• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.1
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• pp.51-59
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• 2021

The deep learning model can produce false prediction results due to inputs that deviate from training data through variation, which leads to fatal accidents in areas such as autonomous driving and security. To ensure reliability of the model, the model's coping ability for exceptional situations should be verified through various mutations. However, previous studies were carried out on limited scope of models and used several mutation types without separating them. Based on the CIFAR10 data set, widely used dataset for deep learning verification, this study carries out reliability verification for total of six models including various commercialized models and their additional versions. To this end, six types of input mutation algorithms that may occur in real life are applied individually with their various parameters to the dataset to compare the accuracy of the models for each of them to rigorously identify vulnerabilities of the models associated with a particular mutation type.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.234-234
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• 2023

유해 남조 대발생(Harmful Algal blooms, HABs)이 담수호에 발생하면 마이크로시스틴과 같은 독성물질과 맛·냄새 물질을 생성하여 상수원이용과 친수활동을 방해한다. 그래서 유해 남조 대발생 전 유해남조 세포수를 예측하여 선제적 대응하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구는 머신러닝기반 Random Forest(RF)를 활용하여 팔당댐 앞의 유해남조 세포수를 예측하는 모델을 개발하고 성능을 평가하고자 한다. 모델 구축을 위해 2012년 4월부터 2021년 12월까지의 팔당호(삼봉리, 경안천) 및 남북한강(의암댐~이포보)권역의 조류, 수질, 수리/수문, 기상 자료를 수집하여 입력 및 출력 자료로 이용하였다. 수집된 데이터에는 다양한 입력변수들이 있어 남조 세포수 예측 성능 비교를 위한 전체 26개 변수 적용과 통계학적으로 상관관계가 높은 12개 변수 적용을 통해 모델을 구축하였다. 입력, 출력 자료로 이용한 유해남조 세포수는 로그변환된 값으로 사용하였으며 일반적인 조류 시료 채취기간이 7일이므로 7일 후를 예측하기 위한 모델을 구축하였다. 구축한 모델의 성능은 실측데이터와 예측데이터의 R²로 산출하여 평가하였다. 전체 26개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 결과 R²의 학습 0.803, 검증 0.729로 나타났고, 유해남조 세포수와 유의미한 상관관계를 보이는 12개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 R²은 학습 0.784, 검증 0.731로 나타났다. 두 모델의 성능을 살펴본 결과 입력변수 개수의 변화에 따른 성능차이는 크지 않은 것으로 나타났으며, 남조세포수 예측을 위한 모델로서 활용가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Random Forest 외 다른 기계학습 모델들과 딥러닝 모델을 통해 남조세포수 예측 성능이 높은 모델을 구축해볼 필요성이 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.102-102
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• 2022

소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증 절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측 방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.107-107
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• 2022

소하천의 홍수 예측은 대부분 수치모형을 직접 활용하거나, 미리 설정된 시나리오에 기반하여 수치모의를 수행하고 계산된 결과를 이용하여 추정한 경험식을 활용한다. 수치모형과 그 결과를 홍수 예·경보에 활용하기 위해서는 계측자료에 기반하여 변수를 최적화하는 등의 수치모형 검증절차가 매우 중요하다. 소하천은 국가, 지방하천에 비해 계측자료가 절대적으로 부족한 형편으로 소하천의 홍수 모의를 위해서 주로 국가, 지방하천에서 계측한 자료를 이용하여 검증을 수행한다. 이렇게 검증된 소하천 수치모형은 국가 혹은 지방하천 유역 전체를 모의하여야 하므로 모의시간이 많이 소요되어 1시간내에 홍수유출이 이루어지는 소하천 홍수 모의에는 적절치 않다. 또한 소하천은 하천경사가 급하고 유속이 빨라 실시간 홍수모의가 어려울 수 있다. 따라서 소하천의 홍수 예측방법으로 수치모형 보다는 계측자료에 기반한 추정삭이 보다 더 효율적이다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2017년부터 소하천 홍수 예측기술 개발을 위하여 자동유량계측기술을 소하천에 확대적용하고 실시간 수리량 자료를 계측하고 있다. 자동유량계측기술은 CCTV를 이용하여 표면유속을 구하고 동시에 계측된 수위와 단면자료를 이용하여 자동으로 유량을 계측하는 기술이다. 자동유량계측기술은 저비용, 저노동, 고효율의 유량계측기술로써 부족한 계측인력과 계측의 안전성을 고려할 때 소하천에 적합한 계측기솔이라고 할 수 있다. 행정안전부와 국립재난안전연구원은 2025년 까지 전국 소하천의 10%인 2,230개 소하천에 자동유량계측기술을 확대 구축하고 실시간으로 수리량 자료를 걔측할 계획이다. 본 연구에서는 이들 계측자료와 AI 등 첨단기술에 기반한 홍수 예측기술 개발하고자 한다. 예측기술은 계측유역과 미계측유역을 구분하며, 계측유역에 대해서는 계측자료를 이용하고 미계측 유역에 대해서는 단위도법과 CES를 이용하여 구한 결과를 이용하여 강우-유량 노모그래프와 수위-유량 관계식을 개발한다. 이때 노모그래프는 토양수분조건을 고려하여 개발하며, 미계측 소하천의 예측결과는 소하천을 그룹화하고 동일 그룹내에 포함된 소하천의 계측자료를 이용하여 검증한다. 개발된 홍수 예측기술은 소하천 홍수 예·경보시스템에 적용되며 이렇게 개발된 시스템은 소하천의 인명피해 저감에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.79-82
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• 2001

사용자와 서비스 제공자가 인증을 수행할 경우 사용자의 신원이 노출되는 문제가 사회의 큰 이슈로 떠오르고 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해서 신원 위탁 방식이 제시되었다. 신원 위탁 방식에서는 사용자의 정확한 신원을 가지고 있는 발행자가 사용자에게 인증 정보를 전달하고, 사용자는 이것을 이용해 익명성을 유지한 채로 서비스 제공자와 인증 단계를 수행하게 된다. 본 논문에서는 신원 위탁 방식의 안전성과 신뢰성을 위한 새로운 요구사항을 제시하고 이를 만족할 수 있는 새로운 신원 위탁 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.250-252
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• 2000

많은 최적화 문제에서 해답들의 구조는 서로 의존성을 가지고 있다. 이러한 경우 기존의 진화연산이 사용하는 빌딩 블록 개념으로는 문제를 해결하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 이를 극복하기 위해서 헬름홀츠 머신(Helmholtz machine)을 이용해서 데이터의 분포를 예측한 후 최적화를 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 진화 연산을 바탕으로 하지만 교차연산이나 돌연변이 연산을 사용하는 대신에, 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 파악하고, 이를 이용해서 새로운 데이터를 생성하는 과정을 통해 최적화 과정을 수행한다. 진화연산으로 해결하는데 곤란을 겪고 있는 여러 함수들을 해결하는 이를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.412-414
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• 1999

본 논문에서는 동적 언어의 데이터가 자바 가상 기계에 적합한 수행을 할 수 있도록 자바가상기계에 알맞도록 동적 언어에 대한 새로운 데이터 표현 방법을 제시한다. 그리고 자바의 다형성을 이용하여 새로운 클래스 라이브러리를 자바가상기계에 추가한다. 이러한 자바 가상 기계의 수행을 추적함으로써 동적 언어의 데이터 표현에 대한 유효성을 검증한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.3
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• pp.364-373
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• 2017

The goal of this study was to examine the relation of perceiving a calling and life satisfaction, and to verify the mediating effects of living a calling and flow in the process of perceiving a calling influencing according to the level of life satisfaction, as well as the moderating effect of self-efficacy in a pool of adult professionals. The study data were collected from a survey conducted from June to July, 2016, on 185 people working in Seoul and the metropolitan area. The following are the study hypotheses. First, perceiving a calling will influence life satisfaction. Second, living a calling will mediate the relationship between perceiving a calling and life satisfaction. Third, flow will mediate the relationship between living a calling and life satisfaction. Fourth, self-efficacy will moderate the relationship between living a calling and flow. In accordance with previous research, a structural equation model(SEM) was used to examine the hypotheses. As a result, the first research model was selected and the hypotheses were supported. With the results of this study as the foundation, this research paper proposed directions for future study.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.257-262
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• 2007

본 연구에서는 온라인 커뮤니케이션 매체특성이 그룹의 협력과 프로젝트 성과에 미치는 영향을 메신저와 e-Learning시스템을 대상으로 비교분석하였다. 독립변수인 커뮤니케이션 매체특성은 풍부성(richness), 동기성(synchronization), 유연성(flexibility), 이용편이성(easy of use)으로 구분하였으며, 이 매체특성들이 그룹의 협력에 미치는 영향과 궁극적으로 프로젝트 성과에 미치는 영향을 밝혀내고자 하였다. 검증을 위해 실제 그룹 프로젝트를 수행하는 실험 설계를 이용하였다. 연구결과 메신저를 주로 이용하여 프로젝트를 수행한 그룹에서는 커뮤니케이션 매체특성으로 풍부성과 이용편이성이 협력을 증진시키는 것으로 밝혀졌으며, e-Learning 시스템을 주로 이용한 그룹에서는 이용 편이성만이 협력을 증진시켰으며, 궁극적으로 프로젝트 성과를 향상시키는 것으로 밝혀졌다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.16 no.4
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• pp.54-60
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• 2002

본 연구는 슬라이딩 모드개념을 이용한 비선형 견실 상태 추정기의 선박 위치제어시스템에 대한 적용에 관한 연구이다. 개발된 상태추정기는 제어기 설계에 필요한 동적 모델에 있어서 고려되지 않은 비선형성과 불확실성 및 외란이 존재하더라도 견실히 상태추정을 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한 선박의 속도 및 유체력으로 인한 외란의 추정이 가능하며, 파랑으로 인한 고주파 운동응답을 여과시킴으로 불필요한 작동기의 동작과 과도한 연료손실을 방지할 수 있다. 특히 상태 추정기에 불연속 함수를 도입함으로 비선형성, 외란 및 불확실성에 대해 강인한 특성을 가지고 있다. 제안된 상태추정기에 기초하여 Observer backstepping 방법을 이용한 위치 제어기가 설계되었으며, 제어시스템의 안정성을 Lyapunov 법을 이용하여 검증하였다. 일련의 수치 시뮬레이션을 수행함으로서 제안된 상태추정기 및 제어기의 선박위치제어시스템으로서의 성능을 예증하였다.