프랑스에 사는 한민족 동포 어린이에게

임현근 한국국어교육학회 1995 세계가 한동네 Vol.1995 No.-

마이크로프로세서 기반의 얼굴 마스크 감지

임현근,류수영,정회경 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.3

This paper proposes an embedded system that detects mask and face recognition based on a microprocessor instead of Nvidia Jetson Board what is popular development kit. We use a class of efficient models called Mobilenets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architechture that uses depth- wise separable convolutions to build light weight deep neural networks. The device used a Maix development board with CNN hardware acceleration function, and the training model used MobileNet_V2 based SSD(Single Shot Multibox Detector) optimized for mobile devices. To make training model, 7553 face data from Kaggle are used. As a result of test dataset, the AUC (Area Under The Curve) value is as high as 0.98.

잠재 의미 분석을 적용한 유사 특허 검색 서비스 시스템

임현근,김재윤,정회경,Lim, HyunKeun,Kim, Jaeyoon,Jung, Hoekyung 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.8

유사 특허를 검색하는 방법으로 기존에는 키워드 검색 방법을 사용하고 최근에는 머신러닝을 활용한 자동분류 방법을 사용하고 있다. 키워드 검색은 데이터 정제를 통해 정형화된 데이터 분석 방법으로 단문일 경우 검색에서는 정확도는 높지만 문서와 같이 여러 단어로 이루어진 장문일 경우 문장에 내포된 의미 분석을 할 수 없었다. 의미 분석 단계에서의 자동 분류 방법은 비정형 데이터 분석 방법으로 여러 단어로 이루어진 문장을 분류하는데 사용되고 있다. 그 동안 두 가지 방법을 결합하여 유사 문서 검색을 하려는 시도가 있었지만 비정형 데이터와 정형 데이터의 동시 사용에는 분석하는 방법이 다르기 때문에 동시 적용에는 알고리즘 상의 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 문서에서 함축된 키워드를 검출하고 잠재 의미 분석(LDA) 방식을 사용하여 사람이 개입하지 않고 문서를 효율적으로 자동분류하고 유사 특허를 검색할 수 있는 방법을 연구하였다. Keyword searching used in the past as a method of finding similar patents, and automated classification by machine learning is using in recently. Keyword searching is a method of analyzing data that is formalized through data refinement. While the accuracy for short text is high, long one consisted of several words like as document that is not able to analyze the meaning contained in sentences. In semantic analysis level, the method of automatic classification is used to classify sentences composed of several words by unstructured data analysis. There was an attempt to find similar documents by combining the two methods. However, it have a problem in the algorithm w the methods of analysis are different ways to use simultaneous unstructured data and regular data. In this paper, we study the method of extracting keywords implied in the document and using the LDA(Latent Semantic Analysis) method to classify documents efficiently without human intervention and finding similar patents.

마이크로프로세서 기반 ESS 배터리 실험 시스템에 관한 연구

임현근(Hyun-Keun Lim),장병훈(Byung-Hoon Jang),주병규,이한솔(Han-sol Lee),우성민(Sung-Min Woo) 대한전기학회 2022 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.7

특권 프로그램을 이용한 침입탐지 시스템에 관한 연구

이종진,임현근 장안대학 산업경제연구소 2004 産業技術硏究 Vol.13 No.1

침입탐지시스템은 불법적인 침입행위를 신속하게 감지하고 대응하는 시스템으로 탐지기법은 비정상침입탐지(Anomaly Detection) 기법과 오용침입탐지(Misuse Detection) 기법 그리고 이 두 가지 기법을 조합한 혼합형탐지(Hybrid Detection) 기법이 있으며, 기존에 제안된 비정상적인 침입탐지 방법의 경우에는 침입을 분석하기 위하여 설정하는 임계값 난점으로 인해 실제 false positive가 증가하며 오용침입 탐지시스템 경우에는 실제 침입을 검출하기 위해서 주기적인 패턴 업데이트와 대량의 감사 자료를 필요로 하는 불편을 가지고 있었다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여New Mexico 대학에서 제안한 컴퓨터 면역 시스템 알고리즘을 기반으로 특권 프로그램의 수행 시 발생하는 시스템 호출을 이용하여 비정상적인 침입탐지 기법이나 오용탐지기법을 모두 적용하는 혼합형 침입탐지 시스템을 제시한다.

실내 공기 데이터 측정기 및 모니터링 시스템

전성우,임현근,박순모,정회경 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회논문지 Vol.26 No.1

고도화된 현대사회는 도시산업화와 대중교통으로 인한 대기오염 물질 중 미세먼지는 실외에서 실내로 유입되는 현상이 있다. 실내에서 사용하는 미세먼지 측정기는 제한적인 정보 제공과 오염 수치가 다르게 측정되어 사용자에게 원하는 데이터와 모니터링을 할 수 없는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 실내 공기 질 데이터 미세먼지와 초미세먼지인 Dust(PM1.0, PM2.5, PM10), VOC(Volatile Organic Compounds)와 PIR(Passive Infrared Sensor)로 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 설계 및 구현하였다. 측정기는 지정한 구역에 설치하여 미세먼지를 실시간 측정하고 Google Cloud Platform의 App Engine을 통하여 데이터 수집 및 저장하고 시각화하여 사용자에게 제공하는 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 제안한다. In an advanced modern society, among air pollutants caused by urban industrialization and public transportation, fine dust flows into indoors from the outdoors. The fine dust meter used indoors provides limited information and measures the pollution level differently, so there is a problem that users cannot monitor and monitor the data they want. To solve this problem, in this paper, indoor air quality data fine dust and ultra-fine dust (PM1.0, PM2.5, PM10), VOC (Volatile Organic Compounds) and PIR (Passive Infrared Sensor) are used to measure fine dust. and a monitoring system were designed and implemented. We propose a fine dust meter and monitoring system that is installed in a designated area to measure fine dust in real time, collects, stores, and visualizes data through App Engine of Google Cloud Platform and provides it to users.

패킷 데이터를 이용한 네트워크 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구

이종진,임현근 長安大學 2005 長安論叢 Vol.25 No.1

고속 인터넷에 연결된 가정용 PC도 해커들의 주요 공격목표가 되고 있는 요즘에는 기업 및 개인까지 영향이 미치는 등 시스템에 많은 주의를 요하며, 개인에서 기업까지의 침투는 사실상 100%차단이 거의 불가능하다. 최근의 인터넷 공격은 기존의 공격과 달리 대규모적이고 인터넷 공간에서의 혼란을 야기 시키고 있으며 침입자들은 단순히 자신의 해킹실력을 과시하고자하는 호기심뿐만 아니라 국가와 기업의 정보기반에 혼란을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 네트워크 기반의 침입 탐지 시스템을 제안함으로서 네트워크상에 존재하는 모든 호스트들에게 시스템 변화를 주지 않고 외부로부터의 침입을 탐지 하려고 한다.

엔트로피 지수를 이용한 기계학습 기반의 배터리의 건강상태 예측 알고리즘

김상진,임현근,장병훈,우성민 한국전기전자학회 2022 전기전자학회논문지 Vol.26 No.4

In order to efficeintly manage a battery, it is important to accurately estimate and manage the SOH(State ofHealth) and RUL(Remaining Useful Life) of the batteries. Even if the batteries are of the same type, thecharacteristics such as facility capacity and voltage are different, and when the battery for the training model andthe battery for prediction through the model are different, there is a limit to measuring the accuracy. In thispaper, We proposed the entropy index using voltage distribution and discharge time is generalized, and fourbatteries are defined as a training set and a test set alternately one by one to predict the health status of batteriesthrough linear regression analysis of machine learning. The proposed method showed a high accuracy of morethan 95% using the MAPE(Mean Absolute Percentage Error). 배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.

본페로니 다중 분석 기반 대기오염 물질 모니터링 시스템

임병연,임현근,홍성택,정회경,Lim, Byeongyeon,Lim, Hyunkeun,Hong, Sungtaek,Jung, Hoekyung 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.8

지역 내의 도시들은 인구수, 계절, 교통량, 산업단지 등의 변수에 따라 대기오염의 수치가 다르게 관측되기 때문에 소규모 지역에 대해 정확하게 모니터링을 할 수 없는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 인체에 악영향을 미치는 대표적인 대기오염 물질 SO2, PM10, NO2, CO, O3이 관측되는 소규모 지역에 대해 결정계수(Coefficient of determination)를 통해 비교분석 하였다. 그리고 본페로니(Bonferroni) 다중 비교분석을 기반하여 기간별 대기 오염도를 나타내었다. 그리고 모니터링 시스템을 위해 지도를 각 소규모 도시의 좌표와 연동하여 분석 데이터를 기반으로 소규모 도시들에 대한 대기오염 물질을 시각화 하였다. 이를 통해 지역에 대한 대기오염 물질을 보다 정밀하게 사용자에게 모니터링 시스템을 제공할 수 있으며 일상생활에서 대기오염으로 발생할 수 있는 사고로부터 예방할 수 있을 것으로 보인다. Cities in the region have a problem in that they cannot accurately monitor small areas because the number of air pollution is differently observed depending on variables such as population, season, traffic volume, and industrial complexes. In order to solve this problem, in this paper, comparative analysis was performed on small areas where representative air pollutants SO2, PM10, NO2, CO, and O3, which adversely affect the human body, are observed through coefficient of determination. In addition, based on Bonferroni's multiple comparative analysis, the air pollution level by period is shown. The map for the monitoring system was linked with the coordinates of each small city to visualize air pollutants for small cities based on the analysis data. Through this, it is possible to provide the user with a monitoring system of air pollutants for the region more precisely, and to prevent them from accidents that may occur due to air pollution in everyday life.

A Pilot Survey of Difficult Intubation and Cannot Intubate, Cannot Ventilate Situations in Korea

김정수,임현경,송정윤,임현근,송경철,조재화 대한중환자의학회 2016 Acute and Critical Care Vol.31 No.3

Background: There have been no studies of airway management strategies for difficult intubation and cannot intubate, cannot ventilate (CICV) situations in Korea. This study was intended to survey devices or methods that Korean anesthesiologists and intensivists prefer in difficult intubation and CICV situations. Methods: A face-to-face questionnaire that consisted of a doctor’s preference, experience and comfort level for alternative airway management devices was presented to anesthesiologists and intensivists at study meetings and conferences from October 2014 to December 2014. Results: We received 218 completed questionnaires. In regards to difficult intubation, the order of preferred alternative airway devices was a videolaryngoscope (51.8%), an optical stylet (22.9%), an intubating laryngeal mask airway (11.5%), and a fiber-optic bronchoscope (10.6%). One hundred forty-two (65.1%) respondents had encountered CICV situations, and most of the cases were identified during elective surgery. In CICV situations, the order of preferred methods of infraglottic airway management was cricothyroidotomy (CT) by intravenous (IV) catheter (57.3%), tracheostomy by a surgeon (18.8%), wire-guided CT (18.8%), CT using a bougie (2.8%), and open surgery CT using a scalpel (2.3%). Ninety-eight (45%) of the 218 respondents were familiar with the American Society of Anesthesiologists’ difficult airway algorithm or Difficult Airway Society algorithm, and only 43 (19.7%) had participated in airway workshops within the past five years. Conclusion: The videolaryngoscope was the most preferred device for difficult airways. In CICV situations, the method of CT via an IV catheter was the most frequently used, followed by wire-guided CT method and tracheostomy by the attending surgeon.