• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.17 no.1
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• pp.51-71
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• 2017

Approximately 10 million electronic approval documents have been released online since the commencement of the original information disclosure service. However, it is practically impossible to carry out an original information disclosure service by confirming a large amount of electronic approval documents to all persons in charge of information disclosure. Recently, some public organizations have been using private information filtering tools to filter personal information at the stage of document production, but the management of different sensitive information has not been managed using solutions. In this study, we set up the advanced direction of the filtering tool by analyzing the filtering tool in use to support the original information disclosure, and redesigned the text of the approval document and the original information disclosure process with the use of the filtering tool.

• KDI Journal of Economic Policy
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• v.34 no.4
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• pp.117-156
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• 2012

This paper decomposes and estimates trend/cyclical components of some key macro variables-GDP, inflation, and interest rate, using a simple DSGE model along with flexible trend specification. The extracted cyclical components of output and interest rate are similar to HP-filtered counterparts, despite some differences in persistence and volatility, while inflation resembles that from BK filtering. This implies that the usual practice of applying a single filtering method to the data of interest may be problematic. When the baseline model is extended to incorporate consumption habit and price indexation, habit turns out to be important in explaining the persistence of business cycles. Comparison of several alternative models shows that the usual practice of estimation of DSGE model using filtered data leads to biased results. Finally, various sensitivity analyses illustrate that (1) allowing for correlation between structural cyclical shocks and trend shocks and (2) including irregular components (in inflation rate) may deliver interesting/important implication for gap estimates.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.26 no.4
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• pp.241-246
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• 2013

From the numerical results of density-based topology design optimization, a CAD geometric model is constructed and fabricated using 3D printer to experimentally validate the optimal design. In the process of topology design optimization, we often experience checkerboard phenomenon and complicated branches, which could result in the manufacturing difficulty of the obtained optimal design. Sensitivity filtering and morphology methods are used to resolve the aforementioned issues. Identical volume fraction is used in both numerical and experimental models for precise validation. Through the experimental comparison of stiffness in various designs including the optimal design, it turns out that the optimal design has the highest stiffness and the experimental result of compliance matches very well with the numerical one.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.5 no.2
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• pp.131-139
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• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.6
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• pp.79-84
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• 2015

In a distribution of digital image, there is a serious problem that is a distribution of the altered image by a forger. For the problem solution, this paper proposes a median filtering (MF) image forensic decision algorithm using a feature vector according to the pixel value's gradients. In the proposed algorithm, AR (Autoregressive) coefficients are computed from pixel value' gradients of original image then 1th~6th order coefficients to be six feature vector. And the reconstructed image is produced by the solution of Poisson's equation with the gradients. From the difference image between original and its reconstructed image, four feature vector (Average value, Max. value and the coordinate i,j of Max. value) is extracted. Subsequently, Two kinds of the feature vector combined to 10 Dim. feature vector that is used in the learning of a SVM (Support Vector Machine) classification for MF (Median Filtering) detector of the altered image. On the proposed algorithm of the median filtering detection, compare to MFR (Median Filter Residual) scheme that had the same 10 Dim. feature vectors, the performance is excellent at Unaltered, Averaging filtering ($3{\times}3$) and JPEG (QF=90) images, and less at Gaussian filtering ($3{\times}3$) image. However, in the measured performances of all items, AUC (Area Under Curve) by the sensitivity and 1-specificity is approached to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed algorithm is 'Excellent (A)'.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.315-318
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• 2001

본 논문에서는 DTV 수상기에서 전송 받은 영상을 원하는 크기로 디스플레이 하기 위해 필요한 포맷 변환에 관한 알고리즘을 제시한다. 포맷 변환을 할 때에 영상을 보간하면 영상의 품질이 떨어지는 것을 볼 수 있는데 특히 에지 부분이 눈에 민감한 특성을 생각한다면 에지 부분에서의 무뎌짐은 상당한 문제점이 된다. 이를 해결하기 위해 고역 통과 필터링을 해주어 영상의 선명도를 올려줄 수 있는데 영상 전체에 고역 통과 필터링을 해주게 되면 영상의 에지뿐만 아니라 잡음 신호까지도 같이 증폭되는 문제점이 나타난다. 따라서 이를 해결하기 위해 에지 부분만을 적응적으로 고역 통과 필터에 통과시켜 잡음 성분은 줄이면서 에지 부분의 선명도는 올려주는 알고리즘을 제시하였다. 이를 검증하기 위해 다양한 영상에 대하여 컴퓨터 모의 실험을 하였고, 결과를 기존의 방법들과 비교하여 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.8
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• pp.67-73
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• 2015

In a distribution of digital image, there is a serious problem that is the image alteration by a forger. For the problem solution, this paper proposes the forensic decision algorithm of a median filtering (MF) image using the feature vector based on a coefficient of variation (c.v.) of Fourier transform. In the proposed algorithm, we compute Fourier transform (FT) coefficients of row and column line respectively of an image first, then c.v. between neighboring lines is computed. Subsquently, 10 Dim. feature vector is defined for the MF detection. On the experiment of MF detection, the proposed scheme is compared to MFR (Median Filter Residual) and Rhee's MF detection schemes that have the same 10 Dim. feature vector both. As a result, the performance is excellent at Unaltered, JPEG (QF=90), Down scaling (0.9) and Up scaling (1.1) images, and it showed good performance at Gaussian filtering ($3{\times}3$) image. However, in the performance evaluation of all measured items of the proposed scheme, AUC (Area Under ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve) by the sensitivity and 1-specificity approached to 1 thus, it is confirmed that the grade of the performance evaluation is rated as 'Excellent (A)'.

• Review of KIISC
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• v.23 no.3
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• pp.56-60
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• 2013

본 논문은 온라인에 공개된 다양한 개인정보의 위험도를 분석하는 기술을 제안한다. 인터넷, SNS에 공개된 다양한 데이터를 수집, 분석하여 개인성향을 파악하고 타겟팅하는 가운데, 분산된 정보를 조합하고 추론하면 공개자의 의도와는 달리 신상이나 민감정보가 노출될 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 데이터 수집 및 분석을 직접 수행하여 개인정보의 위험도를 분석할 수 있는 기술을 제안한다. 제안 기술이 개발되면, 개인정보 위험도에 따른 클라이언트, 웹사이트, 인터넷 전체 규모의 프라이버시 필터링이 가능해질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.577-579
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• 1998

본 논문에서는 디지털 영상 데이터에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제시한다. 디지털 데이터를 주파수 공간으로 변환시켜 인간이 잘 감지 못하는 주파수 영역과 중요한 주파수를 선택하여 대역확산통신(Spread Spectrum Communication)에서 사용되는 유사한 방법으로 워터마크를 삽입하였다. Fourier 스펙트럼 공간에서 JPEG 압축의 다양한 양자화 단계를 거쳐도 변화가 덜 민감한 Phase에서 워터마크를 삽입할 주파수 영역을 찾았다. 원본과 워터마크가 삽입된 데이터를 가지고 워터마크는 자기상관관계 특성으로 추출하였다. 그리고 다양한 신호처리(손실 압축, 필터링, 양자화)에도 워터마크를 추출하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.08a
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• pp.311-312
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• 2012

본 발표에서는 광학적 분석 시스템에 적용 가능한 발광소자(광원)과 수광소자(광센서)를 집적화시키는 모듈(수 발광 집적모듈) 기술을 제시하고자 한다. 이러한 수-발광 집적모듈은 다양한 응용 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들어, 광신호 감지를 위한 광통신용 송-수신 모듈(optical communication), 의료/진단 분야에서 단백질/DNA/박테리아 등의 검출 및 분석에 관한 바이오 센서(bio-sensor), 그리고 대기(가스)/수질 모니터링에 관한 환경센서 등 매우 광범위한 분야에 해당되는 요소 기술이라 할 수 있다. 특히, 이들 분야들 중 바이오 물질을 분석하고 검출하는 광학적 바이오 센서 기술은 높은 경제적 가치와 산업적 성장 잠재력으로 인해 오랫동안 활발한 연구가 진행되어 오고 있다. 이러한 광학적 바이오 센서에서 가장 범용적인 방법 중 하나가 항온-항체 면역반응을 기반으로 하는 형광 검출(fluorescence detection) 기법이다. 이러한 시스템은 전체적으로 광원, 광학계, 그리고 센서로 구성되는데 기존에 일반적으로 사용되고 있는 형광 현미경의 경우는 민감도가 우수하다는 장점은 있으나 상당히 고가이고 부피가 크며 복잡한 광학구성으로 이루어져 있다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 맥락에서 고민감도를 확보하면서 휴대성, 고속처리, 저가 등의 특성을 가진 시스템에 대한 요구가 갈수록 증가하고 있다. 이를 해결하기 위한 핵심기술 중의 하나가 수-발광 부분을 집적화 시키는 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 바이오 센서 기술의 하나로서 형광을 측정하여 혈액내의 진단 지표인자를 검출할 수 있는 휴대용 혈액진단기기에 적용되는 소형 수 발광 집적 모듈을 개발하였다. 혈액내의 검출 성분의 양에 따라 형광의 세기가 변화하게 됨으로써 정량적인 검출이 가능한 원리이다. 모듈의 구조는 크게 광원(발광소자), 광학계, 그리고 광센서(수광소자) 세 영역으로 나누어 진다. 광원은 635 nm 적색 레이저다이오드로서 형광체(Alexa Fluor 647/발광파장: 668 nm)를 여기 시키는 기능을 하며 장착된 볼렌즈 의해 샘플의 형광체 영역으로 집광된다. 광학계는 크게 시준렌즈(collimating lens)와 광학필터로 구성됨으로써 샘플로부터 발생되는 광을 적절하게 수광소자로 전달하는 기능을 하게 된다. 여기서 광학필터의 경우는 기본적으로 Distributed Bragg's Reflector(DBR) 구조로써 실리콘(Si) 포토다이오드 상부에 모노리식(monolithic)하게 형성되며 검출 샘플로부터 진행되는 레이저 광(잡음의 주원인)은 차단하고 형광(광신호)만 통과 시키는 기능을 하게 된다. 따라서 신호 대 잡음비(S/N ratio)를 향상시키기 위해서는 정밀한 광 필터링 기능이 요구됨으로써 박막의 세밀한 공정 조건과 구조적-광학적 특성 분석이 수행되었다. 마지막으로 포토다이오드 소자는 일반적인 구조 이외에 중앙에 원형 구멍이 형성된 특별한 구조가 적용된다. 이것은 포토다이오드 구조에 변화를 줌으로써 모듈 구조를 효율적으로 응용할 수 있다는 의미를 갖는다. 또한 포토다이오드의 전기적-광학적 측정 분석을 통해 잡음 및 감도 특성이 세부적으로 조사되며 형광신호를 효과적으로 측정할 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 제작된 모듈은 약 $1{\times}1{\times}1cm^3$ 내외 정도의 크기를 갖는다. 요약하자면 본 발표에서는 광학적 바이오센서에 적용할 수 있는 소형 수-발광 소자 집적모듈을 소개한다. 전체 모듈 설계는 최소한의 부피를 가짐과 동시에 측정의 정밀성을 향상시키는데 초점을 맞추어 진행하였다. 세부요소인 광학필터와 포트다이오드의 경우 잡음 및 민감도에 미치는 중요성 때문에 세밀한 공정 및 특성분석이 수행되었다. 결론적으로 독자적인 설계 및 공정을 통해 휴대성 및 정밀성 등의 목적에 부합한 경쟁력 있는 수-발광 소자 집적모듈 제작 기술을 확보하였다.