• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.987-995
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• 2022

딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 사전에 소비전력과 같은 부채널 정보와 중간값과의 관계를 신경망이 학습한 뒤, 학습된 신경망을 이용하여 공격 파형의 비밀키를 찾아내는 기법이다. 최근에는 실제 부채널 분석 환경을 고려하기 위하여 교차 디바이스 환경에서의 분석 방안들이 제안되고 있다. 그러나 이러한 환경은 프로파일링 디바이스와 공격 디바이스의 칩이 다르면 공격 성능이 낮아지는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공격자가 프로파일링 디바이스와 다른 칩을 가지는 공격 디바이스를 가지고 있는 환경을 이종 디바이스라고 정의하고, 이러한 환경을 고려한 분석 방안을 제안하고자 한다. 프로파일링 데이터와 공격 데이터에서 발생하는 도메인 차이를 줄이기 위해 비지도 도메인 적응을 사용하였다. 또한, 각 데이터의 특징을 잘 추출하기 위하여 여러 전처리 데이터와 원본 데이터를 학습하는 신경망 구조인 MCNN를 이용하였다. 이종 디바이스 환경을 구성하기 위해 8-bit 기반 프로세서 1개, 32-bit 기반 프로세서 5개를 이용하여 AES-128 전력 파형을 수집하였다. 제안한 방법론을 적용한 신경망과 적용하지 않은 신경망의 공격 성능을 비교했을 때, 제안한 방법론을 적용한 신경망의 최소 분석 파형 수가 최대 25배 이상 낮아졌다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권5호
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• pp.535-549
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• 2022

강풍, 폭우 등 이상기후의 대형화와 빈도 증가로 인해 나무가 부러지거나 쓰러지는 훼손이 증가하고 있으나 나무 내부의 공동, 부후 등 구조적 결함은 육안조사로 판별이 어렵기 때문에 예측을 통한 사전대응에 한계가 있다. 비파괴음파단층촬영은 나무에 미치는 물리적 훼손을 최소화하면서 내부결함을 추정하는 방법으로 내부결함 진단에 효율적이나 수종별 정확도에 차이가 발생하기 때문에 현장적용 전 측정결과의 신뢰성 분석이 선행되어야 한다. 이번 연구는 우리나라 대표 수종인 소나무와 은행나무 노거수를 대상으로 음파단층촬영의 신뢰성 검증을 위해 침입성 드릴저항 측정을 교차 적용하여 목재 내부결함을 측정하고 평가결과를 비교하였다. 두 집단 간 결함부 측정 평균값에 대한 t검정 결과 소나무는 통계적으로 유의한 차이가 없는 반면, 은행나무는 유의성에 차이가 있었다. 선형회귀분석 결과 두 수종 모두 드릴저항그래프의 결함이 증가할 때 음파단층영상 결함이 증가하는 양의 상관관계를 보였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.35-46
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• 2022

최근 지속가능한 달 표면 탐사 및 심우주 탐사를 위해 현지자원활용 개념이 주목받으며 월면토를 이용한 건설재료 생산 기술 개발 관련 연구들이 진행되고 있다. 특히, 마이크로파 소결 기술은 에너지 효율 측면에서 유리할 뿐 아니라 별도의 바인더를 필요로 하지 않는다는 장점이 있다. 본 연구에서는 한국형 인공월면토인 KLS-1에 마이크로파 소결 기술을 적용해 보았다. 향후 실제 건설재료로 활용 가능한 크기의 소결체 제작을 위해서는 균질도 확보가 매우 중요한 실정으로 마이크로파, 공동, 재료 간 상호작용에 관한 이해가 요구된다. 따라서 수많은 경우의 수에 관한 효율적 평가 및 장비가동 조건 정립 측면에서 수치모델의 활용은 매우 효율적인 방법이다. 본 연구에서는 전기장-열 연계 해석모델을 제안하고 있으며 교차검증 및 실험결과와의 비교 등을 통해 수치모델의 신뢰성을 검증하였다. 이는 향후 마이크로파 소결 기술을 적용한 건설재료 생산 시 효율적인 방법을 제시하는데 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.74-99
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• 2022

지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.93-101
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• 2022

국내 RC 슬래브교의 경우 공용연수가 20년 이상인 교량이 전체의 70% 이상을 차지하며, 노후화된 구조물의 수가 증가함에 따라 구조물의 안전 진단 및 유지관리의 중요성이 증가하는 실정이다. 고속도로 교량의 경우 바닥판 균열은 열화현상의 우선적인 원인이 되며, 교량 내구성 및 사용수명 저하에 밀접한 관계가 있다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 부재 손상으로 인한 손상 발생 비율이 약 73%로 주부재보다 높다. 따라서 본 연구에서 교량 부재 손상과 바닥판 열화가 결합된 손상 시나리오를 정의하였다. 설계하중으로는 일교차를 고려한 온도 증감과 차랑햐중을 고려하여 개별 단일 손상 및 이종손상 시나리오 발생 시 바닥판 응력 분포와 최대 응력 발생 지점을 비교 분석하였다. 또한 바닥판 열화의 주요한 원인이 되는 균열의 점검 및 진단이력데이터 기반으로 공용연수 별 손상 시나리오에 대한 손상확산 분석 및 상태등급 예측을 수행하였다. 교량부재 손상이 동반되어 발생하는 이종손상의 경우 단일손상 대비 균열 면적율과 손상확산율이 증가되며, 상태등급 C에 도달하는 시기도 매우 빠를 것으로 예측된다. 따라서 교량부재 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 바닥판의 손상 발생과 손상 확산으로 인한 2차 피해를 유발하는 원인이 될 수 있다. 따라서 바닥판 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.

• 생명과학회지
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• 제33권8호
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• pp.639-650
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• 2023

가열담배(heated tobacco products, HTPs) 에어로졸 내 유해 성분들의 수준은 담배 연기와 비교해 현저히 낮은 것으로 보고되었지만, HTPs 사용이 담배 흡연과 연관된 심혈관 위험을 완화할 수 있는지는 불분명하다. 현재 연구는 습관성 흡연자들을 대상으로 담배 흡연에서 HTPs 사용으로의 단기간 전환이 심장 자율신경조절(cardiac autonomic regulation, CAR)에 미치는 영향을 탐색하기 위한 목적으로 수행되었다. 건강한 20대 남성 흡연자 7명은 5일 동안 담배 흡연(cigaette smoking, CS), 3가지 서로 다른 HTPs 사용(IQOS use, IQ; lil SOLID use, LS; lil HYBID use, LH) 혹은 흡연 중단(non-smoking, NS)으로 구성된 개방표지, 무작위 교차설계 시험을 완료했다. 각 세션은 1주의 세척 기간으로 분리되었으며, 세션당 할당된 제품 사용 전과 사용 후 24, 48, 72, 96 및 120시간에서 생체 이물[CO (carbon monoxide) and COHb (carboxyhemoglobin)], 혈류역학적 변인(systolic and diastolic blood pressure) 및 CAR 조절을 반영하는 HRV (heart rate variability) 지표들의 수준이 평가되었다. 호기 CO 및 COHb 수준은 NS에서만 통계적으로 유의하게 감소했다. 모든 세션 내 혈류역학적 변인에서 통계적 변화는 없었다. 그러나r HRV 스펙트럼 분석에서 lnHF (log-transformed high frequency, lnHF)는 NS를 포함한 IQ와 LS에서 유의하게 증가하였으며, HFnu (normalized HF)는 NS와 LH에서 통계적으로 증가하였다. lnHF와 HFnu는 각각 세션 간 시간에 따른 유의한 상호작용효과를 나타냈다. 현재 연구는 습관성 흡연자들에게서 HTPs 사용으로의 단기간 전환이 담배 흡연에 의한 심장 미주신경 긴장도 저하를 개선하여 CAR에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

• 기술혁신연구
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• 제30권1호
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• pp.57-104
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• 2022

정부는 시장실패 방지, 정보의 비대칭성 완화, 자원의 효율적 배분 등 다양한 목적을 가지고 시장에 개입하여 민간기업의 기술혁신을 지원해 왔다. 2000년대 들어 국가 연구개발 예산이 급격히 증가하면서 기업에게 지원되는 정부재원도 비례하여 증가해왔으나 정부의 재정지원이 효과적이고 바람직한 정책목표를 달성했는지에 대해서는 분명하지 않다. 본 연구는 이러한 문제인식 하에 국내·외 관련 논문과 정책연구 보고서, 리뷰 페이퍼 등을 종합적·체계적으로 분석하여 다양한 정부 재정지원에 대한 문제점을 살펴보고자 하였다. 국·내외 총 168편의 연구를 체계적 문헌분석과 컨텐츠 분석을 활용하여 정책 부가성, 지원방식, 기업규모, 분석단위(unit of analysis), 분석대상, 연구방법론과 데이터 등 다양한 관점에서 입체적으로 분석하였다. 문헌 간 교차 비교를 통해 다수의 중복 수혜, 재정지원과 정책효과 간의 구조적 시차, 재정지원 효과의 비선형성, 정책간의 간섭과 교호작용, 폐쇄형 혁신과 제조업에 최적화된 조세제도 등이 현재 정부 재정지원의 문제점으로 분석되었으며, 이를 해결하기 위한 정책개선 방향으로 행동 부가성을 고려한 재정지원사업 성과지표 개발, 정부부처 간 정책협력과 조율 강화, 다양한 상황을 고려할 수 있는 정책혼합(policy mix) 도입, 디지털 혁신·서비스 연구개발 등 새로운 형태의 기술혁신에 맞는 기업 재정지원 방식, 데이터에 기반 한 증거기반 정책강화 등을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.448-448
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• 2021

최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 현장농수산연구지
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• 제20권2호
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• pp.105-114
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• 2018

본 연구는 다른 지역에 비해 일교차가 큰 철원 지역에서 재배되고 있는 양파에 친환경제제로 사용되는 아인산염을 농도별로 처리하여 생육특성과 페놀화합물 함량의 변이를 알아보기 위해 수행되었다. 그 결과 아인산염 처리 후 양파의 구무게, 너비, 폭과 당 함량에는 큰 영향을 미치지 않았다. 반면 페놀화합물에는 영향을 미쳐 아인산 500ppm을 처리했을 때 벤조산, 카페산, 쿠마린산, 캠페롤, 쿼르세틴 함량이 무처리구보다 다소 높은 함량을 보였다. 따라서 아인산염은 생육에는 큰 영향을 주지는 않았지만 물질 변화에 영향을 미쳐 물질 촉매제 역할과 수용성 인산과 칼리를 공급하여 장마기에 질소와 균형을 이룰 수 있는 방법으로도 큰 역할을 할 수 있다고 사료된다.