• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.56-63
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• 2016

본 연구에서는 퍼지 RBFNNs과 증분형 주성분 분석법으로 실현된 숫자인식 시스템의 설계를 소개한다. 주성분 분석법은 차원축소를 위해 사용되는 알고리즘으로 학습데이터의 차원 수가 고차원이거나 데이터의 양이 많을 때 특징 추출을 위한 많은 계산 시간을 필요로 한다. 따라서 고차원 데이터의 효율적인 차원축소와 점진적인 학습을 위해 증분형 주성분분석법을 적용하는 방법을 제안한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 구조는 조건부, 결론부, 추론부의 3가지 기능적 모듈로서 구분이 가능하다. 조건부에서는 FCM 클러스터링 알고리즘의 도움으로 실현된 퍼지 클러스터링의 사용으로 입력 공간을 분할한다. 또한 가우시안 함수 대신 FCM(Fuzzy C-Means)클러스터링 알고리즘의 멤버쉽 값을 사용함으로써 입력 데이터의 특성을 좀 더 잘 반영할 수 있도록 개선하였으며, 결론부에서 연결가중치는 상수항에서 일차식과 이차식, 그리고 변형된 이차식과 같은 다항식의 형태로 확장하여 사용한다. 실험 결과는 공인 숫자 데이터인 MNIST 필기체 숫자 데이터를 사용하여 제안된 숫자 인식 시스템의 효율성을 다른 연구와의 비교를 통해 입증한다.

• 자원환경지질
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• 제41권6호
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• pp.747-761
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• 2008

다중빔 음향 탐사 시스템의 후방산란 자료를 대상으로 한 해저면 분류의 가능성을 평가하기 위하여, KONGSBERG SIMRAD EM3000(300kHz) 후방산란 신호를 분석하고 처리하는 소프트웨어를 구현하였다. 강원도 속초항 부근에서 취득한 음압 자료를 이용하여 모자익 영상을 제작하였다. 원격 분류 결과의 검증을 위해 영상 내에서 이질적인 음압 강도로 나타나는 지역에 대하여 잠수사에 의한 직접적인 표층 퇴적물 채취와 비디오 광학 영상을 취득한 후, 후방산란 음압과의 비교를 실시하였다. 연구 대상 지역의 수심은 5m에서 22.7m까지였으며, 모자이크 영상 내의 후방산란 강도 분포는 -15dB에서 -36dB까지 나타났다. 그리고 표층퇴적물 입도 분석 결과, 평균 입도 크기는 최대 $2.86{\phi}$에서 최대 $0.88{\phi}$까지 나타났다. 시료의 입도 분석 자료와 영상의 강도 변화 사이의 상관성을 비교해 본 결과, R값은 0.56으로 나왔다. 입도 분석 자료와 후방산란 음압 자료와의 상관성을 기반으로 구현한 해저면 자동분류 시스템의 인식정도를 정량화하기 위하여, GIS시스템으로 각 대상 자료를 통합하고, 면적비교 기능을 사용하여 평가를 수행하였다. 암반 지역을 사질지역으로, 사질 지역을 암반지역으로 교차 인식하는 오인식율은 약 8.95%로, 평균 입도가 낮은 지역의 인식 면적 차이는 사용자 분류를 기준으로 약 2.06%로 나타났다. 이러한 결과는 평균 입도 변화가 해저면 후방산란에 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 지시하고 있다. 따라서 이러한 후방산란 음압을 평가하여 평균 입도 변화를 추적하는 알고리즘을 구현할 수 있었으며, 최종 모자이크 영상을 두 개의 퇴적체로 자동 분류하는 시스템을 구현하게 되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권5호
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• pp.425-430
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• 2007

Mobile Ad hoc Networks(MANET)는 구조 특성상 경로 구성을 위해 필요할 때마다 경로 구성 메시지를 브로드캐스팅하여 경로 정보를 얻는 것이 경로 정보를 계속 유지하고 있는 것보다 효율적이다. MANET의 라우팅 프로토콜 중 하나인 AODV에서 소스 노드는 목적지 노드를 효율적으로 찾기 위해 Expanding Ring Search(ERS) 알고리즘을 사용한다. ERS 알고리즘은 네트워크의 혼잡을 줄이기 위해 네트워크 전체를 대상으로 RREQ 메시지를 브로드캐스팅하는 것이 아니라 소스 노드는 목적지 노드로부터 타이머가 만료될 때까지 RREP 메시지가 도착하지 않는다면 TTL 값을 점차적으로 늘이면서 RREQ 메시지를 브로드캐스팅한다. 기존의 AODV는 고정적인 NODE_TRAVERSAL_TIME 값을 사용하기 때문에 목적지 노드를 찾는데 많은 비용이 소요된다. 본 논문은 기존의 AODV 프로토콜에 추가되는 메시지 없이 헬로우(HELLO) 메시지를 이용하여 이웃 노드들과의 메시지 지연시간을 측정한다. 측정된 메시지 지연시간을 NODE_TRAVERSAL_TIME에 적용하여 최적의 NET_TRAVERSAL_TIME을 구하는 적응적인 확장 링 검색(AERS : Adaptive ERS) 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 AERS를 이용하여 최적의 NET_TRAVERSAL_TIME을 구하고, 이를 이용하여 불필요한 메시지 발생을 억제함으로써 네트워크 성능을 향상 시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식의 효율성을 입증한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권4호
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• pp.270-279
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• 2017

최적의 재배관리나 식량생산 관력 정책 수립의 위해 지역적인 작물 생산성 모의 정보들이 사용 될 수 있다. 국내 주요 작물인 벼의 생산성 예측을 위해 ORYZA2000 모델이 널리 사용되어 왔지만, 지역 규모에서 생산성을 예측하기 위한 격자별 작물 모델 구동 체계는 보고되어 있지 않다. 본 연구에서는 격자형식의 입력자료를 사용하여 작물 모델을 구동하고 공간적인 생산성 예측자료를 생산할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 입출력 처리 모듈과 격자별 모델 구동 모듈을 개발하였으며, 각각의 모듈은 C++와 R을 이용하여 구현되었다. 사례 연구를 위해 남한의 논 지역을 대상으로 2000년대에 대한 생산성을 모의하였다. 1km 및 12.5km 해상도의 격자형 기상자료로부터 13000여개의 기상입력자료가 생성되었다. 관행적인 재배관리 설정을 사용하여 격자별로 구동을 하였으며, 출력자료는 다시 netCDF 형태의 격자형 자료로 취합하였다. 모의된 벼 생산성의 공간적 분포는 실제 분포와 비슷한 경향을 보였으나, 실제 생산성과는 차이가 있었다. 이러한 차이는 이앙시기, 품종 등의 재배관리의 차이 또는 기상자료의 불확실성에 의해 생기게 된다. 본 연구에서 개발된 격자별 모델 구동 시스템을 통해 다른 작물 모델을 이용한 격자별 모의가 가능할 것이다.

• 자원환경지질
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• 제52권4호
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• pp.313-322
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• 2019

SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.63-71
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• 2006

본 논문에서는 지문 센서-클라이언트-서버 모델의 원격 지문 인식 시스템을 이용한 안전하고 효과적인 사용자 인증방법을 제안한다 특히, 실시간성. 확장성. 프라이버시 이슈 등을 고려하여 지문 인식 과정 중 가장 많은 계산시간을 필요로 하는 지문 특징 추출 과정을 클라이언트에 할당하는 일반적 구현과 달리, 클라이언트가 일반 사용자에 의해 관리되어 여러 공격에 취약할 수 있다는 가정하에서도 동작할 수 있는 방법을 제안한다. 즉. 지문 센서와 서버 사이에 위치한 클라이언트를 신뢰할 수 없는 경우라도 실시간성, 확장성. 프라이버시 이슈 등을 만족하기 위해서는 클라이언트를 활용할 수밖에 없으며. 지문 센서나 서버에서는 신뢰할 수 없는 클라이언트에게 위임하여 생성된 지문정보를 검증해야 한다. 또한, 자원 제약적인 지문센서가 클라이언트가 생성한 지문 정보를 실시간으로 검증하기 위해서는 검증 과정 자체가 간단해야 된다는 제약이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지문 특징 추출 과정을 이진화와 특징점 추출 과정으로 분리하여 클라이언트에서 이진화 과정을 실행하고 지문 센서에서는 클라이언트로부터 받은 이진화 결과의 정당성을 확인하기 위한 경량화된 검증 방법을 수행한다 검증 후 이상이 없으면 클라이언트로부터 수신한 이진영상에서 특징점을 추출한 후 서버로 전송한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 지문 영상을 이용한 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 지문 센서-클라이언트-서버 모델에서 실시간으로 안전하게 수행될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.21-30
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• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.671-685
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• 2023

인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.

• 한국해양바이오학회지
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• 제2권3호
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• pp.133-141
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• 2007

국내 해조류 자원의 이용성 증대를 위해서 해조류의 기능성, 유산균 생육 특성, 가공식품에의 이용, 생분해성 포장재의 소재, 그리고 부산물을 이용한 동물사료화 및 퇴비화 가능성의 연구 보문을 조사하였다. 기능성물질 연구에서는 유용색소 (Fucoxanthin)의 추출과 부위별 함량 및 분광학적인 특성이 있으며, 해조류로부터 alginate의 함량 조사와 최적추출조건 확립에 대한 연구를 수행하여 AASA (Acid alkali soluble alginate) 추출방법에서 3% $Na_2CO_3$ 농도와, $H_2SO_4$의 농도 0.4 N에서 가장 높은 수율을 얻었다. 톳으로부터 산알칼리 (AASA) 방법으로 추출한 알긴산에 인위적으로 sulfate를 흡착 Lactobacillus acidophilus를 접종한 후 배양하면서 유산균의 성장에 대한 영향을 살펴 본 결과 모든 농도에서 이들 배지에 S-alginate를 첨가한 것이 유산균의 성장을 증가시켰다. 미역귀 추출물로 잼을 제조하였고, 김, 미역, 다시마의 물 추출물로 물성이 우수하고 관능성적도 양호한 젤리를 제조하였다. 해조류 젤리를 상품화하는데 있어서 해조류가 갖는 해조취와 젤리색소의 안정화가 상품화의 요소로 대두되어 이를 개선할 방법도 제시되었다. 해조 간장과 된장 및 두부에서는 다당류나 무기질 등 영양적인 기능성과 관능적 기호성을 향상시킬 수 있었다. 알긴산 필름의 물성 증진을 위하여 $CaCl_2$를 필름용액에 직접 첨가 또는 필름을 $CaCl_2$용액에 침지하는 두 가지 방법에서 수분 저항성이 강한 필름을 제조할 수 있었다. 미이용 해조분말이나 해조가공 부산물로 얻어지는 해조분말을 이용하여 새로운 생분해성 포장소재로 사용할 수 있는 가능성이 있다. 해조류의 영양성분 및 아미노산 함량을 분석한 결과 사료첨가제로서 충분한 가치가 있었으나 다량의 염분 함량으로 인하여 그 가치가 평가 절하되었다. 따라서 해조류의 사료적 가치를 증진시키기 위하여 발효처리를 하였으며, 그 결과 기능성 영양소 (불포화 지방산)가 증가되는 효과가 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제12권1호
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• pp.8-19
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• 2008

목적 : 본 연구에서는 인체 뇌 대사물질에 대하여 2D MR 기술인 correlation spectroscopy (COSY) 와 nuclear Overhauser effect/enhancement spectroscopy (NOESY)를 직접 적용하고, 데이터를 획득하여 인체 뇌대사물질들간의 스칼라 짝지움 (coupling)과 쌍극자 (dipolar) 상호작용- NOE에 대한 분석을 통하여 결합연결관계 및 공간연결관계에 대한 정보를 획득하고자 하였다. 대상 및 방법 : 모든 2-D (dimensional) MR 실험 (즉, COSY와 NOESY)은 z축 능동차폐 펄스경사자장, 삼중공명 동결탐침기가 장착된 Bruker Avance 500 (11.8 T) 장비에서 298 K에 수행되었다. MRS상에서 뇌 대사물질과 유사하도록만든 희석액을 만들었고, 최종 MRS 샘플은 10% $D_2O$를 이용하였다. 2-D 스펙트라는 2048 복합 (complex) 데이터 포인트로서 총 320개 의 free induction decay (FID)를 평균화 (averaging)하였고, $H_2O$에서 얻어진 스펙트라는 8012 Hz 였다. 반복지연 (repetition delay) 시간은 2초, 각각의 FID는 4개의 평균화를 선택하였다. 얻어진 2D-COSY, 2D-NOESY 데이터는 Top Spin 2.0 소프트웨어에서 후 처리기법 (post-processing)에 의해 분석되었다. 분석 대상 대사물질은 N-acetyl aspartate (NAA), creatine (Cr), choline (Cho), glutamine (Gln), glutamate (Glu), myo-inositol (Ins), lactate (Lac)로서 총 7 가지 화학물로서 주요 목표 피크로 정했다. 결과 : 인체 뇌 대사물질에 대한 대칭형태의 2D-COSY와 2D-NOESY 스펙트럼을 획득하였고, COSY 스펙트럼상에서는 오직 1.0-4.5 ppm 사이에서만 교차피크들이 생성된 반면 NOESY 스펙트럼상에서는 1.0-4.5 ppm 외에도 7.9 ppm에서 공명 교차피크를 발견할 수 있었다. COSY 스펙트럼을 통하여 lactate에서 메틸 프로톤과 CH 프로톤의 COSY 크로스피크가 발견되었고, NAA에서 메틸렌 프로톤들간과 메틸렌 프로톤과 NH프로톤의 크로스피크가 발견되었고, Ins에서 CH 프로톤 들간의 크로스피크가 발견되었다. NOESY 스펙트럼을 통하여 NAA 분자내 NH 프로톤과 메틸 (-CH3) 프로톤과의 NOESY 크로스피크가 발견되었고, lactate에서 메틸 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Cr에서 메틸 프로톤과 메틸렌 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Glu에서 메틸렌 프로톤 들간과 또한 메틸렌 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Gln에서 메틸렌 프로톤과 CH 프로톤과의 크로스피크가 발견되었고, Ins에서 CH 프로톤 들간의 크로스피크가 발견되었다. 결론 : 본 연구에서는 in vitro 상태의 인체 뇌 대사물질에 2D-COSY와 2D-NOESY 기술을 직접 적용하고, 결합연결관계 및 공간연결관계에 대한 정보를 성공적으로 획득하여 분석하여 보았다. 본 연구 결과물은 향후 인체 내 in vivo 2D-COSY를 이용한 뇌 대사물질 연구에 매우 유용하리라 사료된다.