• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.987-997
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• 2012

POS단말기란 카드결제 가맹점의 판매정보를 실시간으로 관리하는 시스템으로, 카드결제 기능이 함께 탑재되어 있어 판매 및 고객관리에 편의성을 제공해준다. 이러한 장점으로 인해 많은 가맹점들이 POS단말기를 설치하여 사용하고 있지만 내부에 저장된 매출정보, 카드유효기간, 비밀번호, 카드 검증 값 등과 같은 결제정보가 외부의 해킹이나 내부자의 부정으로 인해 카드회원 신용정보 유출 및 위조카드 등과 같은 사고의 원인이 되고 있어 해결책이 시급한 시점이다. 본 논문에서는 POS단말기의 해킹 및 위 변조로 인해 발생하는 개인정보 유출과 관련된 사고를 사전에 방지하기 위하여 화이트 리스트 기반의 POS 시스템 내 소프트웨어 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안된 방식은 소프트웨어의 무결성을 제공하여 현재 암호화와 보안 솔루션에 의해 검증되어 설치된 프로그램의 변조를 방지하여 외부로부터의 위협 뿐 아니라 내부자에 의한 개인정보 유출 및 부정사용을 사전에 방지할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.474-480
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• 2020

최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 새로운 기술들이 많이 구현되고 있는 추세이다. 그 중 영상신호는 다양한 분야에서 활용되어 지고 있다. 하지만 영상신호를 송,수신할 때 다양한 이유로 잡음이 발생하게 되며 Salt and Pepper 잡음과 AWGN이 대표적이다. 영상처리를 수행 할 때 잡음을 제거하지 않고 처리하게 되면 오류의 전파라는 문제점을 야기할 수 있다. 일반적으로 잡음을 제거하는 방법으로 CWMF, MF, AMF 등이 있지만 이러한 필터들의 경우 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보이며, 스무딩 현상으로 인해 에지 성분의 보존률도 다소 떨어진다. 본 연구에서는 표준편차를 이용한 변형된 가중치 필터를 이용하여 Salt and Pepper잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 잡음 제거 성능을 입증하기 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 기존의 알고리즘과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.501-507
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN)에 기반한 프레임 동기 기법을 제안한다. 기존의 프레임 동기 기법은 프리앰블과 수신 신호 사이의 상관을 통해 수신 신호와 프리앰블이 일치하는 지점을 찾는다. 제안하는 기법은 1차원 벡터로 이루어진 상관기 출력 신호를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬을 합성곱 신경망에 입력하고 합성곱 신경망은 프레임 도착 지점을 추정한다. 구체적으로 가산 백색 가우스 잡음(AWGN) 환경에서 무작위로 도착하는 수신 신호를 생성하여 학습 데이터를 만들고, 이 학습 데이터로 합성곱 신경망을 학습시킨다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 동기 기법과 제안하는 기법의 프레임 동기 오류 확률을 다양한 신호 대 잡음 비(SNR)에서 비교한다. 모의실험 결과는 제안하는 합성곱 신경망을 이용한 프레임 동기 기법이 기존 기법 대비 약 2dB 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1123-1131
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• 2020

현재 QR 코드는 가장 흔히 사용되고 있는 2차원 바코드이다. QR코드는 작은 크기, 높은 부호화 및 에러 보정 능력, 손쉬운 생성 및 읽기 과정 등의 장점으로 인해 많은 응용에 활용되고 있다. 최근에는 인쇄된 컬러 QR코드 응용을 통하여 제한된 정보 저장 능력을 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 그러나 컬러 정보를 QR코드에 다중화함으로써, 정보 추출을 위한 색상 간의 간섭 왜곡뿐만 아니라 기하왜곡 등으로 인하여 삽입 정보를 제대로 추출하는데 어려움을 갖게 된다. 본 논문에서는 색상차 왜곡과 기하 왜곡을 극복하기 위한 강인하고 효과적인 정보 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CMYK 컬러 모델에 기반하여 컬러 QR코드를 생성함과 더불어 정보 읽기 과정에서 전역 공간 정합과 국부 공간 탐색을 적응적으로 사용함으로써 삽입 정보 인식률을 개선하는 것이다. 인쇄된 QR코드에 대한 다양한 실험을 통해 제안한 방법은 실제 삽입된 정보를 추출함에 있어서 3% ~ 5% 정도의 비트 인식률 개선효과를 보인다.

• 복식문화연구
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• 제29권2호
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• pp.204-221
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• 2021

The morning ritual was a rite whereby a morning audience with the emperor was held for feudal lords sovereigns and subjects living in the precincts, monarchs or foreign envoys of the outskirts of the capital, and other ethnic group. Distinction between the main and subordinate rituals, changes in the ceremony according to the times, and the position or rank of those participating in the rite, were factors that directly affected the costumes worn for ritual. Accordingly, in this paper, the costumes worn by members of the Ming dynasty (emperor, prince imperial, prince) were examined in terms of the period and detailed ceremonies with a focus on the morning ritual and costume systems presented in the official historical records. Through this study, only Mian-fu (冕服) and Pi-bian-fu (皮弁服) were defined by the costume system ase costumes worn in the morning ritual. However, through comparative analysis with the morning ritual system, it was confirmed that Tongtian-guan-fu (通天冠服), Yishan-guan-fu (翼善冠服), and Bianfu (便服: slightly casual wear) were also worn. It is worth noting that the color of Gunlong-pao (袞龍袍) was differentiated according to status; the Emperor wore yellow, the Prince Imperial and lower levels wore red, which was the traditional perception of academia. However, following confirmation of the custom costume for the morning ritual, it was confirmed that the color of this differentiation appeared during the 3rd year of Emperor Yongle of Ming (1305). Previously five traditional colors (blue, red, yellow, white, and black) were used for the season.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.227-233
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• 2021

Predictive maintenance has been one of important applications of data science technology that creates a predictive model by collecting numerous data related to management targeted equipment. It does not predict equipment failure with just one or two signs, but quantifies and models numerous symptoms and historical data of actual failure. Statistical methods were used a lot in the past as this predictive maintenance method, but recently, many machine learning-based methods have been proposed. Such proposed machine learning-based methods are preferable in that they show more accurate prediction performance. However, with the exception of some learning models such as decision tree-based models, it is very difficult to explicitly know the structure of learning models (Black-Box Model) and to explain to what extent certain attributes (features or variables) of the learning model affected the prediction results. To overcome this problem, a recently proposed study is an explainable artificial intelligence (AI). It is a methodology that makes it easy for users to understand and trust the results of machine learning-based learning models. In this paper, we propose an explainable AI method to further enhance the explanatory power of the existing learning model by targeting the previously proposedpredictive model [5] that learned data from a core facility (Hyper Compressor) of a domestic chemical plant that produces polyethylene. The ensemble prediction model, which is a black box model, wasconverted to a white box model using the Explainable AI. The proposed methodology explains the direction of control for the major features in the failure prediction results through the Explainable AI. Through this methodology, it is possible to flexibly replace the timing of maintenance of the machine and supply and demand of parts, and to improve the efficiency of the facility operation through proper pre-control.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.11-20
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• 2022

현재 광고 분야 등에 널리 사용되고 있는 흑백 QR코드의 정보 저장 용량을 증가시키기 위해 칼라 QR코드에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 칼라 QR코드는 프린팅 또는 스캐닝 과정에 의해 복재가 될 수 있으며, 이 과정에서 불충분한 조도에 의한 색상 왜곡과 잡음, 카메라의 낮은 해상도와 기하학적 변형의 가능성이 있다. 이러한 일련의 복합적인 과정들은 품질 저하와 인식률 저하를 초래한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 칼라 QR코드에 패턴 삽입을 고려하고, 이를 위한 효과적인 인식 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법을 통해 기존에 다루어진 대표적인 패턴을 도입하고, 인식률 측면에서 실험을 수행하여 그 결과를 비교 분석한다. 즉, 인식과정에 있어서 쉽게 초래되는 가우시안 잡음과 블러링, 기하학적 변형 등의 잡음을 고려하여 성능을 비교 분석한다. 다양한 실험을 통해 가우시안 잡음과 블러 측면에서 단순한 패턴의 칼라 QR코드가 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

• 대한본초학회지
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• 제32권3호
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• pp.89-95
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• 2017

Objectives : Seborrheic dermatitis is common abnormal skin condition characterized by flaking and itch. In seborrheic dermatitis, the flakes are greasy and yellowish. Inflammation is also observed. Through this paper we can understand the process of seborrheic dermatitis of the scalp and confirm the scalp changes in the treatment process. The purpose of this study was to report the clinical effects of herbal medicine on Seborrheic dermatitis Methods : We employed oriental medical treatments; herbal-medication (Hyeongbangpaedoksangamibang), infant acupuncture, moxibustion and blood therapy. We treated her three times a week. She took medicine three times a day after a meal. During taking medicine, we let her avoid fatty food, flour based food. Her father took a picture the patient's head parts and we compared the symptom with previous symptom. With the picture, we evaluated the patient's scalp condition. Results : After taking treatment, the scalp condition of the patient was much improved. At first, yellowish to reddish scaly pimples appear along the hairline and itching was severe. There were thick and black crusts on the scalp, red, greasy skin covered with flaky white or yellow scales. After that the crusts were fell off and the itching was disappeared during the treatment period. And then the hair loss was occurred. After a year of treatment, scalp condition and hair were back to normal. Conclusion : Herbal medicine (Hyeongbangpaedoksangamibang) with oriental medical treatments was effective in the treatment of seborrheic dermatitis of the scalp and it helped to improve regenerating the scalp condition.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.90-99
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• 2023

본 연구에서는 전통적인 RGB 영상보다 데이터양이 적은 로우 센서 영상을 이용한 초해상화 네트워크를 제안하고 이에 대한 실험결과를 정리하였다. 로우 센서 영상의 초해상화는 일반적인 RGB 초해상화와 달리 카메라에서 일어나는 후처리 가공이 없는 무손실영상을 이용하기 때문에 결과물의 성능이 일반 RGB 초해상화 연구와 달리 색상 보정에 따라 많이 좌우된다. 따라서, 본 연구에서는색상 보정을 위한 모듈을 개발하여 기존 RGB 기반 네트워크에 삽입해 이를 이용해 성능 결과를 비교하였다. 연구 결과 색상 보정 모듈을 적용함으로 성능 지표의 향상이 있음을 확인하였다. 다만, 출력 영상의 의도하지 않은 아티팩트가 발생하는 현상을 확인하였고, 성능 지표 중 PSNR의 향상이 분명하나 SSIM의 성능이 일부 떨어지는 것으로 확인하였다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제11권3호
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• pp.257-273
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• 2023

Conducting face-to-face surveys is difficult and cost prohibitive, necessitating a new attempt to build a probability-based panel in South Korea. Since 99.9% of adult Koreans own a mobile phone, mobile phone numbers provide a viable sampling frame. Random digit dialing (RDD) surveys were conducted August-December 2021. Of the 288,056 valid phone numbers dialed, 13,655 respondents between the ages of 19 and 69 completed a phone survey. These respondents were later invited by text message to join a panel; 3,202 of these (23.4% or 1.2% based on the number initially contacted) joined the panel. When compared to official government statistics like resident registration data, the census, or the Social Survey, this new probability-based panel can be said to be representative of the Korean population on the basis of age, gender, location, marital status, and household size after weighting is applied. However, even after weighting, panel members are more educated than the general population, white-collar workers and self-employed people are overrepresented, and blue-collar workers are underrepresented. As of February 2023, this panel has grown to 10,471 participants with plans to continue to invite more panel members in the same way. Based on the comparisons in this paper, we can regard this panel as a cost-effective, probability-based panel that may be used for various kinds of public opinion research, by researchers both within and outside of Korea. As we continue to refine and grow this panel, we hope it will become more widely used by researchers as well as provide a model for those building similar panels in other countries.