• Review of KIISC
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• v.32 no.1
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• pp.7-17
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• 2022

양자컴퓨터 개발이 가속화됨에 따라 기존 암호 기술이 기반하고 있는 수학적 난제가 실시간으로 해결될 수 있다는 문제점에 현실화되고 있다. RSA와 타원곡선 기반의 공개키 암호와 해시함수를 활용하여 만든 블록체인 역시 양자컴퓨터에 의해 해킹 가능성이 높아지고 있다. 블록체인 상에서 데이터 위·변조를 어렵게하기 위한 장치로 사용한 암호가 양자컴퓨터상에서 동작하는 양자알고리즘에 의해 해킹된다면 블록체인으로 보호되고 있는 데이터들의 안전성은 보장받을 수 없다. 이를 해결하기 위한 하나의 방안으로 양자알고리즘에 의해서도 해킹되지 않는 양자내성을 가진 블록체인이 제안되었다. 이와 더불어 블록체인이 기존에 가지고 있던 정보에 대한 안전한 이전을 성립하기 위한 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 양자 내성 블록체인과 이를 구현하기 위한 기술적 동향에 대해서 확인해 보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.229-231
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• 2021

고전적인 인공 신경망을 암호 분야에 사용하기 위한 연구들이 이뤄지고 있으며 다양한 암호 관련 분야에서의 사용이 제안되었다. 더 나아가 최근에는 양자 컴퓨터의 연산속도 이점을 활용해서 고전적인 인공 신경망을 학습하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 양자컴퓨터의 양자 알고리즘은 기존 컴퓨터에서 보여주지 못한 연산속도를 보여주었으며 앞으로의 잠재력이 기대되고 있다. 본 논문에서는 Quantum Neural Network (QNN)를 활용한 암호 연구 동향에 대해 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.387-388
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• 2022

본 연구에서는 비 정보과 교사들의 효과적인 SW 교육 교수효능감 함양을 위하여 팀 프로젝트 기반 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 개발된 교육 내용은 융합교육 및 팀 프로젝트에 대한 이해를 바탕으로 수학, 과학, 정보 등이 융합된 다양한 프로젝트를 실습한 뒤, 직접 문제 해결을 위한 프로젝트의 설계 및 개발과 발표, 동료 평가 및 피드백의 과정으로 구성되어 있다. 이는 10주간 비 정보과 교사들에게 처치되었고, 사전-사후 t-검정 결과, 통계적으로 유의한 향상을 나타내었다. 하지만 본 연구의 실험은 단일집단을 대상으로 하였기 때문에 추후 통제집단과의 비교를 통하여 향상에 대한 통계적 비교가 필요로 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.168-171
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• 2023

양자 컴퓨터가 발전됨에 따라 이와 관련된 연구들이 꾸준히 발표되고 있다. 그 중 양자 컴퓨터의 응용과 밀접한 연관이 있는 양자 회로 최적화 연구는 양자 컴퓨터 환경에서의 암호 공격 비용 추정 연구에서 핵심으로 여겨진다. 본 논문에서는 양자 회로 최적화를 위한 방법과 암호 구현 분야에서 이를 적용한 논문들에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.229-231
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• 2023

테크놀로지의 발달에 따라 수업에서 테크놀로지의 도입이 증가하고 있다. 테크놀로지는 학교 현장에 도입되어서, 교수-학습 형태의 변화와 교육 환경의 혁신을 이끌고 있다. 이에 따라 수업에서 테크놀로지 중요성은 더욱 증가하였으며, 예비 교사의 교육 모델에서 테크놀로지 지식을 함양하기 위한 노력이 이어졌다. 이에 따라 Mishra and Koehler(2006)의 TPACK 모델을 활용한 교육이 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 TPACK 모델을 활용하여 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성을 함양하기 위한 교육 모델을 개발하였다. 개발한 교육 모델은 브레인스토밍, 협력, 탐색(TPACK, AI, 교육과정, 교육적 맥락, 수업 사례), 수업 설계, 마이크로티칭, 수업 비평, 수업 성찰을 포함하였다. 본 연구에서 개발한 인공지능 융합 TPACK 교육 모델을 바탕으로 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성 변화를 분석하는 후속 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.447-448
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• 2023

본 연구에서는 비전공자들을 위한 디지털 교육을 위하여 노 코드 프로그램을 활용한 정보, 수학, 과학 융합교육 교양 강좌를 개발하였다. 노 코드 프로그램으로는 오렌지3 데이터 마이닝을 선정하였는데, 이는 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 모델의 활용이 용이하다는 강점을 가지고 있다. 또한, 산업환경 변화에 대비하는 핵심 교과인 과학, 수학, 정보의 중요성과 데이터 분석과의 밀접성을 고려하여 교육 내용을 융합할 수 있도록 선정하였다. 개발된 교육 프로그램은 8인이 전문가 검토 결과 내용 타당도가 확보되었음을 확인할 수 있었다. 추후 연구에서는 이 강좌를 대학의 학부생에게 적용하여 그 효과성을 확인해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.146-149
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• 2010

IT를 비롯한 여러 분야의 기술과 산업이 발전하면서 단일화된 플랫폼의 기술은 융합화된 다양한 서비스들을 지원할 수 있는 융합 서비스 플랫폼으로 발전하였다. 융합 서비스 플랫폼에서는 수 많은 사업자들이 다양한 콘텐츠 및 네트워크 자원을 제공하면서 수익을 얻게 되는데, 이 때 과금을 처리하기 위한 시스템이 이슈가 되었다. 융합 서비스 플랫폼에서의 서비스는 다양한 서비스들이 융합된 형태를 가지고 있으며, 시간 및 콘텐츠, 사용자에 따른 요금 감면 등 다양한 과금 요소들로 인하여 상당히 복잡하고 다양한 형태를 띄고 있다. 본 논문에서는 융합 서비스 플랫폼에서 과금을 하기 위해서 고려되어야 할 사항에 대해서 정의하고, 융합 서비스와 여러 과금 요소들을 포함하여 과금을 측정할 수 있는 과금 관리 모델을 제안한다. 제안된 과금 모델은 실제 융합 서비스 플랫폼에서 지원하기 위한 아키텍처를 구성하는데, 기본 자료로써 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.219-220
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• 2012

본 연구에서는 컴퓨터정보공학과 재활공학 그리고 디자인을 융합하여 의료재활기기 산업 인재 양성을 위한 글로벌 정보기술 융합교육 프로그램을 제안한다. 이 목표 달성을 위하여, 세가지 다른 분야의 전공학생들이 학제 융합팀을 구성하고, 방과후 및 방학기간을 이용하여 영어(English), 리더십(Leadership), 혁신(Innovation), 팀워크(Teamwork), 창업 정신(Entrepreneurship)의 ELITE 프로그램을 이수시켜서 글로벌 인재 양성에 기여한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.661-664
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• 2022

양돈을 관리하는 데에 있어 비정상 개체를 식별하고 사전에 추적하거나 격리할 수 있는 양돈업 시스템을 구축하는 것은 효율적인 돈사관리를 위한 필수 요소이다. 그러나 돈사내의 이상 상황을 탐지하는 연구는 보고되었지만, 이상 상황이 발생한 돼지를 특정하여 식별하는 연구는 찾아보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 소리를 활용하여 이상 상황이 발생함을 탐지한 후 영상을 활용하여 소리를 낸 특정 돼지를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 해당 시스템의 주요 알고리즘은 활성 화자 탐지 문제에서 착안하여 이를 돈사에 맞게 적용하여, 비정상 소리를 내는 활성 돼지를 식별 가능하도록 구현하였다. 제안한 방법론은 모의 실험을 통해 돈사 내의 이상 상황이 발생한 돼지를 식별할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.528-530
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• 2022

심층강화학습에 완전 연결 신경망과 합성곱 신경망은 잘 활용되는 것에 반해 순환 신경망은 잘 활용되지 않는다. 이는 강화학습이 마르코프 속성을 전제로 하기 때문이다. 지금까지의 강화학습은 환경이 마르코프 속성을 만족하도록 사전 작업이 필요했다, 본 논문에서는 마르코프 속성을 따르지 않는 환경에서 이러한 사전 작업 없이도 순환 신경망의 은닉 상태를 통해 마르코프 속성을 학습함으로써 학습 성능을 개선할 수 있다는 것을 소개한다.