• 정보보호학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.61-75
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• 2011

최근 DDoS공격용 좀비, 기업정보 및 개인정보 절취 등 각종 사이버 테러 및 금전적 이윤 획득의 목적으로 웹사이트를 해킹, 악성코드를 은닉함으로써 웹사이트 접속PC를 악성코드에 감염시키는 공격이 지속적으로 증가하고 있으며 은닉기술 및 회피기술 또한 지능화 전문화되고 있는 실정이다. 악성코드가 은닉된 웹사이트를 탐지하기 위한 현존기술은 BlackList 기반 패턴매칭 방식으로 공격자가 악성코드의 문자열 변경 또는 악성코드를 변경할 경우 탐지가 불가능하여 많은 접속자가 악성코드 감염에 노출될 수 밖에 없는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 기존 패턴매칭 방식의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 탐지기술을 제시하였다. 제안방식의 실험 결과 현존기술인 악성코드 스트링을 비교하는 패턴매칭의 MC-Finder는 0.8%, 패턴매칭과 행위분석을 동시에 적용하고 있는 구글은 4.9%, McAfee는 1.5%임에 비해 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 기술은 10.8%의 탐지율을 보였으며, 이로써 제안방식이 악성코드 설치를 위해 악용되는 웹 사이트 탐지에 더욱 효과적이라는 것을 증명할 수 있었다.

• 과학기술학연구
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• 제17권1호
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• pp.71-115
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• 2017

1953년에 이론물리학자 조지 가모프는 "DNA의 염기 서열에 의해 단백질의 아미노산 서열이 암호화된다"는 가설로 단백질 합성 현상을 설명했고, "다이아몬드 코드"라는 핵산-단백질 정보전달 모형을 제안했다. 왓슨, 크릭, 브레너, 스텐트 같은 당대의 생물학자들은 이런 대담한 제안에 관심을 보이며 가모프와 토론했고, 이에 가모프는 이들 간의 의견교환을 활성화하기 위해 RNA 타이 클럽이라는 비공식 연구자 모임을 결성했다. 이후 생물학자들뿐만 아니라 물리학자, 수학자, 컴퓨터엔지니어들이 RNA 타이 클럽에 동참했고, 이들의 다학제적 유전암호 해독 연구는 1950년대 후반까지 활발히 이루어졌다. 본고는 RNA 타이 클럽의 형성, 성장, 와해의 과정을 살피면서 다음과 같은 논제를 다루려 한다. 첫째, 정통 생물학과 거리가 먼 '문자열 간 번역원리를 찾는 가모프의 수학적 접근'은 어떻게 생물학자들의 공동의 연구의제로 채택될 수 있었을까? 둘째, RNA 타이 클럽의 연구의제는 어떻게 다양한 학제의 연구주제들로 풍부하게 확장될 수 있었을까? 셋째, RNA 타이 클럽의 쇠락과 와해를 가져온 요인은 무엇이었을까? 이런 분석을 통해, 본고는 타이 클럽 연구자들의 근본 가정인 "아미노산 서열에 배열 패턴이 존재한다"는 가정이 다양한 학제적 접근방식을 매개하는 연결고리 역할을 했고, 또 이를 통해 당대 생물학의 실험 데이터를 활용할 수 있게 되면서 이들의 번역코드 연구는 유의미한 생물학 연구방법으로 자리 잡을 수 있게 되었음 주장할 것이다. 아울러 위의 논의의 연장선상에서 타이 클럽의 와해 요인을 해명함으로써, 다양한 학제의 연구자들을 성공적으로 매개할 생산적 연구의제가 갖춰야 할 요건은 무엇인지 고찰해 볼 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.609-614
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• 2018

인터넷 기술의 급격한 성장으로 우리들은 언제 어디에서나 다양한 장치를 이용하여 온라인에 접속할 수 있으며, 실시간, 대용량의 영상 및 사진들이 인터넷상에 올려지고 있다. 이러한 영상들의 대부분은 영상에 관련된, 영상을 인식할 수 있는 간단한 주석을 갖는다. 그럼에도 아직도 주석이 없는 단일 영상이나 잘못된 주석이나 태그 정보 때문에 우리가 원하는 영상을 찾는데 문제점이 있어 이러한 문제해결을 위해서는 영상의 올바른 정보를 태깅하는 것이 필수적이다. 대부분의 태그는 문서나 주석의 형태를 가지므로 주석이나 문서의 정보가 올바르지 않으면 원하는 영상을 찾는데 많은 어려움이 따른다. 그리하여 더 나은 영상 탐색 결과와 올바른 영상 주석을 위해서 작가에 의한 주석뿐만 아니라 올바른 영상분석 또한 아주 중요하다. 영상 특징을 추출하는 것은 신뢰성 있는 영상 주석을 위해 필수 불가결한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 불특정 영상으로 부터 계층적 텍스트 추출 방법을 사용하여 신뢰성 있는 영상 주석을 얻는다. 다양한 영상으로 부터 영상이나 사진 속에 포함된 텍스트 정보를 추출하는 방법을 제안하였으며, 실험결과 제안한 텍스트 추출기법이 대부분의 영상으로부터 정확하게 텍스트 특징을 추출하는 결과를 보여주었고, 성능 평가 결과 최소 0.04부터 최대 0.52의 높은 평가결과를 보여주었다. 또한 정확도 측면에서도 다른 기법들 보다 최소 18.1%부터 최대 37.9%의 높은 정확도를 보여주었다.

• 대한화학회지
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• 제39권8호
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• pp.627-634
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• 1995

하이드로탈시이트류 음이온성 점토광물로 잘 알려진 증상이중수산화물($Mg-Al-CO_3$ 체계)을 마그네슘과 알루미늄의 비를 달리하면서 공침전법으로 합성하였다. 얻어진 생성물들의 특성을 원소조성분석, 분말 X-선회절분석, 열분석(시차주사열량분석과 열무게분석), FT-IR분광분석 및 $^{27}$/Al-MAS NMR분석등으로 규명하였다. 분말 X-선회절분석으로 생성물들이 층상구조를 이루고 있음을 확인하였다. 시차주사열량분석결과에서는 20-280$^{\circ}C$ 영역에서 표면수 및 층간수의 이탈로 인한 흡열피크가 관찰되며, 280-500$^{\circ}C$ 영역에서격자수 및 이산화탄소의 이탈로 일어나는 화학변화에 의한 강한 흡혈피크가 관찰되었다. 열무게분석결과에서는 두 영역의 질량감소량을 측정할 수 있었다(LDH4의 경우 각각 16.2%와 28.6%). FT-IR 분광분석결과층간의 탄산이온은 층과 평행하게 $D_{3h}$ 대칭구조로 존재하며, $^{27}$/Al-MAS NMR분석결과 층안의 알루미늄은 마그네슘과 마찬가지로 수산화이온에 의해 6배위환경으로 존재하였다. 공기분위기하의 560$^{\circ}C$에서 3시간 소성되어진 시료는 본래의 층상구조가 파괴된 균일한 혼합금속산화물로 변화하며, 이 물질은 크롬산이온 수용액에서 빠르게 재수화반응을 일으켜 본래의 층상구조를 회복하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권4호
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• pp.27-33
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• 2018

스트림 암호는 1회용 패드(one time pad)형 암호 알고리즘으로 랜덤한 비트(또는 문자)들의 열을 열쇠로 사용하여 평문과 XOR과 같은 간단한 연산을 통해 암호화하므로 알고리즘의 안전성은 사용되는 열쇠의 난수성에 의존한다. 그러므로 사용되는 열쇠에 대해 주기, 선형복잡도, 비선형도, 상관면역도 등의 수학적 분석을 통해 보다 안전한 암호시스템을 설계할 수 있는 장점이 있다. 스트림 암호에서의 암호화 열쇠는 고유다항식을 가지고 LFSR(linear feedback shift register)에서 열쇠이진 수열을 생성하여 사용한다. 이 고유다항식 중 비도가 가장 우수한 다항식이 바로 원시다항식이다. 원시다항식은 스트림 암호뿐만 아니라 8차 원시 다항식을 사용한 블록암호인 SEED암호, 그리고 24차 원시 다항식을 사용하여 설계한 공개열쇠암호인 CR(Chor-Rivest) 암호 등에서도 널리 이용되고 있다. 본 논문의 주요내용은 이러한 암호알고리즘을 연구하는데 사용되는 갈루아(Galois)체에서의 원시다항식에 대한 개념과 다양한 성질들을 고찰해 보고 소수 p의 값이 2이상인 경우 $F_p$에서의 기약다항식과 원시다항식의 개수를 구하는 정리를 증명해 보았다. 이러한 연구는 보다 비도가 높은 원시다항식을 찾아 새로운 암호알고리즘을 개발하는 기반 연구가 될 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제43권3호
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• pp.324-336
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• 2008

본 연구에서는 최근의 한반도 여름철 강수특성을 파악하기 위해 장기간($1958{\sim}2007$년) 관측을 수행하고 있는 기상관측소를 대상으로 강수량의 변화 경향을 시 공간적으로 분석하였다. 여름철($6{\sim}9$월) 강수량의 연변화를 분석하고 여름철을 장마와 장마 후 강수기간으로 구분하여 그 특징을 살펴보았다. 장마기간에는 남서풍과 준정체전선의 영향으로 산악지역의 풍상측에서 최대 강수량이 발생하였으며 장마 후 강수기간에는 한반도 주변의 서쪽 및 남동쪽에서 유입되는 하층순환장과 함께 태풍, 대류불안정, 저기압성 강수에 의해 주로 남해안과 영동 산간 및 해안지방에서 최대 강수량이 나타났다. 여름철($6{\sim}9$월) 강수량의 시계열 변화에서는 모든 지점에서 강수량이 증가하는 경향을 보여주었으며 이 중에서도 최근 10년이 가장 큰 증가 경향을 보였다. 일 강수량을 10년 단위로 평균하여 분석한 결과, 모든 지점에서 최근 10년에 장마 및 장마 후 강수기간의 강수량이 가장 크게 증가하는 것으로 나타났다. 지점별로 증가 경향은 차이를 보여주었는데, 강릉은 장마 후 강수기간의 강수량이 장마기간보다 더 많았으며 최근 들어 장마 후 강수기간의 강수량이 가장 크게 증가하였다. 서울과 부산의 경우는 최근 10년 동안 여름철 강수량의 두 개 최대값 사이의 강수량이 크게 증가하는 경향을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-14
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• 2016

최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제25권2호
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• pp.180-188
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• 2015

김치로부터 분리한 L. sp. KD 28은 펩타이드성 항균물질인 박테리오신을 생산하였다. 이 박테리오신은 ${\alpha}$-chymotrypsin, proteinase K, lipase, ${\alpha}$-amylase, carboxypeptidase A 효소에 대해서 매우 민감한 반응을 보였다. 낮은 pH 2.0에서 약 염기성의 pH 8.0까지는 항균활성을 온전히 유지하였으나 pH 8.0 이상에서는 항균활성이 감소하기 시작하여 pH 12.0에서는 25%로 감소하였다. L. sp. KD 28는 16S rRNA 분자계통학적 분석을 한 결과 L. lactis와 99% 상동성을 보였다. 또한 김치에서 분리한 L. sp. KD 28이 생산하는 박테리오신은 acetonitrile, isopropanol, methanol, chloroform 및 acetone 등의 유기용매 최종 농도 50%에서 항균활성은 영향을 받지 않았다. 열 안정성의 경우 $80^{\circ}C$까지 한 시간의 열처리에 안정하였으나 $100^{\circ}C$에서는 20분 이상의 열처리에 의해 항균활성이 감소하여 50분간 열처리할 경우 항균활성이 나타나지 않았다. 또한 이 박테리오신은 그람 음성보다는 양성 세균인 M. luteus IAM 1056, L. delbrueckii subsp. lactis KCTC 1058, E. faecium KCTC 3095, B. cereus KCTC 1013, B. subtilis KCTC 1023, S. aureus subsp. aureus KCTC 1916, B. megaterium KCTC 1098, B. sphaericus KCTC 1184 및 L. ivanovii subsp, ivanovii KCTC 3444 등에 대해서 항균활성을 보였다. 박테리오신을 SP-Sepharose 이온교환크로마토그래피로 부분 정제한 후 RP-HPLC 를 통해서 최종적으로 정제하여 tricine-SDS-PAGE를 통해 분자량을 확인한 결과 약 3.4 kDa로 나타났다.