• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.25-31
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• 2021

일반적인 신용카드 번호 인식 시스템은 정해진 위치에 카드를 배치했을 때에만 올바르게 동작하도록 설계되어 있다. 본 논문은, 저시력 장애인을 포함한 시력 취약 계층에게 보다 쉬운 사용자 경험을 제공하기 위해, 신용카드 내 16자리 숫자의 종횡비 특징을 이용한 자동 번호 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 형태학 연산을 통해 종횡비가 4:1 이상인 이미지 후보군을 찾고, 각각의 후보에 OCR과 BIN 번호 매칭 기술을 적용하여 신용카드 번호를 획득한다. OpenCV 및 Firebase ML에 기반한 실험 결과, 카드를 정해진 위치에 두지 않아도 77.75% 정확도로 카드 번호를 인식하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권1호
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• pp.13-22
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• 2021

The ML 5.8 earthquake shocked Gyeongju, Korea, at 11:32:55 UTC on September 12, 2016. One year later, on the afternoon of November 15, 2017, the ML 5.4 earthquake occurred in Pohang, South Korea. The earthquakes injured many residents, damaged buildings, and affected the economy of Gyeongju and Pohang. The damage proxy maps (DPMs) were generated from Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) imagery by comparing pre- and co-events interferometric coherences to identify anomalous changes that indicate damaged by the earthquakes. DPMs manage to detect coherence loss in residential and commercial areas in both Gyeongju and Pohang earthquakes. We found that our results show a good correlation with the Korea Meteorological Administration (KMA) report with Modified Mercalli Intensity (MMI) scale values of more than VII (seven). The color scale of Sentinel-1 DPMs indicates an increasingly significant change in the area covered by the pixel, delineating collapsed walls and roofs from the official report. The resulting maps can be used to assess the distribution of seismic damage after the Gyeongju and Pohang earthquakes and can also be used as inventory data of damaged buildings to map seismic vulnerability using machine learning in Gyeongju or Pohang.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.672-678
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• 2021

시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.91-94
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• 2023

According to most experts and health workers, a living creature's body heat is little understood and crucial in the identification of disorders. Doctors in ancient medicine used wet mud or slurry clay to heal patients. When either of these progressed throughout the body, the area that dried up first was called the infected part. Today, thermal cameras that generate images with electromagnetic frequencies can be used to accomplish this. Thermography can detect swelling and clot areas that predict cancer without the need for harmful radiation and irritational touch. It has a significant benefit in medical testing because it can be utilized before any observable symptoms appear. In this work, machine learning (ML) is defined as statistical approaches that enable software systems to learn from data without having to be explicitly coded. By taking note of these heat scans of breasts and pinpointing suspected places where a doctor needs to conduct additional investigation, ML can assist in this endeavor. Thermal imaging is a more cost-effective alternative to other approaches that require specialized equipment, allowing machines to deliver a more convenient and effective approach to doctors.

• 식물병연구
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• 제21권2호
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• pp.74-81
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• 2015

박과 작물에서 과일썩음병(bacterial fruit blotch)을 일으키는 Acidovorax citrulli를 종자로부터 검출하기 위한 특이적이고 민감한 nested-PCR 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 Next Generation Sequencing을 이용하여 draft genome sequencing을 얻은 후 이를 분석하여 PCR 프라이머를 디자인하였고, 이들 프라이머의 A. citrulli에 대한 특이성을 확인하여 Ac-ORF 21F/Ac-ORF 21R의 nested PCR 프라이머를 최종 선발하였다. Ac-ORF 21F/Ac-ORF 21R는 오직 A. citrulli에서만 특이적으로 140bp 크기의 DNA를 증폭하였으며, 그 검출민감도는 1차 PCR 검출한계(10 ng genomic DNA/PCR)보다 검출한계를 10,000배 증가시켰다. 개발된 nested-PCR 방법을 통해 병원균을 인공접종한 수박 종자의 외부검사에서 $10^1cfu/ml$까지 인공 접종 한 모든 종자 시료에서 병원균을 검출하였고, 병원균을 인공접종 한 수박 종자의 내부검사에서는 병원균이 검출되지 않았다. 자연 감염 수박 종자의 외부검사에서는 10개의 반복 시료 중 2개에서, 그리고 종자 내부검사에서는 10개의 반복 시료 중 5개에서 A. citrulli를 검출하였다. 본 연구에서 개발한 nested-PCR은 특이성과 민감도가 높고 인공접종과 자연감염 수박 종자에서도 병원균의 검출이 가능하여 박과 작물의 종자로부터 A. citrulli를 검출하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한화학회지
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• 제36권5호
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• pp.638-643
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• 1992

황화이온검출기로서 2가지 형태의 연속 flow-through 전극계의 분석적 감응성질을 조사하고, 최적조건에서 그들의 감응특성을 직접 비교하였다. 두 검출계에 있어서 측정한 봉우리전위를 황화이온농도의 대수값과 관련지웠으며, 적어도 시간당 20개의 시료를 정량할 수 있었다. pH전극법에서는 투석기를 지나 흘러가는 recipient stream의 pH를 측정하였다. 장치는 연속흐름형의 기체투석기가 관형 polymer 막전극과 연결되도록 설계되어 있다. 이 방법의 최적실험조건은 recipient $5.0 {\times} 10^{-5} M NaOH ＋ 5.0 {\times} 10^{-3} M$ NaCl과 diluent 0.10M $H_2SO_4$이며, recipient stream, diluent stream 및 시료의 유속은 모두 1.0ml/min이다. 황화이온 전극법에서는 시판하는 황화이온선택성 전극을 flow-through cell 속의 황화이온을 검출하는 데에 썼다. 이 방법의 최적실험조건인 황화이온 산화방지 완충제(1.0M NaOH 용액에 3.5g 아스코르브산과 7.6g $Na_2EDTA$를 용해)와 시료의 유속은 각각 1.4 ml/min와 1.0 ml/min이다.

• Weed & Turfgrass Science
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• 제2권4호
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• pp.387-394
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• 2013

Rhizoctonia spp. 에 의한 Rhizoctonia 마름병은 잔디에서 중요한 병이며, 골프장에서 잔디의 좋은 품질을 유지하기 위하여 살균제를 사용하고 있다. 본시험은 포장에서 분리한 R. solani AG-1 IB, R. cerealis 및 R. solani AG2-2에 대한 침투성 살균제인 flutolanil, pyraclostrobine, and hexaconazole에 대하여 실내에서 상대적인 균사생장을 효과적으로 50%억제하는 $EC_{50}$농도를 결정하는 시험을 수행하였다. 각각 살균제에 대한 감수성은 3종의 Rhizoctonia균주에 대하여 5 수준의 농도를 사용하였다. 3종류의 살균제에 대한 $EC_{50}$ 값은 R. solani AG-1 IB에서 가장 낮았다. 하지만, R. solani AG2-2에 대한 살균제 감수성은 pyraclostrobine 과 flutolanil에서 평균 $EC_{50}$ 값이 0.026 ${\mu}g\;a.i.\;ml^{-1}$ 와 0.044 ${\mu}g\;a.i.\;ml^{-1}$ 로 가장 높았다. R. cerealis은 hexaconazole에서 $EC_{50}$ 값이 0.022 ${\mu}g\;a.i.\;ml^{-1}$로 가장 감수성이 낮았다. 각각의 살균제의 $EC_{50}$값을 사용하여 두 농약을 혼용한 3종의 조합에서 3종의 병원균에 대한 균사 생장억제율은 R. solani AG2-2에서 가장 높았다. 본 연구결과는 포장에서 Rhizoctonia 마름병을 방제하기 위하여 실내에서 침투성 살균제에 대한 반응을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.308-313
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• 2016

사용자의 요구사항 증대와 기술의 발전으로 인해 현대 시스템은 계속해서 복잡해지고 있어 시스템 설계 오류 및 고장 등으로 인한 시스템 운용 중의 사고도 빈번해지고 있다. 특히 사고로 인한 인적 및 물적 피해가 심각할 수 있는 시스템을 안전중시 시스템이라고 부른다. 이러한 시스템에 대해서는 안전성을 확보하기 위한 특별한 노력이 필요한데 이에 부응하여 본 논문에서는 개발 초기 단계부터 안전성을 반영하면서 시스템 설계를 수행할 수 있는 방법을 연구하였다. 특히 안전 메타모델을 활용해서 기능의 고장 탐지를 수행할 수 있는 시스템 설계 방법을 제시하였다. 구체적으로 국제 안전 표준들을 참고하여 안전 데이터를 추출하고, 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 이용하여 안전 데이터 메타모델을 생성한 후, 시스템 설계에서 안전 데이터 메타모델을 효과적으로 활용하는 모델 기반 안전 시스템 설계 방법을 제시하였고, 이를 기반으로 안전요구사항 생성 및 시뮬레이션 방법에 관하여 논의하였다. 마지막으로 사례연구로서 자동차 시스템 설계에서 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션을 통해 기능 고장의 탐지나 안전 요구사항의 검증이 가능한 것을 보여 주었다. 본 연구에서 안전 데이터에 대한 메타모델의 활용을 통해 안전 데이터 및 정보의 구성 및 관리를 효율적으로 수행할 수 있는 것과, 메타모델 기반 시스템 설계와 시뮬레이션을 활용하여 설계 오류를 줄임으로써 요구사항에 맞는 시스템 설계를 할 수 있음을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권4호
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• pp.290-299
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• 2005

컴퓨터와 소프트웨어의 사용이 증가하면서, 프로그램 소스의 도용(표절)이 사회적인 문제로 부각되고 있다. 이런 문제를 해결하고자 프로그램의 문법 구조를 비교하여 표절을 찾아내는 방법론이 제안되었지만, 간단한 프로그램 수정에도 표절을 찾아내지 못하는 한계를 가지고 있다 이 연구에서는, 문법 구조적인 정보 뿐 아니라, 프로그램식 간의 수행시 의존 관계를 드러내는 그래프를 이용한 프로그램 표절 감지 시스템을 제안한다. 이 방법론은 문법 정보 뿐 아니라, 수행시 의존 관계까지 비교 대상에 을림으로써, 수행시 의콘 관계를 변화시키지 못하는 프로그램 수정에 대해서도 프로그램 표절을 판별할 수 있다. 또한, 이 연구에서는 표절 프로그램이란 무엇인가를 엄밀하게 정의하고 이 표절 프로그램의 정의와 연구에서 제안된 표:늰 감별 그래프와의 관계를 보였다. 즉, 두 프로그램이 표절이라는 것은 표절 감별 그래프가 일치한다는 긴과 필요 충분 관계가 있음을 증명하였다. 또한 제안된 표절 감별 방법론을 실제적인 프로그래밍 언어인 IML 에 대해서 구현하였다. 구현된 도구를 통해서 실제 표절된 프로그램들을 감별한 결과, 기존의 방법에서 찾기 어려운 프로그램 표절을 제안된 방법론이 다룰 수 있음을 확인하였다.

• 한국임상수의학회지
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• 제30권6호
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• pp.403-408
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• 2013

본 연구의 목적은 in vitro 실험에서 human dermal fibroblast cell을 이용한 섬유아세포 증식과 콜라겐 생성을 통한 전층피부창상치유에 대한 효과를 알아보는 것이다. In vitro 실험에서, 베타글루칸 및 양성대조물질 oncostatin M을 사용하여 처치 후 24 또는 48시간 이후 MTT assay와 세포수 관찰을 통해 섬유모세포 증식효과에 대해 평가하였다. Procollagen 생산에 대한 효과를 평가하기 위해 베타글루칸 및 양성대조물질 oncostatin M 처치 48시간 후 hydroxyproline을 HPLC를 이용하여 정량하여 평가하였다. 창상재구축에 대한 효과를 평가하기 위해 베타글루칸 및 양성대조물질 fucoidan fraction 7을 FPCL 모델을 이용하여 평가하였다. 베타글루칸 처치군은 음성대조군 대비 0.1 mg/ml 이상의 농도에서 용량의존적이고 유의적인 OD 또는 섬유아세포수의 증가가 관찰되었다. 게다가 베타글루칸 처치군은 창상면으로 유주된 세포수가 음성대조군 대비 1 mg/ml 이상의 농도에서 용량의존적이고 유의적인 증가가 관찰되었다. 그러나 베타글루칸 처치군은 음성대조군 대비 모든 용량에서 procollagen 생산에 대한 유의적인 변화가 관찰되지 않았다.