• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권4호
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• pp.255-263
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• 2023

Clinical ultrasound (US) is a widely used imaging modality with various clinical applications. However, capturing a large field of view often requires specialized transducers which have limitations for specific clinical scenarios. Panoramic imaging offers an alternative approach by sequentially aligning image sections acquired from freehand sweeps using a standard transducer. To reconstruct a 3D volume from these 2D sections, an external device can be employed to track the transducer's motion accurately. However, the presence of optical or electrical interferences in a clinical setting often leads to incorrect measurements from such sensors. In this paper, we propose a deep learning (DL) framework that enables the prediction of scan trajectories using only US data, eliminating the need for an external tracking device. Our approach incorporates diverse data types, including correlation volume, optical flow, B-mode images, and rawer data (IQ data). We develop a DL network capable of effectively handling these data types and introduce an attention technique to emphasize crucial local areas for precise trajectory prediction. Through extensive experimentation, we demonstrate the superiority of our proposed method over other DL-based approaches in terms of long trajectory prediction performance. Our findings highlight the potential of employing DL techniques for trajectory estimation in clinical ultrasound, offering a promising alternative for panoramic imaging.

• 인간식물환경학회지
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• 제22권5호
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• pp.455-466
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• 2019

This study was carried out to analyze trends in floral products and services through the big data analysis of various social networking services (SNSs) and then to provide objective marketing directions for the floricultural industry. To analyze the big data of SNSs, we used four analytical methods: Cotton Trend (Social Matrix), Naver Big Data Lab, Instagram Big Data Analysis, and YouTube Big Data Analysis. The results of the big data analysis showed that SNS users paid positive attention to flower one-day classes that can satisfy their needs for direct experiences. Consumers of floral products and services had their favorite designs in mind and purchased floral products very actively. The demand for flower items such as bouquets, wreaths, flower baskets, large bouquets, orchids, flower boxes, wedding bouquets, and potted plants was very high, and cut flowers such as roses, tulips, and freesia were most popular as of June 1, 2019. By gender of consumers, females (68%) purchased more flower products through SNSs than males (32%). Consumers preferred mobile devices (90%) for online access compared to personal computers (PCs; 10%) and frequently searched flower-related words from February to May for the past three years from 2016 to 2018. In the aspect of design, they preferred natural style to formal style. In conclusion, future marketing activities in the floricultural industry need to be focused on social networks based on the results of big data analysis of popular SNSs. Florists need to provide consumers with the floricultural products and services that meet the trends and to blend them with their own sensitivity. It is also needed to select SNS media suitable for each gender and age group and to apply effective marketing methods to each target.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.115-117
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• 2022

화이트박스 암호 기법은 암호 키 정보를 소프트웨어 기반 암호화 알고리즘에 섞어 암호 키의 노출을 막는 방식이다. 화이트박스 암호 기법은 허가되지 않은 역공학 분석으로 메모리에 접근하여 기밀 데이터와 키를 유추하기 어렵게 만들어서 종래의 하드웨어 기반의 보안 암호화 기법을 대체하는 기술로 주목받고 있다. 하지만, 암복호화 과정에서 연산 결과와 암호 키를 숨기기 위해 크기가 큰 룩업테이블을 사용하기 때문에 암복호 속도가 느리고, 메모리 사이즈가 커지는 문제가 발생한다. 특히 최근 저가, 저전력, 경량의 사물인터넷 제품들은 제한된 메모리 공간과 배터리 용량 때문에 화이트박스 암호을 적용하기 어렵다. 또한, 실시간 서비스를 지원해야 하는 네트워크 환경에서는 화이트박스 암호의 암복호화 속도로 인해 응답 지연 시간이 증가하여 통신 효율이 열화된다. 따라서 본 논문에서는 S.Chow가 제안한 AES 기반 화이트박스(WBC-AES)를 사용하여 속도와 메모리 요구조건을 만족할 수 있는지 실험 결과를 토대로 분석한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권2호
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• pp.55-60
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• 2023

최근 클라우드 컴퓨팅의 수요가 증가하고 자택근무 및 외부 업무로 인한 원격접속의 증가했다. 또한 외부 공격자의 접근뿐만이 아니라 내부 직원의 업무 접속과 같은 내부에서의 접근을 경계해야 할 필요성이 증가함과 동시에 다양한 공격 기법들이 고도화되는 현 상황에서 그에 맞는 새로운 보안 패러다임이 요구된다. 이로 인해 모든 것을 의심하고 신뢰하지 않는다는 핵심 원칙을 가진 제로 트러스트(Zero-Trust)를 적용한 네트워크 보안 모델이 보안업계에서 주목받기 시작했다. 제로 트러스트 보안은 모든 네트워크를 감시하고 접근을 허용 받기 위해선 먼저 인증을 받아야 하며 접근 요청자에 대한 최소한의 접근 권한을 부여함으로써 보안성을 높인다. 본 논문에서는 제로 트러스트와 제로 트러스트 아키텍처에 대해 설명하고, 제로 트러스트와 블록체인을 이용하여 기존 보안 시스템의 한계점을 극복하고 다양한 기업에서 활용할 수 있고 접근제어 강화를 위한 새로운 클라우드 보안 체계를 제안하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제32권2호
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• pp.88-94
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• 2023

Recently, piezoelectric tactile sensors have garnered considerable attention in the field of texture recognition owing to their high sensitivity and high-frequency detection capability. Despite their remarkable potential, improving their mechanical flexibility to attach to complex surfaces remains challenging. In this study, we present a flexible piezoelectric sensor that can be bent to an extremely small radius of up to 2.5 mm and still maintain good electrical performance. The proposed sensor was fabricated by controlling the thickness that induces internal stress under external deformation. The fabricated piezoelectric sensor exhibited a high sensitivity of 9.3 nA/kPa ranging from 0 to 10 kPa and a wide frequency range of up to 1 kHz. To demonstrate real-time texture recognition by rubbing the surface of an object with our sensor, nine sets of fabric plates were prepared to reflect their material properties and surface roughness. To extract features of the objects from the detected sensing data, we converted the analog dataset to short-term Fourier transform images. Subsequently, texture recognition was performed using a convolutional neural network with a classification accuracy of 97%.

• 한국항만학회지
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• 제7권2호
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• pp.37-60
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• 1993

Because of the rapid growing traffic volumes of cargo, especially between Seoul and Inchon, and lack of investment into transport infrastructure in the past, in Kyong-in area have suffered from the serious traffic congestion in the public-road and the express-way network, But the further expansion of the traffic volume in near future is difficult due to burden of the higher expansion of the traffic volume in near future is difficult due to burden of the higher construction cost. Although the traffic congestion on the Kyung-in railway, is not very serious comparing with the road sector, the shortage of capacity on some main lines becomes emerged as a problem as railway traffic has increased. Unlike these two modes, the water transport, which has been paid relatively less attention for commodity transport in Kyong-in area, has not any constaint in this respect. Han river has been used as a water transport route in Chosun Dynasty which is called Cho-wun. This paper therefore aims to propose the availability of Han river as the alternative water transportation mode, in order to decrease the congestion between Seoul-Inchon by considering the construction of Kyong-in artificial water channel in near future. In this paper, we investigate the availability of Nanji-do as the physical distribution depot connecting with the circulation express way in the national capital distribution depot connecting with the circulation express way in the national capital. We also estimate the traffic volume by using the push-barge carrier (300DWT) in the same channel through the simulation under some assumptions such as ship's turnaround time, speed, etc.

• 디자인융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.233-246
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• 2016

모바일 헬스 산업은 IT 기술과 융합하여 주목받고 있으며, 헬스 애플리케이션은 사용자의 건강한 라이프 스타일을 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구는 4개의 모바일 헬스 애플리케이션을 선정하여 서비스의 동향을 살펴 보았고 그 결과 모두 신체 데이터 이외의 감정에 관한 데이터를 포함하고 있지 않고 있음을 알 수 있었다. 추가적으로 사용자의 감정을 추출을 위한 기술을 분류 및 분석하였고, 이를 통해 텍스트 기반 감정인식 기술이 모바일 헬스 서비스와 가장 적합하다고 판단하였다. 감정인식 서비스를 구현하고자 소셜 네트워크 서비스와 1차원 감정 모델을 시스템의 소스로 설정한 감정인식 시스템의 프로세스 설계를 하여 개발하였다. 뿐만 아니라, 본 시스템이 모바일 헬스 애플리케이션에서 어떻게 사용 가능할지 제안하고자 설득형 기술과 결합하였다. 결과적으로 사용자의 5가지 감정과 감정이 지속되는 시간에 따른 15가지의 제안을 포함하는 가이드라인과 구체적 서비스 방안 제안하였다. 이에 본 연구는 기존의 헬스 애플리케이션이 정신적 건강, 감정적 건강과 같은 개인의 심리적 컨텍스트까지 고려하는 제안형 서비스로 나아가기 위한 지침이 될 것으로 기대하는 바이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권1호
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• pp.23-35
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• 2023

Steel bolted joint is an important part of steel structure, and its damage directly affects the bearing capacity and durability of steel structure. Currently, the existing research mainly focuses on the identification of corroded bolts and corroded bolts respectively, and there are few studies on multiple states. A detection framework of corroded and loosened bolts is proposed in this study, and the innovations can be summarized as follows: (i) Vision Transformer (ViT) is introduced to replace the third and fourth C3 module of you-only-look-once version 5s (YOLOv5s) algorithm, which increases the attention weights of feature channels and the feature extraction capability. (ii) Three states of the steel bolts are considered, including corroded bolt, bolt missing and clean bolt. (iii) Line segment detector (LSD) is introduced for bolt rotation angle calculation, which realizes bolt looseness detection. The improved YOLOv5s model was validated on the dataset, and the mean average precision (mAP) was increased from 0.902 to 0.952. In terms of a lab-scale joint, the performance of the LSD algorithm and the Hough transform was compared from different perspective angles. The error value of bolt loosening angle of the LSD algorithm is controlled within 1.09%, less than 8.91% of the Hough transform. Furthermore, the proposed framework was applied to fullscale joints of a steel bridge in China. Synthetic images of loosened bolts were successfully identified and the multiple states were well detected. Therefore, the proposed framework can be alternative of monitoring steel bolted joints for management department.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.113-119
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• 2023

코로나19 방역정책의 주요 수단이었던 마스크 의무착용이 해제되었음에도 불구하고, 일부 시민들이 여전히 마스크를 착용하고 있는 현상에 주목하여 왜 일부 시민들은 마스크를 벗지 않는지를 밝히고자 했다. 이와 관련한 여론조사 등을 통해 일부 시민들이 마스크를 계속 쓰는 이유를 큰 맥락에서 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 시민들의 행동과 태도에 적지 않은 영향을 미치는 언론기사에서 마스크 착용의무 해제와 관련한 사안을 어떻게 보도했는지를 분석(토픽 모델링 및 의미연결망 분석)함으로써, 시민들이 마스크를 계속 착용하는 이면을 직⋅간접적으로 확인해보고자 했다. 이를 통해 코로나19 엔데믹이 선언되지 않은 불확실한 상황 속에서 시민들이 스스로를 보호하기 위해, 방역당국의 의무착용 해제 발표에도 불구하고 마스크를 계속 쓰는 것을 확인할 수 있었다. 향후 코로나19와 같은 위기가 자주 반복될 것으로 예측되는 상황에서 방역당국의 신뢰 형성이 중요하다는 것을 결론으로 제시했다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권5호
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• pp.17-27
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• 2023

최근 사용자에게 의미있는 정보만을 자동으로 간추리는 텍스트 자동 요약이 꾸준히 연구되고 있으며, 특히 인공신경망 모델인 트랜스포머를 활용한 텍스트 요약 연구가 주로 수행되고 있다. 다양한 연구 중 특히 문장 단위 마스킹을 통해 모델을 학습시키는 GSG 방식이 가장 주목을 받고 있지만, 전통적인 GSG는 문장의 의미가 아닌 토큰의 중복 정도에 기반을 두어 마스킹 대상 문장을 선정한다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 텍스트 요약의 품질을 향상시키기 위해, 문장의 의미를 고려하여 GSG의 마스킹 대상 문장을 선정하는 SbGSG(Semantic-based GSG) 방법론을 제안한다. 뉴스기사 370,000건과 요약문 및 레포트 21,600건을 사용하여 실험을 수행한 결과, ROUGE와 BERT Score 측면에서 제안 방법론인 SbGSG가 전통적인 GSG에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.