• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.781-792
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• 2015

본 논문에서는 정보유출을 막기 위하여 보안저장장치를 구비한 가상의 인비저블한 디스크(VIPDISK)기술을 제안한다. 제안 기술은 소프트웨어 기반의 보안 기술로서, 임의의 데이터 저장장치의 운영체제에서는 전혀 확인 할 수 없는 숨은 보안 영역을 설정하여 해당 영역에서 OS를 포함한 어떤 프로그램을 실행하더라도 보안영역의 존재여부를 전혀 알 수 없게 한다. 특히 비활성화상태에서는 타인에게 절대 노출되지 않는 보안 영역을 설정하여 고유의 디지털 키와 복호화 툴을 여는 사용자 암호에 의해서만 활성화되어 사용 가능하게 된다. 그리고 숨은 보안영역에 저장되는 모든 데이터는 실시간으로 암호화하여 저장되므로 만약 VIPDISK가 분실하거나 도난당해도 보안 영역에 저장된 데이터가 절대 유출되지 않도록 보호해준다. 실험을 통하여 VIPDISK는 기존 기법들에 비해 높은 보안성을 제공하는 것을 알 수 있었다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제15호
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• pp.39-48
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• 1998

This study has been peformed to investigate storage space types of old-fashioned traditional dwelling units where older couples maintain their traditional farming lives. In this study it is observed that residents of the traditional farm-houses are exposed to higher level of environmental and emotional pressures. However it is also observed that the older residents are generally manifesting a consistent subculture of the old-timers without noticeable complaints. The usage and morphology of storage spaces are as follows: (1) Storage space in the ceiling are under control of old couple and used for seasonally varied farm products and household equipment. (3) All the households use longterm storage space under wooden floor; the hidden ground is used for keeping miscellaneous tools and fermented foods for years. Overall in this stud it is observed that traditional farm houses are well modified for physically and emotionally frail elderly residents.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.10-17
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• 2016

HD 블랙박스에 포함되는 GPS 위치정보 저장방법은 특정한 표준을 가지지 않고 제조사마다 고유한 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 GPS 위치정보를 저장하기 위한 저장 공간의 한계성을 극복하고 이에 따른 화질저화를 유발하는 문제점을 해결하기 위하여, 숨겨진 필수영역을 이용한 HDTV 비디오 콘텐츠에 포함된 위치정보 은닉방법을 제안한다. HDTV 비디오 콘텐츠는 압축을 위하여 프레임 하단에 8-라인의 Border Extender가 반드시 필요하게 된다. 이는 현 위치정보를 은닉하는 공간으로 사용되며 화질열화를 방지하기 위하여 그레이스케일 블록 형태의 이미지로 삽입하였다. 제안 방법은 실제 HD블랙박스를 사용하여 확인되었으며, 기존의 부가영역을 사용한 ASCII 코드의 형식보다 해석이 어려우며 편집 재 압축할 경우 위치정보가 사라지는 보안효과가 있다. 따라서 제안방법은 페이스 북이나 유튜브 등과 같은 위치기반 동영상 서비스에도 적합하다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권3호
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• pp.279-286
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• 2024

The preservation and transmission of intangible cultural heritage, such as traditional martial arts, have historically relied on manual processes that are both resource-intensive and costly. Due to budget limitations, many of these cultural assets are at risk of deterioration or remain hidden in museum storage, inaccessible to the public. To address these challenges, we propose a Digital Historical Data Transformation mechanism utilizing metaverse development techniques. This innovative approach converts 2D images into 3D representations, allowing for the extraction and visualization of associated actions in a three-dimensional space. By applying this methodology to the "Muyedobotongji," a classic text on traditional martial arts, we aim to digitally preserve these practices in a way that is both immersive and interactive. The transformation of static 2D images into dynamic 3D visualizations will not only enhance the restoration process but also make these cultural assets more accessible and engaging for future generations. This digital approach promises a more efficient and sustainable means of preserving intangible cultural heritage, ensuring that these traditions continue to thrive in the modern world.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권1호
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• pp.63-74
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• 2023

높은 신뢰도의 댐 유입량 예측은 효율적인 댐 운영을 위해 필요하다. 최근 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 활용하여 댐의 유입량을 예측하는 연구들이 진행되었다. 기존 연구들은 MLP의 연산자 중 자료 간의 최적 상관관계를 찾는 optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반의 optimizer를 사용하였다. 하지만, GD 기반의 optimizer들은 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 저장공간 부재로 인해 예측성능이 저하된다는 단점이 있다. 본 연구는 GD 기반 optimizer 중 Adaptive moments와 Improved Harmony Search (IHS)를 결합한 Adaptive moments combined with Improved Harmony Search (AdamIHS)를 개발하여 GD 기반 optimizer의 단점을 개선하였다. AdamIHS를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능을 평가하기 위해 대청댐 유입량을 학습 및 예측하였으며, GD 기반 optimizer를 사용한 MLP의 학습 및 예측성능과 비교하였다. 학습결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 5개인 MLP의 Mean Squared Error (MSE) 평균값이 11,577로 가장 낮았다. 예측결과를 비교하면, AdamIHS를 사용한 은닉층 1개인 MLP의 MSE 평균값이 413,262로 가장 낮았다. 본 연구에서 개발된 AdamIHS를 활용하면 다양한 분야에서 향상된 예측성능을 보여줄 수 있을 것이다.