• 한국산림과학회지
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• 제99권3호
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• pp.304-311
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• 2010

본 연구는 2006년부터 시작된 국가산림자원조사부터 표본점 설계방법과 적용 단목재적식을 변경하여 적용함으로써 과거와는 다른 임목축적 추정치의 경향을 보이고 있어 그 원인을 구명하기 위해 수행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 20개 집락의 80개 표본점을 대상으로 제4차 및 제5차 국가산림자원조사의 표본점 설계방법에 따라 자료를 수집한 후, 현재 사용하고 있는 수종별 단목재적식과 과거에 사용하였던 단목재적식을 적용하여 임목축적을 추정한 후 표본점 설계 방법 및 적용 단목재적식의 변경에 따른 임목축적 추정치의 차이가 있는지를 평가하였다. 임목축적 차이의 원인을 구명하기 위해 t-검정을 실시한 결과 표본점 설계방법의 변경에 따른 임목축적의 차이는 인정되지 않았으며, 사용된 단목재적식의 변경에 의해서 통계적으로 인정할 수 있는 임목축적의 차이가 발생하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 제5차 국가산림자원조사를 통해 얻어지는 임목축적은 적용 단목재적식의 변경에 의해 차이가 발생하기 때문에, 국제기구에 보고하기 위해서는 재계산을 통해 2006년 이전의 임목축적 추정치의 보정이 필요할 것으로 평가되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.178-186
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• 2020

국내 무기체계 연구개발과정에서 소프트웨어 신뢰성이 중요한 요소로 여겨지고 있다. 그래서 무기체계 소프트웨어 연구개발 절차에는 소프트웨어 신뢰성 향상을 위한 활동들이 포함되어 있다. 하지만 개발절차에 포함된 활동은 소스 코드 정적 및 동적 분석으로 국제 표준에서 요구하는 활동과 다소 차이가 존재한다. 소프트웨어 신뢰성 관련 국제 표준인 IEEE std 1633-2016에서는 소프트웨어 신뢰성 확보를 위한 프로세스를 정의하고 있으며, 이들 가운데 소프트웨어 신뢰성 추정을 필수 활동이라고 이야기하고 있다. 소프트웨어 신뢰성 추정은 시험단계의 결함을 기반으로 통계 모델을 활용해 현재 시점의 소프트웨어 신뢰성을 추정하는 활동이다. 추정한 모델을 기반으로 소프트웨어 고장률을 추정할 수 있으며, 목표 고장률과의 비교를 통해 시험 종료 여부를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무기체계 소프트웨어 개발 과정에 소프트웨어 신뢰성 추정 모델을 적용하였다. 그 결과 목표한 소프트웨어 신뢰성을 달성하기 위해 지속적인 시험이 진행되었으며, 정량적인 소프트웨어의 신뢰성을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 기반으로 무기체계 소프트웨어의 개발 과정에서 국제 표준에서 제시한 소프트웨어 신뢰성 공학 프로세스를 반영하는 노력이 지속적으로 이루어지기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.734-740
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• 2017

낮은 프레임률을 가지는 동영상을 높은 프레임률 디스플레이 장치를 통해 재생하는 경우 프레임률 향상기법이 필요하다. 프레임 향상 기법은 연속된 원본 프레임 사이에 프레임을 보간함으로써 생성하며 이러한 프레임 보간방법은 크게 프레임 복사 기법과 움직임벡터 기반의 보간기법으로 나뉜다. 프레임 복사 기법은 단순히 보간하고자 하는 프레임의 이전 또는 이후 프레임을 복사하는 기법으로 매우 낮은 복잡도를 가지지만 저키현상이 발생하는 단점이 있다. 움직임 벡터 추정 및 보상을 통한 프레임 보간기법은 다시 화소단위의 방법과 블록단위의 움직임 추정 방법으로 나눌 수 있다. 화소기반의 경우 영역별 다른 보간 방법을 사용하여 보간을 수행하며 높은 복잡도를 가지는 단점이 있다. 블록기반 방법은 상대적으로 낮은 복잡도를 가지지만 블록킹현상이 발생한다는 단점을 가진다. 제안하는 방법은 블록단위의 움직임 추정 기반 프레임률 향상기법으로 프레임내 움직임의 선형성을 이용하여 움직임을 추정한다. 이 과정에서 보간하고자 하는 프레임 이전 두 프레임과 이후 한 프레임을 사용하여 움직임 추정 및 보상을 수행함으로써 프레임을 보간하다. 실험결과 제안한 알고리즘은 객관적 화질 측면에서 이전의 다른 방법과 비교하여 높은 성능을 보이고 특히 해상도가 높은 경우 더욱 우수한 성능을 가지는 것으로 나타났으며 주관적 화질 또한 상대적으로 우수한 것을 볼 수 있었다.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권5호
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• pp.445-457
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• 2017

In this study, we developed an approach to better account for uncertainties in estimated contributions from fine particulate matter ($PM_{2.5}$) modeling. Our approach computes a Concentration Correction Factor (CCF) which is a ratio of observed concentrations to baseline model concentrations. We multiply modeled direct contribution estimates with CCF to obtain revised contributions. Overall, the modeling system showed reasonably good performance, correlation coefficient R of 0.82 and normalized mean bias of 2%, although the model underestimated some PM species concentrations. We also noticed that model biases vary seasonally. We compared contribution estimates of major source sectors before and after applying CCFs. We observed that different source sectors showed variable magnitudes of sensitivities to the CCF application. For example, the total primary $PM_{2.5}$ contribution was increased $2.4{\mu}g/m^3$ or 63% after the CCF application. Out of a $2.4{\mu}g/m^3$ increment, line sources and area source made up $1.3{\mu}g/m^3$ and $0.9{\mu}g/m^3$ which is 92% of the total contribution changes. We postulated two major reasons for variations in estimated contributions after the CCF application: (1) monthly variability of unadjusted contributions due to emission source characteristics and (2) physico-chemical differences in environmental conditions that emitted precursors undergo. Since emissions-to-$PM_{2.5}$ concentration conversion rate is an important piece of information to prioritize control strategy, we examined the effects of CCF application on the estimated conversion rates. We found that the application of CCFs can alter the rank of conversion efficiencies of source sectors. Finally, we discussed caveats of our current approach such as no consideration of ion neutralization which warrants further studies.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.751-762
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• 2017

작황 정보 시스템은 작물 분포, 작황 정보 및 생산량에 대한 모니터링, 예측, 추정 또는 분석과 같은 다양한 형태를 통해 정보를 제공하며 본 논문은 한국, 미국 및 중국 데이터를 기반으로 구축한 웹기반 작황 정보 시스템을 제안한다. 온도, 강수량 및 일사량의 기후 데이터는 작물 성장에 미치는 영향을 분석하는데 사용되었으며, NDVI 데이터와 작물구분도 데이터는 각각 작물 모니터링과 작물 분포 관리를 목적으로 사용되었다. 본 시스템은 3가지의 주요 장점을 갖고 있으며 이는 다음과 같다: 1) 높은 시간 해상도의 데이터를 통한 정보 제공, 2) 보유 데이터 분석을 통한 보고서 작성의 자동화, 3) 사용자의 편리성을 위한 기능 제공.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.25-39
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• 2018

최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.770-781
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• 2016

안개 영상은 색상 정보와 경계선 정보가 줄어들기 때문에 사물의 식별에 어려움이 발생한다. 안개 제거를 위한 대표적인 알고리즘은 Dark Channel Prior(DCP)를 이용한 방식으로 안개 영상의 색상 정보를 이용하여 안개의 전달량을 추정 한 후 안개를 제거한다. 그러나 색상 정보를 바탕의 안개량 추정을 할 경우, 영상 내에 흰색 사물이나 광원과 같이 높은 밝기의 사물이 있는 영역에 대해 안개량 및 전달량을 오추정하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 안개 영상의 백색 영역을 중심으로 색 정규화를 적용 한 후, 안개량 오추정 영역을 주변 안개값으로 보정하여 안개값 오추정 문제를 개선하였다. 또한 개선된 안개량 추정 결과를 바탕으로 전달량 계산 후 전달량 정련을 통해 안개 영상의 화질을 개선하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권4호
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• pp.407-414
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• 2014

The Internet is a highly distributed and complex system consisting of billion devices and has become the field of various kinds of conflicts during the last two decades. As a matter of fact, various actors utilise the Internet for illicit purposes, such as for performing distributed denial of service attacks (DDoS) and for spreading various types of aggressive malware. Despite the fact that numerous services provide information regarding the threat level of the Internet, they are mostly based on information acquired by their sensors or on offline statistical sampling of various security applications (antivirus software, intrusion detection systems, etc.). This paper introduces proactive threat observatory system (PROTOS), an open-source early warning system that does not require a commercial license and is capable of estimating the threat level across the Internet. The proposed system utilises both a global and a local approach, and is thus able to determine whether a specific host is under an imminent threat, as well as to provide an estimation of the malicious activity across the Internet. Apart from these obvious advantages, PROTOS supports a large-scale installation and can be extended even further to improve the effectiveness by incorporating prediction and forecasting techniques.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.519-525
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• 2018

본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-9
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• 2012

사실적 동영상 콘텐츠를 제작하기 위해 개발된 동영상 기반 모델링 / 렌더링은 컴퓨터 그래픽스와 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구주제 중 하나이다. 원본 입력 동영상 클립과 3차원 그래픽 모델을 부드럽게 합성하기 위해, 실세계 장면 촬영에 사용된 광원과 카메라의 기하학적인 정보가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원본 동영상 클립에서 나타나는 물체들의 위상과 그림자들의 윤곽 정보로부터 최적의 광원에 대한 위치와 방향을 추정하는 간단한 기법에 대해 설명한다. 본 기법은 추정된 광원을 이용함으로써 삽입된 모델에 대한 렌더링뿐만 아니라 잘 어울리는 그림자의 생성을 하는 기능을 제공한다. 그림자는 경험적으로 3차원 공간에 존재하는 물체들 사이의 상대적인 위치를 보여주는 중요한 시각적 요소로 알려져 있다. 따라서 본 기법은 제안된 실시간 그림자 생성과 렌더링 알고리즘을 통해 최종적 합성된 동영상의 사실성을 높일 수 있다.