• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권4호
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• pp.306-313
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• 2009

센서 네트워크 응용 분야에서 Top-k 질의는 가장 높은 혹은 가장 낮은 k개의 센서에 대한 유용한 정보를 제공한다. Top-k 질의 처리 시 에너지 소모를 줄이기 위한 많은 연구들이 진행되었다. FILA의 경우, 필터를 이용하여 불필요한 결과의 갱신을 제거하였으며, PRIM의 경우, 센싱된 데이타의 우선 순위를 부여하여 센서 데이타의 전송을 최소화하는 방법을 제안한다. 하지만, 같은 데이타 범위(프레임)에 속한 모든 데이타를 수집하기 때문에 데이타의 집중이 발생하면 많은 False Positive 데이타를 전송하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 Top-k 결과의 False Positive 데이타를 효과적으로 제거하기 위한 클러스터 기반의 새로운 Top-k 질의 처리 기법을 제안한다. 질의 처리 과정은 클러스터 레벨과 트리 레벨로 나누어지며, 각 레벨의 네트워크 토폴로지의 특성을 활용하여 False Positive 데이타를 효과적으로 필터링 한다. 성능 평가 결과, 기존 Top-k 질의 처리 기법에 비해 False Positive 데이타의 수가 70% 감소하고, 네트워크 수명이 약 105% 연장된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권2호
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• pp.165-174
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• 2006

매우 제한된 연산능력과 메모리 그리고 소용량 배터리를 가진 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에서 플러딩이나 기존에 제안된 애드혹 라우팅 프로토콜을 적용하여 데이타를 전달하는 것은 현실적인 방안이 되지 못한다. 본 논문에서 우리는 ELF(Energy-efficient Localized Flooding)라고 하는 에너지 효율적인 데이타 전달 프로토콜을 제안하고자 한다. ELF 프로토콜은 소스 센서 노드와 이동성을 갖는 싱크 노드 간의 데이타 전달에 있어서 tracking zone이전 까지는 유니캐스트를 통해서 데이타 메시지가 포워딩되며, tracking tone내에서는 지역적인 플러딩을 통해서 데이타가 전달되도록 하여 유니캐스트와 플러딩의 장점을 적절하게 결합하고 있다. 시뮬레이션을 결과에 따르면, ELF는 매우 높은 data delivery ratio를 유지하면서도 average energy consumption 및 average delay는 낮은 특성을 보임으로써 센서 네트워크의 데이타 전달 방법으로써 매우 효과적임을 확인할 수 있다.

• International Journal of Quality Innovation
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• 제8권3호
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• pp.156-172
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• 2007

The high-tech industry is the economic lifeline for Taiwan. Its characteristics are short product life cycle, rapid changes in the market, and a high obsolescence rate for new products. Under globalization, the high-tech industry has adopted Information Technology (IT) to shorten the manufacturing process, reduce costs and conduct product research and development (R&D) to increase the core competence of enterprises and achieve the goal of sustainable operations. Enterprises should actively strengthen their integration with internal and external resources and lead in R&D management to increase industrial operating performance. Effectively managing operations and R&D management evaluation in Taiwan's High-tech Industry has become a critical subject. This study adopted 4 major Balanced Scorecard (BSC) perspectives to establish the Total Performance Evaluation Indicators for the R&D management department in Taiwan's High-tech Industry. The Analytic Network Process (ANP) was applied to evaluate the overall performance of the R&D management department. The research framework is divided into 2 phases. The first phase is combined with the 4 major perspectives, Financial, Customer, Internal Business Process and Learning and Growth, as the related indicators for each measurement perspective. The Key Performance Indicators (KPI) were selected using Factor Analysis to identify the key factor from the complicated indicators. The relationship between the characteristics of each BSC's evaluation perspective is dependence and feedback. This study applied ANP to conduct the calculation and adjustment of correlation between each KPI, and determine on their relative weights for the objective KPI. The "Financial Perspective" for R&D management department in Taiwan's High-tech Industry focused on the budget achievement rate of R&D management. The weight indicator value is (0.05863). The "Customer Perspective" focused on problem-solving satisfaction. The weight value of this indicator is (0.17549). The "Internal Business Process Perspective" focused on the quantity and quality of R&D. The weight value of this indicator is (0.13506). The "Learning and Growth Perspective" focused on improving competence in the research personnel's professional techniques. The weight value of this indicator is (0.02789). From the total weighting indicators, the order of the Performance Indicators for the R&D management department in Taiwan's High-tech Industry is: (1) Customer Perspective; (2) Internal Business Process Perspective; (3) Financial Perspective; and (4) Learning and Growth Perspective.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제13권2호
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• pp.127-136
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• 2009

목적: 정상인을 대상으로 과제의 규칙을 모른체 의사결정를 하는 경우 시간에 따른 뇌활성 영역의 차이를 lowa Gambling 과제를 수행하는 자기공명 뇌기능 영상을 사용하여 알아보고자하였다. 대상 및 방법: 14명의 오른손잡이 정상인(여자 5명, 남자 9명, 평균나이 26.8세)을 대상으로 100개로 구성된 lowa Gambling과제를 수행하는 동안 자기공명 뇌기능영상을 획득하였다. GE 3.0T 자기공명영상 장치에서 혈액산소포화 의존(BOLD)기법을 사용하여 EPI 데이터 (에코시간 40 ms, 반복시간 2000 ms, 매트릭스 $64{\times}64$)를 획득한 후 MATLAB버전 7.2 (The Mathworks Inc., Natick, MA, USA)와 Statistical Parametric Mapping (SPM 2; Wellcome Department of Imaging Neuroscience, London, UK) 분석툴을 이용하여 총 100개 중 20개 단위로 구성된 5개의 블록으로 나누어 분석하였다. 결과: 과제 수행초기 블록에서는 위쪽 중앙 전전두뇌엽에서의 뇌활성화를 나타내고 과제를 수행해 감에 따라 뇌활성화 영역이 점차 중앙 전전두뇌엽의 아래족으로 이동하는 결과를 나타내었다 (p < 0.005). 결론: 의사결정 과제의 규칙을 모르는 경우 과제를 수행하며 규칙을 알아가는데는 위쪽 중앙 전전두뇌엽의 영역을 사용하고 과제의 규칙을 깨달은 다음 의사결정을 수행하는 경우에는 아래쪽 중앙 전전두뇌엽의 영역을 사용함을 알수 있었다.

• 대한화학회지
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• 제36권1호
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• pp.87-94
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• 1992

본 연구는 폴리스티렌(PS), 폴리메틸메타크릴레이트(PMMA), 및 폴리부타디엔(PB) 등 동종 중합체들(homopolymers), 그리고 폴리스티렌-폴리메틸메타크릴레이트 block 혼성중합체들(SM block copolymers) 및 스티렌-폴리부타디엔 star shaped 혼성중합체들(PS-PB star shaped copolymers)을 선택하여 다리걸친 폴리스티렌 겔 상에서의 용리거동을 비교 조사하였다. 선택한 이동상으로는 테트라히드로퓨란(THF), 톨루엔(TOL), 클로로포름(CHL), 메틸렌클로라이드(MC), 테트라히드로퓨란-시클로헥산(CH) 혼합용매의 5가지 시스템이며, 이동상 변화에 따른 시료들의 hydrodynamic 부피와 머무른 부피 사이에 플롯의 이동에 관한 현상을 조사하였으며, 또한 시료의 머무름을 예측하기 위해 다중 다단계 회귀분석(multiple stepwise regression analysis)을 수행한 결과, 각 중합체들에 대한 적절한 크기 파라미터를 찾았다. 또한, network-limited 분리 메카니즘에 의해 GPC에서 시료와 겔사이의 상호작용에 대한 분포계수 $K_p$를 각 이동상 시스템에서 구하였는데, PS와 PB의 kp값은 거의 1에 가까운 값을 나타내었고 PMMA인 경우는 적합 용매에서는 분자량이 증가할수록 $K_p$값은 다소 감소하였으나 부적합 용매에서는 분자량이 증가함에 따라 $K_p$값은 함께 증가하였다. 혼성중합체의 $K_p$값은 조성 및 분자량에 따라 달라짐을 알 수 있었고, 이로부터 SM block 혼합중합체의 형태는 무작정상(random phase)을 가지는 것으로 예측된다. 아울러 $K_p$값을 이용하여 동종중합체 및 폴리스티렌 혼성중합체들의 분자량을 측정하기 위해 이들의 새로운 머무름 파라미터$(V_r-V_o)/K_p$와 log[η]M을 플룻을 한 결과 좋은 직선성을 보이는 하나의 보편적 검정곡선을 얻었다.

• 융합보안논문지
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• 제14권6_1호
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• pp.99-112
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• 2014

국방IT융합이란 네트워크중심전(Network Centric Warfare) 개념을 실현하기 위해 새로운 IT 융합기술을 개발하여 실제 전력화하는 것이다. 국방부는 창조경제 시대적 사명인 국방IT융합발전을 위해 국방기술품질원의 국방IT융합 센터를 전담기관으로 지정하였고 융합센터를 중심으로 국방IT융합 과제 발굴을 위한 산 학 연구기관과 군 소요조사, 사전 기술기획 활동하며 국방 도메인 전문가로 구성된 과제기획팀 운영과 선진 기획방법 적용 등을 통해 민간IT 신기술의 적기 도입을 중점적으로 추진하고 있다. 이에 따라 국방IT융합 발전을 위해 국가IT융합 정책 추진과 국방IT융합기술 현상을 이론적으로 고찰하고 종합적으로 분석한 뒤 효과적으로 활용할 수 있는 발전전략이 절실히 요구된다. 본 논문은 국방IT융합발전을 위해 식별된 IT융합 과제를 단계화 추진하고 신설된 국방IT융합센터의 효율성을 제고하며 국방개혁과 연계된 IT융합인재 육성방안을 제시함으로써 스마트 국방을 조기에 달성하고 패러다임의 신속한 전환과 창조경제 구현에도 크게 기여할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권11호
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• pp.121-129
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• 2019

지진조기경보는 빠르게 도달하는 P파를 감지하고 이보다 느리게 전파되는 S파가 도달하기 전 알림을 주는 기술이다. 초기에 도달한 P파의 진폭과 우세주기를 통해 신속하게 규모와 진원을 추정하고 이를 기준으로 경보 혹은 속보를 전송하기에 P파의 분석은 신속한 지진정보에 생산에 중요한 요소이다. 하지만, 국외에서 발생한 큰 규모의 지진이 국내 관측망에서는 P파의 진폭이 크게 감쇠되어 관측되며, 이는 초기 분석단계에서 실제 규모보다 작은 국내 발생 지진으로 오분석 될 수 있다. 오분석의 결과가 그대로 수요자(국민)에게 오경보(false alarm)로 발송될 경우 지진조기경보서비스의 신뢰도를 저하 시킬 수 있으며, 신속대응이 필요한 사회 인프라시설 및 산업시설에는 경제적 손실을 야기할 수 있다. 따라서 이러한 오분석을 최대한 줄이기 위한 기술개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 주파수-이격거리에 따른 감쇠특성을 이용한 필터뱅크(Filter Bank)를 사용하여 국내외 지진에 대한 분류 가능성을 검토하였다. 이를 위해 기상청 지진관측소에 기록된 2 < M_L ≦ 3의 국내지진 463개, 44개(3 < M_L ≦ 4), 4개(4 < M_L ≦ 5), 3개(M_L > 5)와 국외지진 89개를 사용하여 각 주파수영역에 따른 최대 P_v값을 산정하고 이를 분석하였다. 분석결과, 기본 설정 값보다 3번(6-12Hz)과 6번(0.75-1.5Hz) 밴드를 사용할 때 국내외 지진을 정확하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.23-30
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• 2021

본 논문은 다수의 오토인코더 모델들을 이용한 잡음에 강인한 이미지 분류 시스템을 제안한다. 딥러닝 기술의 발달로 이미지 분류의 정확도는 점점 높아지고 있다. 하지만 입력 이미지가 잡음에 의해서 오염된 경우에는 이미지 분류 성능이 급격히 저하된다. 이미지에 첨가되는 잡음은 이미지의 생성 및 전송 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없다. 따라서 실제 환경에서 이미지 분류기가 사용되기 위해서는 잡음에 대한 처리 및 대응이 반드시 필요하다. 한편 오토인코더는 입력값과 출력값이 유사하도록 학습되어지는 인공신경망 모델이다. 입력데이터가 학습데이터와 유사하다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 작을 것이다. 하지만 입력 데이터가 학습데이터와 유사성이 없다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 클 것이다. 제안하는 시스템은 오토인코더의 입력데이터와 출력데이터 사이의 관계를 이용한다. 제안하는 시스템의 이미지 분류 절차는 2단계로 구성된다. 1단계에서 분류 가능성이 가장 높은 클래스 2개를 선정하고 이들 클래스의 분류 가능성이 서로 유사하면 2단계에서 추가적인 분류 절차를 거친다. 제안하는 시스템의 성능 분석을 위해 가우시안 잡음으로 오염된 MNIST 데이터셋을 대상으로 분류 정확도를 실험하였다. 실험 결과 잡음 환경에서 제안하는 시스템이 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 분류 기법에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제24권2호
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• pp.175-192
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• 2008

기업경영의 글로벌화와 JIT 시스템의 보편화는 기업들로 하여금 전체 공급사슬에 있어서 효율성과 신축성 제고를 요구하고 있다. 이 같은 환경변화는 항만의 경쟁전략에 있어서도 새로운 접근을 요구하고 있다. 즉 글로벌 공급사슬 확대에 따라 항만의 경쟁력은 과거 입지, 시설, 운영효율성 등과 같은 내부적 요인들뿐만 아니라 항만이 공급사슬에 어느 정도 착근되어 있고, 공급사슬상에서 얼마나 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며, 나아가 이 같은 공급사슬로부터 어떻게 가치를 창출할 수 있는가 여부에 달려 있다. 본 논문은 항만이 경쟁입지 강화를 위해 공급사슬에 항만이 통합될 수 있는 방안을 검토하고자 한다. 이를 위해 지역항만공사에서 글로벌터미널운영업체로 전환한 중동의 허브항만인 두바이항의 사례를 검토함으로써 광양항에 대한 정책적 시사점을 도출하는 것이 목적이다. 두바이항은 먼저 제벨알리항과 제벨알리자유무역지대를 클러스터화함으로써 글로벌 공급사슬에 성공적으로 편입한 이후, 항만과 항만관련사업들을 통합함으로써 항만개발, 관리, 운영에 있어서 신속한 의사결정체계를 구축함과 동시에 고객들에게 원스톱서비스를 제공하고 있다. 이어 두바이항은 인근지역 항만에 대한 개발 및 운영권을 보유함으로써 잠재적 경쟁자들을 제거하는 동시에 글로벌 항만운영업체들을 인수 합병함으로써 지역항만운영업체에서 글로벌항만운영회사로 발전해 나가고 있다. 이 같은 두바이항의 성공적인 글로벌 공급사슬전략은 국내 항만 특히 신생항만으로서 배후지역이 활성화되어 있지 못한 광양항에 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫째, 광양항은 인근 광양만권경제자유구역(GYFEZ)과의 상호공생관계를 십분 활용할 필요가 있다. 이 같은 항만과 배후경제권과의 연계(Port-FEZ bundle)를 통해 광양항은 글로벌 생산네트워크에 성공적으로 편입할 수 있는 발판을 마련할 수 있을 것이다. 둘째, 신속한 의사결정과 고객에 대한 원스톱 서비스를 제공하기 위해서는 한국컨테이너부두공단과 광양만권경제자유구역청간 통합운영방안을 적극 고려해 볼만하다. 마지막으로 국내외항만의 거센 도전에 직면해 있는 광양항으로서는 보다 공격적인 공급사슬전략을 추진해 나가야 하며 이를 위해 중국, 일본 중소형 항만과의 항만얼라이언스를 통해 역내 항만네트워크상에서의 우위를 점해 나가야 할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.3-16
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• 2008

무선 센서 네트워크는 센서 노드 또는 모트(mote)라 불리는 소형 장치들로 이루어진 무선 네트워크이다. 최근 센서 네트워크에 대한 연구가 활발한 가운데 센서 네트워크에서의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 센서 노드 및 센서 네트워크 상의 정보를 안전하게 저장, 전송하기 위해서는 암호 알고리즘의 구현이 필요하며, 이 암호 알고리즘들은 센서 노드의 한정된 자원을 효과적으로 활용할 수 있도록 효율적인 구현이 필수적이다. 센서 노드 상에서 이용될 수 있는 암호로는 TinyECC 등의 공개키 암호와 AES와 같은 표준 블록 암호가 있으나, 스트림 암호는 최근에서야 eSTREAM 프로젝트에서 표준화가 완료되어 아직 센서 노드상에서 사용 가능성이 명확하지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 eSTREAM의 2단계와 3단계에 채택되었던 10개 소프트웨어 기반 암호들 중 9개의 암호들을 MicaZ 모트 상에 구현하여 성능을 비교하고, 특히 최종적으로 eSTREAM에 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit을 포함한 6개 암호에 대해서는 MicaZ에 적합하도록 최적화하였다. 또한 참조 구현으로써 하드웨어용 스트림 암호 및 AES-CFB에 대한 실험 결과도 제시한다. 본 논문의 실험에 따르면, 대부분의 스트림 암호가 약 31Kbps - 406Kbps의 암호화 성능을 보임으로써 센서 노드에서 사용하기에 큰 무리가 없음을 확인할 수 있었다. 특히 최종적으로 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit의 경우 센서 노드에 적합한 128바이트 크기의 작은 패킷의 암호화에서 각각 406Kbps, 176Kbps, 121Kbps의 속도를 보여주고, 70KB, 14KB, 22KB의 ROM및 2811B, 799B, 755B의 RAM을 사용함으로써, 106Kbps의 속도를 보여준 소프트웨어 기반 AES에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.