• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.33-39
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• 2022

최근 정보시스템 인프라에 대한 사이버 공격이 증가하면서 사용자 인증 기능이 무력화되는 현상이 지속적으로 발생하고 있다. 정보시스템에 내재된 보안 취약성은 날로 증가하고 있으며 이에 따라 정보시스템에 암호화 기술을 적용해야 할 필요성이 더욱 증대되고 있다. 본 연구는 초보자가 이해하고 적용하기 쉽지 않은 암호화 알고리즘의 업무현장 적용을 지원하기 위해 대칭키 알고리즘에 사용되는 한 원리인 Substitution Cipher Practice Model을 개발하여 제안한다. 이는 Vigenere Cipher라는알파벳 텍스트를 암호화 프로세스에 활용하는 방법이며 비교적 단순한 형태의 다중 알파벳이 암호화 업무용 프로그램으로 개발이 가능함을 보여준다. 본 연구에서 제안하는 암호화 응용 시스템은 단순한 형태의 다중 알파벳 대체 방법을 활용하여 암호화 테이블 생성, 암호화, 복호화의 3단계를 프레임워크로 통합한 응용 모델을 제시하는 것이다. 제안한 연구는 실험을 위해 통합 프로그램을 코딩하여 테이블 생성, 암호화 및 복호화의 세 단계 테스트를 진행했다. 이 연구 결과는 비교적 간단한 대체방법을 사용한 암호화 복호화가 광역네트워크 환경에서 실무에서 활용 가능함을 보여주고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.23-30
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• 2013

지금까지는 FP, UCP, COCOMO 모델에 의하여 시험노력을 추정하거나, 또는 개발한 수많은 프로젝트 데이터 측정을 통하여 각 단계별 노력 투입 비율에 의거 시험단계에 투입된 시험노력을 추정하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 시험노력 추정을 소프트웨어 개발노력 추정과 독립적으로 이루어질 수 있도록 시험노력 추정 모델을 만들고 또 시험노력 추정절차를 제시한다. 모델은 시험노력이 테스트 케이스의 수와 복잡도에 비례하는 특성을 반영하고, 통합시험, 시스템시험, 인수시험 등 시험 태스크를 수행하는 시험 조직의 역량에 영향을 받는 점을 고려하였다. 제시한 시험노력 추정 모델과 절차에 의해 기존의 프로젝트 데이터에 시험에 관련된 추정 데이터를 이용하여 시험노력을 추정한 결과와, 개발계획 수립을 위하여 추정한 개발노력 상에서 배분된 시험노력과 비교하였을 때 4.7% 정도의 오차를 보였다. 시험 조직이 갖는 기술적인 경험, 구축된 시험환경의 정도, 프로젝트의 복잡성과 개발조직의 환경 등을 측정하여 주어진 모델의 조정 계수 값에 반영한다면, 보다 정교한 독자적인 시험노력 추정이 가능하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.401-406
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• 2021

최근 들어, 음향 이벤트 검출을 위하여 CRNN(: Convolutional Recurrent Neural Network) 구조에 기반 한 평균-교사 모델이 대표적으로 사용되고 있다. 평균-교사 모델은 두 개의 병렬 형태의 CRNN을 가진 구조이며, 이들의 출력들의 일치성을 학습 기준으로 사용함으로서 약-전사 레이블(label)과 비-전사 레이블 음향 데이터에 대해서도 효과적인 학습이 가능하다. 본 연구에서는 최신의 평균-교사 모델에 로그-멜 스펙트럼에 대한 차분 특징을 추가적으로 사용함으로서 보다 나은 성능을 이루고자 하였다. DCASE 2018/2019 Challenge Task 4용 학습 및 테스트 데이터를 이용한 음향 이벤트 검출 실험에서 제안된 차분특징을 이용한 평균-교사모델은 기존의 방식에 비해서 최대 8.1%의 상대적 ER(: Error Rate)의 향상을 얻을 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.489-493
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• 2024

행복 지수는 집단적인 행복 정도를 직관적으로 파악하는데 효과적인 측정 시스템이다. 가치관의 변화에 따라행복 지수에 행동의 가치를 추가한 연구들이 제안되고 있으나, 개인이 느끼는 감정을 활용하여 관계성을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 행동의 가치를 나타내는 사회적 변수와 개개인의 감정지수를 함께 고려해 행복 지수를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 첫째, 2005년 1월 ~ 2020년 12월의 사회적, 감정적 변수를 수집한다. 둘째, 데이터 전처리 및 유의변수 탐색을 수행한다. 셋째, 딥러닝 기반의 회귀 모델로 학습하고, 5-Fold 교차 검증(Cross Validation)으로 학습 모델을 평가한다. 본 연구의 제안 모델은 테스트 데이터에서 90.65%의 높은 예측 정확도를 보인다. 향후 이 연구는 국가별 데이터로 확대 적용하여 행복 지수 주요 요인 분석 등의 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.754-758
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• 2009

대용량 문서에서 포함된 정보를 추출하는 작업은 정보검색분야 뿐만 아니라 질의응답과 요약분야에서 매우 유용하다. 정보 추출 분야 중 관계추출 기술이 중요하게 인식되고 있으나, 기계학습모델을 기반으로 개발하기 위한 학습집합과 개발된 기술을 평가하기 위한 평가집합의 부재로 연구에 난항을 겪고 있다. 본 논문은 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 보유하고 있는 해외학술지 데이터를 기반으로 과학기술용어에 대한 관계추출 기술 시스템을 개발하고 평가하기 위한 테스트 컬렉션(KREC2008) 구축을 위한 구축방법 및 절차를 기술한다. 해외 학술지 데이터의 초록을 대상으로 기술용어를 추출하였고, 기술용어의 쌍의 관계에 해당되는 단어를 Wordnet에 매핑하여 동사의 개념을 일반화하는 여러 개의 개념화된 후보군을 추출하였다. 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 개념화된 후보군에서 적합하다고 판단되는 "개념"을 "관계"로 지정하였다. Wordnet을 이용하여 "관계"에 대한 후보군을 생성하였기때문에, 일관성 있는 관계설정의 품질의 향상시켰고 비전문가도 쉽게 테스트컬렉션을 구축할 수 있는 방법을 제공하였다. 현재 KREC2008은 정보추출 연구자 및 개발자에게 공개되어 있으며, 과학기술분야 관계추출 시스템의 개발 및 신뢰도 평가를 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용될 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.252-255
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• 2022

기존 블록체인 기술을 활용해 새로운 비즈니스 모델을 개발 및 투자하려는 기업들의 관심이 높아지고 있으나, 낮은 확장성으로 인해 기존 블록체인 기술만으로는 시장에서 활용되기 어렵다. 블록체인의 낮은 확장성을 해결하기 위해 검증된 참여자만 참여하는 프라이빗 블록체인과 프라이빗 블록체인 고속화를 위한 관련 연구가 같이 진행되고 있다. 삼성의 넥스레저는 하이퍼레저 패브릭의 다중 버전 동시성 제어(MVCC) 충돌로 인한 낮은 TPS 문제를 해결하기 위해 Accelerator를 추가하여 고속화를 진행하였다. 하지만 모든 트랜잭션을 수집하여 처리하는 방식인 Accelerator는 중앙화로 인해 악의적인 공격 타깃이 되어 단일 장애 지점 문제가 발생할 수 있으며, 공격으로 인해 위조되거나 분실된 데이터는 검증 없이 블록체인 블록에 반영되고, 한번 반영된 데이터는 수정이 어렵다. 본 논문에서는 이와 같이 프라이빗 블록체인 고속화 상황에서 발생할 수 있는 단일 장애 지점 문제를 해결하기 위해 CMT와 사기증명 기반의 고속화 하이퍼레저 패브릭 시스템을 제안했으며, 제안한 시스템을 구축하고 성능 테스트를 통해 CMT 하이퍼레저 패브릭 시스템 성능이 99.58% 유지됨과 사기증명이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.287-288
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• 2021

전 세계적으로 식물공장에 대한 관심이 높아지고 있으며, 최근에는 도시환경에서도 작물을 재배할 수 있는 자동화된 관리시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 관리시스템의 발전은 ICT(Information Communications Technology) 기술의 발전으로 기반으로 하고 있으며, 식물의 생산성을 높이기 위하여 시설, 광원, 온도, 습도 및 자동화를 중심으로 연구되고 있으며, 재배 과정의 자동화에 대한 운영 표준화에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 수경인삼을 재배할 수 있는 테스트 배드를 구축하여 생육과정에 대한 환경을 모바일에서 모니터링하고 관리할 수 있는 모델을 제시하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.258-260
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• 2023

목포해양대학교와 삼성중공업은 2021년 공동 연구를 통하여 '실습선 기반 원격/자율 운항 선박 시스템 개발 및 검증'을 수행하였고 이를 통하여 목포해양대학교 실습선인 세계로호를 활용하여 삼성중공업의 자율운항 선박 시스템(Autonomous Navigation System)인 SAS의 Test Bed 시연 실험 시스템을 구축하여 2022년 자율운항 선박(MASS) 기술 요소에 대한 시뮬레이션 기반 SAS(Samsung Autonomous Ship) System 검증 및 '운항 노선에 대한 설정을 통한 선박 자율운항 검증'을 위한 실선·실해역 실험을 통해 이를 시연 및 검증을 시행하였다. 특히 의미 있는 것은 자율운항선박 실선 테스트 과정 중 발생할 수 있는 모든 위험요소 분석을 위해 한국선급과 HAZID Workship을 실시하였고, 이를 통해 국내최초 자율운항실험용 기국 승인 및 선급임시검사 완료 후 실험이 진행되었다는 것이다. 이 연구에서는 실습선 기반 자율운항 선박 실해역 실험 연구를 소개하고 그 결과를 운항자 입장에서 분석하여 향후 보완하여야 할 사항을 제시하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권6호
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• pp.17-25
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• 2019

항공기 엔진의 고장예지 및 건전성 관리(PHM)는 고장 또는 수명한계 도달 전에 잔존 유효 수명을 예측하는 것이다. PHM 기술 중 예측모델을 확립하는 방법은 물리 기반과 데이터 기반 방법이 있다. 물리기반 방법은 적은 데이터로 정확한 예측이 가능하지만 확립된 손상 물리 모델이 적어서 적용에 한계가 있다. 본 연구는 따라서 데이터 기반 방법을 적용하였으며, 수명 예측을 위해서 신경회로망 알고리즘 중 Multi-layer Perceptron을 이용하였다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 코드로 생성된 가상 데이터 세트를 이용하여 신경회로망을 학습하였다. 학습된 신경회로망 모델은 테스트 세트에 적용한 후 잔존 유효 수명의 신뢰구간을 예측하고 실제 값을 통해 정확도를 검증하였다. 또한 본 연구에서 제시된 방법을 기존 문헌의 것과도 비교하였고 그 결과 비교적 양호한 정확도를 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.47-54
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• 2005

대부분의 화자인식 시스템은 음성 분석을 통해 화자의 특징을 음향 파라미터 형태로 추출하여 화자의 표준패턴을 만든 후, 입력된 미지의 음성패턴과의 차이를 계산하여 허용 여부를 최종적으로 판단한다. 화자인식에 사용하는 파라미터는 화자의 특징을 충분히 표현함과 더불어 발성 시마다 변동이 작은 것이 바람직하다. 따라서 본 논문에서도 이를 위해서 다음과 같이 제안하였다. 벡터 양자화모델에 비잡음 환경에 강한 스펙트럼 특징과 잡음 환경에 강한 운율정보를 화자인식 시스템에 이용할 것을 제안하였다. 훈련과정에서 코드북 형성시 실제 데이터를 스펙트럼 특징과 운을 특징을 조합하여 원하는 모델 수만큼 만들었다. 인식과정에서는 입력된 테스트패턴을 각 모델간에 거리 측도로 비교하여 가부를 결정하였다. 실험결과 스펙트럼 특징과 운을 특징을 각각 이용할 경우 보다 좋은 인식율을 얻었으며, 특히 잡음 환경에서 안정된 인식율을 확보하므로 상용화의 가능성을 한층 높였다.