• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.434-437
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• 2004

본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks： SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.3
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• pp.58-67
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• 2012

미래인터넷 연구 아이디어를 검증하기 위한 테스트베드는 연구자들이 창의적인 네트워킹 개념들을 실험적으로 실증할 수 있도록 연결용 네트워크와 이에 연동된 장비들, 그리고 이를 지원하는 각종 실험용 소프트웨어 일체를 지칭하는 일종의 가상적인 실험실이어야 한다. 본 논문에서는 미래인터넷 테스트베드에서 수행될 실험과 이를 검증하기 위해 사용될 실험적인 설비 전반에 걸친 이해를 다음과 같이 돕고자 한다. 먼저 미래인터넷 테스트베드에서 사용하는 자원들에 대한 요구사항과 안정적으로 실험자원을 공급하기 위한 과정을 포함하여 슬라이스 기반으로 실험자원을 관리하는 이슈들을 설명한다. 이어서 실험자가 서비스 합성 기반 실험을 진행하는 전체적인 절차를 설명하고, 효율/확장 지향으로 테스트베드를 구축하고 운영하는 방식을 선택하는 수직적, 수평적인 접근 방식들도 비교한다. 마지막으로 FIRST@PC 사례를 통해 컴퓨팅/네트워킹을 균형 있게 다루는 새로운 서비스 지향 테스트베드 구축 노력을 설명한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.390-395
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• 2002

현재 ebXML로 대변되는 XML 기반의 e-비즈니스 프레임워크 표준에 대한 관심은 세계 최고 수준의 초고속 통신 인프라에 힘입어 그 어느 때 보다 높은 상황이다. 이는 ebXML이 기존의 비즈니스 형태를 획기적으로 변화시켜 비즈니스에 대한 공간 및 시간의 제약을 극복하고 최소의 비용으로 최대의 효율을 낼 수 있는 차세대 전자상거래 프레임워크로 기대되기 때문일 것이다. 국내의 각종 IT 분야에서 보안 요소가 부가적인 요구 사항이 아닌 핵심 개발 요소라는 인식이 확대되어 가는 과정에서 e-비즈니스 프레임워크의 보안에 대한 연구가 미진한 것은 균형있는 프레임워크 발전에 있어 걸림돌이 될 것이다. 본 논문에서는 ebXML 프레임워크 및 최근 급 부상하고 있는 차세대 비즈니스 프레임워크인 웹 서비스(Web Service)에 적용될 수 있는 XML 기반의 보안 기술을 분석하고 ebXML 프레임워크 내에서 수행 가능한 비즈니스 프로세스 모델을 선택go 구체적인 시나리오를 실행하므로서 각각의 XML 보안 기술이 어떻게 보안 요구를 만족하도록 구성될 수 있는지를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.202-203
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• 2015

무선 센서 네트워크는 제약된 하드웨어와 개방된 환경으로 인해 싱크 홀 공격에 취약한데 이를 위해서 INSENS가 제안되었다. 이러한 INSENS는 베이스 스테이션과 센서 노드들 사이에 거리를 기반으로 경로를 설정하므로 이벤트가 자주 발생할 경우 특정 경로에 노드들은 트래픽이 증가하여 에너지 불균형을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 네트워크 상황을 고려하여 균형적으로 에너지를 소모하게 하는 퍼지 시스템 기반의 효율적인 경로 설정 방법을 제안한다. 퍼지 시스템은 배터리 잔량, 홉 수, 경로설정 횟수의 입력을 통해 네트워크의 효율적인 경로를 설정한다. 그러므로 제안 기법은 효율적인 경로 선택으로 트래픽을 분산시켜 전체 센서 네트워크의 수명을 연장한다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.5 no.1
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• pp.1-39
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• 1995

본 연구는 에너지정책을 종합적 차원에서 일반경제정책과 병행하여 정량적으로 분석할 수 있는 수리모형 (numerical multi-sector general equilibrium model)을 개발하기 위하여 시도되었다. 모형은 크게 (i) 가격/기술변화 반응적인 투입-산출계수를 내생화한 "산업간 거래모형 (inter-industry production model)", (ii) 민간에 의한 최종부문 수요를 나다내는 "소비자 선택모형 (consumer choices model)", 그리고 (iii) 생산물시장과 본원적 투입요소시장, 수출입시장 등에서 민간기업 정부 및 해외라는 개별 경제주체간의 행태를 반영하는 "거시경제 (성장) 모형 (macro-econometric growth model)"으로 구성되어 있다. 이러한 방법은 분석경제를 충분히 세분하고 제(諸)경제변수들의 동시결정적 과정을 중시한 일반균형적 /부문적 접근방법 (general equilibrium/sectoral approaches)을 취함으로써 지금까지 단순한 거시경제모형(aggregate macroeconomic models)이나 전통적 산업연관모형 (static input-output models)에만 의존해 오던 경제예측이나 경제 및 에너지관련 정책의 효과분석이 한층 더 강화될 수 있을 것으로 기대된다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.6 no.1
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• pp.59-86
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• 1996

본(本) 연구에서는 에너지절약을 위한 주요 정책수단(政策手段)인 저리융자나 세제감면 또는 특별감가상각 인정 등 에너지절약 비용측면의 금융 세제지원이라는 과인성(課引性)정책과, 에너지수요조절를 위한 에너지가격 규제해제(energy price deregulation)나 에너지세(稅)의 추가부과 등 가격관리(조세) 정책의 경제적 효과를 비교 분석하였다. 그리고 에너지세(稅)부과의 경우 과세단계별 효과분석을 통하여 바람직한 과세포인트를 선택하고, 이를 통하여 현행 에너지절약 지원(支援)정책이나 에너지가격 및 조세체계에 대한 개선방향을 모색하였다. 분석결과, 약간의 물가상승 압박효과를 감수하더라도 에너지가격통제 해제나 에너지세 부과가 금융 세제지원제도에 비하여 에너지절약에 있어 그 효과가 크게 나타났다. 또한 에너지과세의 경우 그 대상과 실행시기에 대해서도 신축성을 기하는 것이 바람직한 것으로 나타나 에너지의 소비감소라는 효율성 측면과 함께 수반되는 물가압박요인을 고려하여 신중히 결정되어야 할 것으로 보인다. 그렇지만 단기적으로 에너지가격의 상승을 감수하더라도 DSM 프로그램비용을 자본화해 나감으로써 점진적으로 가격상승요인을 흡수하고 효과적인 에너지소비의 절약을 통하여 국민경제의 에너지비용을 줄여나갈 수 있는 종합적인 에너지대책이 마련되어야 할 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.8 no.4
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• pp.3-20
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• 1998

해쉬 함수는 임의의 길이를 갖는 메세지를 규정된 길이의 값으로 압축하는 알고리듬으로 메시지 정보의 무결정 , 사용자 인증, 바이러스 침투 예방에 응용될 수 있는 핵심 보안 알고리듬이다. 또한 안전한 해쉬 함수는 일방향성, 충돌회피성, 고속 동작성 등의 특성을 지녀야 한다. 본 노눈에서는 응용에 따라 128, 160, 192, 224, 256 비트 길이로 출력을 생성하고 암호학적으로 강력한 안전성을 지닌 해쉬 알고리듬(HAVES: Hash Algorithm with Variable IEngth Speed)을 제안한다. 이 해쉬 알고리듬은 메시지 블록을 1024비트 단뒤로 처리하고 연산의 효과적인 배열을 통해 비교적 빠른 속도로 동작한다. 제안하는 해쉬 알고리듬은 0-1 균형성(Balancedness), 높은 비선형성(Nonlinearity), 구조적인 선형 비등가성 (Linearly Inequivalent), 상호 출력 무상관성(Mutually Output Uncorrelated), SAC(Strict Avalanche Criterion)를 모두 만족함으로서 효율성과 안전성을 도모한다. 더불어 안전성이 요구되는 실용적인 응용에 맞게 출력 길이를 가변적으로 선택할 수 있도록 했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1032-1035
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• 2021

본 논문에서는 IoT 기술을 활용한 사용자 맞춤형 보행보조기구 시스템을 제안한다. 아두이노 기반으로 제작하는 맞춤형 보행보조기구는 리니어 액추에이터, 솔레노이드, 블루투스, 가속도 센서 외 다양한 센서들로 기능을 제공한다. 안전한 환경 제공을 위한 야간 조도 조절과 토양 상태 파악을 통한 미끄럼 방지 및 계단 보행보조를 통해 2차 부상 방지를 목적으로 한다. 올바른 사용을 위한 균형 제어와 길이 제어 및 위생 관리가 가능하다. 또한 어플리케이션을 통한 대여시스템을 제공하여 맞춤형 기능을 선택하고 병원에서 환자 정보를 연동하여 편리한 시스템을 개발한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.138-140
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• 2022

시스템은 음식 알레르기가 있는 사용자에게 제공되는 식단을 계획하거나 제공할 때 음식, 식품 또는 레시피에 알레르기 성분이 있는지를 확인하고 표시함으로써 음식 알레르기를 예방할 수 있으며, 더 나아가 음식 알레르기의 대체 식품을 추천하고 선택하는 기능을 제공한다. 또한 음식 영양성분 및 열량을 재산정 함으로써 영양균형을 이룰 수 있는 환경을 제공한다.