• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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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.

• Review of KIISC
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• v.31 no.4
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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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.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.45 no.4
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• pp.139-155
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• 2011

The failure of distinguishing homographs in describing relations of individual authors and relations of authorship(i.e. distinction of persons with the same name or persons of the same literary author's name) will cause difficulties of retrieving exact information. It is because relations of automorphism cannot be formed between the two sets mentioned above. Therefore, it is ultimately necessary to set up the criteria or tools to distinguish homographs in order to retrieve more exact information. In the past, some efforts were made to develop authority data in order to solve the homograph problems by individual libraries, documents and portal sites in Korea. It is well understood that developing authority data by an individual institution was very difficult with no criteria or no rules to clarify the homograph problems at the national level. This study is to develop ways of recognizing individual names including subject words and proper nouns. The results of the study will present methods of distinguishing and describing homographs between individual author sets, and authorship sets particularly focused on the areas of arts and popular culture.

• Convergence Security Journal
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• v.19 no.3
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• pp.61-70
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• 2019

Recently, developments on quantum computers and cloud computing have been actively conducted. Quantum computers have been known to show tremendous computing power and Cloud computing has high accessibility for information and low cost. For quantum computers, quantum error correcting codes are essential. Similarly, cloud computing requires homomorphic encryption to ensure security. These two techniques, which are used for different purposes, are based on similar assumptions. Then, there have been studies to construct quantum homomorphic encryption based on quantum error correction code. Therefore, in this paper, we propose a scheme which can process the homomorphic encryption like quantum computation by modifying the QECCs. Conventional quantum homomorphic encryption schemes based on quantum error correcting codes does not have error correction capability. However, using the proposed scheme, it is possible to process the homomorphic encryption like quantum computation and correct the errors during computation and storage of quantum information unlike the homogeneous encryption scheme with quantum error correction code.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.6
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• pp.219-230
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• 2014

An analysis of dependency relation is a job that determines the governor and the dependent between words in sentence. The dependency relation of predicate is established by patterns and selectional restriction of subcategorization of the predicate. This paper proposes a method of analysis of Korean dependency relation using homograph predicate disambiguated in morphology analysis phase. The disambiguated homograph predicates has each different pattern. Especially reusing a stage transition training dictionary used during tagging POS and homograph, we propose a method of fixing the dependency relation of {noun+postposition, predicate}, and we analyze the accuracy and an effect of homograph for analysis of dependency relation. We used the Sejong Phrase Structured Corpus for experiment. We transformed the phrase structured corpus to dependency relation structure and tagged homograph. From the experiment, the accuracy of dependency relation by disambiguating homograph is 80.38%, the accuracy is increased by 0.42% compared with one of undisambiguated homograph. The Z-values in statistical hypothesis testing with significance level 1% is ${\mid}Z{\mid}=4.63{\geq}z_{0.01}=2.33$. So we can conclude that the homograph affects on analysis of dependency relation, and the stage transition training dictionary used in tagging POS and homograph affects 7.14% on the accuracy of dependency relation.