• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.70-74
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• 2023

The Small Punch Test (SPT) was developed to evaluate the softening and embrittlement of materials such as power plants and nuclear fusion reactors by taking samples in the field. Specimens used in the SPT are very thin and small disk-shaped compared to specimens for general tensile test, and thus have economic advantages in terms of miniaturization and repeatability of the test. The cryogenic SPT can also be miniaturized and has a significantly lower heat capacity than conventional universal test machines. This leads to reduced cooling and warm-up times. In this study, the cryogenic SPT was developed by modifying the existing room temperature SPT to be cooled by liquid nitrogen using a super bellows and a thermal insulation structure. Since the cryogenic SPT was first developed, basic experiments were conducted to verify the effectiveness of it. For the validation, aluminum alloy 6061- T6 specimens were tested for mechanical properties at room and cryogenic temperature. The results of the corrected tensile properties from the SPT experiment results were compared with known room temperature and cryogenic properties. Based on the correction results, the effectiveness of the cryogenic SPT test was confirmed, and the surface fracture characteristics of the material were analyzed using a 3d image scanner. In the future, we plan to conduct property evaluation according to the development of various alloy materials.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권5호
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• pp.293-299
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• 2007

지능형 배관 검사체(PIG)는 가스나 기름 배관 안을 지나가며 검사체에 장착된 여러 센서로부터 신호(센서 데이타로 불림)들을 취합하는 장치이다. PIG로부터 취합된 센서데이타들을 분석함으로써, 배관의 구멍, 뒤틀림 또는 잠재적으로 가스 폭발의 위험을 가지고 있는 결함들을 발견할 수 있다. 배관의 센서 데이타를 분석가가 분석을 할 때에는 주로 두 가지 분석 패턴을 사용한다. 첫 번째는 센서 데이터를 순차적으로 분석하는 순차적 분석 패턴이고, 두 번째는 특정한 구간을 반복해서 분석하는 반복적 분석 패턴이다. 특히, 센서 데이타를 분석할 때 반복적 분석 패턴이 많이 사용된다. 기존의 PIG 소프트웨어들은 사용자의 요청이 있을 때 마다 서버로부터 센서 데이타들을 오므로, 매 요청마다 네트워크 전송비용과 디스크 액세스 비용이 든다. 이와 같은 방법은 순차적 분석 패턴에는 효율적이지만, 분석 패턴의 대부분을 차지하는 반복적 분석 패턴에는 비효율적이다. 이와 같은 문제는 서버/클라이언트 환경에서 다수의 분석가가 동시에 분석을 할 경우에는 매우 심각해진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 배관 센서 데이타들을 여러 개의 시계열 데이타로 생각하고, 효율적으로 시계열 데이타를 캐싱 하는 T-Cache라 부르는 주기억장치 고성능 캐시 관리자를 제안한다. 본 연구는 클라이언트 측에서 시계열 데이타를 캐싱하는 최초의 연구이다. 먼저, 고정된 거리의 시계열 데이타들의 집합을 캐싱 단위로 생각하는 신호 캐시 라인이라는 새로운 개념을 제안하였다. 다음으로, T-Cache에서 사용되는 스마트 커서와 여러 알고리즘을 포함하는 여러 가지 자료구조를 제안한다. 실험 결과, 반복적 분석 패턴의 경우 T-Cache를 사용하는 것이 디스크 I/O측면과 수행 시간 측면에서 월등한 성능 향상을 보였다. 순차적 분석 패턴의 경우에도 T-Cache를 사용하지 않은 경우와 거의 유사한 성능을 보였다. 즉, 캐시를 사용함으로써 발생하는 추가비용은 무시할 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권2호
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• pp.49-58
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• 2018

인증서는 사용자의 신원확인 및 위 변조 방지, 부인방지 등의 기능을 수행하여 사용자를 증명할 수 있는 수단이 된다. 대부분의 사람들이 인터넷뱅킹을 이용한 업무를 수행할 때 공인인증서를 사용하며, 인터넷뱅킹 외에도 각종 증명서 발급, 전자 결제 등에서도 신원을 입증하는 용도로 많이 사용되고 있다. 이때 발급받은 인증서는 디스크 상에 파일 형태로 존재하며, 만약 새로운 디바이스에서 인증서를 사용하기 위해서는 기존의 디바이스에서 발급받은 인증서를 복사해야 사용이 가능하다. 하지만 대부분의 인증서 복사 방법은 8~16자리의 인증번호를 입력하여 복사하는 방법이며, 이는 인증번호를 입력해야 되는 번거로움이 있고, 보안에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 TCP와 BLE를 사용하는 다중 채널에서의 보안강화 인증서 복사 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) BLE Advertising data를 이용하여 상호간에 인증 가능한 데이터를 공유하고, 2) ECC기반 전자서명 알고리즘을 통해 디바이스 인증 후 대칭키 알고리즘으로 인증서를 암호화하여 전달한다. 제안하는 방법을 모바일 환경에서 구현한 결과 기존방법의 보안취약영역인 스니핑 공격에 대한 방어가 가능하며, 무작위 대입 공격을 통한 복호화 시도 시 기존의 방법보다 약 $10^{41}$배 정도의 보안강도를 높일 수 있음을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권11호
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• pp.127-133
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• 2014

다양한 악성코드로부터 정보자산을 보호하기 위해서 허니팟 시스템을 구축한다. 허니팟 시스템은 내부 시스템이 공격받지 않도록 공격을 유인하는 목적으로 설계되거나, 악성코드 정보를 수집하기 위한 목적으로 설계된다. 그러나 기존의 하니팟은 정보 수집을 목적으로 구축되었기 때문에 위장서버 혹은 위장 클라이언트 서버를 구축하거나 위장 콘텐츠를 제공하여 공격자의 유입을 적극적으로 유도하도록 설계되었다. 그러나 위장서버구축의 경우는 빈번한 디스크 입출력으로 약 1년 주기로 하드웨어를 재설치하여야 하고, 위장 클라이언트 서버를 구축하는 경우는 획득한 정보 분석의 자동화에는 한계가 있기 때문에 전문 인력 확보와 같은 운영상의 문제가 있다. 이처럼 기존 허니팟의 하드웨어적인 문제와 운영상의 문제들을 해결 및 보완할 수 있도록 본 연구에서는 하이브리드 허니팟을 제안하였다. 제안한 하이브리드 허니팟은 허니월, 분석서버, 통합콘솔을 두고 공격유형을 2가지 유형으로 분류하여 처리한다. 유형1인 고수준 상호작용서버와 유형2인 저수준 상호작용서버를 동작하도록 하여 위장(유인용)과 거짓응답(에뮬레이션)이 공통스위치 영역에 연계되도록 설계하였다. 이러한 하이브리드 허니팟은 허니월의 저수준 허니팟과 고수준 허니팟을 동작하도록 한다. 분석서버는 해킹유형을 해쉬값으로 변환하고 이를 상관분석 알고리즘으로 분리하여 허니월에 전송한다. 통합모니터링 콘솔은 지속적인 모니터링을 실시하므로 최신 해킹기법과 공격 툴에 대한 정보 분석뿐만 아니라 악성코드에 대한 선제적인 보안대응 효과를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.99-109
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• 2012

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.