• 융합정보논문지
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• 제8권3호
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• pp.79-84
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• 2018

클라우드 서비스는 다양한 매체를 통해 손쉽게 사용할 수 있어 많은 사용자로부터 많은 각광을 받고 있다. 그러나, 클라우드 서비스를 사용하는 사용자의 프라이버시를 악용하는 다양한 보안 피해가 증가하고 있어 이를 예방할 수 있는 기술들이 부족한 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 사용자의 프라이버시를 제3자가 불법적으로 악용하지 않도록 사용자의 프라이버시를 안전하게 보호하기 위한 보호 모델을 제안한다. 제안 모델은 중간 관리자와 클라우드 서버의 역할을 강화하기 위해서 사용자의 서명을 랜덤하게 분할 관리하고 있다. 제안 모델에서 사용자의 프라이버시 정보는 보안함수와 사용자 서명을 통해 클라우드 서버가 사용자에게 제공하고 있기 때문에 제3자에게 불법적으로 유출되는 것을 막고 있다. 또한, 사용자의 프라이버시 보호에 곱셈군의 랜덤수와 일방행 해쉬 함수를 해쉬체인으로 묶음으로써 사용자의 서명을 안전하게 사용할 수 있다. 성능평가 결과, 제안 모델은 기존 모델보다 데이터의 처리시간이 평균 24.5% 향상된 결과를 얻었고, 사용자의 프라이버시 정보를 그룹 관리하기 때문에 기존 모델보다 효율성이 13.7% 향상되었다.

• 융합보안논문지
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• 제21권2호
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• pp.11-18
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• 2021

대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.401-408
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• 2018

하수처리 공정모델링 소프트웨어인 EQPS(Effluent Quality Prediction System, Dynamita, France)를 적용하여 A하수처리시설 생물반응조 설계의 적합성을 분석하였다. A하수처리장은 친수용수 수준의 목표수질을 준수하기 위하여 이차침전지 유출수 설계농도를 총질소와 총인, 각 10 mg/L, 1.8 mg/L로 설정하여 설계하였다. 4-Stage BNR 공정인 반응조의 체류시간은 총 9.6시간으로 전무산소조 0.5, 혐기조 1.0, 무산소조 2.9, 호기조 5.2시간이었다. 동절기 공정모델링 결과 친수용수 수준의 목표수질을 만족하기 위하여 혐기조의 체류시간을 0.2시간 늘렸고 당초 설계조건이던 외부탄소원 비상시 주입을 상시적으로 주입해야 하는 것으로 조사되었다. 모델링 결과의 왜곡을 배제하기 위하여 소프트웨어 제조사가 제시한 one step nitrification denitrification 모델의 Default 계수를 사용하였다. 공정모델링은 대체적으로 최적의 상태를 제시하기 때문에 생물반응조 여유율을 고려하면 4-Stage BNR의 체류시간은 9.8시간보다 증가시켜야 한다. 하수처리장 설계단계에서 공정 모델링의 정확한 사용은 하수처리장 건설 후 처리성능과 효율의 안정성을 담보할 수 있는 방법이므로 설계단계에서 철저한 평가가 필요하다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제17권1호
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• pp.29-36
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• 2019

원자력발전소를 운영하게 되면 사용후핵연료와 같은 고준위방사성폐기물이 필연적으로 발생한다. 이러한 고준위방사성폐기물을 처분하기 위해 심층처분방식이 가장 적합한 대안으로 알려져 있으며 고준위방사성폐기물은 공학적방벽과 천연방벽에 둘러 쌓여 지하 500~1,000 m 깊이의 심지층에 처분된다. 이 중 압축 벤토나이트 완충재는 공학적방벽의 가장 중요한 구성요소이다. 완충재는 처분용기와 자연 암반 사이에 위치해 있기에 주변 지하수 흐름으로부터 처분용기를 보호하고 처분 용기로부터 핵종이 유출되는 것을 저지하는 역할을 한다. 주변 지하수 흐름으로 인한 완충재의 불포화 함수특성 규명은 전체 공학적방벽의 성능을 평가하는데 있어 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실내 시험을 수행하여 국내 압축 벤토나이트 완충재의 건조밀도, 구속조건 여부, 그리고 건조 및 포화 이력에 따른 압축 벤토나이트 완충재의 함수특성곡선을 도출하여 분석하였다. 구속 조건하에서 건조밀도에 따른 함수특성곡선은 큰 차이를 보이지 않았다. 또한 비구속 조건이 구속 조건에 비해 보다 큰 수분흡입력을 나타냈으며, 아울러 포화 과정보다 건조 과정에서 보다 큰 수분흡인력이 측정되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.681-692
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• 2021

식생 프로세스는 증발산 제어를 통해 강우 유출 프로세스에 상당한 영향을 미치지만, 개념적인 집중형 수문 모형에서는 거의 고려되지 않는다. 본 연구는 인공위성에서 원격으로 감지된 엽면적지수 자료를 표현하는 생태 모듈을 수문 분할 모듈에 통합하여 합천댐 유역에 대한 모형 성능을 평가하였다. 제안된 생태 수문 모형은 습윤 지역의 생태수문 프로세스를 더 잘 표현하기 위하여 크게 세 가지 주요한 특징을 가진다. 1) 식생의 성장률은 유역의 물 부족 스트레스에 의해 제약을 받는다. 2) 식생의 최대 성장은 유역 기후에 의한 에너지에 의해 제약을 받는다. 3) 식생과 대수층의 상호작용이 반영된다. 제안된 모형은 유역 단위의 수문 성분과 식생 동역학을 동시에 모의한다. SCEM 알고리즘에 의해 추정된 모형 매개변수를 이용한 검증 결과로부터 아래와 같은 발견할 수 있었다. 1) 엽면적지수와 하천유량 자료를 이용하여 생태수문모형의 매개변수를 추정하는 것이 생태 모듈이 없는 수문 모형과 비슷한 정확도 및 견고함으로 하천유량을 예측할 수 있다. 2) 필터링이 안된 원격으로 감지된 엽면적지수를 그대로 입력자료로 이용하는 것은 하천유량 예측에 도움이 안된다. 3) 통합된 생태수문모형은 엽면적지수의 계절적인 변동성에 대한 우수한 추정치를 제공할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.63-70
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• 2003

급속한 정보화 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정확한 개인 인증에 대한 요구가 그 어느 때 보다도 커지고 있다. 이러한 환경에서 가장 일반적인 인증수단으로 사용되고 있는 PM(Personal Identification Number) 또는 패스워드 방식은 유출 및 망각의 위험이 상존하므로, 이런 문제를 해결할 수 있는 생체 인증에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 생체 인증 시스템의 보안 수준을 좀더 향상시키기 위해서 생체 정보의 저장뿐만 아니라 인증까지도 사용자가 휴대 할 수 있는 보안 토큰(스마트카드, USB 토큰) 내부에서 수행하는 연구가 진행되고 있다. 그러나, 보안 토큰의 제한된 하드웨어 자원(메모리. CPU)때문에 기존의 생체 인증 알고리즘으로는 동작이 불가능하다. 본 논문에서는 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes Flash Memory 및 1MBytes RAM의 하드웨어 자원을 가지는 지문 인증 보안 토큰 시스템 구현에 대하여 기술하고, 이러한 보안 토큰 시스템에서 수행이 경량화시킨 지문 인증 알고리즘의 성능을 분석하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 지문 인증 알고리즘은 6.8KBytes의 메모리를 사용하여 1.7%의 EER(Equal Error Rate)을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권5호
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• pp.33-39
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• 2022

오염물질이나 지하수의 흐름 및 유출의 차단, 해수 침투 방지 및 노후화된 제체의 보수·보강 등을 목적으로 활용되는 Cement-Bentonite 차수벽에 혼합되는 시멘트 일부를 GGBS로 치환하여 사용하는 Slag-Cement-Bentonite 차수벽은 높은 강도와 낮은 투수계수, 우수한 내구성 및 내화학성 등의 여러 장점으로 지하수 제어가 필요한 여러분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 이와같은 장점에도 불구하고 국내에서는 Slag-CB 차수벽에 대한 다양한 연구가 이루어지지 않아 적용사례가 많지 않으며, 특히, 시멘트를 대체하여 혼합되는 GGBS는 생산되는 국가에 따라 성질이 상이하여 국내 Slag-CB 차수벽의 활용성을 높이기 위해서는 국내에서 생산되는 GGBS를 활용한 Slag-CB 차수벽에 대한 다양한 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 Slag-CB 차수벽의 활용성을 향상시키기 위해 국내에서 생산되는 GGBS를 혼합한 Slag-CB 차수벽의 GGBS 치환율에 따른 블리딩율, 응결시간, 강도 및 차수성 등을 평가하였다. 그 결과, 국내에서 생산된 GGBS를 혼합한 Slag-CB 차수벽은 CB 차수벽에 비해 낮은 블리딩율과 우수한 강도 및 차수성을 보였으며, 이러한 성능향상은 GGBS 치환율이 높을수록 더욱 효과적인 것으로 분석되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.33-45
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• 2022

본 논문에서는 연약지반개량을 위해 활용되고 있는 다짐말뚝공법 시공 시 발생하는 공극 막힘을 규명하고자 일련의 축소모형실험을 수행하였다. 다짐말뚝 타설 시 Air-jet에 의한 골재 압출 공정 과정에서 점토-골재 복합지반 사이에 상당한 압력이 재하 되어 소산되는 과정에서 공극 막힘이 심화되는 것으로 알려져 있다. 따라서, 다짐말뚝이 시공된 연약지반을 1차원 점토-골재 복합지반으로 모사하고 양단경계에 시공 시 발생하는 압력 차이를 재하하는 실험시스템을 개발하였다. 개발된 실험시스템을 이용하여 다짐말뚝 시공 조건에서 발생하는 공극 막힘의 메커니즘을 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 쇄석과 공극 막힘 현상을 개선하기 위해 제안된 입도조정골재에 대하여 압력재하실험을 수행하여 재료에 따른 공극 막힘을 비교하였다. 실험 결과, 압력 조건에 따른 쇄석과 입도조정골재의 점토 혼입 메커니즘을 관찰하고, 점토-골재 복합지반으로의 유입과 유출 유량의 측정을 통하여 통수능을 비교·분석하였다. 다짐말뚝의 시공 조건에서는 일반적인 공극 막힘 형태인 Blinding과 Blocking현상이 관측되었고, 이에 더하여 Infiltrating현상이 새롭게 발견되었다. 또한, 쇄석은 Blinding, Blocking과 Infiltrating 현상이 모두 관찰되었으나, 입도조정골재는 Blinding현상만이 관측되어, 공극 막힘이 거의 발생하지 않아, 쇄석에 비하여 배수성능이 우수하게 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권2호
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• pp.189-195
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• 2023

PEMFC(고분자 전해질 막 연료전지) cathode 촉매로 Pt-Co/C가 내구성 향상 때문에 최근에 많이 사용되는 추세이다. 연료전지에서 전극과 전해질은 상호 간에 성능과 내구성 면에서 밀접하게 영향을 준다. Pt/C 전극 촉매에서 Pt-Co/C로 대체되었을 때 고분자 전해질막의 전기화학적 내구성에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. PEMFC 고분자막의 전기화학적 가속 열화 과정에서 Pt-Co/C MEA(막전극접합체)의 내구성이 Pt/C MEA 내구성보다 높았다. FER (불소유출속도)와 수소투과도를 분석한 결과 Pt-Co/C MEA의 고분자막 열화속도가 Pt/C MEA보다 낮음을 보였다. OCV(개회로전압) holding 과정에서 Pt-Co/C 전극의 활성면적 감소속도가 Pt/C 전극보다 낮고, 고분자막에 석출되는 Pt 양도 Pt-Co/C MEA가 Pt/C MEA보다 작았다. 고분자막 내부의 Pt는 라디칼을 생성해서 고분자막을 열화시킴으로 Pt 석출 속도가 높은 Pt/C MEA의 고분자막 열화속도가 높게 나타났다. Pt-Co/C 촉매를 사용하면 전극 내구성도 향상되고, 고분자막에 석출되는 Pt양도 감소해서 고분자막의 전기화학적 내구성을 향상시켰다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.