• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.161-167
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• 2018

본 연구의 목적은 광고 캠페인이 소셜 네트워크에서 어떻게 확산되고 있으며, 광고의 핵심 요인인 광고모델이 확산에 어떤 역할을 하는지 그 패턴과 양상을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구 목적을 달성하기 위해 국내 맥주 브랜드인 '클라우드(Kloud)'를 수집 키워드로 하여 텍스트마이닝과 소셜 네트워크 분석을 실시하였다. 구체적으로 '클라우드' 광고의 영향이 어떻게 SNS에 나타나는지 살펴보기 위해, '설현'이 광고모델로 처음 등장한 'Good Body' 광고 집행 이후 2달 간 네이버 블로그와 카페의 소셜 데이터를 수집하여 분석하였다, 그 결과, 광고 이후 클라우드에 대해 '?고 트렌디한 스타일', '맥주 브랜드', '맥주와 어울리는 음식', '럭셔리한 맥주 음용 장소', '여가 트렌드', 'SNS 활동' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 또한 클라우드 광고 모델 '설현' 역시 모델 이미지를 브랜드에 전이시키는 동시에 광고의 USP 및 브랜드명을 잘 전달하고 있는 것으로 나타나, 광고 모델이 소셜 미디어 상에서 광고와 브랜드의 확산에 영향을 주는 주요 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 광고 캠페인의 SNS 상의 확산 구조와 패턴을 밝혀냄으로써 광고 캠페인의 효율적인 운영 관리에 실무적인 기여를 했다는 의의를 갖는다.

• 에너지공학
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• 제29권3호
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• pp.86-90
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• 2020

이 논문은 네트워크로 연계된 에너지 클라우드, 에너지 커뮤니티 그리고 스마트시티에 참여한 프로슈머 머신들 간의 전력 직거래에 있어 위치증명방식이 적용된 블록체인 네트워크 기반 거래 시스템에 대한 고찰이다. 이 시스템은 위치증명기반 블록체인 네트워크 기술을 활용하여 자율 이동 중 전력 구매에 의한 배터리 재충전으로 장거리 이동이 가능해 질 수 있는 물류 배송 드론, 전력 구매와 판매가 모두 가능한 자율주행 전기 자동차 그리고 고정형태로 전력생산 및 판매가 가능한 태양광 가로등 및 전기충전기들 간의 전력 거래 시 인간의 개입 없이 머신들 간 최적 전력거래 매칭 및 정산 신뢰성을 제공 할 수 있다. 또한 다수이면서 서로 다른 공간에 존재하기 때문에 발생되는 다양한 거래 가격, 정책 그리고 인센티브들이 산재할 것으로 예상되는 에너지 클라우드를 경유하는 자율 운행 머신들 간의 사물 간 전력 직거래 비즈니스 모델을 소개한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.720-725
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• 2015

본 연구에서는 초고주파 대역 소신호 트랜지스터를 이용하여 광대역 특성을 갖는 캐스코드 증폭기의 설계에 대하여 기술한다. 캐스코드 구조를 사용함으로써, 중간대역 이득의 감소를 피하면서 밀러 효과를 감소시켜 차단주파수를 확장시켰다. 또한 입력 매칭을 용이하게 하고 광대역에서 리플이 작은 이득 특성을 얻기 위해 피드백 회로를 이용하였다. 종래에 광대역 증폭기로 평형 증폭기나 분산형 증폭기가 자주 사용되지만, 본 연구에서는 기존보다 회로의 크기를 감소시키면서 광대역 이득특성을 얻을 수 있도록 캐스코드 구조의 증폭기를 설계하였다. 실제 측정에서 1000-2000MHz사이에서 $8.5dB{\pm}1.5dB$의 이득을 보였다. 제작된 캐스코드 증폭기는, 비록 약간의 주파수 이동이 있으나, 예측 결과와 유사하게 1000MHz 이상의 대역폭에서 8dB 이상의 평탄한 이득을 가졌다.

• 융합보안논문지
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• 제19권5호
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• pp.47-53
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• 2019

네트워크를 통한 정보의 공유는 오늘날 클라우드 서비스 환경으로 발전하여 그 이용자수를 빠르게 증가시키고 있지만 네트워크를 기반으로 하는 불법적인 공격자들의 주요 표적이 되고 있다. 아울러 공격자들의 다양한 공격 기법 중 IP 스푸핑은 그 공격 특성상 일반적으로 자원고갈 공격을 수반하기 때문에 이에 대한 빠른 탐지와 대응 기법이 요구 된다. IP 스푸핑 공격에 대한 기존의 탐지 방식은 연결 요청을 시도한 클라이언트의 트레이스 백 정보 분석과 그 일치 여부에 따라 최종적인 인증과정을 수행 한다. 그렇지만 트레이스 백 정보의 단순 비교 방식은 서비스 투명성을 요구하는 환경에서 빈번한 False Positive로 인하여 과도한 OTP 발생을 요구할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 트레이스 백 정보 기반의 대칭키 암호화 기법을 적용하여 상호 인증 정보로 사용하고 있다. 즉, 트레이스 백 기반의 암호화 키를 생성한 후 정상적인 복호화 과정의 수행 여부로 상호 인증이 가능하도록 하였다. 아울러 이러한 과정을 통하여 False Positive에 의한 오버헤드도 개선할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.154-162
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• 2007

본 논문에서는 비시선각 오차에 크게 영향을 받는 지상파 기반 무선측위의 정확도 개선을 위하여 근래에 제안된 무선신호 지도정합법의 성능을 실험을 통하여 검증하였다. 무선신호 지도정합법은 지상파 무선 네트워크 으로부터 다량의 익명 이동기기들로부터 무선신호를 자동적으로 무작위 채집하여 확률 통계적으로 비시선각 오차의 크기를 추정하고 보정하는 새로운 방법론이다. 무선신호 지도정합법은 이동성 관리가 필요한 어떠한 형태의 이동통신 네트워크에 적용이 가능하며 측위를 위하여 특별한 사양의 이동국 단말기와 기준국의 사양을 별도로 요구하지 하지 않으므로 향후 다양한 개형으로 전개될 ubiquitous sensor network의 고효율 측위 수단으로 전개가 가능하다. 실재 도심환경에서 획득한 CDMA 신호에 대하여 무선신호 지도정합법을 적용한 결과 비시선각 오차의 영향을 감소시키며 측위성능의 향상이 현실적으로 가능함을 확인하였다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제41권2호
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• pp.160-165
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• 1998

쌀의 품종 식별 기술은 아직까지 적절한 방법이 연구되지 않아, 최근 불법 유통사례가 빈번히 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 보다 신속하게 현장에서 응용가능한 쌀의 품종을 식별하기 위해서, 비파괴 측정법 중 화상처리법을 응용하였다. MFG board, CCD camera, Zoom lens 및 Ring light로 구성된 화상처리 장치로 쌀알의 영상을 취득하여, Threshold, Median filtering으로 쌀알 영상의 노이즈를 제거하고, 윤곽을 추출하여 중심점에서 360도 각도에 대한 가장자리까지의 거리를 쌀알의 화상데이타로 이용하였다. 쌀 품종 내에서 영상 변이는 다소 있었지만, 형태가 상이한 쌀 품종에서는 품종간 변이 보다 품종 내의 변이가 적었으며, 동일 품종의 쌀알의 착립위치에 따라서는 변이 폭이 매우 적었다. 추출된 화상 데이터는 Normalize, FFT의 전처리 과정으로 정규화 및 변수 축소가 가능하였다. 각 품종의 쌀알의 평균 영상에 Matching하는 Library model과 BP neural network model에 의한 품종 판별 결과, 형태가 상이한 품종간에는 100% 판별 가능하였으며, 형태가 유사한 품종간에는 85%의 판별 결과를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.437-443
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• 2015

이 논문에서는 가시광선 얼굴영상과 그로부터 예측한 열 적외선 텍스처의 데이터 융합에 의한 얼굴인식 방법에 관하여 연구하였다. 제안하는 얼굴인식 기법은 가시광선 얼굴영상과 열 적외선 텍스처를 PCA에 의하여 낮은 차원의 특징공간에서 특징벡터로 변환한 다음, 다층 신경회로망을 사용하여 가시광선 영상 특징으로부터 얼굴의 열적외선 특징을 예측하여 열 적외선 텍스처를 생성하였다. 학습과정에서는 주어진 개체로부터 획득한 한 쌍의 가시광선 및 열 적외선 영상에 대해서 PCA를 이용하여 낮은 차원의 특징공간으로 변환한 다음, 가시광선 영상특징으로부터 열 분포 특징으로 매핑시키는 비선형 함수에 해당하는 신경회로망의 내부 파라미터를 결정한다. 학습된 신경회로망은 입력 가시광선 얼굴 특징으로부터 열 에너지 분포 특성의 PCA계수를 예측하고, 이로부터 열 적외선 텍스처를 생성한다. 대표적인 두 가지 얼굴인식 알고리즘 Eigenfaces와 Fisherfaces을 사용하여 NIST/Equinox 데이터베이스에 대하여 얼굴인식에 관한 실험을 수행하였다. 예측한 열 적외선 텍스처와 가시광선 얼굴영상의 데이터 융합결과는 가시광선 얼굴영상만을 사용한 경우에 비해서 얼굴인식의 성능이 개선되었음을 수신자 조작특성 (ROC) 및 첫 번째 매칭성능에 의하여 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.98-101
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• 2011

최근 웹 2.0의 등장과 함께 매쉬업 서비스는 매우 각광 받는 신개념 웹 서비스이다. 매쉬업과 같은 서비스와 더불어 개인의 인맥구축을 목적으로 한 커뮤니티 형 웹서비스인 소셜 네트워크 서비스가 생겨나고 우리의 생활 깊숙이 들어와서 거대한 축을 형성 하였다. 트위터는 인맥의 구조가 단방향이고 수평적이어서 정보이동에도 적합하다. 트위터의 방대한 인맥네트워크에서 사람들은 자신의 관심 지역과 일치하는 사람들과 정보를 공유하고 싶어 한다. 본 논문에서는 관심지역이 일치하는 사람들 간에 정보 공유를 목적으로 스마트 리트윗 매쉬업 서비스를 개발한다. 공유할 정보의 대상을 선별 하기위하여 추가 정보가 요구된다. 정보가 파생된 지역과 사용자가 지정한 관심지역으로 공유할 정보의 대상을 선별한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1682-1688
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• 2008

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(Outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 그러나 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 다양한 패턴으로 구성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 경우가 발생한다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결 강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 효과적인 패턴인식을 위해 다수 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하고 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도를 조정할 때 모멘텀(Momentum) 방법을 적용한다. 제안된 CP 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 개선된 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 학습 성능, 분류의 정확성 및 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.599-607
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• 2021

스트리트뷰(Street-view) 영상은 도로의 특정 위치를 중심으로 한 전방위 영상을 제공하며, 보행 환경에 대한 다양한 장애물 정보를 포함한다. 보행자용 길안내 서비스에 활용하기 위한 보행 네트워크(Pedestrian network) 데이터는 교통약자를 비롯한 보행자의 이동 편의성을 보장하기 위하여 보행 장애물에 대한 최신 정보를 반영해야 한다. 본 연구에서는 스트리트뷰 영상과 딥러닝 기반의 객체탐지 알고리즘을 활용하여 서울 전역에 위치한 주요 보행 장애물인 볼라드(Bollard)를 학습하였다. 또한, 탐지된 볼라드 정보와 보행 네트워크 간의 공간매칭을 통해 횡단보도 노드를 대상으로 볼라드의 유무와 개수 정보를 장애물 속성으로 입력하고, 동시에 누락된 횡단보도 정보를 갱신하기 위한 프로세스를 정의하였다. 스트리트뷰 영상으로 학습된 모델은 보행 상황에서 스마트폰으로 촬영한 사진에 대해서도 적용이 가능하며, 향후 스트리트뷰 영상에 포함된 다양한 보행 장애물에 대한 추가 학습을 통해 효율적인 보행 장애 정보 갱신이 가능할 것으로 기대된다.