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무선 센서 네트워크에서 효율적인 오용키 탐지 기법 (An Efficient Misused Key Detecting Method in Wireless Sensor Networks)

  • 김종명;한영주;박선호;정태명
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1088-1091
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    • 2008
  • 무선 센서 네트워크에서 보안 서비스를 제공하기 위하여 키 관리 방법에 대한 연구가 많이 진행되어 왔다. 대부분 센서 노드의 자원적인 제약사항으로 인해 공개키 방법보다는 대칭키 방법을 이용하기 위한 연구가 진행되었으며 그 결과 센서 노드 사이에 대칭키를 공유하여 기밀성, 인증 그리고 무결성 등의 보안 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 하지만 센서 노드의 저장 공간의 제약으로 인해 모든 노드와의 대칭키를 저장할 수 없어 대부분의 센서 네트워크에서의 키 관리 메커니즘들은 확률적인 방법을 이용하여 키를 공유하도록 한다. 이 경우 확률적으로 공격자가 네트워크에 물리적 노드 획득 공격을 감행할 경우 공격자에게 타협되지 않은 정상 노드 사이의 키를 얻을 수 있다. 공격자는 이러한 키를 이용하여 센서 네트워크의 정상적인 동작을 방해할 수 있으며 특히 센서 네트워크 어플리케이션의 동작에 있어서 치명적인 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이렇게 공격자에게 드러난 키를 통해 공격자가 공격을 감행한 경우 해당 오용키를 효율적으로 파악하고 정상노드 사이의 대칭 키를 안전한 키로 대체하는 방법을 제안한다.

강유전성 폴리(비닐리덴 플로라이드-트리플로로에틸렌) 박막의 항전계의 주파수 특성 분석 (Frequency Characteristics of Coercive Field in Ferroelectric Poly(Vinylidene Fluoride-Trifluoroethylene) Thin Film)

  • 장정;라흐만 셰이크 압둘;칸 세나와르 알리;이광만;김우영
    • 한국응용과학기술학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.1206-1212
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    • 2018
  • 본 연구에서는 강유전성 고분자를 이용하여 제작된 100 nm 이하 두께를 가지는 박막형 커페시터의 측정 주파수에 따른 분극 반전 특성을 측정, 분석하였다. 고정된 박막 두께에 대해, 인가되는 최고 전기장의 세기가 증가할수록 더 높은 항전계에서 분극 반전이 발생되었다. 고정된 최고 전기장에 대해, 박막의 두께에 무관하게 같은 항전계에서 분극 반전이 발생되었다. 모든 측정에서 로그스케일 전기장 및 로그스케일 주파수의 관계에서 약 $0.12{\pm}0.01$의 비례 상수를 보였다. 결과적으로, 강유전체 고분자 커페시터가 40 nm 두께까지는 size effect 없이 일정한 분극 반전 특성을 보였다. 본 연구는 저전압 동작 고분자 메모리 소자의 동작 예측에 유용할 것이므로 저전압에서 동작 가능한 고분자 메모리 소자의 가능성을 보여준다.

팽창흑연/탄소섬유 혼합 보강 전도성 고분자 복합재료의 특성 평가 (Study on Mechanical and Electrical Properties of Expanded Graphite/Carbon fiber hybrid Conductive Polymer Composites)

  • 오경석;허성일;윤진철;한경섭
    • Composites Research
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    • 제20권6호
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    • pp.1-7
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    • 2007
  • 본 연구에서는 팽창흑연/탄소섬유 혼합 보강 전도성 고분자 복합재료를 2단계 성형 공법으로 제조하였으며, 탄소섬유의 첨가가 전도성 고분자 복합재료의 전기적, 기계적 특성에 미치는 영향을 고찰하였다. 전도성 충진재들은 고분자 수지와 기계적으로 혼합되었으며 이를 통하여 복합재료가 전기적 특성을 가지도록 하였다. 팽창흑연은 입자 간 접촉 면적이 넓기 때문에 복합재료 내 전도성 네트워킹의 형성에 매우 유리하지만, 팽창흑연과 고분자 수지만을 사용하여 상기 공정으로 복합재료를 제조할 경우 우수한 기계적 강도를 얻기가 어렵다. 따라서 이를 보완하기 위하여 탄소섬유를 복합재료에 첨가하였으며 전기적 기계적 물성을 바탕으로 탄소섬유의 혼합 비율을 최적화하였다. 굽힘 강도는 탄소섬유의 충친 비율이 증가할수록 섬유에 의한 강화 효과에 의하여 증가 하지만, 32wt.% 이상에서는 오히려 감소하였다. 이는 여분의 탄소섬유들이 공극을 발생시켜 응력집중이 발생하기 때문으로 판단된다. 전기 전도도는 탄소섬유의 비율이 증가할수록 전도성 공백이 발생하고 팽창흑연의 전도성 네트워킹이 저해되기 때문에 계속 감소한다.

이해능력에 따른 대용어 처리시 억압기제의 효율성 차이 (Comprehension skill and the efficiency in suppression mechanism in anaphoric reference)

  • 김선주;이만영
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.435-443
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    • 1992
  • 본 연구에서는 이해능력수준에 따른 억압기제의 효율성 차이를 대용어 참조 과정을 통해 검증하였다. 실험 1에서는 단어재인과제를 사용하여 이해능력에 따른 가능한 참조어의 활성화 차이를 살펴 보았다. 그 결과 낮은 수준의 이해자는 높은 수준의 이해자에 비해 가능한 참조어 중 문장맥락에 맞는 적절한 참조어와 함께 맥락에 맞지 않는 부적절한 참조어의 활성화도 유지하고 있는 경향이 있었다. 실험 2에서는 검사단어의 맥락적절성 판단과제를 실시하였는데 낮은 수준의 이해자는 높은 수준의 이해자에 비해 부적절한 참조어를 부정하는데 반응시간이 오래 걸렸다. 이 결과들은 낮은 수준의 이해자가 덜 효율적인 억압기제를 가졌다는 가설을 지지하는 결과로 논의되었다.

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융합형 인재양성을 위한 집단지성 학습 기반 STEAM 교육 방안 연구 (A Study of STEAM Education Model for Collective Intelligence Learner With Regards to Developing People of Interdisciplinary Abilities)

  • 홍성용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1406-1409
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    • 2012
  • 최근 학문간 융합을 통한 STEAM 융합인재교육에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. STEAM 교육은 과학, 기술, 공학, 예술 그리고 수학의 학문 영역을 유기적으로 융합하여 차세대 학습자들이 미래 사회에 필요한 핵심역량을 높일 수 있도록 하는 교육방식이다. 국가적인 차원에서 창의적인 융합인재를 위한 미래형 과학기술 교육을 중요하게 여기고 있으며, 과학기술 교육 패러다임에 변화를 기대하고 있다. 따라서 본 연구에서는 융합형 인재양성을 위한 집단지성 기반의 STEAM 교육 방안을 연구하고, 학습자의 과학기술에 대한 흥미와 이해를 높이고 융합적 사고와 문제해결 능력을 배양하기 위한 지능로봇 교육과정을 제시한다. 또한 집단 학습자들 간의 교육 적용 사례를 소개하고, 학습자의 만족도 분석을 통하여 검증하였다. 향후 본 연구의 결과로 집단 학습자의 학습 성취도를 향상시키고, 융합형 과학기술 인재양성 교육방안으로 발전하기를 기대한다.

개방형 API를 사용한 챗봇과 영상 기반 비대면 출입자 모니터링 서비스 (Non-Contact Monitoring Service based on Chatbot and Video using Open API)

  • 김태희;박구만
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.260-263
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    • 2021
  • 코로나19로 인해 출입 관련 시스템도 비대면으로 변화하고 있다. 변화에 맞추어 비대면으로 출입자를 관리할 수 있는 프로그램을 개발하여 접촉 위험을 줄이고 출입자 모니터링에 실용성을 제공하고자 한다. 본 연구에서는 Raspberry Pi 카메라에 Alchera Face Authentication API를 적용하여 얼굴인식을 실시하며 정보를 AWS 클라우드에서 저장·관리 하는 시스템을 개발하였다. 챗봇 서비스를 통해 출입자를 확인할 수 있으며 메신저에서 쉽게 클라우드에 접근하여 정보를 확인할 수 있게 하였다. 이를 통해, 특정 장소를 비대면으로 관리하며 간편하게 출입자를 모니터링할 수 있을 것으로 기대한다.

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영화평 감성 분석기를 대상으로 한 설명자의 성능 분석 (Performance Analysis of Explainers for Sentiment Classifiers of Movie Reviews)

  • 박천용;이공주
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.563-568
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    • 2020
  • 본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.

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한국어 학습자 말뭉치의 모어 판별 (Native Language Identification for Korean Learner Corpus)

  • 허희정;정승연;김한샘
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.300-304
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    • 2021
  • 모어 판별이란 제 2 언어를 습득하는 학습자들이 생산한 목표 언어에 기반하여 학습자들의 제 1 언어를 자동적으로 확인하는 작업을 말한다. 모여 판별 과제를 성공적으로 수행하기 위한 방법을 다룬 다양한 연구들이 진행되어 왔으나, 한국어를 대상으로 진행된 모어 판별 연구는 그 수가 극히 적다. 본 연구에서는 한국어 학습자 텍스트를 대상으로 머신 러닝, 딥 러닝의 다양한 문서 분류 모델을 실험하고, 이를 통해 한국어 학습자 텍스트 모어 판별을 위해 적합한 모델을 구축하기 위해 필요한 조건을 찾아보고자 하였다.

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노인보행자교통사고 요인 분석 : 서울특별시 중심으로 (Analysis of Factors Related To Elderly Pedestrian Traffic Accients : Centered on Seoul Metropolitan City)

  • 성제민;윤병조
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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    • pp.261-262
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    • 2023
  • 보행자 교통사고는 보행자와 운행 중인 차량 간 발생한 충돌사고로 도로 및 주변 환경 등에 영항을 받는다. 이 연구에서는 2018년부터 2022년까지 서울특별시에서 발생한 노인 보행자 교통사고 자료를 수집하여 보행자 교통사고의 사고 요인을 분석하였다. 분석에 있어서 고려된 연구모형은 랜덤포레스트, Gradient Boosting regression(GBR)이다. 분석 결과 서울특별시의 지리적 특성과 교통 통행 패턴을 반영하여 교통약자를 대상으로 하는 교통정책을 보완하고, 보행 안전을 강화하는 것이 필요하다.

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학습 능력과 영역별 난이도를 고려한 문제은행 방식의 학습평가 시스템 설계 및 구현 (Design and implementation of evaluation system in item pool with learning ability and course difficulty)

  • 박태오;이배호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.1149-1151
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    • 2008
  • 본 논문에서는 학습자들의 학습특성 및 학습 능력에 따라 문제은행에서 문항을 선택하는 기준과 학습코스를 재구성하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습단계와 평가단계를 연계하여 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습단계에서 수준별 학습내용을 재구성하여 학습자에게 제공함으로써 합리적인 학습이 가능하도록 지원하고 있다. 이를 위해 학습자의 학습능력을 정확하게 판단 할 수 있도록 문항반응 이론에 의한 학습자 능력평가 모듈을 만들고, 가중치 값을 갖는 문항특성모델을 개발하여 적용함으로써 학습과정의 우선순위를 부여하여 학습코스를 재구성하는 시스템을 설계 및 구현하였다.