• 지구물리와물리탐사
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• 제15권4호
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• pp.177-189
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• 2012

복합 물리탐사(전기비저항, MT)와 지질(시추 자료 및 코어 물성)정보에 대해 지구통계학적 복합해석 기법을 적용하여 3차원 광체 모델링 평가를 수행하였다. 우선, 복합 물리탐사를 통해 시추공 및 그 외의 전체적인 지역에 대한 비저항대 분포를 파악할 수 있었으며, 코어 물성 시험을 통해 연구지역의 자철석(광체)이 코어 내부의 밀도가 높은 전도성 성분(Fe)에 의해 밀도의 증가에 따라 비저항이 감소하는 상관관계를 나타냄을 파악하였다. 3차원 광체 모델링을 수행하기 위해 사용된 자료는 전기비저항 탐사, MT 탐사, 물성 자료와 시추 자료 등이며, 전체 획득 자료 및 시추 자료에서 추출한 광체의 품위 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 자료의 복합 해석을 위해 지구통계학적 기법 중에서, 부족한 실제 측정 자료의 평균 및 분산을 잘 재생시키는 실현 값을 통해 지역적으로 변화하는 불균질성을 잘 묘사하는 순차 가우시안 시뮬레이션(sequential Gaussian simulation)을 사용하였다. 획득된 전체 자료와 품위 자료만을 이용하여 도출한 시뮬레이션 결과, 광체가 기존에 연구되어 존재하는 잔광체의 일정 부분에서 유사한 분포를 나타냈으며, 추가적으로 하부 깊은 심도에 대해 광체의 분포 양상을 추정할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.547-553
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• 2020

노후화 시설물의 증가에 따라 선제적 유지관리의 중요성은 점차 증대되고 있다. 선제적 유지관리는 시설물의 응답 계측으로부터 시작되기 때문에 높은 정밀도를 가지는 응답을 획득하는 것이 중요하다. 국부적인 응답 중 변형률은 균열 감지 및 피로 진전 예측 등에 활용가능하다. 변형률 센서는 크게 이산형 및 분포형 센서로 구분된다. 이산형 센서의 대표적인 예가 광섬유 브래그 격자(FBG)와 전기 저항식 게이지이다. 이산형 센서는 높은 정확성과 재현성(고 정밀)을 가지지만, 측정점이 제한된다는 한계를 가진다. 브릴루앙 산란 기반 광섬유 변형률 계측 시스템 중 하나인 Brillouin Optical Correlation Domain Analysis (BOCDA)은 대표적인 분포형 센서이며, 5 cm 라는 높은 공간 분해능을 가진다. BOCDA는 투영된 광원에서 발생하는 산란파를 이용하여 광섬유 전 구간의 변형률을 계측한다. 측정점이 많아지는 장점이 있으나, 이산형 센서에 낮은 정확도와 재현성을 가진다. 본 연구에서는 고 정밀 데이터(이산형 센서)와 저 정밀 데이터(분포형 센서) 각각의 장점을 융합하는 후처리 기법을 제안하였으며, 이에 대한 가능성을 검증 실험을 통해 확인했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.693-695
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• 2012

본 연구에서는 DGMOSFET의 항복전압에 대하여 고찰할 것이다. 이를 위하여 포아송방정식의 분석학적 해를 이용하였으며 Fulop의 항복전압 조건을 사용하였다. DGMOSFET는 게이트길이가 나노단위까지 사용가능한 소자로서 단채널효과를 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나 단채널에서 나타나는 항복전압의 감소는 피할 수 없으므로 이에 대한 연구가 필요하다. 포아송방정식을 풀 때 사용하는 전하분포함수에 가우시안 함수를 적용함으로써 보다 실험값에 가깝게 해석하였으며 이때 이중게이트 MOSFET의 소자크기에 따라 항복전압의 변화를 관찰하였다. 본 연구의 전위모델에 대한 타당성은 이미 기존에 발표된 논문에서 입증하였으며 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 항복전압을 분석할 것이다. DGMOSFET의 항복전압을 관찰한 결과, 채널길이가 감소할수록 그리고 도핑농도가 증가할수록 항복전압이 감소하는 것으로 나타났다. 또한 게이트산화막두께 및 채널두께에 따라서 항복전압의 변화가 관찰되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.173-178
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• 2012

어휘 인식을 위한 모델 생성에서 준비하지 않은 트라이폰이 생성된다. 이는 모델 파라미터의 초기 추정치를 생성하지 못하는 원인으로 어휘 모델을 구성할 수 없는 단점으로 나타난다. 결과적으로 가우시안 모델의 정교함이 떨어지게 되어 인식률을 저하시키게 된다. 이를 개선하기 위한 방법으로 미등록 어휘 거절 알고리즘을 이용한 오류 보정 시스템을 제안한다. 이 방법은 어휘 인식 모델 생성 시 등록되지 않은 어휘를 거절하여 인식률을 향상시킨다. 또한 확률 분포를 이용하여 어휘 분석과 의미를 파악하고 음운 변동이 적용되기 전의 문자열로 복원시킨다. 시스템 분석은 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 확인하였고 성능 평가를 위해 에러 패턴, 오류 패턴, 의미 패턴 방법을 이용하여 평가하였다. 성능 평가 결과 2.8%의 오류 보정률의 향상을 보였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권4호
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• pp.301-307
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• 2015

MC-50 사이클로트론에서 방출되는 양성자 빔은 직경이 2-3 mm 의 가우시안 분포를 가진다. 이렇게 넓게 조사되는 양성자 빔은 작은 스팟과 정밀한 위치정밀도를 요구하는 반도체 식각, 마이크로 머시닝 등에는 사용될 수 없다. 본 연구에서는 좀 더 경제적인 대안으로 양성자 빔을 마이크로 홀에 통과시켜 수십 ${\mu}m$ 의 직경을 가지도록 조형하는 방법을 제시하였다. 양성자 빔의 조형을 위하여 평균 직경 $21{\mu}m$, 두께 9mm 의 세장비 428 의 마이크로 홀을 제작하였다. 마이크로 홀과 양성자 빔을 정밀하게 정렬하여 양성자 빔을 조형하였다. 이렇게 조형된 양성자 빔을 이용하여 수십 ${\mu}m$ 크기의 마이크로 구조물의 가공성 확인 실험을 실시하였다. 또한 GEANT4 를 이용한 전산모사를 이용하여 해석한 후, 실험결과와 비교하고 분석하였다. 본 연구를 통하여 MC-50 사이클로트론이 조형 장치와 함께 20 마이크론 대의 3 차원 구조물 제작을 위한 마이크로 공정기술에의 사용 가능성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.153-163
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• 2015

본 논문에서는 카메라 움직임에 강인한 동영상 내 비 검출 및 제거 기법을 제안한다. 검출 파트는 비의 밝기 특성과 공간적 특성을 활용하여 초기 비 영역을 검출한다. 그런 다음 가우시안 분포 모델을 적용하여 최종적인 비 영역을 결정한다. 제거 단계에서는 인접한 영상 간 상관성을 이용하여 비 영역을 중심으로 인접 프레임 간 블록 정합 기법을 수행한다. 그 후 정합 결과에 기반한 non-local mean (NLM) 필터링을 통해 비 영역을 보상한다. 마지막으로 깜박임 효과를 제거하고 가시성을 향상시키기 위해 후처리를 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법의 화질이 기존 기법에 비해 동영상의 비 제거 성능에 있어 현저하게 우수함을 볼 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.15-23
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• 2017

템플릿 공격은 공격 대상 장비와 동일한 테스트 장비를 보유한 경우에 수행할 수 있는 강력한 부채널 분석 방법이다. 템플릿 공격은 테스트 장비를 이용하여 비밀정보에 대한 템플릿을 구성하는 프로파일링 단계와 공격 대상 장비에서 수집한 전력 파형을 템플릿과 비교하여 비밀정보를 찾는 매칭 단계로 구성된다. 템플릿 공격의 성능을 향상시키는 방법 중 하나는 가우시안 분포에 대한 템플릿의 추정을 향상시키는 것이다. 그러나 프로파일링 단계에서 각 중간값에 대한 템플릿을 계산할 때 사용되는 전력 파형의 수가 제한된다면 템플릿 계산이 부정확해진다. 본 논문에서는 프로파일링 단계에서 템플릿을 계산하기 위해 사용하는 파형의 수가 제한될 때 노이즈 파형으로 간주되는 전력 파형을 제거하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론에 따라 노이즈로 간주되는 전력 파형을 제외하여 템플릿을 구성할 경우에 템플릿 추정의 정확도가 향상되어 템플릿 공격의 성능이 향상된다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 템플릿 공격의 성능이 향상됨을 보임으로써 제시한 방법론이 타당함을 증명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.354-358
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• 2001

본 논문에서는 underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델을 제시한다. 이 퍼지 신경 회로망은 ART-1 신경회로망과 유사한 제어 구조를 가지고 있어 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 또한 연결강도의 초기화가 필요 없고 ART-1 신경회로망에 비하여 잡음에 민감하지 않다. 이 퍼지 신경회로망의 학습법칙은 코호넨의 학습법칙을 변형하고 퍼지화 하였으며 누설 경쟁학습의 퍼지화와 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 출력 뉴런 중에서 승자를 정한 후에 행해지는 점검 테스트에서는 유사척도로 상대적 거리를 사용하였다. 이 상대적 거리는 유클리디안 거리와 함께 데이터와 클러스터들의 대푯값들 간의 상대적인 위치를 고려한 것이다. 본 논문에서 제안한 퍼지 신경회로망과 코호넨 자기 조직화 특징 지도의 성능을 비교하기 위하여 널리 사용되어온 IRIS 데이터와 가우시안 분포 데이터를 사용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5036-5041
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• 2010

이 논문은, 델타함수열에 기본을 둔 블라인드 알고리듬을 복소 채널에 적용할 수 있도록 그 복소화 과정을 소개하고 복소 채널의 블라인드 등화에서 채널의 위상왜곡 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 랜덤 심볼열을 사용한 방식에 비해 가우시안 커널의 폭이 비교적 작은 값을 갖는 것으로 나타나, 출력 신호점을 원하는 심볼점에 끌어오는 정보 포텐셜의 값이 보다 큰 것으로 분석되었다. 16 QAM 시스템에 복소 위상왜곡 채널을 기준으로 하여 자승평균오차 (MSE)의 수렴 성능과 심볼점 집결성능을 평가하였으며 시뮬레이션 결과에서 채널 위상 왜곡이 효과적으로 보상됨을 성상도 성능에서 보였으며 정상상태 MSE 성능에서는 기존 방식보다 5 dB 이상 개선되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.69-87
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• 2014

이 논문에서는 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션을 위해 다중 자료 변환 기반 조건부 시뮬레이션 틀을 제안하였다. 우선 일반적인 통계 기법의 적용이 가능하도록 구성 자료에 로그비 변환을 적용하였다. 다음 변환들로는 최소/최대 자기상관 인자 변환과 지시자 변환을 순차적으로 적용하였다. 독립적인 새로운 변수의 생성을 위해 최소/최대 자기상관 인자 변환을 적용하였으며, 적용 결과 개별 변수들의 독립적인 시뮬레이션이 가능해진다. 그리고 다중 가우시안 확률 모델을 따르지 않는 변수들의 비모수적 조건부 누적 확률 분포 모델링을 위해 지시자 변환을 적용하였다. 최종적으로는 적용한 변환 방법들의 역순으로 역 변환을 적용하였다. 간석지 표층 퇴적물 성분 자료를 대상으로 제안 시뮬레이션 기법의 적용 가능성을 예시하였다. 모든 시뮬레이션 결과들은 구성 자료의 제한 조건을 만족하면서 샘플 자료의 통계 특성을 잘 반영하였다. 구성 자료의 다수의 시뮬레이션 결과들을 이용한 표층 퇴적물 분류를 통해 기존 크리깅에서는 얻을 수 없는 분류 결과의 확률론적 평가가 가능하였다. 따라서 제안 시뮬레이션 틀은 다양한 구성 자료의 지구통계학적 시뮬레이션에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.