• Korean Journal of Clinical Laboratory Science
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• v.46 no.4
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• pp.131-135
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• 2014

Over-consumption of alcohol leads to many side-effects such as malnutrition, liver disease, and neuronal disorders and many investigators have tried to identify methods for preventing the side-effects of drinking. This study was carried out to investigate the effect of the beverage contained green tea catechins (GTC) on the alcohol administered rats. We observed that blood alcohol concentration level decreased significantly in plasma. GTC (200 mg/kg) also reduced the aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT) level of the intoxicated rats. These results suggest that GTC may be useful for the prevention and therapy of hepatotoxic pathogenesis.

• Review of KIISC
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• v.32 no.2
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• pp.5-16
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• 2022

수많은 사물들의 센서 정보를 인터넷을 통해 수집하고 분석하여 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 사물인터넷 (Internet of Things, IoT) 서비스의 규모와 범위가 점차 확대됨에 따라 그 이점과 함께 사물인터넷이 가진 원천적인 확장성 문제와 개인정보 보안의 취약성 등에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 사물인터넷이 가진 문제점을 극복하기 위한 하나의 도구로써 블록체인을 사물인터넷에 접목하는 방안이 제시되고 있다. 본 고에서는 블록체인을 통해 사물인터넷이 가진 한계점을 극복하고 신뢰성 높은 사물인터넷 서비스를 제공하기 위해 필요한 블록체인의 합의 알고리즘들의 최신 동향에 대해 확인해 보도록 한다.

• International conference on construction engineering and project management
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• 2007.03a
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• pp.79-87
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• 2007

An effective logistics management is necessary for successful construction projects. So, prompt and precise logistics information collecting and management is needed, but there has been no systematic and effective method for this, Therefore, in this research, a standardized plan for RFID application in logistics management that could comprehend processes in building construction projects, was developed. With the 7 generalized process types that comprehend processes in construction projects, critical factors that should be considered for RFID applications were derived, and systematic and efficient application method for building projects were developed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.572-575
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• 2022

최근 데이터의 불변성에 의하여 NFT와 같은 블록체인 기술이 각광받고 있으며, 그에 따라 스마트 계약의 사용량 또한 증가하는 추세이다. 하지만 스마트 계약에 다양한 보안 취약점이 존재하며 배포 후에는 수정을 할 수 없는 스마트 계약 특성상 사전에 해당 취약점을 탐지하는 기술의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 인공신경망 기반의 스마트 계약의 취약점을 탐지하는 기법 연구 동향에 대하여 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.501-504
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• 2022

안전한 암호 시스템은 평문을 복원하거나 키를 유추해낼 수 없도록 설계된다. 암호 분석은 이러한 암호 시스템에서 평문과 키를 추정하는 것이며, 알려진 평문 공격, 선택 평문 공격, 차분분석 등 다양한 방법이 존재한다. 또한, 최근에는 데이터의 특징을 추출하고 학습해내는 인공신경망 기술을 기반으로 하는 암호 분석 기법들이 제안되고 있다. 현재는 라운드 축소된 S-DES, SPECK, SIMON, PRESENT 등의 경량암호 및 고전암호에 대한 공격이 대부분이며, 이외에도 암호 분석을 위한 active S-box의 수를 예측하는 등과 같이 다양한 측면에서 인공신경망이 적용되고 있다. 향후에는 신경망의 효율적 구현, full-round에 대한 공격과 그에 대한 암호학적 해석이 가능한 연구들이 진행되어야 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.505-508
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• 2022

딥러닝 기술이 발전하면서 적용되는 산업 분야가 늘어남에 따라 딥러닝 모델에서 역으로 학습 데이터를 추출하는 등 다양한 딥러닝 모델 공격 이슈가 발생하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해 딥러닝 학습에 사용되는 데이터의 노출을 방지할 수 있도록 사용자 프라이버시를 보호하는 기법의 중요성이 대두되고 있다. 동형암호는 학습 데이터를 보호할 수 있는 기법 중 하나로, 복호화 과정없이 암호화된 상태로 연산, 탐색, 분석 등을 수행할 수 있는 차세대 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 동형암호 기반의 딥러닝 기법 연구 동향에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.811-814
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• 2021

본 논문에서는 점차 진화되어가는 보이스피싱 수법에 대하여 딥러닝 기반 네트워크인 DNN(Deep Neural Network)를 통한 보이스피싱 여부 판별할 뿐만 아니라, CNN, Bi-LSTM을 활용한 다양한 관점에서의 감성 분석을 통하여 보이스피싱 조직원의 감성 상태를 파악하여 판별된 결과에 신뢰도를 높여주는 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.276-279
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• 2021

캔 통신은 차량 내부의 전자장치 간 데이터 송수신 시에 사용되는 통신 방식이다. 차량 기술이 발전함에 따라 내부에 탑재되는 전자장치가 늘어나고 있고 이는 해킹의 위험성이 높아지고 있음을 의미한다. 이는 다가오는 4차 산업 혁명에서 자율주행 차량 기술의 치명적인 문제로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 CAN Bus 통신에서의 위협 대응 방안과 안정성 향상에 대한 연구들의 동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.592-595
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• 2021

양자 알고리즘인 그루버나 쇼어 알고리즘에 의해 현존하는 암호 체계들이 무너질 수 있으며, 블록체인 네트워크를 기반으로 타원곡선 암호 및 타원곡선 전자서명을 사용하는 암호화폐의 안전성 또한 위협받고 있다. 따라서 암호화폐에도 양자 컴퓨터에 대한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 시계열 예측에 적합한 순환형 신경망을 활용하여 양자 저항성을 가지는 암호화폐들의 가격을 예측하고 분석한다. 데이터가 부족하였으나 학습 결과 0.005 이하의 손실을 달성하였으며, 최근 15일의 데이터를 통해 예측한 결과, 모두 소폭 상승할 것으로 나타났다. 향후에는 더 많은 데이터를 통해 더 정확한 예측이 가능한 신경망을 설계하고 다양한 양자 관련 이슈들을 참고하여 분석을 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.564-567
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• 2022

최근 딥러닝이 다양한 분야에서 활용됨에 따라 중앙 집중식 서버, 적대적 공격 그리고 데이터 부족 및 독점화와 같은 다양한 문제점이 발생하고 있다. 또한 연합학습을 수행할 경우, 클라이언트가 잘못된 기울기를 서버에 제공하거나 서버가 악의적인 행동을 할 경우 심각한 문제로 이어질 수 있다. 이와 같은 보안 취약점을 해결하기 위해 딥러닝에 블록체인을 결합하여 중앙 집중식 서버를 분산화하고 각 참여자 노드에게 인센티브를 줌으로써 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 위와 같이 딥러닝의 문제점을 해결하기 위해 블록체인이 어떻게 적용되었는지 살펴본다.