• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.800-806
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• 2018

소프트웨어 효율성은 운용 환경에서 사용시간에 따라 고장없이 사용할 수 있는 확률이며, 소프트웨어 시스템 안정성에 영향을 미치는 가장 근본적인 요인이다. 정보기술 분야에서 활용되고 있는 컴퓨터 시스템의 오작동은 관련 산업분야에 중요한 손실을 야기할 수도 있다. 따라서, 본 연구에서는 소프트웨어 고장시간 자료를 가지고 유한고장 NHPP 모형에 기반하여 다양한 위험함수에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형의 속성을 분석 하였다. 제안한 모형의 위험함수 패턴은 Goel-Okumoto모형은 상수가 되고, Minimax 모형과 Rayleigh모형은 증가패턴을 따르지만, 위험함수의 증가폭은 Minimax 모형이 Rayleigh모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작은 것으로 나타났다. 또한, 평균값 함수m(t)의 참값 오차와 평균제곱오차(MSE)는 Minimax 모형이 모두 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto모형 보다 작아서 상대적으로 효율적이였다. 본 연구의 결과는 소프트웨어 개발자에게 위험함수에 관한 기본정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.19-26
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• 2019

본 논문에서는 기타 타브 악보에서 추출한 프렛 번호를 대상으로 학습 알고리즘의 분류 성능을 비교한다. 타브 악보로부터 세그먼트를 통해 추출된 타브 숫자 데이터는 타브 선과 악보 기호가 포함하기 때문에 레이블링 기법과 비선형 필터를 이용하여 프렛 숫자를 추출한다. 추가적인 데이터 확보를 위해 전처리가 수행된 데이터에 대해 4 방향으로 이동 연산을 수행한다. 선택된 학습 모델은 베이지안 분류기, 지지벡터기기, 프로토타입 기반 학습, 다층 신경망 그리고 합성곱 신경망 모델 등이다. 실험 결과 베이지안 분류기는 85.0% 평균 정확도를 보였고 나머지 분류기는 99.0% 이상의 평균 정확도를 보였다. 일반화 성능과 전처리 단계를 고려 시 합성곱 신경망이 다른 학습 모델들보다 우수하다.

• 융합보안논문지
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• 제18권4호
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• pp.62-71
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• 2018

4차 산업혁명 시대에 가상현실 기술의 급속한 성장은 국방 분야에서도 ICT 융합과 더불어 군사훈련체계의 과학화를 가속 시키고 있다. 최근 육군에서는 사격장 소음문제에 따른 민원증가, 사격장 안전사고 예방, 그리고 훈련비용 절감과 같은 민감한 사안을 해결하기 위해 모의 사격훈련 시뮬레이터 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 사격훈련시뮬레이터의 기술적 한계점을 살펴보고 이를 극복하기 위해 훈련자 중심의 공간 동기화 기법과 미소각 근사 수정질점탄도모델을 제안한다. 자체 개발한 정밀사격 시뮬레이터 MARS(medium range assault rifle shooting simulator)에 조성된 혼합현실(mixed reality) 환경에서 반응조끼(haptic vest)를 착용한 훈련자는 가상적군과 양방향 교전간 실시간 피격을 경험할 뿐만 아니라 실제 탄도궤도가 적용된 정밀사격훈련을 수행하게 되어 훈련 결과에 따른 신뢰 높은 훈련평가를 받을 수 있게 되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.13-28
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• 2003

보호프로파잎(PP)은 특정제품군에 대한 공통 보안기능 및 보증 요구사항 명세서라 할 수 있다. 특히, PP내의 TOE(평가대상물) 보안환경 부분은 TOE의 물리적 환경, 보호해야할 자산 및 TOE의 용도를 분석하여 가장사항, 위협 및 보안정책을 기술해야한다. 본 연구에서는 PP내의 보안환경 부분 중 보안정책을 개발 또는 작성하는 방법을 제시한다. 정보보호부문에서의 보안정책에 대한 표준이나 지침을 조사 및 분석하여 보안정책 문서와 관련된 기반개념을 정리하고, 기존 PP들에서 실제 사용한 보안정책 문장, 미 국방부의 보안정책 문장, CC의 기능 및 보증요구사항 클래스를 조사 분석하였으며, 이를 토대로 하여 새로운 일반 보안정책 문장 목록과 이를 이용한 보안정책 문장 생성방법을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.83-93
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• 2022

운전자가 모바일기기를 사용하여 직접 교통 정보를 제공하는 크라우드 소싱을 활용하여 교통 문제를 해결하려는 연구들이 진행 중이다. 크라우드 소싱을 통해 수집된 데이터를 교통 이벤트 검출에 사용한다면 관련된 데이터를 수집하는 작업이 줄어들어 시간 비용이 낮아지고 정확도는 높아지는 장점이 있다. 본 논문에서는 크라우드 소싱을 활용하여 교통과 관련된 데이터를 수집하고, 이를 통해 교통에 영향을 미치는 이벤트를 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 데이터 처리를 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터의 이벤트 유형을 판별한다. 또한, 이벤트가 발생된 위치를 추출하기 위하여 수집된 데이터에서 위치를 나타내는 키워드를 추출하고 키워드의 행정구역을 반환한다. 이를 통해 기존 제공되는 위치 정보에서 광범위하게 정의된 위치나 잘못된 위치 정보를 해결할 수 있다. 제안하는 기법의 타당성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권4호
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• pp.23-28
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• 2021

4차 산업혁명을 통하여 인공지능, AR/VR, 빅데이터 등의 다양한 분야에서 급속하게 발전하고 있고, 그 중심에는 소프트웨어가 있다. 교육 분야에서도 기술의 발전을 뒷받침하기 위한 융합교육의 중요성이 강조되고 있는 상황으로, 소프트웨어 기술의 경쟁을 위하여 국내에서는 소프트웨어 개발 인력의 확보가 우선 되어야 한다. 그러나 과거 하드웨어 중심 사회와는 다르게 소프트웨어 기술 인력의 역할은 매우 중요한 사안이나, 기업이 필요한 인재상과는 거리가 있는 인력을 배출하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 증강현실 소프트웨어 전문가 양성을 위한 몰입형 교육 모델을 제시하고, 이를 기반으로 몰입형 증강현실 교육 모델의 프로그램과 관련된 질을 파악할 수 있는 평가지표를 제안한다. 제안 모델을 통하여 모델의 장단점을 파악하고, 교육 프로그램의 개선 방향 설정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.41-49
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• 2010

최근 RFID 시스템은 응용 범위를 넓혀가고 있으나 무선 통신의 불안전한 특성으로 인한 정보 보안 문제 및 응용 객체별 별도 태그 사용에 의한 불편함 등의 문제점들을 내포하고 있다. 따라서 RFID 기술을 응용한 시스템의 확산을 위해서는 안정적인 정보 보호를 바탕으로 한 여러 응용 객체들 간의 효율적인 정보 공유에 대한 연구가 마련되어야 한다. 본 논문에서는 하나의 태그로 다수 개의 RFID 응용 객체들에 접근할 수 있도록 하는 다중 객체 접근을 위한 RFID 태그 구조를 설계하고, 이러한 태그 내에 저장되는 각 응용 객체에 대한 정보를 보호하기 위한 암호화 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 암호화 기법인 SEED 알고리즘을 RFID 시스템의 특성에 맞도록 경량화한 방법이다. 태그 정보를 보호하기 위한 SEED 변형 알고리즘의 성능은 암 복호화의 속도를 측정하여 기존의 SEED 알고리즘과 비교하여 평가한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.641-648
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• 2023

최근 4차 산업 혁명 중에서 인공지능의 급성장은 반도체의 성능 향상 및 회로의 집적을 기반으로 진보하였다. 전자기기 및 장비의 내부에서 연산을 돕는 트랜지스터는 고도화 및 소형화 되어 가며 발열의 제어 및 방열의 효율 개선이 새로운 성능의 지표로 대두되었다. DUT(Device Under Test) Shell은 트랜지스터의 검수를 위하여 정격 전류를 인가한 후, 임의의 발열 지점에서 전원을 차단한 상태에서, 방열을 통하여 트랜지스터의 내구도를 평가하여 불량 트랜지스터를 검출하는 장비이다. DUT Shell은 장비 내부의 방열 구조에 따라 동시에 더 많은 트랜지스터를 테스트할 수 있기 때문에 방열 효율은 불량 트랜지스터 검출 효율과 직접적인 관계를 갖는다. 이에 본 논문에서는 DUT Shell의 방열 최적화를 위하여 배치구조의 다양한 방법을 제안하고 전산유체역학을 이용하여 최적의 DUT Shell의 다양한 변형과 열 해석을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권9호
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• pp.64-74
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• 2022

해양자원을 활용하기 위한 수중 로봇과 관련된 연구가 다수 진행되고 있다. 그러나 일반 드론과 다르게 수중 로봇은 매개체가 공기가 아닌 물이기 때문에 위치 파악이 쉽지 않은 문제점이 존재한다. 수중 위치를 확인하기 위한 기존 연구인 수중 로봇의 모니터링 및 포지셔닝 프로그램은 대규모 공간에서 활용하기 위한 목적을 가지고 있기 때문에 소규모의 공간에서 위치 파악 및 모니터링에 어려움을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 소규모 공간에서 지속적인 모니터링과 명령 전달을 위한 3차원 포지셔닝 프로그램을 제안한다. 제안된 프로그램은 수중 로봇의 위치에 깊이를 확인할 수 있도록 다차원 포지셔닝 모니터링 기능과 3차원 화면을 통해 이동 경로 제어할 수 있는 기능으로 구성된다. 성능평가를 통해 수중 로봇이 수조 모습과 동일하게 출력되어 3차원 화면으로 다양한 각도에서 모니터링 확인이 가능하였으며, 설정 경로와 실제 위치의 차이가 평균 6.44m 이내로써 상정 범위 내의 오차를 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권3호
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• pp.111-118
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• 2008

본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 새로운 자동 Taxonomy 구축 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모든 가능한 노드들의 분류 확률을 예측하여 예측된 분류 성능값이 가장 좋은 조합을 Taxonomy로 구축하는 것이다. 제안된 알고리즘에서의 분류 확률 예측은 훈련 데이터를 k-fold cross validation을 이용하여 분류기에 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘을 기반으로 한 분류 성능 측정은 2 클래스로 이루어진 각각의 노드에 2개 범주 분류에 효과적인 support vector machine을 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 알고리즘과 기존의 다중 범주 분류기들을 이용하여 분류성능을 평가하였다. 다양한 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비하여 5%에서 25%정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터를 이용한 분류 실험에서는 10% 에서 25% 향상된 좋은 성능을 보였다.