• 전자공학회논문지
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• 제51권1호
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• pp.195-201
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• 2014

본 연구에서는 $(2D)^2PCA$ 알고리즘을 이용한 pRBFNNs 패턴분류기 기반 얼굴인식 시스템을 설계하였다. 기존의 1차원 PCA는 행과 열의 곱으로 표현한 이미지의 차원을 축소한다. 하지만 $(2D)^2PCA$(2-Directional 2-Dimensional Principal Components Analysis)는 이미지의 행과 열에서 각각 차원축소를 수행한다. 그 다음 제안된 지능형 패턴분류기로 축소된 이미지를 사용하여 성능을 평가한다. (pRBFNNs)로 성능 평가를 한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 RBFNNs의 연결가중치로 일차 선형식으로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다. 실험 평가를 위해 IC&CI 연구실 데이터를 추가하여 실험하였다.

• 기술혁신연구
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• 제25권1호
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• pp.61-89
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• 2017

본 연구는 연구개발지출, 연구개발인력, 해외직접투자, 상품무역수지, 기술무역개방 등이 기술무역수지에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이에 1981년부터 2014년까지의 연간 시계열 데이터를 이용하여 ARDL-bounds 검정을 실시하였으며, 그 결과 이들 경제변수들 간에 안정적인 장기균형관계가 존재함을 확인하였다. 이어서 기술무역수지에 대한 각 변수들의 장기와 단기적 영향을 추정해보았다. 먼저 장기균형식에 따른 결과를 살펴보면, 연구개발지출은 기술무역수지에 장기적으로 부(-)의 효과를 미치고, 연구개발인력과 기술무역개방은 기술무역수지에 장기적으로 정(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났다. 그에 반해, 해외직접투자와 상품무역수지는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 그리고 오차수정모형을 토대로 분석한 결과에 따르면, 해외직접투자만 단기적으로 기술무역수지에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그 외 변수들의 경우 차분항의 시차변수들이 양(+)과 음(-)이 혼재된 결과가 나타나 명확한 단기적 관계는 도출하지 못하였다. 이상 이러한 결과들을 종합하건대, 장기적으로 기술무역수지를 개선하기 위해서는 연구인력의 양성 및 확보가 무엇보다 중요하며, 기술무역에 대한 시장개방 역시 점차적으로 확대해 나갈 필요가 있는 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권3호
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• pp.141-149
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• 2008

본 연구에서는 설계모델과 주물 응고의 유한차분법 기반 해석결과를 결합하여 가시화하는 새로운 방법을 제안하고 VR 디스플레이를 도입하여 입체 가시화함으로써 보다 효과적인 분석작업 환경을 제공한다. 먼저 기존 해석 소프트웨어를 사용하여 얻어진 응고해석 결과를 사각형 메쉬모델로 복원하여 복원모델의 모든 정점의 색이 해당 위치의 온도수치를 표현하도록 한다. 다음으로 설계모델의 모든 정점에 대해 가장 가까운 복원모델의 정점을 탐색함으로써 두 모델을 대응하고 대응점의 색을 설계모델 정점에 지정한다. 이때 설계 모델은 최소의 정점으로 모델의 형상이 이루어져 있어 정점의 분포가 복원모델에 비해 균일하지 않으므로 특정 임계값을 설정하여 삼각형 변의 길이가 이보다 큰 경우 정점을 추가함으로써 형태를 유지하는 메쉬 분할을 수행한다. 구현된 시스템은 설계모델 상에서 응고해석 데이터를 가시화함으로써 사용자가 분석객체 세부영역의 정확한 기하정보를 파악할 수 있으며 VR 디스플레이를 통해 실감나는 작업환경을 제공함으로써 보다 빠르고 효과적으로 문제발생여부를 판단할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.493-500
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• 2017

본 논문은 서울도시철도공사 유피스 내 전동차관리 고장데이타(BOM)을 통해 지속적으로 관리된 데이터를 활용하여 노후 철도차량부품의 신뢰성분석을 하고 개선방안을 제시하고자 하였다. 분석대상인 서울도시철도공사 7호선 2차분 보조전원장치(Static Inverter)는 객실 내 각종 서비스장치에 전원을 공급하여 직접적으로 승객 만족도에 영향을 주는 핵심적인 장치이다. 경영정보시스템의 장기간에 걸친 필드데이타를 바탕으로 고장의 패턴을 분석하기 위해 운용환경 스트레스 인자를 고려한 통계 신뢰성분석을 하였다. 보조전원장치(Static Inverter)의 하절기 집중고장현상과 관련하여 고장과 온도 스트레스인자와의 상관성에 대해 통계적 분석을 하였고 IGBT 인버터의 수명분석을 통하여 수리 전 후의 온도 스트레스 인자의 영향을 분석해 보았다. 그리고 전동차 부하량과 외기온도의 두 변수를 고려한 최적운행조건을 분석하여 고장다수 발생조건과의 냉각용량차이가 발생함을 확인할 수 있었고, 이러한 분석을 바탕으로 최적의 운행을 위한 냉각용량차이를 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권2호
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• pp.109-124
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• 2020

본 연구는 2015년 1월부터 2019년 12월까지의 건화물선 시장의 운임과 선가에 대한 패널 자료로부터 해운경기변동 특성을 분석한다. 분석은 두 가지 측면의 학술적 기여를 목표로 한다. 첫째, 기존연구가 전반적인 해운경기지표와 선박가격 지표를 대상으로 하는 반면 본 연구는 선종별로 세분화한 자료를 대상으로 해운경기지표와 선박 수급에 의한 가격변화의 관계를 분석한다. 둘째, 인과성 검정을 위한 VAR 모형을 계수에 대한 제약이 가능한 다차원 혼합 패널(heterogeneous mixed panel)모형으로 확장한다. 무엇보다도 패널 데이터 분석에서 주로 제기되는 계열상관 문제를 붓스트랩(bootstrap) 추정으로 제거하고 불안정한 자료에 대한 차분에 의한 정보손실 문제를 해결하여 추정한 정점이 존재한다. 해운시장에서 경기변동 요인과 선가 간의 인과관계에 대한 추정결과는 운임의 선가에 대한 영향이 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으나, 선박의 수급변화로 발생하는 선가의 변화가 해운경기에 미치는 영향은 존재하지 않는 것으로 드러났다. 이는 선박수급변화(선가변화)와 해운경기변화(운임변화) 간의 양방향(bilateral)의 인과관계보다는 해운경기변화(운임변화)의 선박수급변화(선가변화)에 대한 일방향(unilateral)의 인관관계가 존재함을 나타내는 실증분석 결과다.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권5호
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• pp.291-298
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• 2015

본 논문에서는 외부에서의 탐촉자 스캐닝이 어려운 금속배관의 긴 축방향 결함이나 두께감육 등과 관련된 건전성을 감시하기 위하여 펄스와전류 신호의 피크치와 피크(발생)시간을 이용하는 배열형 탐촉자를 제안하였다. 탐촉자는 관을 따라 외삽형 코일들을 배열하고, 금속배관의 상태를 반영하는 자계는 와전류에 의해 생성되는 자계이므로 원천자계가 직접적으로 센서신호에 영향을 미치는 것을 막기 위하여 코일의 외부를 페라이트로 차폐하였다. 여자코일과 센서코일은 자동적으로 연속해서 위치를 이동하게 되므로 사람이 직접 탐촉자를 주사할 필요는 없다. 두 코일의 위치가 고정되어 있을 때 센서에서 감지되는 펄스와전류 신호에서 피크치와 피크시간을 추출하고, 모든 위치에서 추출되는 이 데이터들을 축적하여 배열형 피크치 신호와 배열형 피크시간 신호를 생성하였다. 수치 모사는 시간영역은 후향차분법으로, 공간은 유한요소법을 사용하여 수행되었다. 모사 결과는 결함의 깊이나 길이가 증가함에 따라 펄스와전류 신호에서 피크치가 증가하며 피크는 더 일찍 나타난다는 것을 보여 주었으며, 이를 활용하여 본 연구에서 제안한 배열신호들은 배열형 탐촉자 내부에서 결함의 깊이나 길이 변화뿐만 아니라 결함의 위치를 반영하는데에도 탁월함을 증명하였다.

• 기술혁신연구
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• 제21권2호
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• pp.169-197
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• 2013

다수의 이론적, 실증적 연구에도 불구하고 지식재산권 제도와 기업의 기술혁신 및 경영성과간의 일반적 인과관계는 명확하지 않다. 본 연구는 산업별 기업 경영성과의 핵심 요인이 상이하다는 점에 주목한다. 이를 바탕으로 (1)지식재산권 강화${\rightarrow}$연구개발의 투입/산출 증가${\rightarrow}$매출증가로 이어지는 기본 성과창출경로가 작용하는 제약 산업, (2)지식재산권 강화와 연구개발 투입/산출간 관계가 약한 반도체산업, (3)연구개발과 매출 간 관계가 약한 조선 산업까지 세 산업을 대상으로 지식재산권 제도가 기술혁신과 경영성과에 미치는 영향을 분석했다. 한국의 특허제도가 선진국 수준에 이른 TRIPs 이후 15년간의 대기업 패널 데이터를 사용했으며, 고정효과모형을 차분 GMM으로 추정해 동태적 인과관계를 분석했다. 결과적으로, 지식재산권 강화가 제약 산업에서는 연구개발의 투입/산출 및 경영성과를 모두 증가시켰지만, 반도체-조선 산업에서는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 즉, 지식재산권 강화를 위한 제도 구축과 정책은 산업별로 맞춤화될 필요가 있으며, 획일적인 강화/약화는 특정 산업의 경영성과 제고에 유의미한 영향을 미치지 못한다.

• 한국진공학회지
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• 제11권2호
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• pp.113-118
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• 2002

대면적 GaAs 웨이퍼의 플라즈마 식각 공정에서 식각 깊이의 좋은 균일도를 얻기 위해 반응기 내의 가스 흐름을 조절하는 진보된 기술을 실험하였다. 유한차분수치법(Finite Difference Numerical Method)은 GaAs 웨이퍼의 건식 식각을 위한 반응기 안의 가스 흐름의 분포를 시뮬레이션하기에 유용한 방법이다. 이 방법을 이용해 시뮬레이션된 자료와 실제의 것이 상당히 일치한다는 것이 $BCl_3/N_2/SF_6/He$ICP플라즈마의 실험 결과로 확인되었다. 대면적 GaAs 웨이퍼의 플라즈마 식각 공정 중에서 포커스 링(focus ring)의 최적화된 위치가 가스 흐름과 식각 균일성을 동시에 향상시키는 것을 이해했다. 반응기와 전극(electrode)의 크기가 변하지 않는 상황에서 샘플을 고정시키는 클램프 배치의 최적화를 통해 100 mm(4 inch) GaAs 웨이퍼에서 가스 흐름의 균일성을 $\pm$1.5 %, 150 mm(6 inch) 웨이퍼에서는 $\pm$3% 이하로 유지시킬 수 있는 것을 시뮬레이션결과에서 확인할 수 있다. 시뮬레이션된 가스 흐름의 균일도 자료와 실제 식각 깊이 분포실험 데이터의 비교로 대면적 GaAs 웨이퍼에서 건식 식각의 뛰어난 균일성을 얻기 위해서는 반응기 내의 가스흐름분포의 조절이 매우 중요함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.51-62
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• 2015

대용량의 DNA 정보 저장, DNA 서열 저작권 보호를 위한 DNA 워터마킹, 및 비밀 통신을 위한 DNA 스테가노그라픽에 대한 관심이 증대되면서, 원본 DNA 서열의 기능 유지와 복원이 가능한 가역성 DNA 워터마킹이 필요하다. 본 논문에서는 비부호영역 DNA 서열을 이용한 DE(Difference expansion) 기반 가역 DNA 워터마킹 기법을 제안한다. 가역 DNA 워터마킹에서는 생물학적 기능 변경이 없고, 문자 형태의 서열 내에 대용량의 데이터를 은닉하여야 하며, 원본 DNA 서열이 복원되어야 한다. 제안한 방법에서는 문자 서열을 십진수 형태의 수치계수로 변환한 다음, 인접 수치 계수 쌍의 DE 기반 다중비트 은닉 방법(DE-MBE, DE based multiple bits embedding)과 이전 은닉 수치계수를 예측으로 한 연속 DE 기반 다중비트 은닉 방법들(C-DE-MBE, consecutive DE based multiple bits embedding)에 의하여 워터마크가 은닉된다. 은닉 과정에서는 워터마크된 서열에 의하여 부호영역을 나타내는 허위 시작코돈 발생을 방지하기 위하여 비교 탐색을 수행한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존 방법에 비하여 높은 은닉 용량을 가지며, 허위 시작코돈이 발생되지 않으며, 기준 서열없이 원본 DNA 서열이 복원됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.491-501
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• 2019

최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.