• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.4133-4137
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• 2011

신뢰성 있는 다중태그 인식은 최근 다중태그 애플리케이션 이슈 중의 하나이다. 하지만, 데이터 확보 단계에서 다중태그 리더를 통한 신뢰성 있는 다중태그 인식은 리더간의 충돌, 소음, 태그가 부착된 물건들의 이동 등으로 발생하는 거짓양성인식, 거짓음성인식, 비 인식같은 신뢰성 없는 인식으로 인하여 신뢰서 있는 데이터를 확보하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 다중태그 리더를 통한 인식에서 발생되는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 먼저 성능평가 기준을 소개하고, 1) 수신된 신호 강도 표시기 (RSSI)을 이용한 최소 중첩인식공간 설정방식, 2)시-공간 분할 처리방식, 3) 큰 사이즈의 이중 태그 부착 방식등과 같은 3가지 해결방안을 제시하였다. 그리고 본 논문은 멀티 RFID 리더가 설치된 스마트 사무실에서 태그의 성공 인식률 계산을 통하여 제안된 방법의 성능개선을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-107
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• 2008

최근 GPS를 이용한 경로 안내 시스템은 폭넓게 이용되고 있다. 그리고 대형 상가 밀집 지역의 주차관리 시스템에는 주로 RFID(Radio Frequency Identification)를 이 용하여 주차장 상황을 관리하고 있다. 그렇지만 RFID 태그만을 부착한 차량이 여러 개의 주차장이 산재한 중소상가 밀집 상권으로 진입했을 경우, 실시간 주차장 상황 정보를 이용한 최적의 주차 경로 안내 시스템이 없으며, GPS만을 이용한 경로 안내 시스템은 실시간 주차 현황 정보를 이용할 수 없다. 이 논문에서는 상권 내에 여러 개의 주차장을 통합하는 주차 관제를 위한 MD 태그 객체의 위치 인식 기법을 제안하고, 데이터베이스와 연동하여 주차를 위한 최적의 경로 안내 시스템을 제안한다. 제안하는 위치 인식 기법은 미들웨어에서 태그의 판독 순서 및 안테나 번호로 추출하며, 데이터베이스와 연동하여 태그의 방향성 또한 인식함으로써 항상 최적의 주차 경로를 검색하도록 한다. RFID 태그, 리더, 미들웨어, 서버, 주차장 클라이언트, 모바일 클라이언트로 구성된 구현 시스템 결과는 제안한 기법이 원활이 동작함을 보이며, 진보된 통합 주차 관제 시스템에서 유용하게 사용될 것으로 판단된다.

• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.23-29
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• 2019

차이가 나는 물체를 구별하는 물체인식과 달리, 얼굴인식은 유사한 패턴을 가진 얼굴의 Identity를 구별한다. 이에 따라 LBP, HOG, Gabor과 같은 특징 추출 알고리즘이 딥러닝 기반으로 대체되고 있다. 딥 러닝 기술을 활용하여 머신러닝으로 얼굴을 식별할 수 있는 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 얼굴인식 기술이 활용되고 있다. 특히, 금융 거래 외에도 사용자 식별이 필요한 다양한 오프라인 환경에서 활용되어 세밀하고 개인에 적합한 서비스가 제공될 수 있다. 얼굴 인식 기술은 스마트 미러와 같은 장치를 통해 손쉽게 사용자 인증을 하고, 식별이 된 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 인증의 다양한 기법 중에서 얼굴인식 기술에 대한 조사 및 파이썬으로 작성된 얼굴인식 사례 소스 분석과 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 서비스의 가능성을 제시하고자 한다.

• 패션비즈니스
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• 제23권5호
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• pp.31-47
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• 2019

This study focuses on women and fashion in Korea between the 1960s and 1970s, when the government regulated the socio-cultural aspects of individuals while achieving remarkable economic industrialization, particularly through the representative popular weekly magazine 'Sunday-Seoul'. The scope of this study included 168 issues from September 22, 1968 to December 26, 1971. Two research methods were applied, literature research and content analysis research. First, the literature on Korean society, culture, women's fashion, the sociological, feminine and popular cultural studies were reviewed. Thereafter, the contents, cover, articles, pictorials were collected and analyzed for classification and identification of the women's images and women's fashion. In the case of fashion articles, the contents of vocabulary and description texts were highlighted, and in the case of pictorials, the visual elements such as images, silhouettes of clothes, details of features, and patterns of materials were assessed. The images of women in Sunday Seoul's articles and pictorials exhibited extreme opposite, presenting the most important purpose of marriage, 'wise mother and good wife' and 'image of sexual object' for men. The two images of women differed; however, there was one more female image 'industrial laborer' which was placed in the blind spot of interest. The characteristics of fashion which appeared in 'Sunday-Seoul' were 'uniform modern elegance' based on neat mini-style, and 'sexual image of exposure fashion' which endeavored to selectively borrow from overseas pictorials and trend-oriented articles. This could be viewed as a 'transformation of traditional Hanbok', 'avant-garde trend' and 'de-sexualization & indifference of fashion'.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.91-94
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• 2009

RFID(Radio frequency IDentification)는 그 응용 분야가 매우 광범위하다. 예로서 주차관리 시스템, 도서관 사서 관리 시스템 등이 있다. 이런 응용 시스템은 응용 목적에 따라 먼저 반송파 선정을 해야 한다. 반송주파수가 낮을 경우에는 인식거리가 짧고, 반송주파수가 높으면 인식거리가 매우 길며, 인식 대상물이 빨리 움직일 경우 사용한다. 그리고 Tag의 수급의 원활함이 있어야 한다. 시스템의 개발이 완료되더라도 Tag의 구매가 어려우면 개발품은 무용지물이 된다. 본 논문에서는 125KHz를 반송파로 사용하고 있는 RFID 칩인 EM4095칩을 이용하여 RFID 시스템에 대해서 연구하였다. EM4095는 저소비 전력 고효율 칩으로 주변회로는 매우 간단하다. 그리고 MCU와는 4선을 연결함으로서 쓰기와 읽기가 가능하다. MCU는 Atmega128을 사용하였다. 결과로서 각 부분에 대한 회로와 제어 프로그램을 설명하였으며, Reader를 이용한 Tag의 ID 수신 상태를 그림으로 보여 주었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.35-45
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• 2019

The objective of this study is to analyze habitat distribution on tiger, wolf, and leopard in Joseonwangjosilok. Nowaday, we only come to meet these kind of animals at the historical records because of haman-induced habitat encroachment. Historically, extinct animal became an object of game by people. So, we try to get distribution information for restoration on historical extinct animals. We made distribution map by constructing 402 counts on tiger(350), leopard(51) and wolf(1) recordsfrom 14th to Early 20th century for study. Analyzing historical materials, criteria for data analysis took into account objectivity, location information, accuracy for extinct animals. We carried out location identification of animals by using geocoding comparing with geographical name of the Joseon Dynasty period, topographic map of time under the rule of Japanese imperialism, present place name and historical materials. Database items are constructed 20 types for example appearance year of animal, population, location, damage, etc. As a result of analysis for appearance regions, tigers were recorded in capital area of higher density population intensively, and also were frequently seen at Daegu, Andong etc. Leopard and wolf were founded at regionally Gyeonggi-do and Jinju with limitation, relatively seen a few number. The reason of the appearance records like this, tiger prefer game of open and water-front area in near human residential area, there are lots of historical records such as 'Hosang'(mourning someone who killed by Tiger) and hunting. But leopard and wolf inhabit rocky area and dense forest, the reason why they made a few contact with human. Results of this are expect to be applicable restoration research for extinct animal by providing for populations, habitat environments and distribution information.

• 현장농수산연구지
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• 제22권1호
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• pp.79-85
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• 2020

이 연구는 최초의 국내 말에서 수동면역부전을 다룬 것이다. 이 연구의 목적은 건강한 말과 아픈 말의 면역상태를 비교하는 것이다. 수동면역부전은 말에서 가장 흔한 면역결핍질환이다. 아픈말 22 마리와 건강한 말 18 마리를 검사키트(SNAP Foal IgG Test Kit)를 이용하여 수동면역부전을 진단하였다. 모든 성마는 정상적인 면역기능을 가지고 있었다(≥800 mg/㎗). 신생망아지는 22 마리 중 13 마리(59%; ∠800 mg/㎗)가 면역기능이 취약하였지만 치료 후 회복하여 생존하였다. 이 22 마리 중 9 마리는 면역기능이 강한 말(≥ 800 mg/㎗)로 혈중 IgG농도가 높아도 감염성 질환이 발생할 수 있다는 것을 보여준다. 폐사망아지는 모두 6 마리였고, 그중 4 마리는 감염성 질환이었다. 신생망아지 면역상태 검사를 통한 감염취약 정도의 조기진단 및 대응방안 마련으로 경주자원 활용율 제고와 보건관리 기술향상을 도모할 수 있다. 또한, 신생망아지의 감염성질환 조기 파악으로 향후 육성마의 체계적인 보건관리방안 마련에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제3권2호
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• pp.67-72
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• 2022

Ecological research relies on the interpretation of large amounts of visual data obtained from extensive wildlife surveys, but such large-scale image interpretation is costly and time-consuming. Using an artificial intelligence (AI) machine learning model, especially convolution neural networks (CNN), it is possible to streamline these manual tasks on image information and to protect wildlife and record and predict behavior. Ecological research using deep-learning-based object recognition technology includes various research purposes such as identifying, detecting, and identifying species of wild animals, and identification of the location of poachers in real-time. These advances in the application of AI technology can enable efficient management of endangered wildlife, animal detection in various environments, and real-time analysis of image information collected by unmanned aerial vehicles. Furthermore, the need for school education and social use on biodiversity and environmental issues using AI is raised. School education and citizen science related to ecological activities using AI technology can enhance environmental awareness, and strengthen more knowledge and problem-solving skills in science and research processes. Under these prospects, in this paper, we compare the results of our early 2013 study, which automatically identified African cichlid fish species using photographic data of them, with the results of reanalysis by CNN deep learning method. By using PyTorch and PyTorch Lightning frameworks, we achieve an accuracy of 82.54% and an F1-score of 0.77 with minimal programming and data preprocessing effort. This is a significant improvement over the previous our machine learning methods, which required heavy feature engineering costs and had 78% accuracy.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1139-1150
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• 2022

SW 산업의 급속한 발전과 함께 새롭게 개발되는 코드와 비례해서 취약한 코드 또한 급증하고 있다. 기존에는 전문가가 수동으로 코드를 분석하여 취약점을 탐지하였지만 최근에는 증가하는 코드에 비해서 분석하는 인력이 부족하다. 이 때문에 기존 Vuldeepecker와 같은 많은 연구에서는 RNN 기반 모델을 이용하여 취약점을 탐지하였다. 그러나 RNN 모델은 코드의 양이 방대할수록 새롭게 입력되는 코드만 학습되고 초기에 입력된 코드는 최종 예측 결과에 영향을 주지 못하는 한계점이 있다. 또한 RNN 기반 방법은 입력에 Word2vec 모델을 사용하여 단어의 의미를 상징하는 embedding을 먼저 학습하여 고정 값으로 RNN 모델에 입력된다. 이는 서로 다른 문맥에서 다른 의미를 표현하지 못하는 한계점이 있다. BERT는 Transformer 모델을 기본 레이어로 사용하여 각 단어가 전체 문맥에서 모든 단어 간의 관계를 계산한다. 또한 MLM과 NST 방법으로 문장 간의 앞뒤 관계를 학습하기 때문에 취약점 탐지와 같은 코드 간 관계를 분석해야 할 필요가 있는 문제에서 적절한 방법이다. 본 논문에서는 BERT 모델과 결합하여 취약점 탐지하는 연구를 수행하였고 실험 결과 취약점 탐지의 정확성이 97.5%로 Vuldeepecker보다 정확성 1.5%. 효율성이 69%를 증가하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권4호
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• pp.277-285
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• 2023

In this study, pneumonia identification networks with the small number of layers were constructed by using chest X-ray images. The networks had similar trainable-parameters, and the performance of the trained models was quantitatively evaluated with the modification of the network architectures. A total of 6 networks were constructed: convolutional neural network (CNN), VGGNet, GoogleNet, residual network with identity blocks, ResNet with bottleneck blocks and ResNet with identity and bottleneck blocks. Trainable parameters for the 6 networks were set in a range of 273,921-294,817 by adjusting the output channels of convolution layers. The network training was implemented with binary cross entropy (BCE) loss function, sigmoid activation function, adaptive moment estimation (Adam) optimizer and 100 epochs. The performance of the trained models was evaluated in terms of training time, accuracy, precision, recall, specificity and F1-score. The results showed that the trained models with the small number of layers precisely detect pneumonia from chest X-ray images. In particular, the overall quantitative performance of the trained models based on the ResNets was above 0.9, and the performance levels were similar or superior to those based on the CNN, VGGNet and GoogleNet. Also, the residual blocks affected the performance of the trained models based on the ResNets. Therefore, in this study, we demonstrated that the object detection networks with the small number of layers are suitable for detecting pneumonia using chest X-ray images. And, the trained models based on the ResNets can be optimized by applying appropriate residual-blocks.