• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권10호
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• pp.291-298
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• 2023

본 논문에서는 정보·컴퓨터 표시과목의 임용시험에서 프로그래밍 문항이 프로그래밍 능력을 겸비한 교사 선발에 적합한지 연구하였다. 최근 5년 동안의 문항을 분석한 결과, 프로그래밍 문항의 평균 배점이 교과내용학 총점의 38%(20.8점)로 높게 나타났다. 기출문항에서 프로그래밍 문항의 배점 비중이 높은 과목은 프로그래밍과 자료구조로 확인되었으며, 이들의 평가영역별 배점분포를 분석한 결과 각각 0%~47%, 0%~53%로 영역별 편차가 큰 것으로 나타났다. 본 논문에서는 프로그래밍 문항이 교육 현장에서 요구하는 교사 선발에 적합한지 교사 31명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 임용시험의 프로그래밍 문항에서 평가할 내용에 대한 응답으로 컴퓨팅 사고력이 58%로 가장 높게 나타났다. 문항의 적합도에 대한 응답에서 문제해결력이 5점 척도 기준에서 2.84로 가장 높았으나 전반적으로 적합도가 낮은 것으로 나타났다. 프로그래밍 문항 출제를 위해 적합한 언어로 C언어와 파이썬의 응답이 각각 55%, 45%로 나타났다. 이 결과에서 교사들은 기존의 C언어 외에 파이썬 선호도가 매우 높은 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 문항 출제에 대한 개선방안을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.113-123
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• 2023

본 논문은 사용자 독립방식의 블록체인 기부시스템인 Cherry system을 소개하고 있다. 이는 기부자가 기부를 하게 되면 가상계좌를 통해 수혜자의 통장으로 전달되는 절차라서 사용자 입장에서는 기존의 기부금 전달 방식과 차이가 없다. 다만 블록체인 내부에서는 사용자 ID에 따른 가상화폐인 체리 포인트를 매칭 방식으로 발행하여 수혜자에게 전달하면서, 모든 거래와 사용 내용을 블록체인에서 관리하는 방식이다. 이런 방법을 채택함으로 Typical transaction 상황에서 1,000TPS 이상을 나타내고, 21.3초 이내에 서비스 완료되는 블록체인 성능의 개선이 있었다. 본 시스템에서는 권한 자동 제어 알고리즘을 적용함으로써 stake에 따른 권한은 2개월이 경과하면 0.3으로 크게 감소하여 권한 집중화를 자동으로 제어할 수 있었다. 또한 개인 ID 별로 기부금 장부에 타임 스탬프 추적기능을 추가함으로써 마이크로 트래킹이 가능하도록 설계되었고, 이를 통해 기부금 사용의 투명성을 개선하였다. 서비스 관점에서 기존의 블록체인 기부시스템들은 제한된 기부금 전달 방식으로 처리되었던 것을 사용자 독립방식을 적용함으로써 다양한 형태로 기부금을 전달하게 하여 사용자 편의성을 크게 개선하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.431-436
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• 2023

소프트웨어 공학 영역에 인공지능의 접목은 큰 화두 중 하나이다. 전 세계적으로 1) 인공지능을 통한 소프트웨어 공학, 2) 소프트웨어 공학을 통한 인공지능 두 가지 방향으로 활발히 연구되고 있다. 그 중 소프트웨어 공학에 인공지능을 접목하여 나쁜 코드 영역을 식별하고 해당 부분을 리팩토링하는 연구가 진행되고 있다. 해당 연구에서 인공지능이 나쁜 코드 요소의 패턴을 잘 학습하기 위해서는 학습하려는 나쁜 코드 요소가 라벨링 된 데이터셋이 필요하다. 문제는 데이터셋이 부족할뿐더러, 자체적으로 수집한 데이터셋의 정확도는 신뢰할 수 없다. 이를 해결하기 위해 코드 데이터 수집 시 전체 코드가 아닌 높은 복잡도를 가진 코드 모듈 영역을 대상으로만 나쁜 코드 데이터를 수집한다. 이후 수집한 데이터셋을 CodeBERT 모델의 전이 학습하여 코드 공통 취약점을 탐색하는 방법을 제안한다. 해당 데이터셋을 통해 CodeBERT 모델이 코드의 공통 취약점 패턴을 더 잘 학습할 수 있다. 이를 통해 전통적인 방법보다 인공지능 모델을 이용해 코드를 분석하고 공통 취약점 패턴을 더 정확하게 식별할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.445-454
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• 2023

최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.461-470
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• 2023

딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권6호
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• pp.193-204
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• 2022

SME(small and medium-sized enterprise) 환경의 스마트제조 환경에서는 실제 제조라인에서 동작하는 센서(Sensor) 및 액추에이터(Actuator)와 이를 관리하는 PLC(Programmable Logic Controller), 더불어 그러한 PLC를 제어 및 관리하는 HMI(Human-Machine Interface), 그리고 다시 PLC와 HMI를 관리하는 OT(Operational Technology)서버로 구성되어 있으며, 제어자동화를 담당하는 PLC 및 HMI는 공장운영을 위한 응용시스템인 OT서버 및 현장 자동화를 위한 로봇, 생산설비와의 직접적인 연결을 수행하고 있어서 스마트제조 환경에서 보안 기술의 개발이 중점적으로 필요한 영역이다. 하지만, SME 환경의 스마트제조에서는 과거의 폐쇄 환경에서 동작하던 시스템으로 구성되어 있는 경우가 상당하여 인터넷을 통해 외부와 연동되어 동작하게 되는 현재의 환경에서는 보안에 취약한 부분이 존재한다. 이러한 SME 환경의 스마트제조 보안 내재화를 이루기 위해서는, 스마트제조 SW 및 HW 개발 단계에서 IEC 62443-4-1 Secure Product Development Lifecycle에 따른 프로세스 정립 및 IEC 62443-4-2 Component 보안 요구사항과 IEC 62443-3-3 System 보안 요구사항에 적합한 개발 방법론의 도입이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 SME 환경에서의 스마트제조에 보안 내재화를 제공하기 위한 IEC 62443 기반의 개발 보안 생애주기 프로세스에 대한 적용 방안을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권6호
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• pp.167-174
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• 2022

PIPO 경량 블록암호는 ICISC'20에서 발표된 암호이다. 본 논문에서는 32-bit RISC-V 프로세서 상에서 PIPO 경량 블록암호 ECB, CBC, CTR 운용 모드의 단일 블록 최적화 구현과 병렬 최적화 구현을 진행한다. 단일 블록 구현에서는 32-bit 레지스터 상에서 효율적인 8-bit 단위의 Rlayer 함수 구현을 제안한다. 병렬 구현에서는 병렬 구현을 위한 레지스터 내부 정렬을 진행하며, 서로 다른 4개의 블록이 하나의 레지스터 상에서 Rlayer 함수 연산을 진행하기 위한 방법에 대해 설명한다. 또한 CBC 운용모드의 병렬 구현에서는 암호화 과정에 병렬 구현 기법 적용이 어렵기 때문에 복호화 과정에서의 병렬 구현 기법 적용을 제안하며, CTR 운용모드의 병렬 구현에서는 확장된 초기화 벡터를 사용하여 레지스터 내부 정렬 생략 기법을 제안한다. 본 논문에서는 병렬 구현 기법이 여러 블록암호 운용모드에 적용 가능함을 보여준다. 결과적으로 ECB 운용모드에서 키 스케줄 과정을 포함하고 있는 기존 연구 구현의 성능 대비 단일 블록 구현에서는 1.7배, 병렬 구현에서는 1.89배의 성능 향상을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.255-266
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• 2022

콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권6호
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• pp.175-184
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• 2022

블록체인은 물류, 핀테크, 의료, 공공 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 공공정보 소프트웨어 사업에서 개발 산출물과 프로젝트 관리 방법론에서 요청하는 산출물이 일치하지 않아 산출물이 누락되는 경우가 발생하고 대금을 지급하기 위해 별도의 프로세스가 필요하다. 본 논문에서는 이더리움 블록체인을 사용하여 분산 환경을 구성하고 모든 산출물이 승인되었을 경우 자동으로 대금이 지급되게 공공정보 소프트웨어 사업산출물 관리 시스템을 제안한다. 이를 통해 시스템 장애가 발생해도 정상 서비스를 제공하고, 산출물 관리의 투명성과 추적성을 제공하며, 자동화된 대금 지급으로 발주사와 수행사 간 갈등을 줄이고자 한다. 본 시스템에서 산출물의 정보는 블록체인에 저장하고, 산출물은 버전 정보와 이전 산출물 파일의 해시값까지 활용하여 계산된 해시값을 파일명으로 SFTP 서버에 저장한다. 실험을 통해 수행사에서 등록한 산출물의 해시값이 정확한지 확인하고, SFTP 서버에 저장된 산출물의 파일명이 이더리움 블록체인에 등록된 해시값과 같은지 확인하였으며, 모든 산출물이 승인되었을 때 수행사의 이더리움 주소로 대금이 자동 송금되는 것을 확인하였다.