• 한국기록관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.51-73
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• 2022

현재 행정정보 데이터세트 기록관리 실행방안은 마련되었으나 약 1.3%(EA 포털 등록 시스템: 16,199개, 컨설팅 시스템: 214개)의 사례를 적용하여 다양한 행정정보시스템에 대한 특수성을 분석하고 합리적 수준의 관리기준표를 작성하기에는 한계가 있다. 본 연구는 행정정보 데이터세트에 있어 기록관리 환경의 중요성을 인식하는 것에서 출발하였다. 의료영상저장전송시스템(PACS)의 관리기준표 6개 영역을 세 개의 그룹으로 나누고 기술(description)된 정보를 기초로 현재의 기록관리 환경을 분석하였다. 그 결과 현장에서 데이터세트 기록관리의 효과를 높이기 위한 체계적인 환경개선 모델을 제안하였다. 다양한 기관의 데이터세트 기록관리 환경 중 하나의 사례 분석이라는 한계는 있으나 기록관리 연구의 지평을 넓히는데 도움이 되고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2253-2280
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• 2024

In the upcoming era of transportation, a groundbreaking technology, known as vehicle-to-everything (V2X) communication, is poised to redefine our driving experience and revolutionize traffic management. Real-time and secure communication plays a pivotal role in V2X networks, with the decision-making process being a key factor in establishing communication and determining malicious nodes. The proposed framework utilizes a directed acyclic graph (DAG) to facilitate real-time processing and expedite decision-making. This innovative approach ensures seamless connectivity among vehicles, the surrounding infrastructure, and various entities. To enhance communication efficiency, the entire roadside unit (RSU) region can be subdivided into various sub-regions, allowing RSUs to monitor and govern each sub-region. This strategic approach significantly reduces transaction approval time, thereby improving real-time communication. The framework incorporates a consensus mechanism to ensure robust security, even in the presence of malicious nodes. Recognizing the dynamic nature of V2X networks, the addition and removal of nodes are aligned. Communication latency is minimized through the deployment of computational resources near the data source and leveraging edge computing. This feature provides invaluable recommendations during critical situations that demand swift decision-making. The proposed architecture is further validated using the "veins" simulation tool. Simulation results demonstrate a remarkable success rate exceeding 95%, coupled with a significantly reduced consensus time compared to prevailing methodologies. This comprehensive approach not only addresses the evolving requirements of secure V2X communication but also substantiates practical success through simulation, laying the foundation for a transformative era in transportation.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.471-477
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권6호
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• pp.501-510
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• 2005

10학년 과학 교과서 지구 단원의 학습 내용에 포함되어 있는 탐구 과제가 제7차 교육 과정의 목표에 따라 제시되었는지를 판단하기 위해 11종 과학 교과서의 기본 과정에 제시되어 있는 탐구 과제의 유형과 기본 탐구 기능, 통합탐구 기능, 탐구 활동의 빈도를 조사하였고, 제시된 탐구 기능과 활동이 적절한지를 분석하였다. 분석한 결과 탐구 과제는 평균 24.0개가 제시되었으나 교과서마다 차이가 있었고 제시하는 유형이 달랐다. 탐구 활동의 빈도는 교과서마다 달랐고 제시된 것보다 더 많이 분석되었으며 통합적인 활동으로 제시되지 않고 하나의 탐구 기능처럼 제시되어 있었다. 또한 교과서에 제시된 통합 탐구 기능은 $77.2\%$로 기본 탐구 기능 $22.8\%$보다 많은 것으로 보였지만, 실제로 기본 탐구기능과 통합 탐구 기능의 분포 비율은 각각 $45.6\%$와 $56.4\%$로 조사되었다. 각 탐구 기능 중에서는 추리$(49.5\%)$와 자료해석$(68.7\%)$이 가장 많이 있었고, 문제 인식, 가설 설정, 일반화 등의 탐구 요소는 제시되고 있지 않았다. 또한 제7차 교육 과정에서 탐구 기능, 탐구 활동에 대한 의미를 제시하고 있지 않기 때문에 교과서마다 본질적 의미와 일치하지 않거나 협소한 의미로 사용되고 있었다. 이는 교육 과정이 탐구, 탐구 기능, 탐구 활동에 대한 의미를 조작적 수준으로 제시하고, 탐구 활동을 구성하기 위한 기준을 마련한 필요가 있음을 시사한다.

• 한국환경과학회지
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• 제21권5호
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• pp.633-640
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• 2012

White light and compound light were found to be the ideal light sources for improving the functionality and ornamental value of indoor plants and reducing the cost of maintenance, but because compound light hinders people from recognizing the original color of plants and makes their eyes easily tired, white light was considered the optimal light satisfying all of the ornamental value, economic efficiency and functionality resulting from plant growth. On the other hand, in the results of examining physiological changes before and after treatment on fine dust PM10 and carbon dioxide removal capacity in a closed chamber under an artificial light source, the patterns of carbon dioxide and fine dust removal were similar among the treatment groups according to light condition, but according to plant type, the removal rate per unit leaf area was highest in $Spathiphyllum$ and lowest in $Dieffenbachia$. In the experiment on dust and carbon dioxide removal, the photosynthetic rate was over 2 times higher after the treatment, and the rate increased particularly markedly under compound light and white light, suggesting that the photosynthetic rate of plants increases differently according to light quality. These results show that light quality has a significant effect on the photosynthetic rate of plants, and suggests that plants with a high photosynthetic rate also have a high carbon dioxide and dust removal capacity. In conclusion, the photosynthetic rate of foliage plants increased under white and blue light that affect photosynthesis and the increased photosynthetic rate reduced carbon dioxide and fine dust, and therefore white and compound light were found to be the optimal light sources most functional and economically efficient in improving ornamental value and indoor air quality.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.562-567
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• 2009

얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.70-77
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• 2008

본 논문은 화소 단위의 정보가 아닌 분할된 영역들의 정보를 기반으로 유전자 알고리즘을 이용한 텍스트 후보영역 검출방안을 제안한다. 먼저, 영상분할을 수행하기 위해 색상별 화소분류와 비동질적인 군집의 감소를 위한 영역 단위의 재분류 알고리즘을 수행한다. 색상별 화소분류에 이용되는 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘은 공간정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로써, 잡음에 강건한 특징을 가진다. EWFCM 알고리즘에 의해 분류된 화소들의 군집정보를 기반으로 수행되는 영역 단위의 재분류는 화소나 군집 단위의 재분류에 비해 효과적으로 영상에 존재하는 비동질적인 군집들을 감소시킬 수 있다. 그리고 텍스트 후보영역 검출은 분할된 영역들로부터 추출한 방향성 에지 성분에 대한 분산값 및 에너지, 크기, 개수 등의 정보를 기반으로 유전자알고리즘에 의해 수행된다. 이는 화소 단위의 정보를 이용한 방법보다 더 명확한 텍스트 영역정보를 획득할 수 있으며, 향후 자동문자인식에서 좀 더 손쉽게 이용될 수 있다. 실험 결과 제안한 분할방법은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 재분류보다 좋은 결과를 보였으며, 텍스트 후보영역 검출에서도 화소 단위의 정보를 이용한 기존 방법보다 더 좋은 결과를 보여 제안방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.63-71
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• 2021

최근 스마트폰의 고해상도 카메라는 영상처리 기법을 이용하여 콘크리트 균열과 같은 미세한 피사체의 측정을 가능하게 한다. 이미 접사 범위 정도의 가까운 거리에서 어플리케이션을 이용하여 균열폭을 조사하는 기술이 구현되어있으나, 이용에 제한적이므로 보다 먼 거리에서 균열을 측정할 수 있도록 스마트폰 고해상도 카메라의 사용성 검증이 필요하다. 본 연구는 2m 이내에서 거리에서 균열폭 1.0mm 이내의 두께에서 세분화된 균열폭들의 크기 인지에 초점을 두고 있다. 최근의 안드로이드 기반 스마트폰들을 대상으로 카메라 해상도에 따라 측정 구성요소인 단위 픽셀 크기와 촬영거리와의 관계를 중심으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 0.3mm 이상 1mm 이하 미세 균열폭의 구분과 정량화를 위해서 스마트폰용 렌즈의 필요성을 확인할 수 있었다. 스마트폰용 범용 텔레센트릭 렌즈는 왜곡의 영향을 최소화하기 위해서 정확한 위치에 장착이 필요하였다. 또한, 64MP의 고해상도 스마트폰 카메라와 2배 확대렌즈를 적용한 결과 2m 이내에서 픽셀단위로 균열폭을 산정할 수 있었으며, 0.3mm, 0.5mm, 1mm 균열폭 구분이 가능하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권1호
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• pp.1-12
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• 2008

본 논문에서는 야외 및 실내에서 촬영된 차량 영상에 대해 실시간으로 차량 색상을 인식할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 알고리즘을 제시한다. 전처리 과정에서는 차량 색상의 표본 영상들로부터 특징벡터를 계산한 뒤, 이들을 색상 별로 조합하여 GPU에서 사용할 참조 텍스쳐(Reference texture)로 저장한다. 차량 영상이 입력되면, 특징벡터를 계산한 뒤 GPU로 전송하고, GPU에서는 참조 텍스쳐 내의 표본 특징리터들과 비교하여 색상 별 유사도를 측정한 뒤 CPU로 전송하여 해당 색상명을 인식한다. 분류의 대상이 되는 색상은 가장 흔히 발견되는 차량 색상들 중에서 선택한 7가지 색상이며, 검정색, 은색, 흰색과 같은 3가지의 무채색과 빨강색, 노랑색, 파랑색, 녹색과 같은 4가지의 유채색으로 구성된다. 차량 영상에 대한 특징벡터는 차량 영상에 대해 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상모델을 적용하여 색조-채도 조합과 색조-명도 조합으로 색상 히스토램을 구성하고, 이 중의 채도 값에 가중치를 부여함으로써 구성한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 다양한 환경에서 촬영된 많은 수의 표본 특징벡터를 사용하고, 색상 별 특성을 뚜렷이 반영하는 특징벡터를 구성하였으며, 적합한 유사도 측정함수(likelihood function)를 적용함으로써, 94.67%에 이르는 색상 인식 성공률을 보였다. 또한, GPU를 이용함으로써 대량의 표본 특징벡터의 집합과 입력 영상에 대한 특징벡터 간의 유사도 측정 및 색상 인식과정을 병렬로 처리하였다. 실험에서는, 색상 별로 1,024장씩, 총 7,168장의 차량 표본 영상을 이용하여 GPU에서 사용하는 참조 텍스쳐를 구성하였다. 특징벡터의 구성에 소요되는 시간은 입력 영상의 크기에 따라 다르지만, 해상도 $150{\times}113$의 입력 영상에 대해 측정한 결과 평균 0.509ms가 소요된다. 계산된 특징벡터를 이용하여 색상 인식의 수행시간을 계산한 결과 평균 2.316ms의 시간이 소요되었고, 이는 같은 알고리즘을 CPU 상에서 수행한 결과에 비해 5.47배 빠른 속도이다. 본 연구에서는 차량만을 대상으로 하여 색상 인식을 실험하였으나, 일반적인 피사체의 색상 인식에 대해서도 제시된 알고리즘을 확장하여 적용할 수 있다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권2호
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• pp.153-165
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• 2014

이산화탄소 포집 및 저장기술(CCS: Carbon dioxide Capture and Storage)은 이산화탄소($CO_2$: Carbon dioxide)를 저감하여 기후변화에 대응하는 방법의 하나로 인식되고 있다. 국내에서는 해양지중저장을 통해 $CO_2$의 영구적인 격리를 목표로 연구를 진행하고 있다. 하지만, 이론적으로 안전한 해저 지층구조에 이산화탄소를 저장한다하더라도 CCS 사업과정 또는 중장기적인 지질학적 구조 변형으로 인해 저장된 $CO_2$가 해양환경으로 누출 될 가능성이 존재하기 때문에 CCS 사업 추진과정에서 환경 및 생태계 안전에 대하여 많은 관심을 기울여야한다. 만약에 $CO_2$의 누출이 발생할 경우 일차적으로 해수 및 해양퇴적물 내 공극수의 pH를 낮추게 될 것이며, 이로 인해 해양 생물은 부정적인 영향을 받을 수 있다. 따라서 해양생태계를 보호하고 안전한 해양지중저장을 위해서는 이산화탄소에 노출된 해양생물의 영향 정도를 파악하고, 정량적인 생태위해성평가를 통해 합리적인 생태영향기준을 마련하는 것이 CCS 기술의 실용화를 위해서 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 이러한 배경하에서 본 연구에서는 누출된 $CO_2$로부터 해양생태계 보호를 위한 생태영향기준 마련을 위해 $CO_2$ 노출에 따른 생물영향 자료를 기반으로 종민감도분포(SSD: Species Sensitivity Distribution)를 이용해 해양생물보호를 위한 pH 변화수준(${\delta}pH$)을 추정하여 정량적 생태위해성평가 기반의 잠정기준을 도출하였다. 정량적 생태위해성평가를 위한 생물영향자료는 미생물, 갑각류, 극피동물, 연체동물, 환형동물, 어류 등 다양한 해양생물에 대한 $CO_2$ 노출영향 평가연구자료를 비교 분석하여 확보하였다. 해양생물에 대한 $CO_2$ 노출영향 pH 범위는 6.61~8.22 이었으며, 수집된 자료로부터 무영향관찰농도(NOEC: No Observed Effect Concentrations)를 추정하고 종민감도분포를 이용하여 상위 95%의 생물종을 보호할 수 있는 ${\delta}pH$ 0.137을 추정하였다. 추정된 ${\delta}pH$는 불확실성을 고려하여 평가계수(assessment factor)를 이용하여 보정하거나, 보정없이 생태영향기준(pH 변화수준)으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 다만 본 연구에 활용된 생물영향자료가 국내 서식생물 또는 $CO_2$ 저장후보지의 지역 특이적인 생물에 대한 자료가 충분하지 않아 명확한 안전수준으로 활용되기에는 제한될 수 있을 것으로 판단된다. 추후 생물영양단계 및 지역특이적으로 서식하는 생물에 대한 충분한 생물영향자료의 보강을 통해 이러한 단점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.