• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.321-322
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• 2023

현재 우리 군은 다가오는 인구절벽에 대비하기 위해 인공지능(AI) 기반의 과학기술강군 육성을 목표 국방혁신 4.0을 추진중에 있다. 특히 북한의 도발위협이 높아지는 현시점에 우리 군은 첨단기술을 활용한 과학화경계시스템 도입을 통해 병력절감을 도모하고 있다. 하지만 우리 군의 통합 전투능력을 보장하기 위한 핵심 기반통신체계인 전술정보통신체계(TICN)의 경우 전송 대역폭이 좁아 영상정보 송수신이 원활하지 않을뿐더러 보안 및 난청지역 발생 등의 이유로 평시 과학화경계시스템의 기반 네트워크로 활용하기에는 제한적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 2017년부터 국내에서 무료로 활용할 수 있게 된 TVWS 기반의 무선네트워크 구축 기술을 활용해 TVWS 기반 과학화경계시스템 구축방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 TVWS 기반 과학화경계시스템의 경우 기존의 유선네트워크 기반의 과학화경계시스템과 비교해 작전공백 최소화, 구축비용 절감, 설치 및 운용의 탄력성 측면에서 다양한 장점을 가진다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.423-424
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• 2022

본 연구에서는 미국의 국가핵심기반보호제도의 변화에 대해 고찰하고 시사점을 도출한다. 이를 위해 9/11 테러 공격 이후 국가핵심기반보호계획(National Infrastructure Protection Plan)을 중심으로 관련 법률 및 제도와 조직변화를 추적하고 고찰하였고, 이들의 관계를 도식화하여 타임라인(timeline)분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 국토안보대통령령-8호(HSPD-8), 대통령령-21호(PDD-21), 사이버보안과 핵심기반법(Cybersecurity & Infrastructure Act)등의 관련 법제 변화를 통해 총 3가지 버전의 NIPP이 있음을 확인할 수 있었으며, 2018년에 사이버보안과 주요인프라청(CISA)이 창설되어 국가핵심기반보호제도업무를 이곳으로 이관하여 운영되고 있음을 알 수 있었다. 또한 국가핵심기반을 보는 관점이 9/11 테러 공격 이후 주요 핵심기반 보호(Protection)에서 주요핵심기반의 복원력(Resilience)제고로 변화하고 있음을 도출하였다.

• 정보보호학회지
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• 제34권2호
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• pp.5-12
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• 2024

양자 컴퓨팅 환경을 대비한 암호 시스템에 대한 중요성이 대두되면서 국내외로 양자 내성 암호 시스템 표준 알고리즘을 선정하려는 노력이 이루어지고 있다. AIMer는 MPCitH 기반 영지식 증명 시스템인 BN++을 개선하고 대칭키 프리미티브기반의 일반향 함수 AIM2를 결합하여 만들어진 전자서명으로, 현재 NIST의 양자 내성 전자서명 추가 라운드 및 양자내성 암호 국가 공모전(KpqC) 2라운드를 진행 중인 알고리즘이다. 많은 양자 내성 암호 시스템이 격자 문제에 안전성을 기반하고 있는 것에 비해 AIMer 전자서명은 사용하는 대칭키 프리미티브 기반 일방향 함수 AIM2의 일방향성에 안전성을 기반하고 있으며, 성능적인 측면에서도 현재까지 선정된 NIST 표준 알고리즘 및 KpqC 2라운드 후보 알고리즘 내에서는 비격자 문제 기반 전자서명 중 공개키 크기와 서명 크기를 합쳤을 때 가장 작은 크기를 가지고 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 추계학술대회 논문요약집
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• pp.228-228
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• 2003

• 물과 미래
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• 제54권11호
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• pp.99-105
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• 2021

• 물과 미래
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• 제54권10호
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• pp.64-70
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• 2021

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.338-349
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• 2016

특성화 전문대학의 NCS 기반 교과목에 대한 학습자의 만족도가 높지 않는 것으로 나타났다. 연구문제1인 NCS 기반 교과목에 대해 학습자의 만족은 리커트 5점 척도 기준, 평균 3.44로 보통수준에서 약간 상회하는 것으로 나타났으며 연구문제2인 NCS 기반 교과목과 일반 교과목과 비교해서 학습자의 만족도의 차이가 있는 것으로 나타났다. NCS 기반 교과목이 일반 교과목에 비해 학습자의 만족도가 더 높은 학과(전공)은 3개학과(전공)로 전체기준 13.0%를 차지하였다. 이는 NCS 기반 교과목 운영에 각별한 대책이 필요하다고 본다. 하지만 학습자의 태도 측면에서는 NCS 기반 교과목이 일반교과목에 비교해서 더 적극적으로 나타났다. D 대학의 경우, 23개 전체학과(전공) 중 14개 학과(전공)인 61.0%의 학습자가 일반 교과목에 비해 NCS 기반 교과목에 대한 학습태도가 더 적극적이었다. 향후 NCS 기반 교과목에 대해 학습자의 만족도를 제고시키기 위해서는 교수자는 NCS 기반 교과목운영에 사전 준비와 빈틈없는 수업운영을 하는 것이 바람직하며 NCS 기반 교과목의 평가는 과정평가이기 때문에 학습자가 실행한 것들을 적시에 feedback를 해주어야 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.107-112
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• 2012

본 논문은 일반 텍스트에 나타나는 경쟁 관계에 있는 고유명사들을 경쟁자로 자동 추출하는 방법에 대한 것으로, 규칙 기반 방법과 기계 학습 기반 방법을 모두 제안하고 비교하였다. 제안한 시스템은 뉴스 기사를 대상으로 하였고, 문장에 경쟁관계를 나타내는 명확한 정보가 있는 경우에만 추출하는 것을 목표로 하였다. 규칙기반 경쟁어 추출 시스템은 2개의 고유명사가 경쟁관계임을 나타내는 단서단어에 기반해서 경쟁어를 추출하는 시스템이며, 경쟁표현 단서단어는 620개가 수집되어 사용됐다. 기계학습 기반 경쟁어 추출시스템은 경쟁어 추출을 경쟁어 후보에 대한 경쟁여부의 바이너리 분류 문제로 접근하였다. 분류 알고리즘은 Support Vector Machines을 사용하였고, 경쟁어 주변 문맥 정보를 대표할 수 있는 언어 독립적 5개 자질에 기반해서 모델을 학습하였다. 성능평가를 위해서 이슈화되고 있는 핫키워드 54개에 대해서 623개의 경쟁어를 뉴스 기사로부터 수집해서 평가셋을 구축하였다. 비교 평가를 위해서 기준시스템으로 연관어에 기반해서 경쟁어를 추출하는 시스템을 구현하였고, Recall/Precision/F1 성능으로 0.119/0.214/0.153을 얻었다. 제안 시스템의 실험 결과로 규칙기반 시스템은 0.793/0.207/0.328 성능을 보였고, 기계 학습기반 시스템은 0.578/0.730/0.645 성능을 보였다. Recall 성능은 규칙기반 시스템이 0.793으로 가장 좋았고, 기준시스템에 비해서 67.4%의 성능 향상이 있었다. Precision과 F1 성능은 기계학습기반 시스템이 0.730과 0.645로 가장 좋았고, 기준시스템에 비해서 각각 61.6%, 49.2%의 성능향상이 있었다. 기준시스템에 비해서 제안한 시스템이 Recall, Precision, F1 성능이 모두 대폭적으로 향상되었으므로 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.203-216
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• 2004

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다 또한. 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.127-137
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• 2006

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 자동 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.