• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.859-870
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• 1997

컴퓨터에 의한 도면자동입력 시스템은 화상처리 중에서 중요한 응용분야 중에 하나이다.지도 정보의 데이터 베이스는 교통, 행정, 지원개발 및 계획수립 등의 분야 에서 유용하게 활용된다. 그러나 도로정보 추출시, 지도상의 문자나 기타 심벌에 의해 중첩된 영역에서는 도로가 끊어진 채 추출된다. 이러한 각종 심범에 의해 끊어진 도로의 복원에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 도로정보와 추출 및 지도 기호에 의해 절단된 도로정보의 복원을 위한 계층적 신경회로망을 제안한다. 본 시스템을 국립지원 발행의 1/25,000지도에 적용하여 그 유효성을 보인다.

• 한국광학회지
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• 제21권2호
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• pp.69-73
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• 2010

본 논문에서는 광학적으로 비등방성인 폴리머를 이용하여 $90^{\circ}$ TN(Twisted Nematic) 액정셀의 응답시간을 향상시키는 방법을 제안하였다. 액정과 비등방성 폴리머를 일정 비율로 혼합하여 TN 액정셀에 주입한 뒤 UV를 조사하여 폴리머 네트워크를 형성시킴으로써 투과율에 영향을 주지 않고 응답시간을 향상시킬 수 있다. 폴리머 네트워크가 형성되지 않은 TN 액정셀의 turn-off 시간이 16 ms인데 반해 제안된 방법에서는 액정과 비등방성 폴리머의 혼합 비율이 3, 5, 10 wt%로 증가할 때 12, 11, 9 ms로 고속 turn-off가 구현될 수 있다. 또한, turn-off 동작 시 TN 액정셀에서 발생하였던 delay time과 backflow가 폴리머 네트워크의 형성에 의해 크게 개선됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6A호
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• pp.802-812
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• 2000

다중흡 네트워크는 광섬유를 기반으로 하는 근거리 광통신 시스템으로 광의 무한한 대역폭을 효과적으로 활용하기 위해 다수의 파장가변 광송수신기를 사용하는 것 대신 WDM기술을 사용한다. 본 논문에서는 다중흡 방식의 WDM 네트워크 기술로서 새로운 셔플넷 방식인 비대칭 이중층 셔플넷 토폴로지를 소개한다. 1Gb/s의 통신 시스템을 기준으로, 본 연구에서 새롭게 제안한 비대칭 이중층 셔플넷 토폴로지의 성능을 평균 흡수, 수율 및 시간지연과 같은 일반적인 네트워크 파라메터를 중심으로 기존의 발표된 토폴로지들과 비교하였다. 비교 분석 결과, 새롭게 제안한 비대칭 이중층 토폴로지의 성능이 기존의 것들에 비해 더 우수함이 증명되었다. 또한, 비대칭 이중층 토폴로지를 구현함에 있어 요구되는 하드웨어의 양을 획기적으로 감소시킬수 있는 WDM 채널 공유 방식을 새롭게 제안하였다. 새로운 공유 방식을 사용하면, 예를 들어 (2,3) 셔플넷 토폴로지 시스템에서 필요로 하는 파장의 개수가 96개에서 4개로 획기적으로 줄어들게 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4B호
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• pp.245-256
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• 2003

2-D OCDMA는 근거리 광통신망의 구현을 위한 유력한 기술적 해법으로 고려되고 있으며, 다양한 2-D OCMA 기법/기술에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단극부호를 사용하는 2D OCDA 통신망의 성능분석을 위한 새로운 다중접속 간섭모델을 제안하고 이 간섭모델을 기초로 하는 최대공산검출기를 유도한다. 또한, 이들 최대공산검출기와 기존에 제안된 보다 단순한 구조를 갖는 검출기의 검출성능을 컴퓨터 모의실험을 통해 비교한다. 상대적으로 복잡한 연산이 어려운 순수 광통신망에서의 적용을 고려하여 각 검출기의 구현복잡도를 평가하고, 그 결과 Pulse-Binomial 모델과 Pulse-Poisson 모델로부터 유도된 최대공산 검출기와 AND 검출기가 검출성능과 구현용이성측면에서 최적균형점에 있음을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4B호
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• pp.270-281
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• 2003

E-PON 은 광대역 액세스 망에서 급증하는 인터넷 데이터 트래픽을 지원하고 대역폭의 동적 할당 기능을 효과적으로 지원한다. 본 논문에서는 E-PON에서 QoS를 고려한 트래픽과 최선형(Best-Effort) 트래픽의 두 가지 형식을 가진 트래픽이 유입될 때 QoS 서비스에 제약된 지연 시간과 지연 변이를 보장하고 최선형 서비스에는 대역폭을 최대학 보장해 주는 Dual-GPS 스케쥴러를 제안한다. 제안된 기법은 Ethernet 수동형 광 네트워크에서 상향 데이터 전송 시 새로운 슬롯할당 기법을 통하여 QoS 가 요구되는 전송 플로우에 대해 제약된 지연시간과 지연 변이를 제어하는 특성을 보인다. 시뮬레이션 결과 제안하는 기법이 기존의 대역할당 기법보다 지연 및 지연 변이 제어능력이 우수하다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.205-217
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• 2018

Deep learning using convolutional neural networks (CNNs) is being studied in various fields of image recognition and these studies show excellent performance. In this paper, we compare the performance of CNN architectures, KCR-AlexNet and KCR-GoogLeNet. The experimental data used in this paper is obtained from PHD08, a large-scale Korean character database. It has 2,187 samples of each Korean character with 2,350 Korean character classes for a total of 5,139,450 data samples. In the training results, KCR-AlexNet showed an accuracy of over 98% for the top-1 test and KCR-GoogLeNet showed an accuracy of over 99% for the top-1 test after the final training iteration. We made an additional Korean character dataset with fonts that were not in PHD08 to compare the classification success rate with commercial optical character recognition (OCR) programs and ensure the objectivity of the experiment. While the commercial OCR programs showed 66.95% to 83.16% classification success rates, KCR-AlexNet and KCR-GoogLeNet showed average classification success rates of 90.12% and 89.14%, respectively, which are higher than the commercial OCR programs' rates. Considering the time factor, KCR-AlexNet was faster than KCR-GoogLeNet when they were trained using PHD08; otherwise, KCR-GoogLeNet had a faster classification speed.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.413-413
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• 2010

In semiconductor manufacturing field, all equipments have various sensors to diagnosis the situations of processes. For increasing the accuracy of diagnosis, hundreds of sensors are emplyed. As sensors provide millions of data, the process diagnosis from them are unrealistic. Besides, in some cases, the results from some data which have same conditions are different. We want to find some information, such as data and knowledge, from the data. Nowadays, fault detection and classification (FDC) has been concerned to increasing the yield. Certain faults and no-faults can be classified by various FDC tools. The uncertainty in semiconductor manufacturing, no-faulty in faulty and faulty in no-faulty, has been caused the productivity to decreased. From the uncertainty, the rough set theory is a viable approach for extraction of meaningful knowledge and making predictions. Reduction of data sets, finding hidden data patterns, and generation of decision rules contrasts other approaches such as regression analysis and neural networks. In this research, a RGB sensor was used for diagnosis plasma instead of optical emission spectroscopy (OES). RGB data has just three variables (red, green and blue), while OES data has thousands of variables. RGB data, however, is difficult to analyze by human's eyes. Same outputs in a variable show different outcomes. In other words, RGB data includes the uncertainty. In this research, by rough set theory, decision rules were generated. In decision rules, we could find the hidden data patterns from the uncertainty. RGB sensor can diagnosis the change of plasma condition as over 90% accuracy by the rough set theory. Although we only present a preliminary research result, in this paper, we will continuously develop uncertainty problem solving data mining algorithm for the application of semiconductor process diagnosis.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1026-1031
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• 2008

현재 가정과 소규모 사업장에서 재정적인 변화와 개인 커뮤니케이션 그리고 원격의료에 이르기까지 점점 GPON 사용이 일반화 되어가고 있다. 이러한 PON의 다중사용 때문에 개인정보 보호와 커뮤니케이션 보호를 위한 보안의 필요성이 더더욱 커지고 있다. 이를 위해 이 논문에서는 Virtex4 FPGA를 기반으로 AES의 카운터 모드를 구현하였다. 본 논문에서 구현된 구조는 pipeline 구조 구현을 위하여 크게 세 가지 특징을 가지고 있는데 1) composite filed 연산을 이용한 Subbyte, 2) efficient MixColumn transformation, 그리고 3) on-the-fly key scheduling이다. 구현된 S-box는 면적의 17% 감소와 on-the-fly key 스케줄링 기법으로 pipeline 구조에 특화된 key-expander 기능을 구현하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권8호
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• pp.110-122
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• 2019

글로벌 경제 위기와 함께 시작된 공유경제 기업의 성공은 공유경제를 스타트업으로 여겨왔던 기존의 인식을 전환하게 만든 계기가 되어 최근에는 전통적인 대기업들도 제휴나 인수합병을 통해 공유경제 사업에 뛰어들고 있다. 그러나 공유경제의 확산과 함께 사회적 논쟁도 뜨겁게 진행되고 있다. 공유서비스 거래 프로세스 신뢰의 문제, 시민의식의 부족 등은 안정된 공유경제 서비스 공급과 확대에 장애가 되고 있으며, 기존 산업을 위협하여 실물경제를 위축시키고 불법과 탈세 등 법질서의 혼란을 초래할 우려가 크다. 이에 본 연구에서는 공유서비스 사용에 대한 동기요인을 촉진요인과 저해요인으로 구분하여 규명하고 이에 대한 사용자들의 인식을 실증분석 하였다. 연구 결과는 공유서비스 사용자들의 위험 인식을 줄이고 공유 시스템 참여를 활성화하는 지침으로 사용될 수 있을 것이다. 또한 공유경제 서비스 유형을 세 가지로 분류하고 각 유형별 동기요인에 대한 집단 간 인식의 차이를 검증하였으며, 이러한 분석 결과는 공유서비스 유형별로 비즈니스 촉진을 위한 최적의 전략 수립을 모색하는 데 적용할 수 있을 것이다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.124-136
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• 2018

신경망을 이용하여 OCT 영상을 분석하고 다양한 망막 질환을 자동 진단하는 것에 관한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구가 현실에 적용되기 위한 하나의 중요한 요건은 학습된 신경망이 학습에 사용된 데이터와는 다른 기기에서 생성된 데이터에 대해서도 성능의 큰 하락 없이 일반화될 수 있어야 한다는 것이다. 본 논문에서는 심층 CNN을 이용하여 OCT 영상으로부터 노년기황반변성(AMD)을 자동 진단하는 것을 다룬다. 하나의 OCT 기기로부터 획득한 데이터 셋을 이용하여 신경망을 학습시킨 후 다른 OCT 기기로부터 생산된 이미지를 테스트한 결과 상당한 성능의 하락을 관찰할 수 있었다. 이러한 성능의 하락을 방지하기 위해서 OCT 이미지를 정규화 하는 기법을 제안하고 실험을 통해 그 효과를 분석하였다. 제안한 기법은 OCT 이미지를 분할하여 망막에 해당하는 영역을 찾아낸 후 이미지 내에서 망막 영역이 수평에 가까운 기울기를 가지도록 정렬(align)하여 형태적인 측면에서 OCT 이미지를 정규화 하는 것을 목적으로 한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 이종의 기기에서 생성된 OCT 이미지로부터 AMD를 자동진단 하는데 있어서 상당한 성능의 향상을 달성함을 보였다.