• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.16-20
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• 2015

본 논문에서는 차세대 저장장치로 주목받고 있는 멀티레벨 홀로그래픽 데이터 저장장치에서 여러 가지 레벨의 변조부호를 제안하고 이들의 성능을 알아본다. 멀티레벨 변조부호는 한 픽셀에 1비트 이상 저장이 가능하기 때문에 저장용량을 증가시킬 수 있으며, 동일한 픽셀 개수에서 더 많은 코드워드의 표현이 가능하다. 따라서 코드워드간 최소거리가 큰 변조부호를 만들 수 있으며 이런 성질은 오류정정 능력을 가지는 변조부호를 구성할 수 있다. 부호율을 1/2로 고정하고 제안된 변조부호들의 성능을 조사한 결과, 레벨 수가 커서 최소거리가 큰 변조부호의 성능보다 낮은 레벨이기 때문에 최소거리가 작은 변조부호가 더 좋은 성능을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.375-381
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• 2016

최근 코드북 기반의 전 배경 분리 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 코드북은 입력 영상 시퀀스로부터 화소당 하나씩 만들어 지는데, 코드북 내의 각 코드워드는 동일 위치의 훈련 화소들을 대상으로 양자화를 수행한 클러스터 대표 벡터이다. 일반적인 코드북 기반 방법들은 초기 배경 모델 생성을 위하여 긴 시간동안 훈련 샘플들의 학습 과정을 거친다. 본 논문에서는 초기 몇 장의 프레임으로 부터 간단한 중위수 연산을 통하여 초기 배경 모델을 생성하고, 시간의 흐름에 따라 변화된 배경 정보를 포함할 수 있도록 코드워드의 사용 빈도수에 기반하여 배경 모델을 갱신한다. 제안한 알고리즘을 OpenCV 3.0과 연동하여 C언어로 구현하여 몇 개의 PETS2009 데이터에 적용 실험하였다. 해당 데이터는 준-주기적 움직임을 갖는 영상 시퀀스, 이동 물체의 일시 정지 등의 시나리오를 포함하고 있다. 실험을 통하여 제안한 방식이 GMM 알고리즘, 표준 코드북 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.891-897
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• 2022

빅데이터 분석에서 원시 텍스트 데이터는 대부분 다양한 비정형 데이터 형태로 존재하기 때문에 휴리스틱 전처리 정제와 컴퓨터를 이용한 후처리 정제과정을 거쳐야 분석이 가능한 정형 데이터 형태가 된다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 데이터 분석 기법의 하나인 R 프로그램의 워드클라우드를 적용하기 위해서 수집된 원시 데이터 전처리를 통해 불필요한 요소들을 정제하고 후처리 과정에서 불용어를 제거한다. 그리고 단어들의 출현 빈도수를 계산하고 출현빈도가 높은 단어들을 핵심 이슈들로 표현해 주는 워드클라우드 분석의 사례 연구를 하였다. 이번 연구는 R의워드클라우드 기법으로 기존의 불용어 처리 방법인 "내포된 불용어 소스코드" 방법의 문제점을 개선하기 위하여 "일반적인 불용어 코퍼스"와 "사용자 정의 불용어 코퍼스"의 활용 방안을 제안하고 사례 분석을 통해서 제안된 "비정형 데이터 정제과정 모델"의 장단점을 비교 검증하여 제시하고 "제안된 외부 코퍼스 정제기법"을 이용한 워드클라우드 시각화 분석의 실무적용에 대한 효용성을 제시한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.21-29
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• 2013

2차원 QR Code는 1차원 바코드의 용량, 크기, 방향에 대한 한계를 개선하였으며, 방대한량의 데이터를 압축하여 저장할 수 있는 능력을 갖추고 많은 응용분야에서 사용되고 있다. 최근에는 QR Code를 인식할 수 있는 스마트 폰의 도입과 사용의 증대로 QR Code의 도입이 급속도로 확산되었다. 하지만 다양한 정보를 저장할 수 있는 QR Code의 디코딩 기술에 대한 구체적인 문서화가 없는 상태이다. 따라서 본 논문에서는 QR code의 인코딩에 따른 디코딩 과정에 대해 구체적인 처리 절차와 알고리즘을 제시하고 예를 통해 디코딩 과정을 상세히 이해시키는데 연구목적이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.371-374
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• 2014

현재 국내에서 사용되고 있는 신분 인증 시스템은 주민등록번호와 같은 개인 정보를 기반으로 인증을 수행하여, 프라이버시 침해 위협이 존재한다. 그 해결 방안으로 가상 ID를 이용하는 I-PIN과 e-ID 카드가 제안되었지만, 문제점은 ID와 패스워드만 알고 있다면 누구나 도용이 가능하고 오프라인에서 사용하는 플라스틱 카드의 경우 위 변조가 가능하다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 주민등록번호를 대체할 식별 데이터인 QR-ID를 생성하고, 이에 기반을 둔 QR-ID 카드를 제안한다. QR 코드는 인식기에 대한 제약이 적고 일부 데이터 조작만으로 새로운 QR 코드 생성이 가능하여 노출 시 새로운 ID로 갱신할 수 있으며, QR-ID는 소유자의 바이오메트릭 데이터로 암호화되어 타인이 복호화 할 수 없다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권11호
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• pp.9-14
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• 2016

홀로그래픽 데이터 저장장치 (HDSS)는 한 픽셀에 1비트 이상의 데이터를 저장 가능하며 전송 속도 및 저장 용량을 증가시키는 장점이 있다. 하지만 2차원적으로 생기는 인접 심볼 간의 간섭 (ISI) 및 페이지 간의 간섭 (IPI)이 발생한다. 본 논문에서는 홀로그래픽 데이터 저장장치에서 부호율이 1.33 bit/pixel이면서 코드워드의 밀도가 균일한 부호를 제안하였다. 제안된 저밀도 ON 픽셀 4/6 2차원 균형 변조부호는 기존의 2/3, 6/9 변조부호와 비교하여 비슷한 성능을 보이지만, 한 페이지에 기록되는 ON 픽셀의 비율을 낮춤으로써 체적 내에 페이지 수를 늘려 저장 용량을 증가시킬 뿐만 아니라 코드워드의 밀도가 균일하여 인접 페이지 간의 간섭을 줄일 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권12B호
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• pp.2033-2038
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• 2000

여러 가지 압축알고리즘 중에서 허프만 부호화는 데이터의 통계적인 중복성을 제거하기 위한 방법으로 많이 사용되어 왔다. 이제까지 허프만 테이블의 특성과 코드워드의 패턴에 따라 효율적으로 복호화할 수 있는 알고리즘이 많이 제안되었다. 본 논문에서는 8진 트리 검색 방법을 이용한 허프만 복호화 알고리즘을 제안하고 효율적인 하드웨어 구현 방법을 제안한다. 하드웨어의 메모리와 게이트 면적을 소형화하였고 빠른 검색을 위하여 알고리즘을 최적화하여 MPEG 오디오 복호화기 시스템에 적용할 수 있게 하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.285-293
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• 2014

PDF417은 2차원 바코드로서 사용범위가 넓고 방대한량을 압축하여 저장하는 능력을 가지고 있다. 이러한 특성을 가진 PDF417은 현재 중요한 문서의 위조나 변조를 막기 위한 다양한 용도로 쓰이고 있다. 한편 기존의 PDF417 바코드의 디코딩 기술은 단순히 기본 표준규격서인 AIM에서 제시한 디코딩하므로 비효율적이라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 PDF417 바코드를 보다 빠르고 효율적인 디코딩 알고리즘을 제시하고자 한다. 결과적으로 제안하는 디코딩 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 불필요한 디코딩 과정을 제거함으로서 빠르고 효율적인 디코딩 알고리즘이 될 것이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.68-73
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• 2007

최근 무선센서 네트워크는 센서 영역 안에 수많은 센서 노드로 구성되어 있으며, 각각의 센서들은 강제적인 에너지 구속조건을 가지고 있으므로 효율적인 에너지 관리는 중요하다. WSN 응용 시스템에서 FEC(Forward error correction)는 데이터 전송의 에너지 효율성과 데이터 신뢰성을 증가시킨다. LDPC 코드는 FEC 코드중 하나로 코드워드의 길이가 커지면 다른 FEC 코드 보다 많은 부호화 작업을 필요로 하지만, 샤논의 용량 한계에 접근되어 있으며, 전송에너지의 감소와 데이터 신뢰도를 증가시키는데 사용되어진다. 본 논문에서는 WSN(Wireless Sensor Network)에서의 에너지 효율성 증가와 부호화의 복잡도를 줄이기 위하여 LDPC(Low-density parity-check) 코드의 패리티 체크 행렬의 생성에 Linear-Congruence 방법을 적용하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안된 알고리즘은 부호화 에너지 효율성과 데이터의 신뢰도를 증가시켰다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.71-82
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• 2024

정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.