• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.115-124
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• 2013

본 논문에서는 무선 센서네트워크상에서 Lightweight Individual Encryption Multicast 방식으로 그룹키의 사용대신에 Forward Error Correction을 이용한 개인별 인크립션을 사용하여 안전한 데이터 전송을 제안한다. 무선 센서네트워크에서 센서노드 프로그램을 위한 업데이트 방법으로 싱크 노드는 데이터를 다수의 센서노드에게 멀티캐스트 방식으로 전송이 가능하며, 그룹키 인크립션 방식이 가장 보편적인 안전한 데이터 전송을 위한 방식이라 할 수 있다. 이러한 그룹키 방식은 더 강력하고 안전한 데이터 전송을 위하여 멤버의 가입 및 탈퇴시 키를 재 생성하는 re-key 방식이 필요하다. 그러나 이러한 그룹키 방식을 센서네트워크에서 구현하기에는 제한된 컴퓨팅 자원, 저장 공간, 통신 등으로 인한 많은 제약이 존재한다. 또한 개인별 인크립션을 사용하면 각 노드에 대한 개별적 컨트롤은 가능하지만, 데이터 전송을 위한 개인별 인크립션 비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 멀티캐스트 전송시 개인별 인크립션 방식이 많이 고려되지 않았지만, 보내고자 하는 전체 데이터의 0.16 %만 개인키를 사용하여 각 노드에게 유니캐스트로 안전하게 전송하고, 나머지 99.84%의 데이터는 멀티캐스트를 이용하여 전송함으로써 무선 센서네트워크 성능을 향상시킨다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.504-509
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• 2019

최근 무선 통신 기술과 소형 디바이스의 성능이 기하급수적으로 발전하였다. 이런 기술과 환경 변화에 따라 다양한 종류의 IoT 디바이스를 활용한 서비스가 증가하고 있다. IoT 서비스의 증가로 오프라인 환경에서 사용되던 소형 센서, CCTV 등의 디바이스가 인터넷에 연결되고 있으나, 많은 수의 IoT 디바이스는 보안 기능이 없고 취약한 오픈소스, SW를 그대로 사용하고 있다. 또한, 전통적으로 사용되던 스위치, Gateway 등의 네트워크 장비도 사용자의 주기적인 업데이트가 이루어지지 않아 수많은 취약점을 내포한 채 운영된다. 최근에는 IoT 디바이스의 간단한 취약점을 대상으로 대량의 봇넷(botnet)을 형성하여 DDoS 공격 등에 악용하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 Internet-Wide Scan 기술을 활용하여 인터넷에 연결된 대량의 디바이스를 빠르게 식별하고, 내포된 취약점 정보를 분석 및 관리하는 시스템을 제안한다. 또한, 실제 수집한 배너 정보를 통해 제안 기술의 취약점 분석률을 검증하였다. 향후 제안 시스템이 사이버 공격을 예방할 수 있는 기술로 활용 될 수 있게 자동화 및 고도화를 진행 할 계획이다.

• 한국식품과학회지
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• 제52권6호
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• pp.580-586
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• 2020

본 연구에서는 trienzyme 추출 및 L. casei 분석법을 국내 다양한 수산 자원의 엽산 분석에 적용하기 위해 분석수행지표(직선성, 민감성, 정확성, 정밀성)를 분석 평가하여 분석법의 유효성을 검증하였다. 분석법의 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 0.562 ㎍/100 g와 1.057 ㎍/100 g으로 엽산 함량이 낮은 식품에 적용할 수 있는 분석법으로 나타났다. 시료 중 엽산 함량에 대한 L. casei 생육 관계는 다항식 모델(y=4-1.132/((1+X/0.0502)1.02)+1.26)로 분석한 결과 R2=1.0000을 나타내는 우수한 상관성을 얻었다. 또한, 분석법의 정확성과 정밀성이 우수한 수준임을 확인할 수 있었으며, 수산 자원 6개 군별에 따른 엽산 회수율 분석에서도 약 87-108%의 신뢰도가 확보된 회수율을 나타냄을 확인하였다. 본 연구에서 분석한 수산자원 20종의 엽산 함량분석 및 검증 데이터는 국내 수산 자원에 대한 신뢰도 있는 데이터베이스 구축 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 한국은 삼면이 바다로 인접된 지리적 특성으로 인하여 일상 식단에서 다양한 수산 자원이 자주 이용되고 있는 바 trienzyme-L. casei 분석법을 향후 수산 자원의 엽산 함량 분석에 확대 적용하여 국가수준의 영양성분데이터베이스 구축에 기여할 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1889-1900
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• 2022

도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.515-523
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• 2021

지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.117-124
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• 2020

중국 청년 영화는 2013-2017년의 빠른 발전을 거친 후 지속적인 발전에 일정한 난관에 부딪히게 되었다. 따라서 영화의 창작 이념과 방법의 혁신을 통한 관객들의 감상 취미에 대한 소환과 새로운 심미 체험의 촉발은 중국 영화 시장에 관심을 가진 창작자들이 직면한 문제가 되었다. 영화 <먼 훗날 우리>는 2018년 큰 성공을 거둔 청년 영화이며, 그 창작 실천의 낯설게 하기는 중국 청년 영화의 창작에 새로운 이론과 방법 근거를 제공할 수 있다는 사실을 증명하였다. 따라서 중국 청년 영화 발전 상황을 토대로 영화 <먼 훗날 우리>를 연구 대상으로 삼아 서사담론 와 서사내용 등 두 가지 측면에서 영화의 낯설게 하기 표현 방법에 대해 분석하였다. 먼저 화면, 인물, 플롯은 서사담론의 낯설게 하기를 구성해 영화가 현실 세계를 "돋보이게"하고, 그 다음 도시 콤플렉스, 정체성, 고향 정서 등이 서사내용의 낯설게 하기를 구성해 기존 패턴에서 영화를 "돋보이게"한다. 이러한 창작 방법은 당대의 수요를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라 기타 청년 영화 창작에 효과적인 참고를 제공할 수 있다. 비록 시대가 변화되고 있지만 성공 사례에 대한 분석을 통해 낯설게 하기 요소를 어떻게 이용할 것인지에 대한 연구는 여전히 매우 필요한 부분이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.562-569
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• 2022

기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.803-814
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• 2022

라오스 정부는 증가할 것으로 예상되는 전기 수요량을 충족하기 위해, 남능강 유역 내에 기존 8개소의 발전소 외에도 발전소 댐을 지속적으로 개발하고 있거나 기존 발전소의 발전 설비용량을 증설하고 있다. 이에 따라 라오스 정부는 발전소를 효율적으로 운영하기 위해 기존 저수지 운영규정 곡선(reservoir operation rule curve)을 갱신할 필요성을 제기하였다. 본 연구는 이를 위해 범용적인 동적 계획법(Dynamic Programming:DP) 프로그램인 CSUDP를 활용하여 발전소에서 생산되는 연간 발전량을 극대화하기 위해 현재의 단독 운영체계 외에 연계 운영체계도 검토하였다. 이의 결과로부터 적절한 운영규정 곡선 형태(URC/LRC, MRC)를 추출하였고, 이를 HEC-ResSim 프로그램의 저수지 운영 세트의 운영기초 자료로 입력하여 연간 발전량을 모의하였다. 모의된 연간 발전량과 기존의 운영규정 곡선, 운영실적, 그리고 현장 운영자의 의견 등을 종합하여, 대상 발전소의 연간 발전량을 최대화하는 최적의 저수지 운영규정 곡선(reservoir operation rule curve)을 개발하였다. 이 경우, 저수지를 연계하여 운영하는 체계가 저수지 단독의 운영체계보다 연계에 따른 시너지 효과로 약 2.5 %의 발전량을 더 생산하는 것으로 모의 되었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.29-39
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• 2017

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.