• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.313-316
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• 2009

본 연구에서는 의료목적 무선 센서네트워크 환경에서 요구하는 데이터 전달의 신뢰성 향상을 위해 기능성 노드를 제안한다. 생체신호 모니터링을 위해 기존의 지속적인 생체신호 전송 시에 발생하는 데이터 손실을 줄이기 위해 비정상적인 QRS-complex 검출이 가능한 센서노드를 이용하여 Ad-hoc 네트워크 환경에서 비정상적인 QRS-comoplex 발생 시 데이터 전송함으로써 무선 센서네트워크 내에 발생되는 데이터량을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 결과로 Ad-hoc 환경에서의 기능성 노드를 사용함으로 의료 목적을 위한 무선 센서네트워크에서 전체 패킷발생을 줄여서 센서노드의 전력소모를 크게 줄이고 시스템의 신뢰도를 크게 높이는 것으로 확인되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.370-374
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• 2019

본 논문에서는 전기재해를 일으킬 수 있는 요소를 미리 제거하기 위해 보다 효율적이고 신뢰성 있는 누설전류 검출방법을 찾고자 온도, 습도가 다른 환경에서 누설전류 및 절연저항을 측정하여 그 측정값에 대한 차이점을 비교하고 분석하였다. 식당과 상점에서 누설전류 및 절연저항을 비교한 결과 식당에서 누설전류와 절연저항은 모두 허용값을 만족하였지만 2개 회로는 누설전류가 높게 나타났을 때 절연저항도 높게 나타나는 비정상적인 비례관계를 나타내었다. 상점에서 누설전류와 절연저항은 1개 회로에서 누설전류가 허용값 이하로 부적합하였지만 절연저항은 모두 허용값을 만족하였다. 누설전류 및 절연저항이 허용값 이내일 때도 비정상적인 비례관계를 나타냈으며 이러한 부하는 대부분 전열부하로 분석되었다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1290-1304
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• 2020

영상처리 기반으로 의료영상을 분석하는 기법은 정상 환자와 비정상 환자를 분류, 병변 검출 및 장기나 병변의 분할 등에 사용되고 있다. 최근 인공지능 기술의 비약적 발전으로 의료영상 분석 연구들이 딥러닝 기술을 활용하여 시도되고 있다. 의료영상은 학습에 필요한 데이터를 충분히 모으기 어렵고 클래스별 데이터 수의 차이 때문에, 딥러닝 모델의 성능을 올리는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있으며, 이 중 하나가 학습 데이터를 증강하는 것이다. 본 종설에서는 회전, 역상, 밝기 변화 등과 같은 영상처리 기반의 데이터 증강, 적대적생성네트워크를 활용한 데이터 증강, 그리고 기존 영상의 속성들을 섞는 등의 최신 데이터 증강 기법을 알아보고, 의료영상 연구에 적용된 사례들과 그 결과를 조사해 보고자 한다. 끝으로 데이터 증강의 필요성을 고찰하고 앞으로의 방향을 짚어본다.

• 대한핵의학회지
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• 제30권4호
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• pp.524-531
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• 1996

목적 : 골스캔에서 신세포암의 골전이 빈도, 호발 부위 및 전이 양상을 알아보고, 신세포암이 있는 신장의 섭취 형태를 분류하여 신세포암 환자에서 골스캔의 부가적 역할을 알아보고자 하였다. 방 법 : 수술과 조직 검사상 신세포암으로 진단된 158명의 골스캔을 후향적으로 분석하였으며 골스캔상 병변은 방사선학적인 검사와 추적 골스캔, 조직 검사 소견을 통하여 골전이를 확인하였다. 골스캔상 전이 병소의 위치는 두개골, 척추, 견관절, 흉골, 늑골, 골반, 사지의 장골등 7개의 해부학적 위치로 나누었고, 각 병변은 열소와 냉소로 분류하였다. 신세포암을 가진 신장은 섭취 형태에 따라 정상, 광자결손병소, 크기가 커져 있으면서 약한 섭취를 보이는 경우 크기가 커져 있으면서 불규칙한 섭취를 보이는 경우, 초승달 모양으로 밀려 있는 경우 그리고 섭취가 증가되어 있는 경우 등 여섯 군으로 분류하였다. 결 과 : 158명의 환자중 20명(12.7%)에서 71개의 골전이 병변을 관찰할 수 있었고 전체 병변의 약 80%는 구간 골격에 위치하였다. 병변중 55개(77.5%)는 열소로, 16개(22.5%)는 냉소로 보였다. 첫 골스캔을 시행하기 전에 신절제술을 받은 20명의 환자를 제외한 138명의 환자중 70명 (50.7%)에서 비정상 신섭취를 관찰할 수 있었으며, 그 중 골전이가 있는 17명(3명은 첫 골스캔 전에 신절제술을 받았음)의 환자중에서는 14명(82.4%)에서 비정상 신섭취를 관찰할 수 있었다. 비정상 신섭취를 보이는 70명중에서 가장 흔한 두 가지 형태는 광자결손병소와 크기가 커져있으면서 약한 섭취를 보이는 경우로 각각 35명(50%)과 17명(24.3%)이었다. 그리고 골의 통증과 병적 골절을 주소로 내원한 4명의 환자에서는 골스캔상 비정상 신섭취와 골의 병소를 관찰함으로써 인식되지 못했던 원발 종양(신세포암)에 대한 정보를 제공할 수 있었다. 결 론 : 골스캔상 신세포암으로부터의 골전이 병소의 양상과 신섭취 형태를 잘 이해함으로써 골전이 병소를 잘 검출할 수 있을 뿐 아니라, 원발 종양에 대한 정보를 제공할 수 있으리라 생각된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.81-89
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• 2001

우주 항공위성 시스템은 변하는 불확실한 우주항공 환경에(서) 운행되고 지상기지국으로부터의 원격통신 없이 장시간 동안 동작해야 할 자율적인 능력이 요구되고, 결함 없이 임무를 수행하여야 하며, 시스템에서 계측된 데이터의 신뢰성을 유지하기 위한 고장 상태 검출과 오류 수정 시스템을 차보하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 확장 칼만 필터 기법을 적용한 동적모델 시뮬레이션 기법(High Fidelity, Dynamic Model-based Simulation)을 제안하였으며, 제안된 시스템은 비정상적인 데이터의 효과적인 검출과 대응이 가능해짐으로써 신뢰성 있는 우주항공위성시스템을 구축하도록 자동 상태 진단/데이터 시스템에 고장검출/오류수정 시스템을 적용하는 것이다. (Autonomous Spacecraft Health Monitoring/Data Validation Control System : ASHMDVCS).

• 대한전자공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.6-12
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• 1984

기존의 2단 양자화된 1차 디지탈 위상포착회로(DPLL)의 포착시간과 정상상태에서의 위상오차를 줄이기 위한 방법을 연구하였다. 기본적인 DPLL에 하향(falling) 영전위교차시간을 검출하여 위상을 교정하는 회로를 첨가하여 그 성능을 개선하기 위한 연구를 하였으며 기본적인 DPLL의 성능과 비교하였다. 그래프방식을 사용하여 잡음이 없는 상태에서 위상스텝 및 주파수 스텝입력에 대한 DPLL의 위상포착과정을 시각적으로 해석하였다. 정현파 입력에 협대역임의잡음(narrow band random noise)이 섞여 있을 때 DPLL의 성능을 분석하기 위해서 Chapman-Kolmogorov 방정식을 사용하였다. 이 방법은 컴퓨터에 의한 모의 시험을 통하여 입증되었다. 수정된 DPLL의 정상상태의 위상오차와 평균포착시간이 기본적인 DPLL의 그것들과 비교되었다. 수정된 DPLL의 포착시간은 거의 두 배 정도 빨라졌으며 정상상태의 위상오차는 신호대잡음비가 커짐에 따라 개선의 폭이 중가하여 결국 영에 접근함을 알 수 있었다.

• 전력전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.72-80
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• 2015

In distributed generation systems, a grid-connected inverter should operate with synchronization to grid voltage. Considering that synchronization requires the phase angle of grid voltage, a phase locked loop (PLL) scheme is often used. The synchronous reference frame phase locked loop (SRF-PLL) is generally known to provide reasonable performance under ideal grid voltage. However, this scheme indicates performance degradation under the harmonic distorted or unbalanced grid voltage condition. To overcome this limitation, this paper proposes a phase and harmonic detection method of grid voltage using fast Fourier transform (FFT). To reduce the calculation time of FFT algorithm, minimum sampling data is taken from the voltage measurement to determine the phase angle and the magnitude of harmonic components. An experimental test setup for a grid-connected inverter system has been constructed. By comparative simulations and experiments under various abnormal grid voltage conditions, the proposed scheme has been proven to effectively track the phase angle of the grid voltage.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.22-26
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• 2018

본 논문은 암호화폐 거래정보의 유사성과 거래패턴을 파악해서 군집화를 하고 학습을 통해서 다른 거래정보를 자동으로 분류해내는 모델을 제시한다. 유전알고리즘의 특성을 이용하여 군집화 과정에서 불필요한 요소를 최대한 제거하여 더 좋은 군집화 성능을 보여준다. 군집화 값이 포함된 거래정보를 훈련 데이터로 정하고 분류 알고리즘을 통해 거래정보의 예측이 가능해진다. 이는 암호화폐의 다양한 거래정보들로부터 자동으로 비정상 거래를 검출하는데 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1442-1448
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• 2003

네트워크 관리는 메일, 화상회의, 웹, 데이터베이스 등이 작동하는 네트워크 환경에서 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 패킷의 적절한 경로를 발견하기 위하여 라우터간에 정보를 교환하는 라우팅 프로토콜이 사용되고 있으나 관리자의 실수로 만들어진 비정상적인 라우팅 테이블로 인하여 데이터를 전송하는 브리지 또는 라우터가 네트워크 디자인의 관점에서 비효율적인 경로로 전송할 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상에서 발생할 수 있는 우회 경로를 발견하는 문제를 논의한다. SNMP, MIB로부터의 정보를 사용 계층적 네트워크 구조 분석을 기반으로 우회경로 패스를 발견하는 새로운 알고리즘을 제시하고. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 미리 선언된 데이터를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.562-565
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• 2022

최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.