• 한국전자파학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.589-592
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• 2015

본 논문에서는 2.4 GHz 대역에서 동작하는 Wi-Fi나 Zigbee 등 비면허기기 간 주파수간섭을 실시간으로 분석할 수 있는 테스트베드를 제안하였다. 제안된 테스트베드는 피간섭원과 간섭원의 RF부는 범용 SDR 보드인 Universal Software Radio Peripheral(USRP)로 구현하고, 모뎀은 $Labview^{TM}$를 이용하여 프로그램하여 구현하였다. 따라서 주파수간섭과 관련된 동작 주파수, 출력전력, 모뎀 파라미터 등을 손쉽게 변경할 수 있어 다양한 주파수간섭 환경을 손쉽게 모델링할 수 있을 뿐만 아니라, 주파수간섭에 따른 물리계층의 Bit Error Rate(BER) 열화 특성을 실시간으로 파악할 수 있는 장점이 있다. 테스트베드의 검증을 위해 피간섭원으로 IEEE 802.15.4를, 간섭원으로 IEEE 802.11b를 구현하여 실시간으로 주파수간섭 영향을 측정하고, 이를 이론 및 MATLAB/Simulink 시뮬레이션 결과와 비교하여 1 dB 이내로 일치함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2719-2730
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• 2009

본 논문에서는 EDGE (Enhanced Data Rates for GSM Evolution) 단말의 성능을 측정하기 위한 측정 알고리즘을 소프트웨어로 구현하고 EDGE 신호 발생기를 통해 발생된 신호를 이용해 구현된 소프트웨어 측정 알고리즘의 성능을 평가해본다. 일반적으로 통신신호 측정기는 매우 정밀한 정확도를 필요로 하므로 정확도가 충분히 높지 않은 일반 통신모뎀 수준의 수신 알고리즘을 직접적으로 측정기에 적용할 수는 없다. 본 논문에서는 EDGE 신호의 정밀한 측정을 위한 새로운 EDGE 신호의 수신 알고리즘을 제안한다. 제안된 EDGE 수신 알고리즘에는 2단계(개략적 단계, 미세 단계)의 파라미터(심볼타이밍, 주파수오프셋, 반송파위상) 추정방식을 사용하였다. 또한 수신신호의 보간을 이용하여 수신 신호 샘플의 개수를 증가시킴으로서 측정의 정확도를 향상시켰다. 본 논문에서 제안된 EDGE 신호 측정방식은 하드웨어를 구현하기 전에 소프트웨어를 이용하여 사전에 측정 성능을 검증하는데 사용될수 있다. 또한 구현된 소프트웨어 알고리즘을 속도측면에서 최적화함으로서 직접 EDGE 신호 측정을 위한 상용 시스템으로도 이용할 수 있다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.128-133
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• 2012

본 논문에서는 기만신호의 영향을 분석하기 위하여 기만신호의 코드지연에 따른 코드 및 반송파 추적에 대한 결과를 분석하였다. 기만신호의 특성 및 방어 방법에 대한 조사를 통하여 현재 GPS 신호와 동기를 유지할 수 있는 중급기만을 고려하여 기만신호생성기를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 기만신호생성기에서 생성한 정상신호 및 기만신호가 합성된 신호를 소프트웨어 수신기를 통하여 신호처리를 수행하였다. 본 논문에서는 코드추적루프(DLL) 및 위상추적루프(PLL)의 출력값을 비교분석하여 기만신호의 영향을 파악하였으며 또한 기만신호 인가 시 잘못된 의사거리에 따른 항법해의 영향을 분석하였다. 결과적으로 기만신호의 영향은 신호추적 단계에서는 1칩 이내의 코드지연을 갖는 기만신호의 영향을 받으며 신호획득에서는 코드 지연에 상관없이 영향을 받는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2369-2378
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• 2009

본 논문에서는 GSM (Global System for Mobile Communication) 단말의 성능을 측정하기 위한 측정기의 기능을 소프트웨어로 구현하고 GSM 신호 발생기를 통해 발생된 신호를 이용해 구현된 소프트웨어 측정기의 성능을 평가해본다. 일반적으로 통신신호 측정기는 매우 정밀한 정확도를 필요로 하므로 정확도가 충분히 높지 않은 일반 통신 모뎀 수준의 수신 알고리듬을 직접적으로 측정기에 적용할 수는 없다. 본 논문에서는 GSM 신호의 정밀한 측정을 위한 새로운 GSM 신호의 수신 알고리듬을 제안한다. 제안된 GSM 수신 알고리듬에는 2단계(개략적 단계, 미세 단계)의 파라미터(심볼 타이밍, 주파수 오프셋, 반송파 위상) 추정방식을 사용하였다. 또한 수신신호의 보간을 이용하여 수신 신호 샘플의 개수를 증가시킴으로서 측정의 정확도를 향상시켰다. 본 논문에서 제안된 GSM 신호 측정 방식은 하드웨어를 구현하기 전에 소프트웨어를 이용하여 사전에 측정 성능을 검증하는데 사용될 수 있다. 또한 구현된 소프트웨어 알고리듬을 속도측면에서 최적화함으로서 직접 GSM 신호 측정을 위한 상용 시스템으로도 이용할 수 있다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-16
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• 2013

가변 길이 정보 메시지는 컴퓨터 네트워크 시스템을 통하여 효율적인 정보 제공을 하기 위하여 개발된 통신 프로토콜 표준이다. 이러한 가변 길이 정보 메시지는 정보 수신자의 정보 요구 수준 및 정보 수신자의 정보 접근 수준에 따라 정보의 상세함을 가변적으로 조절 할 수 있도록 설계된 메시지이다. 정보 메시지 최적화 기술은 정보 메시지를 다양한 데이터 압축 기술을 사용하여, 메시지 전체의 물리적인 사이즈를 줄이려고 노력하였다. 정보 메시지 최적화에서는 정보의 정확성을 최우선으로 고려하고 있어, 최적화 전/후가 동일한 비손실 압축 기법을 응용하여 사용하고 있다. 하지만, 이러한 비손실 압축 기법만을 사용하면, 압축효율성이 현저하게 떨어져, 제한된 대역폭을 갖는 무선 네트워크 환경에서의 효율적인 전송이 이루어지지 않는다. 본 논문에서는 가변 길이 정보 메시지를 대상으로, 메시지 필드 단위로 정보의 최적화를 수행하여 메시지의 길이를 물리적으로 좀 더 효과적으로 최적화하도록 시도하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 최적화 방법의 효율성을 보이기 위하여, 가변 길이 정보 메시지에 대한 최적화 실험을 수행하였다.

• Pediatric Gastroenterology, Hepatology & Nutrition
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• 제27권3호
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• pp.168-175
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• 2024

Purpose: The presence of alcoholic stool in biliary atresia (BA) patients is the basis of a stool color card (SCC), a screening tool that has led to more patients receiving Kasai portoenterostomy earlier. This study aimed to evaluate the color image processing of stool images captured using smartphones. We propose that measuring digital color parameters is a more objective method for identifying BA stools and may improve the sensitivity of BA screening. Methods: A prospective study was conducted in five hospitals in Thailand between October 1, 2020, and December 31, 2021. Stools from infants presenting with jaundice, acholic stool, or dark-colored urine were photographed. Digital image color analysis was performed, and software was developed based on the color on the original SCC. Sensitivity and specificity for predicting BA stools were compared between the SCC and the software. Results: Of 33 infants eligible for data collection, 19 were diagnosed with BA. Saturation and blue were two potential digital color parameters used to differentiate BA stools. The receiver operating characteristic curve was used to determine the optimum cutoff point of both values, and when saturation ≤56 or blue ≥61 was set as a threshold for detecting BA stool, high accuracy was achieved at 81.8% and 78.8%, respectively. Conclusion: Digital image processing is a promising technology. With appropriate cutoff values of saturation in hue, saturation, value and blue in red, green, blue color models, BA stools can be identified, and equivocal-colored stools of non-BA patients can be differentiated with acceptable accuracy in infants presenting with jaundice.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권3호
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• pp.164-171
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• 2021

Purpose: Mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of Alzheimer's disease (AD). Brain atrophy in this disease spectrum begins in the medial temporal lobe structure, which can be recognized by magnetic resonance imaging. To overcome the unsatisfactory inter-observer reliability of visual evaluation, quantitative brain volumetry has been developed and widely investigated for the diagnosis of MCI and AD. The aim of this study was to assess the prediction accuracy of quantitative brain volumetry using a fully automated segmentation software package, NeuroQuant^®, for the diagnosis of MCI. Materials and Methods: A total of 418 subjects from the Korean Brain Aging Study for Early Diagnosis and Prediction of Alzheimer's Disease cohort were included in our study. Each participant was allocated to either a cognitively normal old group (n = 285) or an MCI group (n = 133). Brain volumetric data were obtained from T1-weighted images using the NeuroQuant software package. Logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed to investigate relevant brain regions and their prediction accuracies. Results: Multivariate logistic regression analysis revealed that normative percentiles of the hippocampus (P < 0.001), amygdala (P = 0.003), frontal lobe (P = 0.049), medial parietal lobe (P = 0.023), and third ventricle (P = 0.012) were independent predictive factors for MCI. In ROC analysis, normative percentiles of the hippocampus and amygdala showed fair accuracies in the diagnosis of MCI (area under the curve: 0.739 and 0.727, respectively). Conclusion: Normative percentiles of the hippocampus and amygdala provided by the fully automated segmentation software could be used for screening MCI with a reasonable post-processing time. This information might help us interpret structural MRI in patients with cognitive impairment.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권5호
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• pp.505-516
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• 2022

Objective: To evaluate whether artificial intelligence (AI) for detecting breast cancer on mammography can improve the performance and time efficiency of radiologists reading mammograms. Materials and Methods: A commercial deep learning-based software for mammography was validated using external data collected from 200 patients, 100 each with and without breast cancer (40 with benign lesions and 60 without lesions) from one hospital. Ten readers, including five breast specialist radiologists (BSRs) and five general radiologists (GRs), assessed all mammography images using a seven-point scale to rate the likelihood of malignancy in two sessions, with and without the aid of the AI-based software, and the reading time was automatically recorded using a web-based reporting system. Two reading sessions were conducted with a two-month washout period in between. Differences in the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), sensitivity, specificity, and reading time between reading with and without AI were analyzed, accounting for data clustering by readers when indicated. Results: The AUROC of the AI alone, BSR (average across five readers), and GR (average across five readers) groups was 0.915 (95% confidence interval, 0.876-0.954), 0.813 (0.756-0.870), and 0.684 (0.616-0.752), respectively. With AI assistance, the AUROC significantly increased to 0.884 (0.840-0.928) and 0.833 (0.779-0.887) in the BSR and GR groups, respectively (p = 0.007 and p < 0.001, respectively). Sensitivity was improved by AI assistance in both groups (74.6% vs. 88.6% in BSR, p < 0.001; 52.1% vs. 79.4% in GR, p < 0.001), but the specificity did not differ significantly (66.6% vs. 66.4% in BSR, p = 0.238; 70.8% vs. 70.0% in GR, p = 0.689). The average reading time pooled across readers was significantly decreased by AI assistance for BSRs (82.73 vs. 73.04 seconds, p < 0.001) but increased in GRs (35.44 vs. 42.52 seconds, p < 0.001). Conclusion: AI-based software improved the performance of radiologists regardless of their experience and affected the reading time.

• 대한안전경영과학회지
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• 제10권2호
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• pp.169-174
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• 2008

In this study we develop core technology of Multi-Charmel Voice Guidance System based on active 2.45GHz RFID that can be used in the field of advertising. Through this, we can service more familiar with voice information to foreigners by own language in large scale international event. As an alternative to the current high-expensive voice guidance system in exhibition hall and provide more value added services to user. As the result, we present the configuration of integrated software platform which include media server, media client and receiver. It can be as a basis infra equipment for a signtseeing in RFID/USN environment. Additionally through tag information analysis about exposure of advertisement that is collected late, supposed system may achieve role as a new marketing tool.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.900-909
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• 2012

저궤도 위성에 탑재하는 위성항법 수신기는 관측된 신호를 필터링하고 신호중단 시 궤도예측을 수행하는 항법필터를 장착하는데, 사용하는 위성동역학 모델이 필터성능을 주로 결정하게 된다. 본 연구에서는 항법필터에 필요한 정밀위성동역학 알고리듬을 연구하고 이를 계산하는 프로그램을 개발하였다. 정밀 중력가속도, 정밀좌표변환, 3체 중력, 대기저항, 태양복사압 모델을 결합하였으며, 해외 정밀궤도결정 프로그램을 이용하여 정확도를 검증하였다. 시뮬레이션과 실제 궤도 데이터를 사용하여 초기위치 정확도에 따른 궤도예측정확도를 분석 하였다. 개발된 모델은 위성탑재용 실시간 항법필터에 적용되는 동역학모델로는 충분한 정확도를 가지는 것을 확인하였다.