• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권12호
• /
• pp.67-77
• /
• 2023

본 연구는 스마트팜 환경에서 진행된 혁신적인 연구로, 딥러닝을 기반으로 한 질병 및 해충 탐지 모델을 개발하고, 이를 지능형 사물인터넷(IoT) 플랫폼에 적용하여 디지털 농업 환경 구현의 새로운 가능성을 탐색하였다. 연구의 핵심은 Pseudo-Labeling, RegNet, EfficientNet 등 최신 ImageNet 모델과 전처리 방식을 통합하여, 복잡한 농업 환경에서 다양한 질병과 해충을 높은 정확도로 탐지하는 것이었다. 이를 위해 앙상블 학습 기법을 적용하여 모델의 정확도와 안정성을 극대화했으며, 평균 정밀도(mAP), 정밀도, 재현율, 정확도, 박스 손실 등의 다양한 성능 지표를 통해 모델을 평가하였다. 또한, SHAP 프레임워크를 활용하여 모델의 예측 기준에 대한 깊은 이해를 도모하였고, 이를 통해 모델의 결정 과정을 보다 투명하게 만들었다. 이러한 분석은 모델이 어떻게 다양한 변수들을 고려하여 질병 및 해충을 탐지하는지에 대한 중요한 통찰력을 제공하였다.

• 천문학회지
• /
• 제56권1호
• /
• pp.59-73
• /
• 2023

The second generation of stars in the globular clusters (GCs) of the Milky Way (MW) exhibit unusually high N, Na, or Al, compared to typical Galactic halo stars at similar metallicities. The halo field stars enhanced with such elements are believed to have originated in disrupted GCs or escaped from existing GCs. We identify such stars in the metallicity range -3.0 < [Fe/H] < 0.0 from a sample of ~36,800 giant stars observed in the Sloan Digital Sky Survey and Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope survey, and present their dynamical properties. The N-rich population (NRP) and N-normal population (NNP) among our giant sample do not exhibit similarities in either in their metallicity distribution function (MDF) or dynamical properties. We find that, even though the MDF of the NRP looks similar to that of the MW's GCs in the range of [Fe/H] < -1.0, our analysis of the dynamical properties does not indicate similarities between them in the same metallicity range, implying that the escaped members from existing GCs may account for a small fraction of our N-rich stars, or the orbits of the present GCs have been altered by the dynamical friction of the MW. We also find a significant increase in the fraction of N-rich stars in the halo field in the very metal-poor (VMP; [Fe/H] < -2.0) regime, comprising up to ~20% of the fraction of the N-rich stars below [Fe/H] = -2.5, hinting that partially or fully destroyed VMP GCs may have in some degree contributed to the Galactic halo. A more detailed dynamical analysis of the NRP reveals that our sample of N-rich stars do not share a single common origin. Although a substantial fraction of the N-rich stars seem to originate from the GCs formed in situ, more than 60% of them are not associated with those of typical Galactic populations, but probably have extragalactic origins associated with Gaia Sausage/Enceladus, Sequoia, and Sagittarius dwarf galaxies, as well as with presently unrecognized progenitors.

• 화약ㆍ발파
• /
• 제42권1호
• /
• pp.23-33
• /
• 2024

최근 발파에 대한 다양한 신기술과 특허공법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 MDS 발파공법의 현장 적용성을 확인코자 시험시공을 진행하였으며, 파쇄입도와 300mm 이상의 대괴 발생률을 측정 및 분석하여 기존의 표준 발파공법과 비교하였다. 시험시공은 각 회차별로 동일한 벤치에서 표준발파와 MDS발파를 각 3회씩 시공하였으며, 디지털 영상처리기법을 활용하여 파쇄입도(P80)와 대괴 발생률(S30)을 측정하였다. 또한, 현장에서 체 바가지를 제작하여 파쇄석 더미에서 대괴를 선별하고 계근 및 환산처리를 통해 실측값을 산출하였다. 분석 결과 파쇄입도는 MDS발파가 표준발파보다 평균 약 21.0% 감소하였으며, 대괴 발생률에서 100-S30은 평균 10.1%, 실측값은 평균 7.6% 감소하였다. 시공 현장의 암질 차이로 인해 각 회차별로 발파효과는 차이가 있었지만, 전체적인 경향으로 볼 때 동등한 조건에서 MDS발파가 표준발파에 비해 파쇄입도 및 대괴 발생률에서 보다 효과적인 결과를 나타낸 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.229-244
• /
• 2024

최근 APR1400 노형과 같이 원자력발전소의 디지털 기술 적용에 따라 "이블 PLC"같은 원자력시설 대상의 공급망 공격이 증가하는 추세이다. 원자력 공급망 보안에 있어 산업 특성상 수많은 공급업체가 존재하기에 이를 체계적으로 관리할 수 있는 자원 관리 시스템이 필요하다. 하지만, 제어시스템 특성상 소프트웨어 자산의 긴 생명 주기로 인해 속성 정보가 일관되지 않게 관리된다는 문제점이 존재한다. 또한, 운영 환경의 가용성 문제로 인해 형상 관리 자동화 도입이 미흡한 상태에서 입력 오류와 같은 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 SBOM(Software Bill Of Materials)을 적용한 체계적인 자산 관리 방안 및 자연어처리 기법을 적용한 입력 오류에 관한 개선 방안을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.167-177
• /
• 2024

본 논문은 isogeny 기반 전자 서명 알고리즘인 SeaSign의 최적화 방안을 제안한다. SeaSign은 CSIDH의 class group action에 Fiat-Shamir with abort를 결합한 전자서명 알고리즘이다. CSIDH 기반 암호는 SIDH 기반 암호가 다항시간안에 공격됨에 따라 다시 주목받고 있지만, 이를 기반한 전자서명인 SeaSign은 비효율적인 속도로 많은 최적화가 진행되지 않았다. 본 논문에서는 SeaSign에 대한 효율적인 서명 방법을 제안한다. 제안하는 서명 방법은 간단하지만 강력하며, 알고리즘 내에서 rejection sampling의 위치 변경을 통해 이루어진다. 추가로, 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 최적 성능을 제공할 수 있는 파라미터를 제시한다. 제시한 결과, 기존 SeaSign의 파라미터를 사용할 경우, 본 논문에서 제안한 서명방법은 기존 SeaSign 대비 3배 빠른 성능을 보인다. 추가로 신규 제시된 파라미터와 본 논문의 서명 방법을 결합한 경우, 기존 SeaSign 대비 290배 빠른 성능과 Decru 등이 제안한 방법 대비 7.47배 빠른 성능을 제공한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.770-775
• /
• 2023

최근 디지털 데이터 양의 기하급수적 증가는 데이터 처리 시스템의 중요성을 부각시켰다. 이 연구는 클라우드 컴퓨팅 (CC; cloud computing), 엣지 컴퓨팅 (EC; edge computing), 그리고 UAV (unmanned aerial vehicle) 기반 지능형 에지 컴퓨팅 (UEC; unmanned aerial vehicle-based intelligent edge computing) 간의 성능을 비교하였으며, 특히 회랑감시와 같은 실시간 대용량 데이터 처리 상황에 초점을 맞추었습니다. UAV 기반 지능형 에지 컴퓨팅은 이동성과 특수 환경에서의 대규모 데이터 처리 및 분석에 높은 효과성을 보인다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 각 상황에 맞게 최적화된 시스템 선택 방법론을 제안한다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제66권4호
• /
• pp.27-39
• /
• 2024

Soil texture is determined by the proportions of sand, silt, and clay within the soil, which influence characteristics such as porosity, water retention capacity, electrical conductivity (EC), and pH. Traditional classification of soil texture requires significant sample preparation including oven drying to remove organic matter and moisture, a process that is both time-consuming and costly. This study aims to explore an alternative method by developing an AI model capable of predicting soil texture from images of pre-sorted soil samples using computer vision and deep learning technologies. Soil samples collected from agricultural fields were pre-processed using sieve analysis and the images of each sample were acquired in a controlled studio environment using a smartphone camera. Color distribution ratios based on RGB values of the images were analyzed using the OpenCV library in Python. A convolutional neural network (CNN) model, built on PyTorch, was enhanced using Digital Image Processing (DIP) techniques and then trained across nine distinct conditions to evaluate its robustness and accuracy. The model has achieved an accuracy of over 80% in classifying the images of pre-sorted soil samples, as validated by the components of the confusion matrix and measurements of the F1 score, demonstrating its potential to replace traditional experimental methods for soil texture classification. By utilizing an easily accessible tool, significant time and cost savings can be expected compared to traditional methods.

• 융합보안논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.9-17
• /
• 2024

본 논문은 기업 내 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence) 시스템의 보안 위협과 대응 방안을 제시한다. AI 시스템이 방대한 데이터를 다루면서 기업의 핵심 경쟁력을 확보하는 한편, AI 시스템을 표적으로 하는 보안 위협에 대비해야 한다. AI 보안 위협은 기존 사람을 타겟으로 하는 사이버 보안 위협과 차별화된 특징을 가지므로, AI에 특화된 대응 체계 구축이 시급하다. 본 연구는 AI 시스템 보안의 중요성과 주요 위협 요인을 분석하고, 기술적/관리적 대응 방안을 제시한다. 먼저 AI 시스템이 구동되는 IT 인프라 보안을 강화하고, AI 모델 자체의 견고성을 높이기 위해 적대적 학습 (adversarial learning), 모델 경량화(model quantization) 등 방어 기술을 활용할 것을 제안한다. 아울러 내부자 위협을 감지하기 위해, AI 질의응답 과정에서 발생하는 이상 징후를 탐지할 수 있는 AI 보안 체계 설계 방안을 제시한다. 또한 사이버 킬 체인 개념을 도입하여 AI 모델 유출을 방지하기 위한 변경 통제와 감사 체계 확립을 강조한다. AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼 AI 모델 및 데이터 보안, 내부 위협 탐지, 전문 인력 육성 등에 역량을 집중함으로써 기업은 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 활용을 통해 디지털 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제18권1호
• /
• pp.170-191
• /
• 2024

The transmission of confidential data using cover media is called steganography. The three requirements of any effective steganography system are high embedding capacity, security, and imperceptibility. The text file's structure, which makes syntax and grammar more visually obvious than in other media, contributes to its poor imperceptibility. Text steganography is regarded as the most challenging carrier to hide secret data because of its insufficient redundant data compared to other digital objects. Unicode characters, especially non-printing or invisible, are employed for hiding data by mapping a specific amount of secret data bits in each character and inserting the character into cover text spaces. These characters are known with limited spaces to embed secret data. Current studies that used Unicode characters in text steganography focused on increasing the data hiding capacity with insufficient redundant data in a text file. A sequential embedding pattern is often selected and included in all available positions in the cover text. This embedding pattern negatively affects the text steganography system's imperceptibility and security. Thus, this study attempts to solve these limitations using the Part-of-speech (POS) tagging technique combined with the randomization concept in data hiding. Combining these two techniques allows inserting the Unicode characters in randomized patterns with specific positions in the cover text to increase data hiding capacity with minimum effects on imperceptibility and security. Format-preserving encryption (FPE) is also used to encrypt a secret message without changing its size before the embedding processes. By comparing the proposed technique to already existing ones, the results demonstrate that it fulfils the cover file's capacity, imperceptibility, and security requirements.

• Korean Journal of Radiology
• /
• 제24권11호
• /
• pp.1061-1080
• /
• 2023

Artificial intelligence (AI) in radiology is a rapidly developing field with several prospective clinical studies demonstrating its benefits in clinical practice. In 2022, the Korean Society of Radiology held a forum to discuss the challenges and drawbacks in AI development and implementation. Various barriers hinder the successful application and widespread adoption of AI in radiology, such as limited annotated data, data privacy and security, data heterogeneity, imbalanced data, model interpretability, overfitting, and integration with clinical workflows. In this review, some of the various possible solutions to these challenges are presented and discussed; these include training with longitudinal and multimodal datasets, dense training with multitask learning and multimodal learning, self-supervised contrastive learning, various image modifications and syntheses using generative models, explainable AI, causal learning, federated learning with large data models, and digital twins.