• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.41-49
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• 2023

최근 다양한 교육기관에서 졸업 및 성적에 관련된 학력 검증에 온라인 증명서 서비스의 활용도가 높다. 그러나, 기존 시스템의 증명서는 사실 여부와 세부 학력에 대한 검증과 추적에 한계가 있다. 관련하여 온라인/오프라인 증명서의 위조/변조 사건이 지속하여 발생하고 있다. 본 연구는 대학 기관을 중심으로 위변조에 안전한 블록체인 기반 검증 시스템을 제안한다. 학과 별 세부 수업 카테고리와 출석 및 세부 성적 등 필요한 정보를 수집/분석하여 연계 관계를 블록체인으로 생성했다. 이외 블록체인 공유에 필요한 시스템/네트워크 환경을 고려하였고, 독립적인 웹 애플리케이션 형태의 확장 모듈로 구현했다. 블록체인 검증 결과, 학력 정보의 안전한 신뢰 검증과 세부 정보들의 관계를 추적할 수 있음을 증명하였다. 본 연구는 향후 국내 교육기관 학력 검증 서비스 및 정보 보안 개선에 이바지하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.1-14
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• 2022

대부분의 블록체인이 사용하는 작업증명 합의 알고리즘은 채굴이라는 형태로 대규모의 컴퓨팅리소스 낭비를 초래하고 있다. 작업증명의 컴퓨팅리소스 낭비를 줄이기 위해 유용한 작업증명 합의 알고리즘이 연구 되었으나 여전히 블록 생성 시 리소스 낭비와 채굴의 중앙화 문제가 존재한다. 본 논문에서는 블록생성을 위한 상대적으로 비효율적인 연산 과정을 분산 인공지능 모델 학습으로 대체하여 블록생성 시 리소스 낭비문제를 해결하였다. 또한 학습 과정에 참여한 노드들에게 공평한 보상을 제공함으로써 컴퓨팅파워가 약한 노드의 참여 동기를 부여했고, 기존 중앙 집중 인공지능 학습 방식에 근사한 성능은 유지하였다. 제안된 방법론의 타당성을 보이기 위해 분산 인공지능 학습이 가능한 블록체인 네트워크를 구현하여 리소스 검증을 통한 보상 분배를 실험 하였고, 기존 중앙 학습 방식과 블록체인 분산 인공지능 학습 방식의 결과를 비교하였다. 또한 향후 연구로 블록체인 메인넷과 인공지능 모델 확장 시 발생 할 수 있는 문제점과 개발 방향성을 제시함으로서 논문을 마무리 하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.129-134
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• 2022

스마트플랫폼이란 기존 플랫폼과 첨단 IT기술을 결합함으로써 물리 및 가상공간을 초연결 환경으로 구현한 진화된 플랫폼이라 정의된다. 초연결로 언급되는 정보와 정보, 인프라와 인프라, 인프라와 정보, 공간과 서비스가 연결은 사용자의 삶의 질과 환경을 획기적으로 변화시켜 주는 고품질의 서비스 구현 및 제공을 가능하게 한다. 특히 스마트 정부와 스마트 헬스케어 구현으로 사회안전망과 개인건강관리 수준을 획기적으로 개선시킨 효과를 모두에게 제공하고 있다. 이 과정에서 생산되고 소비되는 수많은 정보들은 그 자체로서 혹은 빅데이터 분석을 통해 공공 및 개인의 기본권을 위협하는 요인으로 작용할 수 있다. 특히 스마트시티의 생태계를 형성하는 핵심기능으로서의 스마트플랫폼은 자연스럽게 지속적으로 확장되어 가기 때문에 그에 따르는 데이터의 처리운용과 네트워크 운영 상 커다란 보안 부담에 직면하고 있다. 이 논문에서는 스마트시티의 핵심 기능으로서의 플랫폼 구성 요소와 그에 대한 적절한 보안위협 및 대응 방안을 연구한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.264-266
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• 2022

전파 지문 기반의 실내 경로 생성 기술에 RNN 모델을 적용하기 위해서는 데이터 세트가 연속적이고 순차적이어야 한다. 그러나 Wi-Fi 전파 지문 데이터는 수집 시점의 특정 위치에 대한 특징 정보로서 연속성이 보장되지 않기 때문에 RNN 데이터로는 부적합하다. 따라서 순차적 위치의 연속성 정보를 부여해야한다. 이를 위해서는 신호 데이터를 기반으로 각 지역의 구분을 통해 클러스터링이 가능하다. 이때 클러스터 간의 연속성 정보에는 전파 신호의 한계로 이해 실제 이동이 가능한지의 정보를 담지 못한다. 따라서 인접 클러스터간의 이동이 가능한지에 대한 연관성 정보가 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크인 순환신경망(RNN) 모델을 사용해 이동 중인 객체의 경로 예측을 위한 기술로서 실내 환경에서 경로 생성을 위해 연속적인 위치 정보를 생성하여 객체의 경로 예측 시 발생할 수 있는 오류를 낮추고 예측 경로상의 이동이 불가능한 잘못된 경로 예측을 회피할 수 있는 향상된 이동 경로 생성을 위한 클러스터링 상호간의 연관성을 부여하는 기법을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.821-830
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• 2023

인터넷 네트워크 기술의 발전이 촉발한 새로운 OTT 영상 콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠에 대한 수요를 늘리고 소비 패턴을 변화시키고 있다. 이러한 흐름은 한국 애니메이션 산업에 긍정적인 변화를 가져오고 있으며, 다양하고 고품질의 애니메이션 콘텐츠가 점점 더 중요해지고 있다. 기술 투자가 증가함에 따라 영상 제작 기술도 계속 발전하고있다. 특히, 3D 애니메이션과 VFX 제작 기술은 이전에는 생각할 수 없었던 효과들을 가능하게 하며 정교하고 사실적인 그래픽을 구현하게 해주고 있다. 4차 산업 혁명은 이러한 기술 발전에 새로운 기회를 제공하고 있다. 인공지능(AI)의 성장은 반복 작업을 자동화해 제작 효율을 향상시키고, 기존의 제작 기술을 넘어서는 혁신을 가능하게 하고 있다. 첨단 기술이 기반인 3D 애니메이션과 VFX는 지속적으로 연구되며, 제작 과정에 더욱 적극적으로 통합될 것으로 예상된다. 디지털 기술은 또한 아티스트의 창의력을 확장하는 역할을 하고 있다. AI와 첨단 기술의 미래는 무한한 잠재력을 지니고 있으며, 이를 통해 영상 콘텐츠 산업이 어떤 새로운 단계로 나아갈 수 있을지 기대가 높아지고 있다.

• 무역학회지
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• 제48권3호
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• pp.243-262
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• 2023

본 연구는 스마트 무역계약의 체계적 문헌고찰을 통해 스마트계약과 블록체인 기술을 활용한 무역계약의 디지털화와 자동화에 관한 연구 동향과 이론적 배경을 파악하고, 기술적 측면과 법적 측면에서의 도전 과제와 해결 방안을 분석하였다. 스마트 무역계약은 블록체인을 기반으로 한 자동화된 계약 시스템의 개념을 무역과 관련된 거래에 적용한 것이다. 기술적 측면에서는 스마트계약 플랫폼의 개발, 블록체인 네트워크의 확장성과 성능 개선, 보안 및 개인 정보 보호 등을 다루었고, 법적 측면에서는 스마트계약의 법적 구속력, 계약 조건의 자동 이행과 이의 실현 가능성, 계약 당사자의 책임과 의무 등을 다루었다. 스마트 무역계약은 국제무역, 공급망 관리, 금융, 보험, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 적용 사례가 발견되고 있으며, 이를 통해 무역금융의 용이성과 공급망의 효율성 향상, 비즈니스 모델 혁신에 이바지할 수 있는 것으로 확인되었다. 그러나 스마트 무역계약의 한계점으로는 법적 규제와의 상호작용 문제, 기술적 측면에서의 도전 과제 등이 있으며, 후속 연구에서는 실증 연구, 비즈니스 모델 혁신, 법적 쟁점 해결, 보안과 개인 정보 보호, 표준화와 협력, 사용자 경험 연구 등 다양한 측면을 고려해야 할 것으로 판단된다.

• 기록학연구
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• 제80호
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• pp.129-165
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• 2024

본 연구는 시민 구술채록의 중요성과 활성화를 강조하고자 한 글이다. 주지하는 바와 같이 우리나라는 1980년대부터 구술사연구가 서서히 시작되었다. 지금까지 연구자에 의한 시민인터뷰, 연구자에 의한 엘리트 인터뷰는 양적으로 꾸준히 증가했다. 그러나 시민에 의한 시민인터뷰는 미미한 수준이다. 2021년부터 문화체육관광부 주관으로 진행하고 있는 "디지털생활사 아카이빙"사업은 새롭고 의미 있는 시도이다. 이 사업은 시민들에게 아카이빙과 구술채록에 대한 교육을 거친 시민들이 직접 인터뷰를 수행하고 기록물을 생산하도록 하는 프로그램이다. 이 사업을 통해 구술기록 생산, 시민의 아카이빙 역량 확보, 지역 문화자원 구축 등의 성과를 내고 있다. 2021년에 이 사업에 참여했던 경험을 바탕으로 성과와 한계를 평가하며 시사점을 살펴보았다. 향후 시행착오를 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대한다. 또한 시민 구술기록의 활발한 생산과 활용 방안을 제안하였다. 이를 위해 구술 기관 간의 구체적인 협력과 구술기록 플랫폼도 제안하였다.

• 청정기술
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• 제30권1호
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• pp.23-27
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• 2024

Bismuth는 적절한 작동 전압(0.8 V)과 높은 체적 용량(3,765 mAh cm^-3) 때문에 Li-ion battery (LIBs)의 유망한 음극소재로 여겨진다. 그럼에도 불구하고 Bi의 Li과의 합금화 반응 중 필연적인 부피 팽창은 심각한 용량 손실과 셀 파괴를 초래한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 N이 도핑된 탄소에 내장된 비스무트 합금 나노 입자(Bi@NC)의 복합체를 간단한 열분해 방법을 통해 제조하였다. 나노 크기의 Bismuth 합금은 단축된 Li⁺ 이온 확산 경로를 통해 반응 동역학을 향상시킬 수 있다. 또한, N 도핑된 탄소 코팅은 Li⁺ 이온과의 확장된 합금/탈 합금 반응 동안 Bismuth의 부피 변화를 효과적으로 완충하고 효과적인 전도성 네트워크를 유지한다. 열 중량 분석한 결과 매우 높은 Bismuth 합금 로딩(80.9 wt%)을 보여줬음에도 불구하고 100 cycles까지 315 mAh g^-1 용량을 유지하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.215-237
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• 2024

본 연구는 영국, 독일, 캐나다, 일본, 중국, 호주 등 주요 국가의 운영 사례 조사를 토대로 연구 개체 및 PID 선정안과 PID 컨소시엄 구축 및 운영 전략을 제안하였다. 연구 개체 및 PID 선정 기준은 '연구생명주기'와 'PID 인프라 성숙도' 2가지를 제시하였다. 2가지 선정 기준에 따른 연구 개체-PID 쌍은 초기 단계에는 '연구자-ORCID', '출판물-DOI', '데이터-DOI', '기관-ROR', '보조금-DOI', '프로젝트-RAiD'를 고려하고 이후 단계에서는 PID 인프라 성숙도가 신흥 단계에 있는 다른 연구 개체와 PID로 확장해 나갈 것을 제안하였다. PID 컨소시엄 구축 및 운영 전략은 다양한 PID 이해관계자의 참여를 독려하고 국내·외 PID 기관과의 협력 네트워크를 구축하고 PID에 대한 인식 제고와 활용율 증대를 위한 교육 및 홍보 활동을 추진하고 정책적 지원과 재정적 안정성을 확보해야 함을 제안하였다. 이를 통해 국내 연구 개체들이 글로벌 차원에서 가시성과 접근성을 확보할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대해 본다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.183-203
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• 2018

전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.