• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.6
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• pp.847-854
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• 2013

This paper implements a smartphone application for sound recording and player of mobile learning. Due to its ubiquitous nature, smartphones could be used anytime anywhere, and because they combine an audio and a microphone, the application for sound recording and player that this paper suggests can be easily and cost effectively developed without additional infrastructure. This paper also explains a technique which processes data of music lyrics. The technique is built on a database technology by using SQLite, a DBMS combined in a platform of android. Thus, as long as the smartphone application for sound recording and player is developed and the mobile phone has sound source files, learners could record their own voices to the sound. Therefore, we expect the learners without additional infrastructure to enable mobile learning.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.26 no.4
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• pp.404-413
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• 2015

The target classification for ballistic target(BT) is one of the most critical issues of ballistic defence mode(BDM) in multi-function radar(MFR). Radar responds to the target according to the result of classifying BT and air breathing target(ABT) on BDM. Since the efficiency and accuracy of the classification is closely related to the capacity of the response to the ballistic missile offense, effective and accurate classification scheme is necessary. Generally, JEM(Jet Engine Modulation), HRR(High Range Resolution) and ISAR(Inverse Synthetic Array Radar) image are used for a target classification, which require specific radar waveform, data base and algorithms. In this paper, the classification method that is applicable to a MFR system in a real environment without specific waveform is proposed. The proposed classifier adopts kinematic data as a feature vector to save radar resources at the radar time and hardware point of view and is implemented by fuzzy logic of which simple implementation makes it possible to apply to the real environment. The performance of the proposed method is verified through measured data of the aircraft and simulated data of the ballistic missile.

• Membrane Journal
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• v.30 no.2
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• pp.124-130
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• 2020

Climate change is getting worse in the 21st century. So, water shortages are expanding worldwide. Carbon dioxide generated from the use of fossil fuels is 80% of the total green house gas. Because it occupies, it has become a factor of global warming. Therefore, the importance of water treatment membrane, gas separation membrane, and secondary battery separation membrane is increasing, but it occupies technology in developed countries such as the United States, Japan, and Germany. Therefore, the advancement of membrane technology is urgently required. So, although the country supports a lot of research budgets, We will analyze the results using NTIS data. As a result of the analysis used, it is supported mainly for short-term tasks, and the research budget is small compared to other technical fields, so the basic material field technology is weak. Therefore, when we invest a lot of long-term tasks, with a lot of budget, and universities, membrane technology has been improved and competitiveness has been strengthened.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.76-86
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• 2023

Radars used by air-crafts have two important characteristics; First, they should have a real-time signal processing system finishing signal processing before deadline while getting and processing successive in-phase and quadrature data. Second, they can cover a lot of modes including A2A(Air to Air), A2G(Air to Gound), A2S(Air to Sea), and Ground Map(GM). So the structure of radar signal processing SWs in modern airborne radars are becoming more complicate. Also, the implementation of radar signal processing SW needs to reuse common code blocks between other modes for efficiency or change some of the code blocks into alternative algorithm blocks. These are the reason why the radar signal processing SW framework suggested in this paper is taking advantage of modular programming. This paper proposes an modular framework applicable on the airborne radar signal processing SW maintaining the real-time characteristic using the signal processing procedures for A2G/A2S as examples.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.409-411
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• 2002

본 논문에서는 MPEG-4 컨텐츠 스트리밍을 목적으로 MPEG-4 시스템 사양을 기반으로한 컨텐츠 저작 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 컨텐츠 저작 시스템은 사용자가 쉽고 편리하게 컨텐츠를 저작할수 있는 인터페이스를 제공하고 파일 재생을 위해 MPEG-4 파일을 생성한다. 또한 스트리밍을 위해서 각각의 미디어 데이터를 싱크레이어 페킷화된 미디어 데이터, BIFS, OD, IOD 파일로 생성하여 스트리밍 시에 사용하여 스트리밍이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11b
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• pp.203-206
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• 2003

JCA(Java Connector Architecture)는 다양한 형태의 데이터 리소스들을 하나의 J2EE 서버에서 사용하기 위해 SUN 에서 제안한 리소스 연동 방안이다. JCA 는 J2EE 서버와 데이터베이스, ERP 등의 레거시 시스템을 연동하기 위해 필요한 다양한 인터페이스들을 제공한다. 이러한 인터페이스들은 데이터 소스로부터 커넥션을 얻기 위한 규약, 이때 필요한 접근 제어 및 인증 관련 규약, 그리고 커넥션과 연관된 트랜잭션에 대한 처리 방안을 제시하는 규약들로 구분된다. 본 논문에서는 JCA의 아키텍처에 대한 설명과 함께 데이터베이스 커넥션에 초점을 맞추어, 트랜잭션의 유무와 상이한 데이터베이스 접근에 따른 3가지 모델에 대해 논의한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2006.06a
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• pp.681-682
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• 2006

일반적으로 축구 비디오 데이터는 멀티모달과 멀티레이어 속성을 지닌다. 이러한 데이터를 다루기 적합한 모델은 동적 베이지안 네트워크(Dynamic Bayesian Network: DBN) 형태의 위계적 은닉 마르코프 모델(Hierarchical Hidden Markov Model: HHMM)이다. 이러한 HHMM 중 다중속성의 특징들이 서로 상호작용하는 PHHMM(Product Hierarchical Hidden Markov Model)이 있다. 본 논문에서는 PHHMM 을 축구 경기의 Play/Break 이벤트 검색 및 분석에 적용하였고 바람직한 결과를 얻었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.888-890
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• 2007

최근 유비쿼터스가 활성화되면서 센서에 대한 관심이 높아지게 되었고, 모바일 환경에서의 센서 프레임워크에 대한 정의가 명확히 이루이지지 않은 상황에서 지금까지 센서 데이터를 얻어오는 주체는 어플리케이션에 있었다. 본 논문에서는 모바일 기기에서 여러 가지 센서를 관리하고 센서 데이터를 가져오기 위한 센서 프레임워크를 레이어드 아키텍처로 제안하고 제안된 센서 프레임워크에 대한 효용성에 대해 논의한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.31-34
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• 2024

추천 시스템(Recommendation System)은 인터넷 쇼핑몰, 넷플릭스, SNS 등 여러 분야에서 유저에게 맞는 타겟 광고를 추천하는 시스템을 말한다. 추천 시스템을 가속하기 위해서는 추천 시스템 모델에서 불규칙적이고 잦은 데이터 이동으로 인해 병목현상을 일으키는 임베딩 레이어를 타겟하는 것이 중요하다고 알려져 있다. 이 논문에서는 데이터 이동이 잦은 어플리케이션에 효과적인 Processing-in-Memory 를 이용하여 추천 시스템을 가속하고 분석한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.212-215
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.