• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.321-322
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• 2022

본 논문에서는 ROS(Robot Operating System) 기반으로 한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기법으로 지도 정보를 습득 및 저장하고, 이를 기반으로 맵핑된 환경과 환경 내 장애물을 회피하여 안전하고 정확하게 이동할 수 있도록 하였다. ROS는 하드웨어 추상화, 장치 드라이버, 시각화 도구, 패키지 관리 등 로봇 애플리케이션을 개발할 수 있도록 라이브러리와 도구를 제공한다. 또한 로봇 동작에 사용되는 프로세스 간 TCP-IP 통신을 통해 연동할 수 있도록 한다[1]. Ubuntu 18.04 버전의 OS에 ROS Melodic 버전을 설치해서 앱으로 선택된 목적지로 이동하는 물류 이송 로봇을 구현하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국공간정보시스템학회 2005년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회
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• pp.165-174
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• 2005

고압전류가 흐르는 송전탑이 주거 밀집지역 인근에 설치되거나 송전탑과 가까운 곳에 아파트가 건설되면서 주민들이 한전을 상대로 손해배상 청구소송을 추진하는 등 전자파 피해에 따른 민원이 끊이지 않고 있다. 이와 같은 문제에 대해 해결책을 제시하기 위해서는 송전선 주변 전자파의 실체에 대해 과학적이고 객관적인 조사를 거쳐 국민에게 납득할 수 있는 대안을 제시하는 것이 선행되어야할 작업이다. 그러나 현재 전자파 데이터는 조사 지점만의 단편적인 측정치를 보여주는 수준에 머물러 있어 전자파 확산 등 광역적인 분포 추이에 대한 시각적인 정보를 입수하는 데 상당한 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 GIS기반의 공간 모델링 기법을 활용하여 거리와 전류를 토대로 분포되는 송전선 주변의 전자파 시뮬레이션 기법을 제안하고자 한다. 이와 같은 문제에 대해 대안을 제시하고자, 지역주민이 일상생활에서 접하고 있는 지역의 지도(건물, 도로망 등)를 전자파 유동에 관한 이론에 의거하여 3차원 상에서 전자파 시뮬레이션을 수행하였다. 전자파 시뮬레이션 결과를 검증하기 위해 사용한 실측 데이터는 인천광역시 서구 가정2동에 위치한 봉수 초등학교의 학생들에게 전자파 측정장비를 부착하도록 하여 확보하였다 송전선에서 전자파 방출에 개입하는 거리와 전류의 세기에 의거하여 전자파의 분포를 예측하였으며 실측 데이터와 이론적인 데이터를 비교하여 상관성을 평가했다. 통상 전자파 조사과정은 지도에 표기된 조사지점을 일일이 확인하는 등 모든 측정 작업을 수작업에 의존하고 있다. 따라서 DB구축에 시간이 많이 소요되고 정확도도 많이 떨어질 수밖에 없어 다양한 조건으로 방대한 자료를 공간상에서 검색하는 것 자체가 불가능하였다. 전자파의 분포를 그래픽정보로 가공하여 광역적인 전자파 변화 추이를 풍부한 시각 정보로 디스플레이 하는 것도 어려웠다. 또한 수작업으로 인한 실수도 많이 발생하고 그에 따른 교정 작업도 복잡하였다. 본 연구에서는 송전선에서 방출되어지는 전자파의 이론적인 데이터와 실측 데이터의 상관성에 따른 분석 결과를 가지고 실측 데이터 없이 GIS 기반의 3D 시뮬레이션에 의거하여 전자파의 공간적인 가시화를 수행할 수 있었다. 본 전자파 시뮬레이션 기법이 실무에 이용될 경우, 일반인이 전자파의 분포에 대한 전문지식을 습득할 필요 없이, 검색하고자 하는 지역과 송전선, 전철 등 각종 전자파의 발생 공간 객체를 선택하여 실생활과 관련된 전자파 정보에 예측할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.113-121
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• 2018

본 논문은 농지에 구축된 LoRa기반 무선통신망으로부터 수집되는 다양한 환경 센싱 데이터를 스마트폰의 스크린에 증강시켜 시각화하는 증강현실 기반의 농업용 환경 정보 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자가 스마트폰 카메라로 농지를 비추면 그곳에 설치된 다양한 센서로부터 수집된 환경 정보를 스마트폰 스크린의 영상에 증강시켜 시각화한다. 따라서 기존 시스템이 농업 시설물을 검색한 후 센서를 선택하는 번거로운 과정을 거친 후 나열식으로 환경 정보를 제공하는 것에 비해 제안하는 시스템은 이러한 과정 없이 스마트폰의 카메라 영상에 증강되어 나타난다. 원하는 정보를 습득하는 방식이 그림이나 영상인 특징 때문에 보다 더 쉽게 정보를 제공받을 수 있어 농업 재배지의 편리한 모니터링 및 효율적인 관리가 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.906-912
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• 2009

오프라인에서는 학습자와 교수자간의 직접적인 학습 내용 전달과 의사소통으로 보다 효율적인 학습이 이루어진다. 이에 가상 학습에서는 특정 학습 영역에 대한 검색 기능과 평가 후 관련 학습 영역으로의 자동 피드백 연결등의 기능으로 이러한 부분을 해결하고 있다. 그러나 검색결과에서 가장 적합한 학습 영역을 선택하고, 현재의 학습을 위해 선행되어져야 할 이전 학습 영역을 선택하는 것들이 학습자의 몫이기 때문에 학습 내용에 익숙하지 않은 학습자에겐 오프라인 학습에 비해 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 학습자가 전체 학습 내용의 흐름과 단원간의 연관성 및 학습 방향을 잡는데 도움을 줄 수 있는 보다 다양한 시각에서의 색인 메커니즘을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.217-225
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• 2014

트위터와 같은 소셜 네트워크 분석은 인간의 행동을 이해하거나, 화제가 되는 주제를 탐지하거나, 영향력 있는 사람을 식별하거나, 커뮤니티나 그룹을 발견하는데 흥미로운 시각을 제공할 수 있다. 하지만 소셜 네트워크가 가지는 특성(즉 데이터가 방대하고, 정교하지 않으며 또한 동적인 특성)으로 인하여 소셜 네트워크에서 주제와 연관이 있는 데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 본 논문은 주어진 주제와 관련 있는 트윗을 효과적으로 수집하기 위하여 시드 노드를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 사용자의 영향력을 측정하기 위하여 사용자 속성을 활용하며, 수집 프로세스 중에 시드 노드를 동적으로 할당한다. 우리는 제안한 알고리즘을 실제 트윗 데이터에 적용하였으며, 만족할 만한 성능결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1051-1055
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• 2008

ZnS는 전기적 에너지를 받으면 전자와 정공이 무수히 발생하며 이들이 평형상태로 갈 때 보다 높은 준위로 여기되면 빛이 생성될 수 있다. 박막 ELD는 탁월한 시각효과, 고체상태 및 제조의 용이성 등의 장점을 갖고 있으나 발광세기의 향상, 소모전력의 감소, 구동전압의 저하 등 해결되어야 할 문제점이 많이 남아있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 보다 우수한 박막EL의 전계발광(EL)표시장치를 설계 제작하였다. 우수한 재료선택을 위하여 일본의 High purity사의 제품을 선택하였고, 이 제품이 Electron Beam으로 증착 시에 우수한 특성을 나타냈고, 휘도도 상용화된 800fL에 80% 수준으로 제작과정을 개선하여 더욱 우수한 결과를 얻을 수 있고 본 연구는 Yellow의 경우 650fL의 휘도를 얻었고, Green의 경우 350fL의 휘도를 얻었다. Electron Beam 제작용으로 자체 제작된 기판 홀더로 막을 제작한 결과 두께 균일도는 6% 내외 의 결과로 상당히 우수한 특성을 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.340-342
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• 2022

색인 용어 또는 키워드는 가장 중요한 명사를 강조 표시하여 연구 논문 주제에 대한 빠른 개요를 제공하기 때문에 연구 논문의 중요한 구성 요소이다. 본 연구에서는 2018년 이후의 학술대회(KIICE)에 실린 논문과 2016년 이후의 국제학술 대회(ICFICE)에 실린 저자 지정 색인 용어를 추출하였다. 추출된 지표 용어는 연구 주제 동향에 대한 이해를 위해 표준화되고 분석되었다. 또한 과대하게 연구되거나 과소하게 연구된 주제를 분석하였다. 이러한 색인 용어 분석은 연구자가 자신의 연구에 대한 추가적인 주제를 선택하는 데 유용할 뿐만 아니라 연구 논문에 색인 용어를 선택할 때 빈번히 사용되는 키워드를 사용하면 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.665-667
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• 2023

본 논문에서는 효율적인 쇼핑 경험을 제공하기 위해 숏카트라는 자동화된 쇼핑 카트 시스템을 제안한다. 숏카트는 사용자의 편의성을 높이기 위해 자동화 기술을 활용하며, 사용자가 상품을 선택하면 카메라를 통해 바코드를 인식하고, Python을 활용하여 바코드값을 읽어온다. 읽어온 바코드 값을 데이터베이스의 바코드 값들과 비교하여 동일한 값을 가진 상품을 사용자의 장바구니에 자동으로 추가한다. 이를 통해 사용자는 편리하게 상품을 선택하고, 계산 과정을 자동화하여 시간을 절약할 수 있다. 또한, GUI 프로그램을 PyQT로 개발하여 사용자에게 시각적으로 장바구니 내용을 표시해 준다.

• 한국측량학회지
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• 제25권5호
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• pp.383-392
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• 2007

본 연구는 초분광 영상을 이용한 변화탐지 기법의 전처리 과정 중 하나인 영상간 기하보정과 밴드선택에 초점을 맞추고 있다. 최근 그 성능이 입증된 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 자동화된 기하보정을 수행하였으며, 분광정보의 불변 특성을 반영하는 PIF(Pseudo-Invariant Feature)를 추출하여 영상의 잡음을 추정함으로써, 변화탐지를 위한 유효 밴드를 선택하였다. 또한, 기대최대화(Expectation-Maximization) 기법을 이용한 객관적인 밴드선택 방법을 구현하였다. 제안된 기법들을 실제 적용하기 위해 Hyperion 영상을 사용하였으며, 영상에 나타나는 보정되지 않은 밴드 및 Striping 잡음의 특성을 부가적으로 제거하였다. 결과를 통해, 변화탐지를 위한 최소한의 요구조건인 0.2화소 이내의 정확도(RMSE)를 만족하는 신뢰도 높은 기하보정을 수행할 수 있었으며, 시각적인 판단에 의존하던 밴드선택을 PIF를 통해 객관화할 수 있음을 확인하였다.