• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.257-257
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• 2015

Carbon Capture and Storage with ocean sequestration is being considered as one of the most effective option for reducing the $CO_2$ net flux from atmosphere nowadays. But it is still possible for $CO_2$ substance to leaks out from transport pipeline or from the under seabed storage sites and causing damage to ambient environment. The behavior of liquid $CO_2$ under droplet shape would be strongly affected by the presence of other contaminants such as $SO_2$ comes from processing processes. This presentation shows the behavior in the sea water of pure liquid $CO_2$ droplets as well as droplets that consist of $SO_2$ substances. The study uses computational fluid dynamic models in comparison with experimental data from other previous researchers. Droplet of liquid $CO_2$ is assumed to be released at several depths in deep ocean, with other environmental conditions are set up respectively. All calculations are conducted with many different ratio of contaminant $SO_2$ to provide fundamental data of those particles rising characteristics. The effect of contaminants on the behavior of $CO_2$ droplets would be clearly shown through the results of particle deformation, terminal rising velocity happen due to buoyancy force driving from the difference in density of $CO_2$ substance and ocean water around.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권4호
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• pp.189-196
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• 2021

Recently, as a countermeasure for cyber breach attacks and confidential leak incidents on PC hard disk memory storage data of the metaverse industry, it is required when reviewing and developing a remote-based regular/real-time monitoring and analysis security system. The reason for this is that more than 90% of information security leaks occur on edge-end PCs, and tangible and intangible damage, such as an average of 1.20 billion won per metaverse industrial security secret leak (the most important facts and numerical statistics related to 2018 security, 10.2018. the same time as responding to the root of the occurrence of IT WORLD on the 16th, as it becomes the target of malicious code attacks that occur in areas such as the network system web due to interworking integration when building IT infrastructure, Deep-Access-based regular/real-time remote. The concept of memory analysis and audit system is key.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.41-44
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• 2021

In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.

• 한국가스학회지
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• 제27권4호
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• pp.56-61
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• 2023

플랜트는 사회기반시설로써 중요한 보호시설이고, 여기서 발생 가능한 가스 누출 및 폭발과 같은 사고에 대한 안전성 확보는 설계 시 반드시 고려해야 한다. 하지만 플랜트에서의 폭발압력에 대한 연구는 경제성 등의 이유로 거의 없으며, 이에 대한 데이터가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 플랜트에서 발생할 수 있는 폭발 시나리오를 고려한 실험 설계안을 제시하고 폭발 실험을 통해 폭압을 확인하였다. 가연성 물질로 수소-메테인 혼합 가스가 이용되었으며, 밀폐도와 밀집도가 폭압에 주는 영향에 대해 연구하였다. 밀폐도에 따라 압력파의 중첩이 폭압에 주는 영향과 밀집도에 따른 난류 영향을 구분하여 논의한다. 본 연구에서의 결과는 다양한 안전설계 시 입력자료로 활용될 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.42-49
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• 2024

최근 건설 산업에서는 스마트 기술을 통해 건축물의 품질 향상과 안전확보에 노력하고 있지만, 여전히 누수 하자는 증가하는 추세이다. 특히 교육 시설에서는 노후화로 인한 하자 발생이 주요 문제로 부각되고 있습니다. 본 연구는 FTA 기법을 사용하여 교육시설 누수 하자 발생의 원인을 분석하고, 이를 바탕으로 예방 대책을 제시하고자 한다. 국내 문헌 조사를 통해 FTA 기법을 설명하고, 2019~2021년 교육지원청 데이터를 분석하여 주요 하자를 식별합니다. 교육시설 누수 하자의 FT 도를 구성한 결과 12개의 기본 사상이 추출되었습니다.이후, FTA 분석을 통해 누수 원인을 자세히 파악하고 주요 하자 원인을 도출하였다. 그 결과, 교육시설 하자 접수 건 중 누수 하자가 46.8%를 차지하며, 옥상층(천정) 누수가 가장 많았으며, FTA 분석 결과 옥상층(천정) 누수의 주요 원인으로는 바탕면 처리 불량으로 나타나며 이는 방수층 균열, 이음부 균열, 방수층 미시공 등에 기인하는 것을 확인하였습니다. 이 연구의 핵심 성과는 교육시설 누수 하자 예방을 위한 기초적인 자료를 마련하고, FTA 기법을 통해 누수 원인을 분석하여 사전 예방 대책을 도출하는 데 있습니다. 이러한 결과를 토대로 더욱 효과적인 교육시설 관리와 누수 예방에 기여할 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제15권7호
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• pp.31-38
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• 2015

최근 정부 민원 행정 시스템은 단순한 네트워크 환경에 의한 민원 서비스에서 클라우드 컴퓨팅 환경으로 진화하고 있다. 오늘 날 방대한 양의 전자 민원 서비스 처리 환경은 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 빅데이터 서비스를 의미한다. 그러므로 이러한 정부 민원 행정 서비스 업무를 위한 빅 데이터 처리 과정은 기존 정보 수집 환경에 비해 많은 문제점을 가지고 있다. 즉, 기존 네트워크 환경에서의 정보 서비스 차원을 넘어 다양한 정보 시스템으로부터 필요 정보를 수집하고 이를 통한 새로운 정보를 가공해 내는 과정을 거친다. 이에 따라 방대한 양의 빅 데이터 서비스 처리를 위한 행정 정보 제공 어플리케이션들은 불법적인 공격자들의 집중적인 표적이 되고 있는 실정이다. 본 논문은 전국 각지의 민원서비스 센터의 IP를 이용하여 전자민원 서비스 업무를 수행하는 어플리케이션의 불법적인 이용과 이들이 보유하고 있는 중요 정보 유출을 막기 위한 모델이다. 본 논문에서는 이를 위하여 다양한 인증과정과 이를 통한 암호화 방법을 제시하여 서비스의 안정성과 가용성, 기밀성을 유지할 수 있도록 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.647-656
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• 2020

최근 국가·공공기관 등 중요자료(개인정보, 기술 등)가 외부로 유출되는 사례가 증가하고 있으며, 조사에 따르면 정보유출 사고의 주체로 가장 많은 부분을 차지하고 있는 것이 대부분 권한이 있는 내부자로써 조직의 주요 자산에 비교적 손쉽게 접근할 수 있다는 내부자의 특성으로 외부에서의 공격에 의한 기술유출에 비해 보다 더 큰 피해를 일으킬 수 있다. 이번 연구에서는 업무망과 인터넷망의 분리된 서로 다른 영역(보안영역과 비(非)-보안영역 등)간의 자료를 안전하게 전송해주는 망간 자료전송시스템 전송 로그, 이메일 전송 로그, 인사정보 등 실제 데이터를 이용하여 기계학습 기법 중 지도 학습 알고리즘을 통한 이상 행위 탐지를 위한 최적화된 속성 모델을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.559-560
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• 2017

최근 개인정보 유출 문제가 대두됨에 따라 데이터 수집과 웹 문서 분류에 관한 연구들이 이루어지고 있다. 기존 시스템은 개인정보의 유무 여부만 판단하고 동명이인이나 사용자가 게시한 문서에 대한 분류는 이루어지지 않기 때문에 불필요한 데이터가 필터링 되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 크롤러와 형태소 분석기를 활용하여 유출된 데이터의 유형이나 동음이의어를 식별할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자는 크롤러를 통해 웹상의 개인정보를 수집한다. 수집된 데이터는 형태소 분석기를 통해 분류한 후 유출된 데이터를 확인할 수 있다. 또한 시스템을 재사용 할 경우 정확도가 더 높은 결과를 얻을 수 있다. 이를 통해 사용자는 맞춤형 데이터를 제공 받을 수 있을 것으로 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.176-185
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• 2022

데이터 증강이란 다양한 데이터 변환 및 왜곡을 통해 데이터셋의 크기와 품질을 개선하는 기법으로, 기계학습 모델의 과적합 문제를 해결하기 위한 대표적인 접근법이다. 그러나 심층학습 이미지 생성 모델인 GAN 기반 모델에서 데이터 증강을 적용하면 생성된 이미지에 데이터 변환과 왜곡이 반영되는 증강 누출 문제가 발생하여 생성 이미지의 품질이 하락한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터 증강의 종류와 수에 관계없이 증강 누출을 방지하는 기법을 제안한다. 증강 누출의 발생 조건을 분석하였으며, 보조적인 데이터 증강 작업 분류기를 GAN 모델에 적용하여 증강 누출을 방지하였다. 정성적 정량적 평가를 통해 제안된 기법을 적용하면 증강 누출이 발생하지 않음을 보이고 추가적으로 생성 이미지의 품질을 향상시키며 기존 기법과 비교하여 발전된 성능을 보임을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.63-74
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• 2023

프라이버시 침해에 대한 안전성을 보장하기 위해 매개변수를 주고받아 학습하는 연합학습이 대두되고 있다. 하지만 최근 그래디언트를 이용하여 학습 데이터를 유출하는 논문이 발표되었다. 본 논문은 연합학습 환경에서 그래디언트를 이용하여 학습 데이터를 유출하는 실험을 구현하였으며, 학습 데이터를 유출하는 기존 공격을 개선하여 복원성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법에 대해 Yale face database B, MNIST dataset를 이용하여 실험한 결과, 연합학습 성능이 accuracy=99~100%로 높을 때 100개의 학습 데이터 중 최대 100개의 데이터를 식별 가능한 수준으로 복원하여, 연합학습이 프라이버시 침해로부터 안전하지 않다는 것을 보인다. 또한, 픽셀단위의 성능(MSE, PSNR, SSIM)과 Human Test에 의한 식별적인 성능을 비교함으로써 픽셀에 기반한 성능보다 식별적인 성능의 중요성을 강조하고자 한다.