• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.171-181
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• 2013

최근 금속을 포함하여 다양한 재질의 지뢰를 탐지할 수 있는 지면 투과 레이더 (Ground Penetrating Radar, GPR)가 지뢰 탐지 분야에서 주목 받고 있으며 지면 투과 레이더를 이용한 지뢰 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 1차원 지면 투과 레이더 배열을 이용하여 지뢰가 존재할 가능성이 높은 후보 지점을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안 기법은 먼저 지면 투과 레이더에 수신되는 신호 세기의 비선형적 감쇠 특성을 반영하여, 지연 시간에 따른 지면 투과 레이더 응답 신호의 세기를 효과적으로 나타낼 수 있는 회귀 모델을 추정하였다. 이를 토대로 지면 투과 레이더 응답 신호를 분석해보면, 토양 신호들은 주로 회귀 모델의 근처에 밀집되어 있고, 지뢰일 가능성이 있는 후보 신호들은 회귀 모델로부터 멀리 떨어져서 분포하는 특성을 보인다. 이러한 사실을 기반으로, 지면 투과 레이더의 측정값과 회귀 모델의 예측 값에 대한 예측 오차를 계산하여 토양 신호로부터 지뢰일 가능성이 있는 후보 신호들을 분리하였다. 후보 신호에는 잡음과 표적 신호가 섞여 있으므로 표적 신호가 갖는 고유한 기하학적 특성을 이용하여 최종적으로 표적 신호를 검출하였다. 성능 검증을 위해 실내 환경에서 획득한 지면 투과 레이더 데이터를 이용하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 전처리 기법의 지뢰 탐지율 대비 오경보율이 낮은 것을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.425-435
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• 2017

구조해석은 대기업뿐 만 아니라 중소 중견기업에서도 제품 납품을 위한 인증절차의 강화 및 개념설계에서 상세설계로 진행되는 프로세스에서의 시간 단축을 위해 시험과 함께 필수 절차로 활용되고 있다. 적은 비용으로 활용이 가능한 오픈소스 솔버는 자동으로 전처리 데이터를 생성해주는 상용 솔버와 다르게 격자와 같은 입력데이터가 문제가 있을 경우 계산단계에서 오류나 실패하는 경우가 빈번하게 발생할 수 있기 때문에 비 전문가가 활용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 구조해석 오픈소스 솔버(Caculix, Code_Aster)를 이용하여 사용자가 손쉽게 기계적 구조 문제의 분석에 활용이 가능한 전 후 처리기를 개발하였다. 특히, 3D 모델, 격자, 시뮬레이션 조건, 결과 정보 분석 등의 각 단계에서 오픈소스 솔버에 따라서 상이한 형태의 데이터를 분석하고 그에 맞는 정확한 정보를 추출 및 생성하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 또한, 오픈소스 솔버의 계산 정확도를 높이고 오류를 방지하기 위하여 솔버 특성에 맞는 격자를 생성해주고 격자 모델의 자동 힐링 기능을 개발하였다. 마지막으로 해당 시스템의 정확성을 검증하기 위하여 사용소프트웨어와 비교한 검증 결과와 활용 결과를 설명한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.29-35
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• 2009

본 논문에서는 차량의 후면에서 촬영한 영상을 이용하여 효과적으로 번호판을 추출하고, 그 안에 표기된 문자를 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 연구방법은 전체영상에 대하여 전처리를 수행하여 에지(edge)영상을 구하여 이진화 한다. 이진화된 영상에서 허프(Hough)변환을 수행하여 수평, 수직선을 구하고, 번호판의 특징을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 이 방법의 문제점은 처리시간이 많이 소요되므로 실시간처리가 곤란하다는 점과 야간관 같이 명암상태가 불규칙하고 영상에서 번호판 테두리가 나타나지 않으면 번호판 영역추출을 할 수 없다는 점이다. 또한 차량의 후면에서 촬영한 영상에서 번호판 영역의 명암값 변화의 특성을 이용하여 번호판 영역에서 숫자폭, 배경영역과 숫자영역의 명암차를 조사하여 숫자영역임을 확인하고, 확인된 숫자와 숫자사이의 거리를 조사하여 번호판 영역을 추출한다. 본 연구는 기존방법의 번호판 테두리 훼손에 따른 번호판 영역추출 실패의 문제점을 해결하고 시간 소요의 문제를 실시간안에 처리 함으로써 실용적 응용이 가능하다. 실험 결과 100장의 샘플영상으로 실험한 결과 멀리 있는 자동차 영상에서도 자동으로 번호판을 판독할 수 있었으며, 번호판 추출에 실패한 영상은 13%를 나타내었고, 문자인식에 실패한 영상은 0.4%의 결과를 나타내었다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제28권4호
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• pp.215-222
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• 2005

미국항공우주국은 지구 관측 시스템(EOS) 프로그램의 일환으로 1999년에 Terra를 2001년에 Aqua 인공위성을 발사하였다. MODIS는 EOS의 핵심 원격 탐사 센서로서 육상 생태계의 식물계절학과 물질 순환 모니터링을 위한 8일 단위의 엽면적지수(LAI), 유효 광합성 광량 중 식생에 흡수된 비율(FPAR), 총 일차 생산성(GPP) 영상을 제공하고 있다. 본 연구에서 우리나라를 대상으로 식생형에 따른 $2001\sim2003$년 간의 MODIS LAI, FPAR, GPP를 분석하였으며, 구름 영향에 의한 각 영상의 오차를 평가하였다. 분석 결과 연간 GPP는 침엽수림 1,836, 활엽수림 1,369, 혼효림 1460g C $m^{-2}y^{-1}$로 나타났으며, 각 변수에서 구름에 의해 야기된 오차는 FPAR 8.5, LAI 13.1, GPP 8.4%에 달하는 것으로 분석되었다. 특히 GPP의 경우 6월에서 9월까지의 오차가 연간 오차의 78%를 설명하는 것으로 나타나, 몬순기후가 MODIS 영상의 오차에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 MODIS식생 관련 영상들이 우리나라의 식물계절학과 일파 생산성 모니터링에 유용하게 사용될 수 있으며, 이들 영상을 사용하기에 앞서 구름 영향 오차를 감쇄하는 영상의 전처리 과정을 수행할 필요가 있음을 보여주었다.

• 분석과학
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• 제17권5호
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• pp.416-422
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• 2004

시간분해 레이저 유도 파열 분광분석 (TRELIBS) 시스템을 구성하여 원자력발전소 계통재질의 성분을 정성 분석하는 데 응용하였다. 본 연구에서는 탄소강 (A106 Gr. B, A336 P11, A335 P22), 스텐인레스강 (type 304, type 316) 및 인코넬 계열 합금(인코넬 600, 인코넬 690, 인코넬 800) 시료를 사용하였다. 탄소강의 종류는 485~575 nm 파장영역에서 나타난 Cr/Fe과 Mo/Fe의 TRELIBS 피크 비에 의해서 서로 구분 가능하였다. type 304와 type 316 스텐인레스강은 485~575 nm 파장영역에서 나타나는 Mo의 TRELIBS 피크 존재 여부에 의해서 쉽게 구분 가능하였다: type 304는 어떤 Mo의 피크도 나타내지 않지만, type 316은 Mo의 피크를 보여준다. 인코넬 계열 합금강 종류는 420~510 nm 파장영역에서 나타난 Cr/Fe과 Ni/Fe의 TRELIBS 피크비에 의해서 서로 구분 가능하였다. TRELIBS는 시료의 전처리 없이 빠르고 쉽게 합금을 분석할 수 있는 효과적인 분석 기술임이 입증되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.36-42
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• 2016

최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• 한국가금학회지
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• 제28권3호
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• pp.215-224
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• 2001

질소(N)는 그 자체가 환경적인 요인에 따라 영향을 받는 휘발성 물질이어서 가축의 분뇨(분에는 반드시 뇨가 묻어 있기 때문에 다음부터는 분이라는 말로 대치한다)중에 함유되어 있는 N의 함량을 정량하기란 무척 어렵다. 우선 가축의 분이 실험실에 도착하면 수분이 있는 상태에서 냉장고에 보관되어야 한다. 분중에 함유되어 있는 N는 건조 온도에 따라 함량에 변화를 일으키며 또 시료에 흙이 묻어 있는가에 따라서도 N의 함량 정량에 영향을 받는다. 시료를 산성화하면 암모니아의 휘발이 방해된다. 따라서 시료를 산성화시킬 때는 건조전에 이루어져야 한다. 분 분석을 위한 이상적인 분 전처리는 강산화제 ($KMnO_{4}$ )로 우선 처리 한 후 다시 환원제 (Fe- $H_{2}$ $SO_{4}$)를 처리한 상태에서 시료를 소화시키면 가장 정량하기 어려운 $NH_{4}$ -N도 같이 정량이 가능하며 질소의 전체정량이 정확히 이루어질 수 있다. 질소정량의 정확성이 야외에서 이루어질 수 있도록 최근 여러 가지의 약식분석방법이 개발되고 있지만 그 결과는 반드시 공인된 분석방법에 의하여 실험실에서 분석된 결과치와 비교되어야 한다. 실험실에서 일반적으로 질소 정량에 많이 이용되고 있는 방법은 켈달 분석방법이다. 앞으로 가축의 종류나 품종, 나이 또는 개체간에 대한 분의 영양소 함량에 관한 연구가 많이 이루어져야 한다. 또 분에 대한 농장에서의 시료 채취과정, 운반, 및 실험실에 도착한 후 처리 과정 그 다음 실험실에서 분석을 위한 시료채취과정 등에 대한 연구도 이루어져야 한다. 사료, 분뇨, 토양, 그리고 물을 함께 분석하는 동물농업의 발전을 필요하며 적당한 전문가의 이용이 필요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1079-1087
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• 2018

타원 곡선 암호 시스템의 주요 연산이 스칼라 곱셈 알고리즘은 부채널 분석에 취약함이 보고되어 왔다. 특히 알고리즘이 수행되는 동안 소비되는 전력 패턴 및 방출되는 전자파 패턴을 활용하는 부채널 분석에 취약하다. 이에 다양한 대응 기법이 연구되어 왔으나 데이터 종속 분기 유형, 중간 값에 따른 통계 특성 또는 데이터 간의 상호 관계 기반 공격에 대한 대응 기법 등 주 연산에 대한 대응 기법만 연구되어 왔을 뿐 비밀 키 비트 확인 단계에 대한 대응 기법은 연구되지 않았다. 이에 본 논문에서는 하드웨어로 구현된 이진 스칼라 곱셈 알고리즘에 대한 단일 파형 비밀 키 비트 종속 공격을 수행하여 전력 및 전자 파형을 이용하여 100% 성공률로 비밀 스칼라 비트를 찾을 수 있음을 보인다. 실험은 차분 전력 분석 대응 기법이 적용된 $Montgomery-L{\acute{o}}pez-Dahab$ ladder 스칼라 곱셈 알고리즘[13]을 대상으로 한다. 정교한 사전 전처리가 필요하지 않고 단일 파형만으로도 공격이 가능한 강력한 공격으로 기존 대응 기법을 무력화 시킬 수 있다. 따라서 이에 대한 대응 기법을 제시하고 이를 적용해야 함을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.103-116
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• 2017

본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권6호
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• pp.279-290
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• 2013

디지털 포렌식에서의 로그 데이터는 사용자의 과거 행적에 대한 추적을 목적으로 대용량의 형태로 저장된다는 특성을 가지고 있다. 이러한 대용량의 로그 데이터를 단서가 없이 수동으로 분석하는 절차는 조사관들에게는 어려운 일이다. 본 논문에서는 포렌식 분석을 하는 조사관들에게 믿을 만한 증거를 추천하기 위하여 대용량의 로그 집합으로부터 해킹 흔적을 추출하는 텍스트 마이닝 기술을 제안한다. 학습 단계에서는 훈련 로그 집합을 대상으로 전처리를 한 후, Apriori 알고리즘을 이용하여 침입 흔적 연관 단어를 추출하고, 신뢰도와 지지도를 병합하여 각 연관단어의 침입 흔적 확률을 계산한다. 또한, 침입 흔적 확률의 정확도를 높이기 위하여 스팸 메일의 여과에 사용된 Robinson의 신뢰도 계산 방법을 이용하여 확률에 가중치를 추가하며, 최종적으로 침입 흔적 연관 단어 지식 베이스를 구축한다. 테스트 단계에서는 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 테스트 로그 집합에 대해 피셔(Fisher)의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 적용하여 침입 흔적 로그일 확률과 정상 로그일 확률을 계산하고, 이를 병합하여 침입 흔적 로그를 추출한다. 추출된 로그를 조사관에게 침입 흔적이 있는 로그로서 추천한다. 제안한 방법은 비구조화된 대용량의 로그 데이터를 대상으로 데이터의 의미를 명확하게 분석할 수 있는 학습 방법을 사용함으로써 데이터의 모호성으로 인해 발생하는 정확도 저하 문제를 보완할 수 있으며, 피셔의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 이용하여 추천함으로써 오분류율(false positive)을 감소시키고 수동으로 증거를 추출하는 번거로움을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.