• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권3호
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• pp.87-96
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• 2014

해커들은 웹 사이트를 해킹 또는 경유 사이트를 운영하는 등 다양한 방법으로 목적을 달성하기 위한 해킹을 시도한다. 악성코드를 웹 사이트에 업로드하여 경유 사이트를 만드는 경우 해당 사이트에 접속하는 사용자는 좀비 PC가 되어 아이디와 패스워드 및 개인 정보가 대량 유출되고 해킹된 개인정보들은 다른 해킹 방법에 사용되고 있다. 기존의 탐지기법은 Snort rule을 사용하여 패턴을 IDS/IPS 장비에 입력하여 네트워크에서 패턴이 일치되면 탐지하는 기법으로 동작하고 있다. 하지만 입력된 패턴을 벗어난 공격을 하였을 경우 IDS/IPS 장비에서는 탐지하지 못하고 정상적인 행위로 간주하여 사용자 PC를 감염시킨다. 공격자는 패턴 탐지 방법의 취약점을 찾아 ShellCode를 진화시킨다. 진화된 ShellCode 공격에 대응하여 악의적인 공격을 탐지 및 대응할 수 있는 방법의 제시가 필요한 실정이다. 본 논문은 정보량 측정을 통한 ShellCode를 탐지하는 방법에 관한 연구이며, 기존의 보안 장비를 우회하여 사용자PC에 공격 시도를 탐지하는 방법을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1159-1163
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• 2010

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였다. 신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 하천수위를 과거의 자료로 부터 학습된 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 유출량의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 따라서 본 연구에서는 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨후 오류역전파알고리즘에 의해 신경망의 학습을 진행하는 모형으로 감천유역의 선산수위표지점의 수위를 1시간~6시간까지 예측하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.399-406
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• 2023

클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.583-585
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• 1999

대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.290-292
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• 2008

전력계통이 점점 더 복잡해지고 광역화됨에 따라서 최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법으로 더욱 중요성이 커지고 있다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러가지 진화연산기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 PSO알고리즘을 여러 개선된 형태로 비교 연구하여, 제안한 방법중 가장 최적화된 결론을 도출하기 위하여, IEEE 30,118 모선 계통의 최적조류계산 문제에 적용하였다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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• pp.137-142
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• 2005

유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.63-66
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• 2012

최근 스마트 기기는 결제, 할인쿠폰 등 각종 기능을 제공하는 수단으로 진화되면서 통신과 금융이 융합된 모바일 NFC 서비스의 시장이 급성장할 것으로 전망되고 있다. 특히 모바일 NFC 결제 서비스 시장의 활성화가 예상됨에 따라 모바일 NFC 결제 서비스는 국내 외적으로 널리 주목받고 있다. 하지만 이에 따른 NFC 기술 활용 증가로 개인정보 이용이 늘면서 침해요소 또한 증가하고 있다. 최근 한국인터넷진흥원에서 발표한 "NFC 개인정보보호 대책 최종보고서"에 따르면 개인정보 암호화를 부분적으로 미지원하거나 불필요한 개인정보의 과도한 수집 및 저장 등이 문제점으로 제기되었으며 Google사의 Google Wallet 서비스의 개인정보 유출 사고 또한 이러한 문제점을 뒷받침하는 근거가 되고 있다. 본 논문에서는 기존의 NFC 모바일 결제 서비스 상에서 결제정보를 이용한 결제 기술의 위협을 분석하고 결제정보를 직접적으로 사용하지 않고 결제자를 증명할 수 있는 NTRU기반 영지식 증명 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.555-558
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• 2003

본 논문은 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 적용하여 입력된 사용자 얼굴 사진과 가장 유사한 아바타를 자동으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 입력된 사진으로부터 알려진 영상처리 기법들을 이용하여 얼굴 영역을 추출하고, 추출된 얼굴로부터 얼굴 구성요소(눈썹,눈,코,입)를 추출한다. 추출된 얼굴 구성요소와 미리 분류하여 구축한 실제 얼굴 사진에서의 얼굴 구성요소 라이브러리를 PCA와 LDA를 적용하여 유사도를 계산한다. 최종적으로 계산된 유사도 값이 가장 큰 영상의 대표 아바타가 결과영상으로 나오게 된다. 실험결과 기존의 아바타 추출방법에서 드러난 입력영상과 2진화된 아바타 영상과의 속성 차이로 인한 문제점을 보안하고 좀 더 정확하고 자동화된 방법으로 아바타를 추출 할 수 있다는 것을 보였다.

• 센서학회지
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• 제14권6호
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• pp.402-408
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• 2005

This paper describes the optimal design of a multi-layered surface plasmon resonance sensors to meet various specifications and improve some physical parameters. Dip 3 dB bandwidth and depth were chosen as design parameters and the objective function was the norm of the difference between design parameters and target values. The design variables are thicknesses of each layer and to obtain the design parameters, the optical admittance method was employed. The (1+1) evolution strategy was employed as an optimization tool. By applying the proposed optimization procedure to a 3-layered sensor, the optimized design variables considerably improved the 3 dB bandwidth by 4.8 nm and the dip depth by 1.1 dB.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.788-789
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• 2015

본 논문에서는 사이클로트론 전자석의 설계과정을 체계화하고, 자기장 최적화 과정을 순차적 근사화 기법을 이용하여 설계를 진행하였다. 설계하는 전자석은 방사성동위원소생산을 목적으로하는 PET(Positron Emission Tomography) 사이클로트론 이며, 크기를 줄이고 동위원소의 효율적인 생산을 위해 에너지대역은 10MeV로 선정하였다. 설계과정은 실험계획법 중 하나인 LHS(Latin Hypercube Sampling) 기법을 통해 샘플 데이터를 구성하고, 이를 바탕으로 크리깅을 이용해 근사모델을 구성한다. 근사 모델과 진화 알고리즘을 이용해 목적에 맞는 최적의 형상을 찾을 수 있다. 이러한 과정을 반복함으로써 점진적으로 목적에 부합하는 형상을 찾을 수 있다. 각각의 형상의 성능을 판단하는 목적함수를 단계별로 규칙을 정함으로써 결과의 신뢰도를 높인다. 이로써 시간적 효율을 증대시키고 전문지식이 부족한 설계자도 고성능의 형상을 얻을 수 있다. 최적화과정은 STEP1과 STEP2로 나누어 진행되며, STEP1에서는 초기사이클로트론 전자석을 설계하고, 자기장 최적화를 진행한다. STEP2에서는 빔 시뮬레이션 및 분석을 통하여 최적화를 진행하고, 최종적으로 전자석모델을 완성한다.