• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-11
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• 2020

스마트 그리드 환경의 중요한 기본 구성 요소라 할 수 있는 스마트 미터기는 유틸리티 기관에게 실시간 전력소비 정보를 제공한다. 그렇지만, 스마트 미터기에 의한 전력 소비 데이터 집계 과정에서 정보 보안 및 사생활 보호를 보장하는 작업은 쉽지 않다. 최근 몇 년 동안 특정 소비자의 전력 소비 정보 추출을 방지하는 정보 보안 데이터 집계 프로세스에 관해 많은 연구가 있었으나 대부분 내부 공격자로부터 안전하지 않거나 데이터 무결성을 제공하지 못하고 있다. 게다가, bilinear pairing 또는 hash-to-point 작업이 스마트 미터기에서 수행되기 때문에 계산 비용이 만족스럽지 않은 상황이다. 현재 에너지 공급 회사, 신생 기업, 기술 개발자, 금융 기관, 국가 정부 및 학계에서 큰 관심을 끌고 있는 기술로 블록체인 또는 분산 원장 기술이 활발히 연구되고 있다. 특히, 전력 소비 네트워크와 관련하여 블록체인은 상당한 이점과 혁신을 가져올 것으로 소개되고 있다. 이에 본 연구에서는 블록체인 기술을 사용한 분산된 전력 소비 정보 보호 및 보안 미터 데이터 집계 시스템을 제안하고, 손쉽게 구현할 수 있는 자바 프로그램을 나타낸다. 여기에서 스마트 미터 데이터는 계층적 Merkle 트리에 의해 집계 및 검증되며, 비잔틴 결함 허용 프로토콜에 의한 합의 방식이 지원된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권6호
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• pp.459-465
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• 2010

프록시 모바일 IPv6(Proxy Mobile IPv6, PMIPv6)는 모바일 IPv6(Mobile IPv6, MIPv6)의 한계점을 극복한 기술로서 현재 각종 연구기관에서 활발히 연구진행 중이다. 이는 모바일 IPv6의 이동단말에 Mobility를 위한 복잡한 표준기능을 추가하여야 하는 문제점을 해결하는 기술로서 차세대 네트워크 기술로도 인정된 바 있다. 하지만 프록시 모바일 IPv6에서도 핸드오버 시의 지연시간은 여전히 고려해야 될 대상으로 남았다. 모바일 IPv6는 이동단말이 직접 자신의 이동을 파악하여 미리 핸드오버 하는 방식의 적용이 가능하지만 프록시 모바일 IPv6는 적용이 어렵다. 본 논문에서는 프록시 모바일 IPv6에서 핸드오버 지연시간을 최소화하기 위하여 이동단말의 위치정보를 계산할 수 있는 위치서버를 두어서 미리 핸드오버를 할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 통해 프록시 모바일 IPv6에서 핸드오버 지연시간을 최소화할 수 있고 대강의 단말의 위치정보를 파악할 수 있기 때문에 E911 동과 같은 응용 위치정보서비스에 활용이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1735-1742
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• 2011

최근 대용량의 USB 장치가 휴대하기 편리해지면서 USB 장치의 기능성 또한 빠르게 발전하고 있다. 그러나, USB 장치에 저장되어 있는 개인정보는 별도의 사용자 인증 과정없이 악의적인 목적으로 사용되어 개인정보가 노출될 수 있는 문제가 있다. 이 논문에서는 USB에 저장되어 있는 사용자의 개인정보를 추가 인증 정보 없이 안전하게 보호하기 위한 OTP(One-Time Password)기반의 USB 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 OTP 기반의 USB 인증프로토콜은 일방향 해쉬 함수를 사용하여 단순한 동작을 수행하기 때문에 낮은 계산을 요구할 뿐만 아니라 서로 다른 네트워크에서 USB 장치의 불리적인 접근을 예방하고 사용자의 불필요한 서비스 액세스를 허용하지 않기 때문에 통신 오버헤드 및 서비스 지연이 향상되었다. 실험에서 제안 프로토콜은 패킷 인증 지연시간과 USB 수에 따른 인증서버의 처리량을 단순파일 저장매체(USB driver)와 자체 연산 가능한 매체(USB Token) 등과 비교 평가하였으며, 실험 결과 인증 지연시간에서 평균 12.5% 향상되었고 USB수에 따른 인증서버의 처리량에서는 평균 10.8% 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권1호
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• pp.111-118
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• 2003

정보화 시대가 도래하면서 통신망의 장애에 의한 서비스 단절은 사회 각 분야에 치명적인 영향을 끼치게 된다. 통신망 장애에 의한 피해를 계량적으로 평가할 때 서비스를 이용하는 가입자 측면에서 살펴보면 얼마나 많은 장비가 장애에 의해 피해를 입었는가 하는 것보다는 얼마나 많은 가입자가 얼마나 오랫동안 서비스를 이용하지 못하였는지가 더 중요할 것이다. 따라서, 본 논문에서는 국내 무선통신망의 장애발생시 가입자에 대한 충격정도를 정량적으로 산출하여 장애영향을 평가할 수 있는 장애영향 평가 모델에 대하여 제안하였다. 이때, 국내 무선통신망 환경에 적합한 장애영향 평가 모델을 제안하기 위하여 국내 무선통신망의 가입자수, 무선서비스 유형별 중요도에 따른 가중치를 고려하였고 장애에 의해 영향 받은 가입자수를 계량화하는 크기 비중 값 계산식을 개발, 적용하였다. 장애영향 평가 모델의 적용결과를 살펴보면 PCS 네트워크에서 30,000명의 가입자가 30분 동안 "Mobile to Land" 서비스를 제공받지 못했을 경우 장애지수는 2.5로서 10,000명의 가입자가 서비스를 제공받지 못한 경우의 0.5 보다 5배 정도 가입자에게 충격을 주는 것으로 나타났으며, 30,000명의 가입자가 30분 동안 "Mobile to Land" 및 "Local Mobile to Mobile"의 서비스를 동시에 제공받지 못했을 경우는 3.75 이었다.비스를 동시에 제공받지 못했을 경우는 3.75 이었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1342-1347
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• 2007

최근 수자원 분야에서 GIS의 활용은 유역의 수리, 수문분석을 위한 모형의 입력자료 생성 및 모의 결과를 가시화, 이에 따른 유역관리 시스템의 구축 등 폭넓게 활용되고 있다. 또한 국가지리정보시스템에 조사를 통해서 수치지형도 및 주제도를 구축, 구축된 자료의 표준화를 실시하고 있는 실정이다. 그러나 수자원 분야에서 GIS를 활용하기 위한 기술은 주로 선진국을 중심으로 발전하여 왔기 때문에 우리의 실정에 맞지 않아 활용측면에 있어 신뢰할 만한 결과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 따라서 국내 상황을 고려하면서 수자원이라는 전문분야 적용에 적합한 GIS(HyGIS)를 개발하고 여기에 수리, 수문분석모형을 연계하여 국내 실무분야에 적용함에 있어 편의성과 실용성을 구비한 모형개발이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 국내 소프트웨어 GeoMania(HyGIS)에 의한 GIS 정보처리의 자동화를 기반으로 하여 실무에서 활용도가 높은 수문모형인 HEC-HMS 및 HEC-1과 수리모형인 HEC-RAS를 연계 및 통합하기 위해서 HyGIS에서 DLL형태로 제공되도록 하였다. HyGIS에서는 수문학적 DEM 분석 및 공간정보 생성, 선형참조가 가능한 하천 네트워크 생성, 유역 시설물 관리 등의 기능을 제공하며 COM(Component Object Model)을 기반으로 개발된 시스템으로 다른 소스로부터 개발된 컴포넌트를 연계하여 시스템의 기능 확장을 손쉽게 수행할 수 있도록 하였을 뿐만 아니라 공간 DB는 GeoMania의 고유 DB인 GSS를 이용한다. HyGIS-HMS는 HyGIS를 통한 국내 유역의 지리정보를 활용하여 HEC-HMS 뿐만 아니라 HEC-1을 추가하여 사용자의 기호와 편의에 따라 모형을 선택할 수 있도록 하였으며 HEC-1의 결과를 가시화하기 위해서 챠트 기능을 추가하였으며 매개변수를 자동으로 산정할 수 있도록 시스템을 구축하였다. HyGIS-RAS는 국내 하천유역에 대해서 기구축 되어있는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)자료를 직접 활용하도록 구성되어있고 자료를 활용하여 제내지와 제외지를 통합하여 TIN분석을 실시하여 범람 홍수해석에 활용할 수 있도록 하였다. 하천수리해석의 기능을 보강하기 위해 역산조도계수 산정모형, 상류-사류 천이류 구간에 대한 부등류 해석모형, 범람 홍수류에 대한 홍수위 산정모형, 하천수리계산시의 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.65-78
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• 2009

트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권6호
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• pp.646-661
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• 2003

웹환경에서 모든 클라이언트 컴퓨터에 방대한 볼륨데이타를 저장하여 놓고 이것을 인터랙티브하게 가시화하는 것은 쉽지 않다. 한 가지 해결 방법은 볼륨데이타를 압축하여 데이타베이스 서버에 보관하여 놓고 요구에 맞추어 네트워크를 통하여 클라이언트 컴퓨터에 전송하여 가시화하는 것이다. 이러한 경우 압축에 많이 사용하는 알고리즘이 웨이블릿 변환이다. 이 논문에서는 서버 컴퓨터에서 볼륨데이타를 웨이블릿 알고리즘을 이용하여 압축하여 놓고 클라이언트 컴퓨터로 전송하여 디렉트볼륨렌더링하는 패러다임에 적합한 웨이블릿과, 압축률을 구하기 위한 실험을 한다. Engine, CThead, Bentum 볼륨데이타를 Har, Daubechies4, 12, 20 웨이블릿을 이용하여 각각 전체 데이타의 50%, 10%, 5%, 1%, 0.1%, 0.03%로 압축하여 디렉트볼륨렌더링을 이용하여 가시화한 후 육안 및 영상평가지표를 이용하여 평가하였다. 성능은 압축률이 낮은 범위에서는 Harr 웨이블릿이 우수하였고 압축률이 높은 곳에서는 Daubechies4와 Daubechies12 웨이블릿이 우수하였다. 바람직한 압축률은 육안으로 평가한 경우는 전체 데이타의 약 1%이고 영상평가지표를 이용하여 평가한 경우는 전체 데이타의 약 5-10%이었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.7-13
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• 2018

현재의 연구에서는 소음을 제거하기 위해 블라인드 소스 분리(BSS)접근 방식에 의해 최적화된 두뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 제안했다. 모터 이미지(MI)신호와 정상 상태 시각적 제거 전위(SSVEP)신호는 신호 대 잡음비(SNR)의 증가로 인해 쉽게 검출되었다. 또한, MI와 SSVEP사이의 조합은 일반적으로 현재 BCI에서 생성되는 명령 수를 증가시킬 수 있다. 현재 시스템은 계산 시간을 줄이고 BCI를 실제 용도에 가깝게 하기 위해 단일 채널 EEG신호를 사용했다. 또한, 복잡한 신경 네트워크(CNN)가 다중 클래스 분류 모델로 사용되었다. 우리는 비 MS/BCI와 BBS/BCI사이의 정확성 측면에서 성능을 평가했다. 결과적으로 BBS+BCI의 정확도는 비 BBS+BCI의 정확도보다 $16.15{\pm}25.12%$더 높은 수준에 도달했다. 사용하지 않을 때보다 BBS를 사용함으로써 전반적으로 제안된 BCI시스템은 비교적 정확한 다차원 제어 애플리케이션에 적용될 가능성을 입증했다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권3호
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• pp.15-28
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• 2016

본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권2호
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• pp.311-316
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• 2016

인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.