• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.609-616
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• 2017

본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.67-73
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• 2016

최근 들어 전 세계적으로 무선전력전송이 많이 연구되고 있다. 무선 전력전송이란 전기기기가 전선이 없어도 무선으로 전력을 공급하는 기술이다. 본 논문에서는 ICT 기반의 무선전력전송 시스템을 설계, 제작하였다. 제안된 시스템은 기존 시스템보다 픽업코일에 접촉는 면적을 증대하여 같은 L값과 C값을 사용해도 효율이 높아질 수 있도록 설계하였다. 무선 전송의 송 수신부와 고효율의 코일부로 구성되어 있으며, 시스템의 전송 효율을 높이는 방법을 제안하였다. 특히 무선 송 수신부는 ICT 기술과 연동이 가능하도록 설계하여 실시간 원격 모니터링이 가능하도록 제작하였고, 대기전력을 절감하는 효과를 연구하였다. 이를 위하여 기업에서 무선전력전송 시스템에 사용된 IGBT소자의 최대 주파수 20[KHz]를 사용하여 이에 가장 적절한 L, C값을 찾기 위해 많은 필드실험을 통하여 가장 효율적인 L값 $23.9[{\mu}H]$, C값 $2.64[{\mu}F]$을 선정하여 시스템을 구성하였다. 또한 대기전력을 감소하기 위해 출력전류를 제어하는 알고리즘을 설계하여 적용하였다. 이 결과 기존의 장비보다 무선전력전송용량과 효율이 75[%]에서 80[%]로 전력전송 유효거리를 10[%] 증가하여 대기전력의 감소 및 유지보수 비용이 절감하였고, ICT 기술을 이용한 무선 송수신부 와 프로그램을 개발하여 사용자가 취득된 데이터로 시스템의 고장 검출을 쉽게 할 수 있게 하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.151-158
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• 2019

재해로 인한 부상 및 만성 질환 등의 다양한 요인으로 신체적 장애를 가진 환자, 혹은 신체의 노화로 인하여 몸의 움직임의 범위가 제한된 노인과 같은 경우, 치료의 일종으로 병원에서의 재활 프로그램의 참여를 권장 받는 경우가 있다. 그러나 이들은 신체의 거동이 불편하므로 보호자의 동행 없이 재활 프로그램의 참여를 위한 이동이 쉽지 않다. 또한, 병원에서는 각각의 환자 및 노인들에게 재활 운동을 지도해주어야 하는 불편함이 존재한다. 이러한 이유로, 이 논문에서는 모션 인식을 통하여 집에서도 타인의 도움 없이 재활 운동이 가능한 원격 재활 프로그램을 개발하였다. 해당 시스템은 사용자 집의 스테레오 카메라와 컴퓨터를 이용하여 구동할 수 있으며, 모션 인식 기능을 통하여 사용자의 실시간 운동 상태 확인이 가능하다. 사용자가 재활 운동에 참여하는 동안, 시스템은 사용자의 특정 부위의 관절가동범위(Joint ROM; Joint Range of Motion)를 저장하여 신체 기능의 향상도를 확인한다. 이 논문에서는 시스템의 검증을 위하여 총 4명의 실험군이 참여하였으며, 총 3종류의 운동을 각 9회씩 반복한 데이터를 이용하여 각 실험군의 시작 및 마지막 운동의 관절가동범위의 차이를 비교하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.371-380
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• 2006

본 논문은 패션 디자인 분야에서 완성된 의상의 모델 사진을 활용해 다양한 원단(직물)을 직접 Draping함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인 할 수 있다. 또한 모델과 원단 이미지에 대한 데이터베이스를 구축하여 실시간으로 Mapping 결과를 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 그리고 여기에서 추출되는 시제품을 3D 모델에 입혀 시뮬레이션 할 수 있도록 하기 위한 과정으로 우선 여러 옷감 조각들을 이용하여 가상의 3D 인체 모델에 옷을 입히기 위한 의복 시뮬레이션 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 인체 모델 파일과 2D 재단 패턴 파일을 읽어 들인 다음에 mass-spring model에 기반한 물리적 시뮬레이션에 의해 의복을 착용한 3D 모델을 생성한다. 본 논문의 시스템은 사실적인 시뮬레이션을 위하여 인체 모델을 구성하는 삼각형과 의복을 구성하는 삼각형 사이의 충돌을 검사하고 반응 처리를 수행하였다. 인체를 구성하는 삼각형의 수가 매우 많으므로, 이러한 충돌 검사 빛 반응 처리는 많은 시간을 필요로 한다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Octree 공간 분할 기법을 이용하여 충돌 검사 및 반응 처리 수를 줄이는 방법을 이용하여 사실적인 영상을 생성할 수 있었고, 수초 이내에 가상 인체 모델에 의복을 입힐 수 있었다.

• 한국산업보건학회지
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• 제27권1호
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• pp.38-45
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• 2017

Objectives: Radon may be second only to smoking as a cause of lung cancer. Radon is a colorless, tasteless radioactive gas that is formed via the radioactive decay of radium. Therefore, radon levels can build up based on the amount of radium contained in construction materials such as phospho-gypsum board or when ventilation rates are low. This study provides our findings from evaluation of radon gas at facilities and offices in an industrial complex. Methods: We evaluated the office rooms and processes of 12 manufacturing factories from May 14, 2014 to September 23, 2014. Short-term data were measured by using real-time monitoring detectors(Model 1030, Sun Nuclear Co., USA) indoors in the office buildings. The radon measurements were recorded at 30-minute intervals over approximately 48 hours. The limit of detection of this instrument is $3.7Bq/m^3$. Also, long-term data were measured by using ${\alpha}-track$ radon detectors(${\alpha}-track$, Rn-tech Co., Korea) in the office and factory buildings. Our detectors were exposed for over 90 days, resulting in a minimum detectable concentration of $7.4Bq/m^3$. Detectors were placed 150-220 cm above the floor. Results: Radon concentrations averaged $20.6{\pm}17.0Bq/m^3$($3.7-115.8Bq/m^3$) in the overall area. The monthly mean concentration of radon by building materials were in the order of gypsum>concrete>cement. Radon concentrations were measured using ${\alpha}-track$ in parallel with direct-reading radon detectors and the two metric methods for radon monitoring were compared. A t-test for the two sampling methods showed that there is no difference between the average radon concentrations(p<0.05). Most of the office buildings did not have central air-conditioning, but several rooms had window- or ceiling-mounted units. Employees could also open windows. The first, second and third floors were used mainly for office work. Conclusions: Radon levels measured during this assessment in the office rooms of buildings and processes in factories were well below the ICRP reference level of $1,000Bq/m^3$ for workplaces and also below the lower USEPA residential guideline of $148Bq/m^3$. The range of indoor annual effective dose due to radon exposure for workers working in the office and factory buildings was 0.01 to 1.45 mSv/yr. Construction materials such as phospho-gypsum board, concrete and cement were the main emission sources for workers' exposure.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.23-35
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• 2006

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 영상 내에 존재하는 사람의 얼굴 및 얼굴 특징점들을 자동으로 추출한 후, 추출된 정보를 이용하여 3차원 얼굴 모델의 표정을 실시간으로 제어함으로써 현실감 있는 얼굴 애니메이션 처리가 가능한 새로운 방법을 제시한다. 입력 영상의 각 프레임으로부터 얼굴을 효과적으로 추출하기 위해 기존에 일반적으로 사용되는 색상 공간을 이용한 파라미터 검출 방법에 대변되는 새로운 비파라미터 검출 방법을 제시하였다. 기존의 파라미터 검출 방법은 일반적으로 얼굴의 피부 색상분포를 가우지언 형태로 표현하며 특히 주변조명의 변화 및 배경 영상 등에 민감하게 반응하므로 정화한 영역의 검출을 위한 부가적 작업을 필요로 한다. 이러한 문제점을 효과적으로 해결하기 위하여 본 논문에서는 Hue와 Tint 색상 성분에 기반을 둔 새로운 스킨 색상 공간을 제시하고 모델의 분포특성을 직선 형식으로 표현하여 얼굴검출 시 발생되는 오류를 축소시킬 수 있었다. 또한, 검출된 얼굴 영역으로부터 정확한 얼굴특성 정보를 추출하기 위하여 각 특징영역에 대한 에지검색 결과와 얼굴의 비율 비를 적용하여 효과적으로 얼굴의 특징 영역을 검출하였다. 추출된 얼굴 특징점 변화 정보는 3차원 얼굴 모델의 실시간 표정 변화에 적용되며, 보다 실감 있는 얼굴 표정을 생성하기위하여 사람의 근육 정보와 근육의 움직이는 방법을 나타내는 Waters의 선형 근육 모델에 새로운 근육 정보들을 새롭게 추가함으로써 화장 적용하였다. 실험결과 제안된 방법을 이용하여 실시간으로 입력되는 대상의 얼굴표정을 3차원 얼굴 모델에 자연스럽게 표현할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.292-301
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• 2016

구제역 발생에 따른 피해는 매우 크기 때문에 구제역의 피해를 최소화하기 위해서는 선제적인 구제역 진단 및 대응이 필수적이다. 주요 구제역 증상은 소의 체온 상승, 식욕 부진, 유량 감소, 입 발굽 유방에 물집 형성 등이며, 이중 확인하기 가장 쉽고 빠른 방법은 체온을 검사하는 방법이다. 본 논문에서는 선제적 구제역 대응을 위해 소 발굽 검출 알고리즘을 개발 구현하고, 축사에 고해상도 카메라 모듈과 열화상 카메라, 온습도 모듈 설치하여 발굽 검색 테스트를 시행하였다. 본 연구에서 개발한 알고리즘과 시스템을 통해 구제역 의심 가축의 조기 상황 대처를 할 수 있으며, 가축의 최적 성정 환경을 조성할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 기존의 휴대용이 아닌 열화상 카메라를 활용한 구제역 대응 시스템은 축사에 고정으로 부착하여 별도 인력을 필요로 하지 않고 이미지 알고리즘을 통하여 가축의 발굽 온도를 자동 측정하는 기능과 스마트 폰을 활용한 자동 경고 기능을 가지고 있다. 이러한 시스템은 실시간을 구제역 가능성 예측을 가능케 하며, 별도의 인력이 없이 가축 질병에 대한 초동 방역 대응을 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.465-472
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• 2017

과거에는 전력데이터를 분석하는 기법으로 주로 기계학습의 지도학습 기법을 많이 활용하였고 데이터 마이닝 기법을 통한 패턴 검출을 주로 연구하였다. 그러나 전력데이터의 규모 커지고 실시간 데이터 공급이 가능해진 현재에는 과거의 데이터 분류 및 분석 기법을 통한 데이터 분석 연구는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 큰 규모의 전력데이터를 분석할 수 있는 클러스터링 아키텍처를 제안한다. 제안하는 클러스터링 프로세스는 비지도학습기법인 K-means 알고리즘의 문제점을 보완하고 전력데이터 수집과 분석까지의 모든 과정을 자동화할 수 있는 프로세스이다. 총 3 Level로 구분하여 Row Data Level, Clustering Level, User Interface Level로 구분하여 전력데이터를 분류 및 분석한다. 또한 클러스터링의 효율성 향상을 위하여 주성분분석 및 정규분포기반의 최적의 클러스터 수 K값 추출과 이상점으로 분류되는 데이터 감소를 위한 변형된 K-means 알고리즘을 제시한다.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제18권1호
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• pp.39-50
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• 2001

본 연구는 여러 가지 질병의 원인을 규명하는데 있어서 자율신경계 역할의 중요성을 인식하여 심전도 및 호흡신호의 변이를 이용하여 자율신경계를 감시할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제작된 증폭기에서는 트랜스를 사용하여 교류전원으로부터 환자를 격리시키고, 30 KHz의 고주파를 이용하여 임피던스법에 의한 호흡신호를 심전도와 동시에 처리할 수 있도록 하였으며, 아울러 서로의 채널에 대한 혼신의 영향을 최소화하도록 회로를 설계하였다. 시뮬레이터에 의한 테스트 결과에서 입력 조건에 따라 증폭기의 출력에 나타나는 시간 간격이 일치하게 나타나는 것을 확인하였다. 또 실제 서로 다른 조건을 가진 세 부류의 임상 환자의 심전도에서 R-R interval 및 호흡신호를 측정하여 추출할 수 있었다. 기존에는 주로 생체 신호 파라미터를 각각 측정하여 그 결과를 추출하였으나 본 연구에서는 R-R interval과 respiration의 파라미터를 통합하여 데이터를 수집, 처리함으로써 환자로부터 얻은 데이터를 임상 응용에 보다 효과적으로 적용할 수 있게 되었다. 따라서 향후 개발된 시스템의 보완을 통해 환자에 직접 적용하여 자율신경계 장애 환자에 대한 감시장치로 활용하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.113-120
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• 2018

오늘날 정보 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 서비스 사용자 수를 빠르게 증가시키고 있으며, 인터넷 상에서 사용자 상호간 실시간 정보 공유를 가능하도록 한다. 정보의 공유 과정에는 다양한 방법들이 존재하지만 일반적으로 포털서비스 기반의 정보 공유가 대중화 되어있다. 그렇지만 이러한 정보 공유 과정은 특정 이해 당사자 상호간 해당 정보의 사회적 관심도 증폭을 위한 불법 행위를 유발시키는 원인이 되고 있다. 그 중 매크로 기능을 이용한 여론 조작 공격은 정상적인 여론의 방향을 왜곡시키기 때문에 이에 대한 보안 대책이 시급한 실정이다. 일반적으로 매크로 공격이란 불법적인 사용자들이 다수의 IP나 아이디를 확보한 후 특정 웹 페이지의 내용에 대하여 여론을 조작하는 공격으로 정의한다. 본 논문은 특정 사용자의 매크로 공격에 대하여 트레이스 백 기반의 네트워크 경로 정보를 분석한 후 해당 사용자의 다중 접속을 탐지할 수 있도록 하였다. 즉, 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 접근 경로 정보와 사용자 정보가 일치하는 접근이 2회 이상 발생하면 이를 매크로 공격으로 판정하였다. 또한 동일한 지역에서 특정 웹 페이지에 대하여 다수의 아이디를 이용한 접근이 발생하는 경우, 이에 대한 임계 카운트 값 분석을 통하여 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 여론 결과를 왜곡 할 수 없도록 하였다.