• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.290-298
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• 2019

본 연구에서는 행정안전부에서 발행하는 국민 일일상황보고서와 재난 연감 및 재해 연보 등을 활용하여 재난 및 안전관리 기본법에서 선언하고 있는 자연 재난 15종, 사회 재난 7종의 총 22종을 대상으로 재난 안전 데이터를 조사하고, 이들 재난의 데이터 특성에 따라 재난을 유형화하였다. 재난 안전 데이터는 행정안전부의 일일상황보고 자료를 대상으로 자연재난 656건, 사회재난 1,104건으로 총 1,760건을 대상으로 하였다. 신속하고 효율적인 재난 상황 관리를 위한 재난 안전 데이터 체계 마련을 목적으로 하였기 때문에 대응과 복구 단계의 활동과 관련된 데이터를 재난의 종류별로 분류하여 분석하였다. 그리고, 재난 발생 후 시간적 흐름에 따라서 수행하는 관리 활동들을 기반으로 재난 안전 데이터에 대한 특성과 재난 안전 관리 절차 등을 분석하여 효율적인 재난 관리 업무 수행을 위한 재난 안전 데이터 유형을 분류하여 제시하였다. 유형 분류는 유사성이 높은 재난은 서로 통폐합하고, 향후 재해연보나 재난연감 등의 국가통계 데이터 구축에 활용될 수 있도록 확장성 및 상호 연계성을 고려하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.140-146
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• 2021

지능형 IoT 장치를 사용하는 환경이 증가하면서 지능형 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 이질적인 환경에서 생성되는 모든 IoT 정보들은 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 완벽하게 제공되지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 IoT 장치에서 처리되는 다양한 정보 중 중요 정보만을 추출할 수 있는 지능형 기반의 다중 블록체인 모델을 제안한다. 제안 모델에서 IoT 장치에서 송·수신되는 IoT 정보의 무결성을 보장하기 위해서 블록체인을 사용한다. 제안 모델은 수 많은 IoT 정보를 신뢰할 수 있도록 수집된 정보의 상관관계 지수를 이용하여 상관관계 지수가 높은 정보만을 추출하여 블록체인으로 묶는다. 그 이유는 수집된 정보를 n-계층 구조로 확장할 뿐만 아니라 신뢰도를 보장할 수 있기 때문이다. 또한, 제안 모델은 블록체인기반으로 수집 정보에 가중치 정보를 부여할 수 있기 때문에 유사 정보를 우선 순위에 따라 선택(또는 바인딩)적으로 지정할 수 있다. 제안 모델은 IoT 장치 수와 상관없이 실시간으로 처리되는 데이터 처리 비용을 유지하면서 n-계층 구조로 수집 정보를 확장할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.116-131
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• 2022

최근 4차 산업혁명의 진행과 함께 물류 산업계도 스마트물류 전환을 위해 노력하고 있으며 선행 조건인 물류정보화 확산을 위해 다양한 시도를 하고 있다. 이러한 가운데 블록체인 기술은 정보화 확산에 이바지할 기술로 여겨지며 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 국내 물류산업에 블록체인 기술 적용 가능성을 논하기 위해 블록체인 기술의 특성을 정의하고 관련 사례들을 검토하였으며 산업계를 대상으로 활용 가능성에 대한 설문조사를 수행하였다. 블록체인 기술은 업무 효율성 측면의 경제성, 신속성, 투명성과 부가가치 창출 측면의 확장성, 탈중개성, 신뢰성의 특징이 있는 것으로 정의할 수 있으며 물류산업과 연관이 있는 운송, 유통, 금융, 개인정보관리, 공공서비스 등의 분야에 대한 도입이 시도되고 있는 것을 확인하였다. 국내 물류 산업계를 대상으로 한 설문조사 결과 정보화 수준은 정보활용 단계에 진입한 것으로 파악되지만, 정보유출 우려로 정보의 공유와 활용에는 소극적인 것을 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 정보화 필요성에 대한 인식과 기대가 높아 향후 블록체인 기술의 도입을 계기로 물류산업 정보화 및 이에 기반한 스마트화가 한단계 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.249-257
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• 2022

본 논문은 직접해법 기반 FETI 알고리즘의 개선 방안을 제시하였다. 개선 대상은 FETI-local로, 해당 알고리즘은 국부 Lagrange 승수를 통해 부영역 간 경계 문제를 정의한다. 부영역 경계 강성 및 하중 계산 단계의 경우, 전체 역행렬 계산 등 과도한 비용을 요구했던 기존 알고리즘을 Boolean 행렬 특성을 활용한 선택적 역행렬 성분 계산으로 개선하였다. 전역 경계 행렬식 계산 단계의 경우, 기존 단일 프로세서 연산을 다중 프론탈 기법 기반 병렬 연산으로 대체하였다. 제시된 FETI-local 알고리즘의 성능 개선은 64만 자유도 수치 예제를 통해 검증되었으며, 기존 대비 최대 97.8%의 계산 시간 감소가 달성되었다. 또한, 기존 대비 안정적이고 개선된 확장성이 가속 지표를 통해 확인되었다. 추가로, 432만 자유도의 대용량 계산 성능 비교가 제시된 알고리즘과 상용 프로그램인 ANSYS 간에 수행되었다. 그 결과, 계산 시간 측면에선 ANSYS가 우수하였으나, 프로세서 수에 따른 가속 성능 증가율 측면에선 제시된 알고리즘이 우수한 것이 확인되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.394-401
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• 2021

신재생에너지 신규설비 보급이 매년 꾸준히 증가하고 있으며, 그중 개발 확장성이 풍부하고 생산유발계수가 큰 해상풍력 시장이 급성장하고 있다. 특히 서남해 권역은 최고 수준의 해상풍력 잠재량을 보유하고 있으며, 관련 프로젝트들이 추진 중이다. 본 연구는 점토층 지반에 효과적인 해상풍력 하부구조물의 개발에 있어 EUROCODE에 의한 구조물의 설계 절차를 제시하고 구조 안전성을 고찰하여 관련 기술 분야에 이바지함을 목표로 한다. 선행연구에서는 풍력발전기 용량이 5MW급을 주요 대상으로 하였으나, 서남해 해상풍력발전기 시장의 기술 추세에 부합하는 발전 용량 8MW급을 연구 모델로 선정하였다. 이에 본 연구에서는 서남해 지질 조건에 부합하는 하부구조물을 개발하고, 구조 안전성을 유한요소법을 활용하여 검증하였다. 초기 설계안에서 일부 구간을 보강하여 구조 안전성을 확보하였다. 본 연구 결과를 기반으로 하여, 향후 다양한 형태의 하부구조물에 대한 구조 안전성 평가가 가능하며, 전문화된 구조 설계 및 평가 기준을 확립하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-38
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• 2009

이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.125-131
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• 2023

전 세계적으로 약물 부작용은 주요 사망원인의 상위를 차지하고 있다. 약물 부작용에 대해 효과적으로 대응하기 위해, 능동적인 실시간 분석 기반 약물감시 체계로의 전환과 함께 데이터의 표준화와 품질 향상이 필요하다. 이를 위해, 개별 기관의 데이터를 통합하고 대규모 데이터를 활용하여 약물 부작용 예측의 정확도를 높이는 것이 중요하다. 하지만, 각 기관 간의 데이터 공유는 프라이버시 문제를 야기시키고 각기 다른 데이터 표준 구성도 다르다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 개인정보보호 법규에 따라 데이터를 직접 공유하지 않고 모델의 학습 결과를 공유하는 연합학습 방식을 채택한다. 각 기관마다 다른 데이터포맷을 Common Data Model(CDM)을 활용하여 데이터 표준화를 수행하고 데이터의 정확성과 일관성을 확립한다. 또한, 클라우드 기반의 연합학습 환경을 구성하여 보안 및 확장 관리에 효율성을 높이는 약물감시 시스템을 제안한다. 이를 통해 기관 간 데이터의 프라이버시를 보호하면서도, 효과적인 의약품 부작용 모니터링과 예측이 가능하다. 약물 부작용으로 인한 사망률 감소와 의료비용 절감을 목표로 하며, 이를 실현하기 위한 다양한 기술적 접근과 방법론을 탐구한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1288-1298
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• 2002

타원곡선 암호시스템을 GF(2$^{m}$ )상에서 고속으로 구현하기 위해서는 빠른 나눗셈기가 필요하다. 빠른 나눗셈 연산을 위해선 비트-패러럴 구조가 적합하나 타원곡선 암호시스템이 충분한 안전도를 가지기 위해서는 m의 크기가 최소한 163보다 커야 한다. 즉 비트-패러럴 구조는 0(m$^2$)의 면적 복잡도를 가지기 때문에 이러한 응용에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 CF(2$^{m}$ )상에서 표준기저 표기법을 사용하여 모듈러 나눗셈 A(x)/B(x) mod G(x)를 고속으로 수행하는 새로운 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 제안한다. 효율적인 나눗셈기 구조를 얻기 위해, 새로운 바이너리 최대공약수(GCD) 알고리즘을 유도하고, 이로부터 자료의존 그래프를 얻은 후, 비트-시리얼 시스톨릭 나눗셈기를 설계한다. 본 논문에서 제안한 나눗셈기는 0(m)의 시간 및 면적 복잡도를 가지며, 연속된 입력 데이터에 대하여, 초기 5m-2 사이클의 지연 후, m 사이클 마다 나눗셈의 결과를 출력한다. 제안된 나눗셈기를 동일한 입출력 구조를 가지는 기존의 연구 결과들과 비교 분석한 결과 칩 면적 및 계산 지연시간 모두에 있어 상당한 개선을 보인다. 따라서 제안된 나눗셈기는 적은 하드웨어를 사용하면서 고속으로 나눗셈 연산을 수행할 수 있기 때문에 타원곡선 암호화시스템의 나눗셈 연산기로 매우 적합하다. 또한 제안한 구조는 기약 다항식(irreducible polynomial) 선택에 있어 어떤 제약도 두지 않고, 단 방향의 신호흐름을 가지면서, 매우 규칙적이기 때문에 필드 크기 m에 대해 높은 유연성 및 확장성을 제공한다.였다. an extraction system, a new optical nonlinear joint transform correlator(NJTC) is introduced to extract the hidden data from a stego image in real-time, in which optical correlation between the stego image and each of the stego keys is performed and from these correlation outputs the hidden data can be asily exacted in real-time. Especially, it is found that the SNRs of the correlation outputs in the proposed optical NJTC-based extraction system has been improved to 7㏈ on average by comparison with those of the conventional JTC system under the condition of having a nonlinear parameter less than k=0.4. This good experimental results might suggest a possibility of implementation of an opto-digital multiple information hiding and real-time extracting system. 촉각에 있는 지각신경세포가 뇌의 촉각엽으로 뻗어 들어가 위의 5가지 신경연접중 어느 형을 형성하는지를 관찰하기 위하여 좌측 촉각의

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.73-92
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• 2014

기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.