• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.28 no.1
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• pp.36-42
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• 2018

사용자는 비밀번호를 외워야하는 불편함을 줄이고 로그인 과정을 편리하게 이용하기 위해 패스워드 매니저를 사용한다. 패스워드 매니저는 크게 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 웹 기반의 패스워드 매니저로 나눌 수 있다. 브라우저 기반의 패스워드 매니저의 경우 로컬에 사용자의 계정 정보와 암호화 키를 저장하기 때문에, 비밀번호 복구 프로그램을 사용하거나 간단한 코드를 이용하여 사용자의 계정 정보를 평문 형태로 추출할 수 있다. 로컬에 저장하는 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 달리 웹 기반 패스워드 매니저는 웹을 기반으로 실행된다. 웹 기반 패스워드 매니저는 암호화 키를 웹 서버에 저장하기 때문에, 로컬 기반의 패스워드 매니저에 비해 키 노출 우려가 적다. 하지만 웹 기반이기 때문에 공격자가 웹 취약점을 이용하면 사용자의 정보가 누출될 위험성이 있다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 개선하고자 사용되는 패스워드 매니저를 브라우저에서 사용되는 브라우저 기반 패스워드 매니저와 웹에서 사용되는 웹 기반 패스워드 매니저로 분류하고 각 패스워드 매니저가 사용자의 계정 정보를 저장 및 관리하는 방법을 분석하고, 해당 패스워드 매니저들에서 발생 가능한 취약점에 대해 조사하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.220-222
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• 2003

최근 연구되고 있는 XML 문서를 위한 접근 제어에 관한 연구는 간접적으로 접근 권한을 표현하는 명세 기반 접근 제어 방법과 각 객체에 직접적인 접근 권한을 표현하는 속성 기반 접근 제어 방법으로 구분할 수 있는데, 명세 기반 접근 제어 방법은 공간 효율적이며, 속도 비효율적인 특성을 갖으며, 속성 기반 접근 제어 방법은 속도 효율적이며, 공간 비효율적인 특성을 갖는다. 또한 이러한 연구의 초점은 안전한 접근 제어를 보장하면서, 부가적인 비용 증가를 줄이고자 하지만, 대부분의 연구에서는 인덱스 기법에 기반 하지 않고 문서 전체 또는 일부를 액세스 하므로 탐색 비용 또는 데이터 처리 비용이 증가하고, 특정 기법에 국한 하여 적용하기 때문에 각 기법이 갖는 근본적인 문제점온 해결 할 수 없다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 인덱스 기반의 전역 접근 제어와 지역 접근 제어 메커니즘 제안하고. 이률 기반으로 명세/속성 기반 접근 제어를 연계하여 강제 접근 제어(MAC)의 최소 접근 권한 정책을 지원하는 역할 기반 다중 레벨 접근 제어 모델에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.328-328
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• 2020

본 연구에서는 강우앙상블 멤버를 입력자료로 한 강우기반 유출앙상블 멤버와 관측 강우자료를 입력자료로 한 모형기반 유출앙상블 멤버를 생성하고 각 유출앙상블 멤버의 정확도를 비교·평가하였다. 본 연구에서는 강우앙상블 멤버 생성을 위해 서울 지역을 대상으로 강우장 이동 모의에 필요한 모의 격자망을 구축하였다. 다음으로 최근 10년 동안 발생한 37개 호우사상의 관측자료를 토대로 격자별 특성방향을 결정하고 특성방향의 통계치로부터 유도된 베타분포를 기반으로 강우앙상블 멤버를 생성하였다. 유출앙상블 멤버는 대한민국 서울에 위치한 구로1 빗물펌프장 배수유역을 대상으로 shot noise process 기반 강우-유출모형을 이용하여 생성하였다. 강우-유출모형 매개변수의 난수 생성을 위해서 감마분포를 이용하였다. 2017년과 2018년 발생한 호우사상을 대상으로 강우기반 및 모형기반 유출앙상블을 생성한 결과, 강우의 방향성을 조정하여 생성한 강우기반 유출앙상블의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.25-29
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• 2019

딥러닝을 이용한 한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식으로 나뉘어 연구되어 왔다. 전이 기반 방식은 입력 버퍼와 스택으로부터 자질을 추출하여 모델을 통해 액션을 결정하고 액션에 따라 파스트리를 생성해 나가는 상향식(Botton-Up)의 지역적 모델이고 그래프 기반 방식은 문장 내의 모든 단어에 대해 지배소, 의존소가 될 수 있는 점수를 딥러닝 모델을 통해 점수화하여 트리를 생성하는 전역적 모델이다. 본 논문에서는 Dual Decomposition을 이용하여 하이브리드 방식으로 전이 기반 파서와 그래프 기반 파서를 결합하는 방법을 제안하고 BERT 언어 모델을 반영하여 세종 데이터 셋에서 UAS 94.47%, LAS 92.58% 그리고 SPMRL '14 데이터 셋에서 UAS 94.74%, UAS 94.20%의 성능을 보여 기존 그래프 기반 파서의 성능을 더욱 개선하였다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.14 no.3
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• pp.1-11
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• 2019

Based on the knowledge spillover theory of entrepreneurship(KSTE) and resource based view(RBV), this study examines that how patent based entrepreneurship impacts on improving key performances such as financing, firm innovation, sales, product selling growth, employment. This study which is conducted with data from 353 startup firms indicates that patent based entrepreneurship has positive effects on performance of financing, innovation, product selling growth, and employment. On the other hand, there is no effect of patent-based entrepreneurship on sales performance. This statistical results were the same The results were the same when the independent variables were measured as intensity of patent based entrepreneurship which indicates the rate of patent based product or service among total number of product or service of the startup company.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.1-6
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• 2006

위치기반서비스(Location-based Services: LBS)는 현재 이동통신 기술의 발달과 더불어 전 세계 이동통신시장에서 가장 활발하게 연구되고 있는 차세대 기술 분야이다. 국내에서는 최근 이동통신 회사에서 위치기반서비스에 기반을 둔 다양한 부가서비스를 제공하면서 위치기반서비스에 대한 높은 관심을 받고 있다. 위치기반서비스는 기술별로 위치측위기술, LBS플랫폼 기술, LBS 응용서비스 기술로 분류될 수 있다. 본 논문에서는 1991년부터 현재까지 위치기반서비스의 기술 분야별로 출원 및 등록된 특허를 분석함으로서 위치기반서비스의 기술동향에 대해 살펴본다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.859-867
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• 2010

In this paper, we propose some parallel structures of the word-based nonlinear combining functions in word-based stream cipher, high-speed versions of general (bit-based) nonlinear combining functions. Especially, we propose the high-speed structures of popular four kinds in word-based nonlinear combiners using by PS-WFSR (Parallel-Shifting or Parallel-Structured Word-based FSR): m-parallel word-based nonlinear combiner without memory, m-parallel word-based nonlinear combiner with memories, m-parallel word-based nonlinear filter function, and m-parallel word-based clock-controlled function. In addition, we propose an implementation example of the m-parallel word-based DRAGON stream cipher, and determine its cryptographic security and performance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.125-130
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• 2022

최근 자연어처리 연구로 지식 기반 대화에서 대화 내용에 자유로운 주제와 다양한 지식을 포함하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지식 기반 대화는 대화 내용이 주어질 때 특정 지식 정보를 포함하여 이어질 응답을 생성한다. 이때 대화에 필요한 지식이 검색 가능하여 선택에 제약이 없는 오픈 도메인(Open-domain) 지식 기반 대화가 가능하도록 한다. 오픈 도메인 지식 기반 대화의 성능 향상을 위해서는 대화에 이어지는 자연스러운 답변을 연속적으로 생성하는 응답 생성 모델의 성능 뿐만 아니라, 내용에 어울리는 응답이 생성될 수 있도록 적합한 지식을 선택하는 지식 검색 모델의 성능 향상도 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈 도메인 지식 기반 한국어 대화에서 지식 검색 성능을 높이기 위해 밀집 벡터 기반 검색 방식과 주제어(Keyword) 기반의 검색 방식을 함께 사용하는 것을 제안하였다. 먼저 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하고 학습된 모델로부터 고난도 부정(Hard negative) 지식 후보를 생성하고 주제어 기반 검색 방식으로 고난도 부정 지식 후보를 생성하여 각각 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하였다. 성능을 측정하기 위해 전체 지식 중에서 하나의 지식을 검색했을 때 정답 지식인 경우를 계산하였고 고난도 부정 지식 후보로 학습한 주제어 기반 검색 모델의 성능이 6.175%로 가장 높은 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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• 2019.09a
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• pp.57-57
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• 2019