• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1077-1086
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• 2023

검색 가능한 암호화 모델은 원격 서버에 저장한 암호화된 데이터를 선택적으로 검색할 수 있는 모델이다. 현실 시나리오에 적용했을 때 다중 검색 키워드, 다중 데이터 소유자(업로더)와 다중 데이터 사용자(다운로더)를 지원할 수 있어야 하며, 검색이 이루어졌을 때 요청한 내용과 가장 관련성이 높은 순으로 결과를 낼 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 모델을 순위 검색이 가능한 암호화 다중 지원 모델이라고 칭한다. 그러나 본 논문이 작성된 시점까지 제안된 모델은 완전 신뢰 가능한(fully-trusted) 트랩도어 센터를 암호 생성에 사용하고 있으며, 일부는 데이터 다운로더와 트랩도어 센터 간의 연결이 안전하다고 가정한다. 하지만 실생활에서 이러한 가정이 지켜질 확률은 낮다. 따라서 본 논문은 이러한 검색 가능한 암호화 모델의 실용성과 보안성을 개선하기 위하여, 새로운 순위 검색이 가능한 암호화 다중 지원 모델을 제안한다. 해당 모델은 기존 연구의 가정이 없이도, 데이터 다운로더가 요청한 검색어를 외부 공격자와 정직하지만 동시에 호기심이 있는(honest-but-curious) 트랩도어 센터로부터 보호한다. 공격자는 서로 다른 두 검색 요청이 같은 검색어를 포함하고 있는지 구별할 수 없다. 또한, 보호 과정을 추가함으로써 발생하는 오버헤드를 고려하더라도 제안하는 모델이 합리적인 성능을 달성함을, 실험을 통해 증명한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권2호
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• pp.5-18
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• 2023

드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.335-345
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• 2024

디지털 시대의 발전 속에서 데이터의 안전성은 어느 때보다 중요한 이슈로 주목받고 있다. 특히, 무분별한 해킹 및 무단 접근으로부터 정보를 보호하기 위한 안티탬퍼링 기술은 핵심 대응책으로 주목받고 있다. 본 논문은 TPM(Trusted Platform Module)과 SW(Software) 안티탬퍼링 기술의 발전 추세와 현대 디지털 환경에서 이 기술이 어떻게 적용되는지에 대한 사례를 다룬다. 기존에 존재하는 다양한 보안 가이드 및 지침들을 분석하여, 가이드 및 지침들에 포함된 모호한 부분들을 찾아내었으며, 최신 국/내외의 SW 안티탬퍼링 연구에 대한 동향을 알아본다. 결과적으로 안티탬퍼링 기법을 적용하기 위한 지침은 존재하지만 안티탬퍼링 기법을 평가하기 위한 방안이 존재하지 않는 것을 확인하였다, 따라서 본 논문에서는 기존에 제안된 다양한 SW 안티탬퍼링 기법들을 포함하여 앞으로 제안될 SW 안티탬퍼링 기법들을 평가하기 위한 포괄적이고 체계적인 평가 방안을 제시한다. 본 논문은 포괄적인 평가 방안을 제시하기 위해 최신 연구들이 사용하는 다양한 검증 방안을 이용한다. 본 논문이 제시하는 포괄적이고 체계적인 평가 방안은 각 연구에서 사용된 검증 방안들을 종합하여 3가지(기능, 구현, 성능)로 구분함으로써 SW 안티탬퍼링 기술을 전반적으로 평가할 수 있는 종합적이고 체계적인 상세한 평가 방안에 대해 제시한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.269-277
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• 2024

최신 IT 기술의 발달로 자율주행 자동차의 운행이 현실화되고 있으며, 이를 위해 경로 탐색은 필수적이다. 일반적으로 경로 탐색에서는 이동거리를 최소화하는 최단거리 경로와 이동 시간을 최소화하는 최단시간 경로가 제시된다. 그러나 이러한 경로의 품질은 도로망의 그래프 위상적 특성에 따라 달라진다. 도로망의 연결구조가 합리적이지 않으면 라우팅 알고리즘의 성능 개선에 한계가 있다. 실제 운전자들은 회전 횟수, 주변 환경, 교통체증, 도로 품질 등의 심리적 요소를 고려하며, 특히 회전이 적은 경로를 선호한다. 본 논문에서는 도로망 특성을 평가할 때 최단거리와 최단시간 경로뿐 아니라 회전이 가장 적은 경로를 찾는 단순 경로 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 국내외 20개 주요 대도시 도로망의 연결 특성을 비교 평가하고, 도로망의 강점과 약점을 파악하여 효율적이고 안전한 경로 탐색 알고리즘을 개발할 수 있다. 제안된 단순 경로 알고리즘을 활용하여 각 도시의 도로망 특성을 비교 평가함으로써 도로망의 품질과 경로 탐색의 효율성을 종합적으로 검토한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.31-41
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• 2024

딥러닝 모델(Deep Learning Model)은 컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야의 이미지(Image) 분류 및 객체 탐지와 같은 작업에서 뛰어난 성과를 보이며, 실제 산업 현장에서 다양하게 활용되고 있다. 최근 다양한 알고리즘(Algorithm)의 적대적 예제를 이용하여 딥러닝 모델의 취약성을 지적하며, 강건성 향상 방안을 제시하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 적대적 예제는 오분류를 유도하기 위해 작은 노이즈(Noise)가 추가된 이미지로서, 딥러닝 모델을 실제 환경에 적용 시 중대한 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 알고리즘의 적대적 예제를 대상으로 에지 학습 분류 모델의 강건성 및 이를 이용한 적대적 예제 탐지 모델의 성능을 확인하고자 하였다. 강건성 실험 결과, FGSM(Fast Gradient Sign Method) 알고리즘에 대하여 기본 분류 모델이 약 17%의 정확도를 보였으나, 에지(Edge) 학습 모델들은 60~70%대의 정확도를 유지하였고, PGD(projected gradient descent)/DeepFool/CW(Carlini-Wagner) 알고리즘에 대해서는 기본 분류 모델이 0~1%의 정확도를 보였으나, 에지 학습 모델들은 80~90%의 정확도를 유지하였다. 적대적 예제 탐지 실험 결과, FGSM/PGD/DeepFool/CW의 모든 알고리즘에 대해서 91~95%의 높은 탐지율을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 다양한 적대적 알고리즘에 대한 방어 가능성을 제시함으로써, 컴퓨터 비전을 활용하는 여러 산업 분야에서 딥러닝 모델의 안전성 및 신뢰성 제고를 기대한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.29-37
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• 2024

본 연구에서는 이산화탄소 처리를 통한 순환골재의 지반공학적 성능 개량을 평가하기 위하여 5kg급 프로토타입 반응조를 제작하였다. 제작된 반응조를 이용하여 이산화탄소 처리한 순환골재와 미처리 순환골재의 골재 파쇄값과 노상토지지력비를 측정하였다. 이산화탄소 처리를 통해 골재 파쇄값은 35.6%에서 33.2%로 2.4% 감소하고 노상토지 지력비는 97.5%에서 102.4%로 4.9% 증가하는 것이 관찰되었다. 탄산화 반응을 통해 생성된 탄산칼슘 염으로 인해 순환골재의 세립분 생성이 감소하고 지지력이 증가함을 알 수 있었다. 또한 교반을 함께할 경우 추가적인 역학적 개량 효과를 통해 골재 파쇄값이 30.3%로 감소하고 노상토지지력비는 137.7%로 증가하였다. 본 연구에서 기술된 이산화탄소 처리 기술의 현장 적용 시 건설 산업의 탄소배출을 효과적으로 줄일 수 있을 것으로 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.18-26
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• 2024

노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제31권1호
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• pp.126-137
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• 2024

카라기난 기반 복합필름은 세 가지 다른 아연 염(zinc acetate, zinc chloride 및 zinc nitrate) 원료를 사용하여 합성한 ZnONPs를 카라기난에 첨가하여 solvent casting 방법으로 제작되었다. SEM 결과에 따르면, 사용된 아연 염의 종류에 따라 ZnONPs의 크기와 모양에 차이가 나타났지만, 모든 ZnONPs가 카라기난 복합필름 내에서 균일하게 분산되어 있는 것을 확인할 수 있었다. 카라기난 기반 복합필름(Car-ZnONPs)의 두께는 아연 염의 종류와 관계없이 순수 카라기난 필름에 비해 증가하였다. 파단 연신율(EB)은 증가하였고, 인장강도(TS)는 유의적으로 감소하였으며, 탄성 계수(EM)는 유의적 차이를 나타내지 않았다. 이를 통해 복합필름의 기계적 특성인 TS와 EB는 첨가된 나노입자의 크기와 첨가량에 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 또한, 모든 종류의 Car-ZnONPs 복합필름은 E. coli O157:H7 및 L. monocytogenes 에 대해 강한 항균 활성을 나타냈으며, 특히 zinc chloride로 합성된 Car-ZnONPs^ZC 필름이 가장 우수한 항균 성능을 나타냈다. 이는 zinc chloride에서 합성된 나노입자가 다른 아연 염에 비해 더 많은 아연 이온을 방출하기 때문으로 판단된다. 아연 염의 종류가 ZnONPs의 항균 능력에 영향을 미치며, 이러한 영향은 염의 종류에 따라 변화하는 ZnONPs의 크기, 형태 및 아연 이온 방출 정도에서 기인한다. 평가된 복합필름 중 Car- ZnONPs^ZC가 가장 높은 자외선 차단 특성을 보였으며, 파단 연신율도 순수 카라기난 필름에 비해 유의미하게 증가하여, 포장된 식품의 안전성을 유지하고 유통기한을 연장하는 데 활성 포장 필름으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권1호
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• pp.109-120
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• 2024

성공적인 방수 시공을 위해서는 건축에 사용되는 방수재료의 재질적 성능뿐만 아니라 시공 품질을 확보하는 것이 매우 중요하다. 건설경기 침체에 따른 장기적인 원가절감 정책으로 인해 대부분의 건설사에서는 명확한 품질관리 기준이 없는 고급 방수 자재보다는 일반 저가의 방수 자재를 사용하고 있으며, 건설에 대한 명확한 교육 없이 건설 활동에만 의미를 두고 건설을 진행하고 있다. 또한, 복합적으로 적용되는 방수공법은 시공공법이 복잡하여 시공 품질이 부족하고 방수 불량으로 누수가 발생하는 상황에 놓여있으며, 성공적인 방수공사를 위해서는 품질관리 방안(설계, 자재, 시공)을 검토하고, 파생되는 문제점을 개선하여 안정적인 방수공사가 이루어질 수 있도록 하는 것이 필요하다. 건축물의 누수방지 효과를 기대하기 위해서는 먼저 설계단계에서 건축물의 각 부분과 환경에 적합한 자재를 선정하여야 하며, 선정된 자재는 한국산업규격(KS)의 모든 항목을 만족하여야 한다. 둘째, 방수시고의 품질을 확보하기 위해서는 작업자의 성실한 시공이 요구된다. 본 논문에서는 자재 선정 후 품질관리 대책으로 "방수 설계 검토", "시공자 교육", "현장실사", "비평(수정/보완)"에관한 현장점검 체크리스트를 제시하여 현장에서 안전 및 고품질의 방수공사확보를 위한 개선방안을 제시하였습니다.