• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.122-124
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• 2013

최근 쌍동형 선박의 운동성능이 우수함에 따라 대형화가 이루어지고 있으며, 이에 따른 다양한 해상상태 변화에 따른 운동성능의 평가를 요구하고 있다. 쌍동형 선박의 경우 횡동요에서 매우 우수한 운동성능을 나타내고 있으나 선박규모의 대형화에 따른 운동성능의 추가적인 계산이 필요하다. 본 연구에서는 60피트급 쌍동형 선박의 종운동성능을 선속과 파랑조건에 따라 추정 및 성능검토를 수행하고자 한다. 선수 및 선미 형상변화가 종운동성능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 Pitch 운동성능을 추정하였으며 그 결과를 분석하고자 한다. 이를 위해 사례선을 적용하고 이를 기반으로 성능검토를 수행하였다.

• 정보보호학회지
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• 제31권4호
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• pp.29-33
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• 2021

암호학을 세대로 구분하면 단순 패스워드 인증을 1 세대, 송수신 및 데이터 저장 암호를 2 세대, 서명 및 키 공유에 활용하는 암호를 3세대, 키를 사용하지 않는 암호를 4 세대라고 분류 할 수 있다. 현재 암호는 3 세대에 있으며, 암호키를 많이 사용함으로 인하여, 키의 노출로 인한 안전성의 문제를 해결하고자 연구가 있었으며, 4세대 암호로 동형암호가 제시되고 있다. 동형암호는 종대종(End-to-End) 암호의 신뢰성을 보장하며, 중간 과정에서 데이터 처리를 위하여 복호하지 않고서도 가공이 가능하도록 가단성(Malleability)을 제공한다. 이러한 속성을 기반으로 비식별화 처리하지 않고서 원데이터를 처리할 수 있어서, 데이터의 가치가 보존되고, 신뢰성 있는 데이터를 체득할 수 있다. 더욱이 중간단계에서 복호하지 않고서 데이터를 처리는 개인정보보호를 원천적으로 제공할 수 있는 메커니즘으로 파악된다. 본 고에서 동형암호 관련 산업동향 및 국제표준화 동향을 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.113-116
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• 2021

동형암호를 활용한 딥러닝 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 딥러닝 모델에는 비선형함수가 활용되고 연산량이 점점 많아지는 추세지만, 이러한 점들은 동형암호 연산의 대표적인 제한사항들이다. 이러한 제한점들을 극복할 수 있는 방안들을 소개하며 그 근거를 간단한 실험들을 통해 증명하여 동형암호 딥러닝 모델 설계를 위한 가이드라인을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.268-271
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• 2020

최근 동형암호에 대한 관심이 높아진 가운데, 이를 활용한 Cloud Computing 서비스를 구축하기 위한 시도가 이어지고 있다. 기존 동형암호 HW에 대한 연구는 수학적 기능 구현 자체에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 동형암호 CNN inference 모델 설계 과정에서 HW 구현 한계점과 bottleneck들을 수학적 기법이 아닌 HW 특징을 이용해서 극복하는 과정을 서술하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.507-508
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• 2021

최근 한국어 자연어처리 과제에서 대형 언어 모델을 통해 다양한 언어처리 작업에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 동형이의어를 구분하는 작업은 문장의 문법성을 정확히 판단하고 비교해야 되기 때문에 어려운 작업이다. KE-T5는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 한국어 대형 언어 모델로 대부분의 자연어처리 과제에서 활용할 수 있으며 복잡한 언어처리 작업에서 높은 성능을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 KE-T5를 활용하여 동형이의어 구별 문제를 수행하고 평가한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.161-164
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• 2019

본 논문은 BERT 모델을 이용하여 동형이의어의 단어 표현(Word Representation) 차이에 대한 실험을 한다. BERT 모델은 Transformer 모델의 인코더 부분을 사용하여 양방향을 고려한 단어 예측과 문장 수준의 이해를 얻을 수 있는 모델이다. 실험은 동형이의어에 해당되는 단어의 임베딩으로 군집화를 수행하고 이를 Purity와 NMI 점수로 계산하였다. 또한 각 단어 임베딩 사이를 코사인거리(Cosine Distance)로 계산하고 t-SNE를 통해 계층에 따른 변화를 시각화하였다. 군집된 결과는 모델의 중간 계층에서 점수가 가장 높았으며, 코사인거리는 8계층까지는 증가하고 11계층에서 급격히 값이 변하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.212-214
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• 2023

동형암호는 주목받는 차세대 프라이버시 보존 기술이다. 많은 기업들이 이를 활용한 서비스들을 제공하고 있다. 비록 동형암호가 수학적으로 안전성을 인정받았지만, 실행되는 프로그램으로써 동형암호는 부채널공격들에 취약하다는 연구 결과들이 보고되고 있다. 이 논문은 이런 부채널공격들에 대해 본석, 일반화하여 사용 가능한 gadget을 소개하며, 대응기법에 대한 가이드라인을 제안하고 그 효과와 한계에 대해 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.265-268
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• 2024

클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하기 위해 사용자가 데이터를 클라우드로 전송하는 과정에서 프라이버시 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 동형암호를 적용한 프라이버시 보호 원격 컴퓨팅 기술이 연구되고 있다. 하지만 동형암호 연산은 큰 성능 부하가 발생하며, 본 논문은 특정 연산에 대하여 배타적 프라이버시 보호기술을 적용한 효율적인 동형암호 연산 기술을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.419-422
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• 2024

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 기계학습과 빅데이터를 융합한 서비스가 증가하게 되었고, 무분별한 데이터 수집과 학습으로 인한 개인정보 유출 위험도가 커졌다. 따라서 프라이버시를 보호하면서 기계학습을 수행할 수 있는 기술이 중요해졌다. 동형암호 기술은 정보 주체자의 개인정보 기밀성을 유지하면서 기계학습을 할 수 있는 방법 중 하나이다. 그러나 평문 크기에 비례하여 암호문 크기와 연산 결과의 노이즈가 커지는 동형암호의 특징으로 인해 기계학습 모델의 예측 정확도가 감소하고 학습 시간이 오래 소요되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 부분 동형암호화된 데이터셋으로 로지스틱 회귀 모델을 학습할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 기법이 종래 기법보다 예측 정확도를 59.4% 향상시킬 수 있었고, 학습 소요 시간을 63.6% 개선할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권4호
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• pp.139-155
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• 2011

개인 저자 집합과 저작 집합 간의 관계를 기술할 때 두 집합 내에서 동형 이의어(즉, 동명이인과 동일 저작명)를 구별하지 못하면 두 집합 간에 전단사(全單射) 관계가 형성되지 않으므로 정확한 정보 검색을 위한 정보로는 사용하기가 어렵다. 실제로 저자명과 저작명을 다루는 도서관 시스템, 문헌, 포털사이트 등에서 동형 이의어를 명확하게 구별하고 있지 않아 색인과 검색 시 다의성에 의한 혼란과 불편을 초래하고 있다. 이에 대한 필요성은 일찍이 전거 데이터의 구축 시 대두된 문제였으나 우리나라에서는 일부 기관이 개별적으로 구축하였을 뿐 국가 차원의 전거 데이터가 없어서 이들의 동형 이의어를 구별하기 위한 기준이 없다. 이에 본 연구자는 개체명 인식을 위한 작업의 일환으로 주제어뿐만 아니라 고유 명사류도 포함되는 한글 통합 시소러스 구축 작업에서 얻은 결과를 바탕으로 저자와 저작의 용어 관계 설정 방법과 두 집합 내에서 그리고 두 집합이 기타 용어와의 관계에서 발생하는 동형 이의어의 기술 방법을 대중 문화 예술 분야를 중심으로 제시하였다.