘째, 일회성 투자에 그치는 경우에 비해 순차적 투자는 큰 미래가치를 창출할 수 있으며, 셋째, 대(對)중국 순차적 직접투자는 장기적으로 진행될수록 기업단위에서 보다 큰 생산효과를 거둘 수 있다는 점을 제시한다. 이는 중국시장에서의 노하우가 축적될수록 경쟁우위가 강화될 것임을 의미한다. 이러한 이론적 명제들을 검증하고자 대(對)중국 직접투자를 시행한 우리나라 모기업들을 대상으로 회귀분석을 시도했는데, 그 결과 수량경쟁 모형으로부터 도출된 명제들이 지지되었다. 주요 결과를 정리하면 첫째, 순차적 투자는 모기업의 생산력을 증대시키는 것으로 나타났고, 둘째, 중국 내 활동기간에 비례해 중국 내 총 자회사 수가 증가함을 알 수 있다. 셋째, 중국 투자 이전 해외진출경험은 대(對)중국 순차적 직접투자를 시행한 모기업의 경영성과를 유의적으로 개선시키고, 대(對)중국 순차적 직접투자가 증가할수록 모기업의 생산성이 동반상승한다.

• 국제지역연구
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• 제12권3호
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• pp.293-319
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• 2008

중소벤처기업도 대기업인 다국적기업과 마찬가지로 해외진출시에는 비용이 수반된다. 이러한 외국비용을 해외진출시 당면하는 시간부족, 자금부족, 경험부족, 재무위험증가 등 장애요인과 정보획득비용, 네트워크구축비용, 마케팅비용, 유통비용, 모니터링비용 등 해외진출비용요인, 그리고 현지시장 예측과 조사, 현지기업과의 사전적 공조 등 국제화준비활동으로 정의하고, 이들 요인간 관계와 이들 요인이 경영성과에 미치는 영향을 검증하였다. 분석결과 대만과 한국기업 모두 장애요인이 중요하다고 지각할수록 해외진출비용이 크다고 지각하였다(H1). 그러나 가설과는 반대로 해외진출비용을 중요시할수록 국제화준비활동에 더욱 집중하였으며(H4), 경영성과의 향상에도 유의적인 것으로 나타났다(H5). 한국기업은 장애요인이 중요할수록 국제화준비활동에 박차를 가하는 것으로 나타난 반면, 대만기업은 정반대로 장애요인이 중요하면 국제화준비활동에 소극적인 것으로 나타났다(H2). 또한 대만과 한국기업 모두 해외진출장애요인과 국제화준비활동요인 모두 경영성과에는 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다(H3, H6).

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.491-501
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• 2019

최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.43-59
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• 2019

오늘날 스마트폰의 보급과 SNS의 발달로 정형/비정형 빅데이터는 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 빅데이터를 잘 분석한다면 미래 예측도 가능할 만큼 훌륭한 정보를 얻을 수 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 먼저 대용량의 데이터 수집이 필요하다. 이러한 데이터가 가장 많이 저장되어 있는 곳은 바로 웹 페이지다. 하지만 데이터의 양이 방대하기 때문에 유용한 정보를 가진 데이터가 많은 만큼 필요하지 않은 정보를 가진 데이터도 많이 존재한다. 그렇기 때문에 필요하지 않은 정보를 가진 데이터는 거르고 유용한 정보를 가진 데이터만을 수집하는 효율적인 데이터 수집의 중요성이 대두되었다. 웹 크롤러는 네트워크 대역폭, 시간적인 문제, 하드웨어적인 저장소 등의 제약으로 인해 모든 페이지를 다운로드 할 수 없다. 그렇기 때문에 원하는 내용과 관련 없는 많은 페이지들의 방문은 피하며 가능한 빠른 시간 내에 중요한 페이지만을 다운로드해야한다. 이 논문은 위와 같은 이슈의 해결을 돕고자한다. 먼저 기본적인 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 각 알고리즘마다 시간복잡도와 장단점을 설명하며 비교 및 분석한다. 다음으로 기본적인 웹 크롤링 알고리즘의 단점을 개선한 최신 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 더불어 최근 연구 흐름을 보면 감성어휘 수집과 같은 특수한 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘의 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특수 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘에 대한 연구로써 선제적인 웹 크롤링 기법으로 감성 반응 웹 크롤링(Sentiment-aware Web Crawling) 기법을 소개한다. 실험결과 데이터의 크기가 커질수록 기존방안보다 높은 성능을 보였고 데이터베이스의 저장 공간도 절약되었다.

• 천문학회지
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• 제52권1호
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• pp.23-30
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• 2019

The KVN(Korean VLBI Network)-style simultaneous multi-frequency receiving mode is demonstrated to be promising for mm-VLBI observations. Recently, other Very long baseline interferometry (VLBI) facilities all over the globe start to implement compatible optics systems. Simultaneous dual/multi-frequency VLBI observations at mm wavelengths with international baselines are thus possible. In this paper, we present the results from the first successful simultaneous 22/43 GHz dual-frequency observation with KaVA(KVN and VERA array), including images and astrometric results. Our analysis shows that the newly implemented simultaneous receiving system has brought a significant extension of the coherence time of the 43 GHz visibility phases along the international baselines. The astrometric results obtained with KaVA are consistent with those obtained with the independent analysis of the KVN data. Our results thus confirm the good performance of the simultaneous receiving systems for the nonKVN stations. Future simultaneous observations with more global stations bring even higher sensitivity and micro-arcsecond level astrometric measurements of the targets.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.504-509
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• 2019

최근 무선 통신 기술과 소형 디바이스의 성능이 기하급수적으로 발전하였다. 이런 기술과 환경 변화에 따라 다양한 종류의 IoT 디바이스를 활용한 서비스가 증가하고 있다. IoT 서비스의 증가로 오프라인 환경에서 사용되던 소형 센서, CCTV 등의 디바이스가 인터넷에 연결되고 있으나, 많은 수의 IoT 디바이스는 보안 기능이 없고 취약한 오픈소스, SW를 그대로 사용하고 있다. 또한, 전통적으로 사용되던 스위치, Gateway 등의 네트워크 장비도 사용자의 주기적인 업데이트가 이루어지지 않아 수많은 취약점을 내포한 채 운영된다. 최근에는 IoT 디바이스의 간단한 취약점을 대상으로 대량의 봇넷(botnet)을 형성하여 DDoS 공격 등에 악용하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 Internet-Wide Scan 기술을 활용하여 인터넷에 연결된 대량의 디바이스를 빠르게 식별하고, 내포된 취약점 정보를 분석 및 관리하는 시스템을 제안한다. 또한, 실제 수집한 배너 정보를 통해 제안 기술의 취약점 분석률을 검증하였다. 향후 제안 시스템이 사이버 공격을 예방할 수 있는 기술로 활용 될 수 있게 자동화 및 고도화를 진행 할 계획이다.