• 한국식품저장유통학회:학술대회논문집
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• 한국식품저장유통학회 2003년도 제23차 추계총회 및 국제학술심포지움
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• pp.151-152
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• 2003

최근 NMR, MRI, x-선 등 전자파의 기술이 발전되면서 이들을 이용하여 내부품질을 검출하는 보다진보된 연구가 수행되고 있다. 관련 연구로는 자기공명영상을 이용하여 내공수삼 및 정상수삼의 내부를 촬영하여 T$_1$, T$_2$의 값을 측정하여 내부조직의 이상유무를 추정하였고, 또한 MRI에 의해 수삼의 내부품질 뿐만 아니라 연근 판정 가능성을 검토하는 등 많은 연구가 수행되고있다. 이 연구에서는 MRI 시스템을 이용하여 수삼의 내부단면 영상을 획득하여 내부결함 유무를 검출하고, 또한 동일한 수삼을 대상으로 홍삼 제조 후 내부품질의 변화 특성을 조사하고자 수행하였다. 공시재료는 충북 음성에 있는 인삼연초연구원에서 4~6년 근 된 수삼을 이용하였고, 시험 장비로는 국내 MRI 생산 전문 업체인 ISOL Tech. Co.에서 개발한 의료용 장비인 CHORUS 1.5T(자속밀도 1.5 Tesla)를 이용하였다. 슬라이스 두께/간격은 5mn/5mn, 촬영 단면수는 15장/시료, 영상영역(FOV)은 180mmx90mm, image size는 256$\times$128 pixels 그리고 TR/TE는 각각의 이완상수별로 500/13(Tl), 4,000/63(T2) 및 2,200/21(Pd)에 대한 단면영상을 얻었다. 5개의 수삼을 동시에 뇌두에서 뿌리 쪽으로 MR 단면영상을 획득하였다. 이완상수 T$_1$, T$_2$, Pd에 대해서 MR 영상을 획득하였으며, 총 15장의 단면 영상 중 내부 상태를 가장 잘 식별 할 수 있는 영상을 조사한 결과 T$_1$과 Pd에서 촬영한 영상에서는 내부상태가 잘 나타났으나, T$_2$에서 얻은 영상은 영상의 손실이 많이 발생되었다. 한편, T$_1$에 대해서 뇌두에서 뿌리쪽으로 가면서 각 위치에 따라 수삼 내부의 부패된 영상이 나타나 이에 대한 판정은 가능한 것으로 나타났다. 2000년도와 2001년도에 각각 수확.저장된 수삼을 부위별로 단면영상을 MRI로 측정하고, 그 시료를 인삼연초연구원(음성시험장)에서 홍삼으로 제조한 후 수삼 상태에서의 내부품질과 홍삼으로 제조된 후의 내부품질 변화를 조사하였다. 총 20본의 수삼을 MRI 시스템으로 영상을 획득하였고, 모든 시료에 대해서 내부조직의 상태를 관찰하였다. 수삼의 수분함량은 뇌두로부터 1cm부위를 절단하여 조사하였고, 수삼조직은 절단시 단면의 달관 조사에 의한 성적이며 홍삼품질은 제조삼의 조직상태를 절단하여 육안판별로 검사하였다. 총 20본의 수삼 중 정상은 16본 이었고, 이들은 홍삼으로 제조된 후 내공 내백 등이 혼재되어 나타났으며 정상수삼이 정상홍삼으로 나타난 경우는 5본이었고, 내백은 5본, 내공은 6본으로 조사되었다. 또한 수삼에서 4본은 썩은 부위가 포함되어있는 수삼이었는데 홍삼으로 제조되었을 때 3본은 내백으로 되었고 1 본은 수삼에서 썩은 부위가 1/4정도로 미미해서 홍삼 제조시 정상으로 나타났다. 일반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권2호
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• pp.97-114
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• 2020

최근 과학기술 및 공학 전 분야에서 기계 학습을 적용하는 연구들이 매우 활발하게 수행되고 있다. 탄성파 탐사 분야 또한 해석, 처리, 취득 등 모든 영역에서 기계 학습을 적용한 연구들이 빠르게 증가하는 추세이다. 그 중 단층 해석은 탄성파 자료 해석 분야에 있어 가장 중요한 기술 중 하나이며, 기계 학습을 적용하기에 가장 적합한 분야이기도 하다. 이 논문에서는 다양한 기계 학습 기법들에 대해 소개하고 단층 해석에 적합한 기법들과 그 이유를 기술하였다. 물리탐사 분야의 저명한 국제 학술지에 게재된 논문과 국제 학술대회 발표 사례들을 조사하여 연도별, 분야별 연구 현황을 정리하였으며, 그 중 기계 학습을 사용한 단층 해석 연구들을 집중적으로 분석하였다. 단층 해석 기술은 입력 자료 및 기계 학습 모델의 형태에 따라 탄성파 속성 기반 기술, 탄성파 이미지 기반 기술, 원시자료 기반 기술로 나누어 그 장단점을 기술하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제8권3호
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• pp.49-53
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• 2001

유도결합형 플라즈마 (ICP-RIE) 장치를 이용하여 SBT ($SrBi_2Ta_2O_9$)/Si의 수직식각 실험을 하였다. 이와 같은 실험의 목적은 수직 단면구조의 강유전체 gate구조 및 capacitor 제조에 있어서 유효면적을 확보하고 parasitic effect를 최소화 하는 기술이 우수한 소자 특성을 얻기 위해 매우 중요한 기술이기 때문이다. $Ar/C1_2$를 반응가스로 사용하였으며 $Ar/C1_2$유량비를 각각 1, 0.8, 0.6, 0.4로 바꾸어 가면서 각 유량비에 대해 RF power를 700, 600, 500W로 변화시키는 동안 DC power를 각각 200, 150, 100, 50 W로 변화시키면서 식각 실험을 하였다. 식각조건 변화에 따른 수직 및 수평 식각율, 선택식각율, 감광막의 보호성, 리소그라피 조건에 따른 식각율 및 식각단면 구조의 특성, 식각율 변화에 따른 패턴 크기의 변화, SBT의 식각 단면 특성 등을 조사하였다. $Ar/C1_2$유량비가 0.8, RF power 700 W, DC power 200 W 일 때 식각속도는 1050 A/min으로 최적의 식각율을 확인하였다. 그리고 주사전자현미경의 관찰 결과 수 적도는 $82^{\circ}C$ 정도로 매우 양호함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.15-23
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• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

• 농촌지도와개발
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• 제21권1호
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• pp.83-115
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• 2014

본 연구는 대형유통업체의 PB사과 상품에 대한 소비자들의 지각수준에서 브랜드신뢰와 구매의도에 영향을 미치는 요인을 밝혀서 대형유통업체의 PB사과 상품 확대에 대응하는 농업 경영체 및 산지 생산농가의 마케팅 전략의 시사점을 제시 하고자 하였다. 분석결과, PB사과 상품의 품질수준은 브랜드신뢰에 영향을 미치고, 품질수준과 지각가치, 브랜드신뢰가 구매의도에 영향을 주었다. 그러나 브랜드이미지는 브랜드신뢰와 구매의도에 영향을 미치지 않았다. 이에 따른 전략적 시사점은 첫째, NB 사과의 전통성을 강조하여 품질수준에 대한 인식형성이 이루어질 수 있도록 해야 한다. 둘째, 소비자들의 구매의욕을 일으킬 수 있는 감성적 포장디자인과 다양한 구성의 상품개발이 필요하다. 셋째, NB사과에 대한 소비자들의 지각가치 향상을 위해서 NB사과 상품구매의 편리성제공으로 지각가치를 향상 시켜야 한다. 넷째, 생산자 단체와 소비자단체의 지속적인 연계활동을 통하여 NB사과 상품에 대한 브랜드 신뢰도를 향상 시켜야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.331-339
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• 2016

경제성장과 함께 생활습관 변화로 인한 만성질환이 지속적으로 증가하고 있다. 그 중 심뇌혈관질환은 사망원인의 약 20%를 차지하는 우리나라의 주요 사망원인이다. 심장의 이상을 측정하는 검사는 심전도검사로, 심장의 리듬을 전기적으로 측정하여 평가하는 방법이다. 심전도 검사에서 가장 영향을 미치는 것은 전극의 부착 위치인데, 간호사를 대상으로 연구한 결과에 따르면 모두 정확하게 부착한 것은 2.6%로 나타났다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 프로젝션 기반의 증강현실 기술을 사용하여 환자 본인의 Chest X-ray 사진을 흉부에 중첩시켜 투영시킴으로써 정확한 전극 부착위치를 쉽게 알 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존의 방법으로 측정한 결과와 개발한 시스템으로 측정한 결과를 비교하였더니 2.6cm의 오차를 보였다. 그에 따른 심전도 결과에서도 V1, V2, V3위치에서 눈에 띄는 파형의 차이가 있었다. 본 시스템으로 정확하게 측정된 심전도는 의료진들의 환자관리 및 임상적 의사결정에 크게 도움이 될 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.83-93
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• 2013

최근 영상처리 응용의 일환으로 객체 추적 시스템에 많이 활용되는 SURF 알고리즘의 경우 영상의 회전 및 크기 변화에 강인한 특이점을 추출한다는 특징이 있지만 연산이 복잡하고 연산량이 많아 임베디드 환경에서 IP로 사용되기 위해서는 하드웨어 가속기 개발이 필수적이다. 하지만 이 때 요구되는 내부 메모리 사이즈가 매우 크기 때문에 ASIC이나 SoC 시스템으로 개발 할 때 칩 회로 사이즈가 커서 IP의 가치를 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 하드웨어 가속기 개발 시 회로면적에 효율적인 설계를 위해 내부 블록메모리 사용량을 줄이고 외부 메모리와 DMA를 사용하여 세분화된 Sub-IP 구조로 설계하는 것에 대해 연구하고 간단한 객체 추적 알고리즘을 개발하여 그 결과를 적용하였다. ARM Cortex-M0, AHB-lite, APB, DMA, SDRAM Controller로 구성된 시스템 환경에서 실험 결과 VGA(640x480)영상에서 SURF 알고리즘의 처리속도는 약 31frame/sec, 블록 메모리의 크기는 81Kbytes, 30nm 공정에서 회로의 크기는 약 74만 게이트 크기로 SoC 칩의 하드웨어 IP로 활용이 가능하였다. SURF와 비슷한 영상처리 알고리즘에서도 본 논문에서 제안하는 설계방법을 적용하면 타겟 어플리케이션에 효율적인 하드웨어 설계를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.255-257
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• 2017

오늘날 자동차 시장에는 다양한 IT기술이 포함된 모델들이 출시되고 있다. 대표적으로 테슬라 사의 테슬라 모델S, 구글의 무인자동차 등이 속속 등장 하고 있다. 이렇게 IT 기술이 포함된 자동차는 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 제공되는 편의만큼 운전자들은 다양한 혜택을 누리고 있다. 하지만 이와 반대로 전자부품의 결함이나 오류로 인해 운전자들의 안전을 위협하는 사고의 발생이 일어나고 있는 것 또한 사실이다. 이러한 사고들 가운데 자동차 급발진 사고가 존재한다. 아직까지 자동차 급발진 사고의 원인은 뚜렷하지 않으나 자기장에 의한 ECU장치가 오류를 일으켜 자동차 급발진 사고가 발생한다는 주장이 가장 신뢰 받고 있다. 하지만 한국의 경우 자동차 급발진 사고가 일어날시 자동차 제조사 측에서는 단순히 운전자의 페달 조작 미스로 인해 사고가 일어났다고 주장하는 경우가 많으며, 운전자 측에서는 그에 대해 반박할 근거가 부족해 대부분의 운전자들이 책임을 지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자동차 급발진 사고가 운전자의 페달 조작 실수인지 자동차의 장치 결함인지를 판별할 수 있도록 운전자의 페달 조작 영상을 획득하고 엑셀, 브레이크 등 제어부에 센서를 부착하여 정밀한 데이터를 획득, 저장하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현 하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제24권4호
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• pp.265-270
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• 2013

방사선수술 치료계획 시 목표체적 윤곽 그리기 과정에서 발생하는 오차를 확인 하기 위하여 작은 목표체적을 고르게 분포시킨 두 경부 팬텀을 제작하였으며, 동일한 팬텀을 사용하여 CT영상 및 MR영상을 획득하고 이를 대표적인 3개의 방사선수술 치료계획시스템에서 작은 목표체적에 대하여 윤곽 그리기 한 후 체적을 측정하여 비교 분석하였다. CT로부터 획득한 이미지를 이용하여 BrainSCAN (노발리스)에서 윤곽 그리기를 하여 체적을 측정한 경우, 체적 평균값은 $2.23{\pm}0.08cm^3$이며, Leksell gamma plan (감마 나이프)은 $2.13{\pm}0.07cm^3$, Multi plan (사이버 나이프)에서 측정한 값은 $2.24{\pm}0.10cm^3$이였다. 또한 MRI로부터 획득한 이미지를 이용하여 BrainSCAN에서 윤곽 그리기를 하여 체적을 측정한 경우, 체적크기의 평균값은 $2.08{\pm}0.06cm^3$이며, Leksell gamma plan은 $1.94{\pm}0.05cm^3$이고 Multi plan에서 측정한 값은 $2.15{\pm}0.06cm^3$이었다. 각 방사선치료계획 시스템에서 CT영상과 MR영상으로부터 측정한 목표체적의 차이는 CT에서 획득한 이미지를 측정한 체적이 MRI보다 평균적으로 6.4% 정도 크게 나타나는 것을 확인하였다. 동일한 영상획득 장비에서 획득한 이미지를 3개의 서로 다른 방사선치료시스템에서 측정한 결과의 차이는 3~6%이었다. 이 결과는 영상을 획득하는 방식과 윤곽을 그릴 때 생기는 오차를 고려하였을 때 임상적으로 수용할 수 있는 범위 내에 들어간다고 판단이 된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1-8
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• 2013

스마트폰의 등장과 함께 사용자들은 다양한 애플리케이션을 통해 보다 효율적으로 모바일폰을 구성할 수 있게 되었다. 하지만, 스마트폰의 발전에도 불구하고 스마트폰의 배터리는 휴대성을 제한하고 있다. 스마트폰의 전력 효율성은 컴퓨터 시스템 연구 분야에서 아주 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 스마트폰의 전력 효율성을 알아보기 위해 여러 구성 변수를 선택하여 실험을 수행하였다. 구성 변수로는 프로세서, 디스플레이, 운영체제를 고려하였고 각 구성 변수에 따라 여러 개의 애플리케이션을 활용하여 실험하였다. 실험 결과, 프로세서의 복잡도에 따라서도 전력 소비량이 증가하였고, 디스플레이크기 증가에 따라 전력소비량 또한 증가하였다. 하지만, 운영체제에서는 다른 전력 소비 패턴을 보였다. Android 운영체제의 경우 인터넷과 영상처리 애플리케이션에서 높은 전력 소비량을 보이며 음악 감상, 카메라 애플리케이션에서 낮은 전력 소비량을 보였다. iOS의 경우에는 게임과 인터넷 애플리케이션에서 높은 전력 소비량을 보이며 카메라와 영상처리에서 낮은 전력 소비량을 보였다. 전체적으로 Android 운영체제보다 iOS 운영체제에서 전력 효율성이 높음을 알 수 있었다. 이는 iOS는 하드웨어와 운영체제를 병행하여 개발하기 때문에 Android보다 최적화가 잘 이뤄진 것으로 판단된다. 또한, Android는 하드웨어에 최적화된 운영체제 수정이 필요함을 실험을 통해 알 수 있었다.