• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.213-215
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• 2022

빅데이터, 인공지능, 클라우드 등의 기술이 발전함에 따라서 개인 정보나 중요 데이터가 많이 노출되고 있다. 동형암호는 암호화된 데이터에 대해서 직접 연산이 가능한 암호체계이다. 이러한 특성은 오늘날 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에 매우 중요한 기술이지만, 많은 연산으로 인해 처리 시간이 오래 걸려 많이 사용되어 오고 있지 않다, GPU는 병렬 연산의 특성을 활용하여 CPU가 담당하는 작업을 훨씬 효율적으로 작업하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 동형 암호의 속도 향상을 위한 기법 연구 동향에 대해 알아본다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제7권4호
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• pp.337-352
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• 2005

본 연구에서는 학교수학수업에의 공학적 도구 활용을 논의의 주제로 설정하고 예비수학교사교육에서 사례연구를 실시하였다. 예비관찰을 통해 사례로 선정된 사범대학 재학생들을 대상으로 수학교육프로그램을 활용하여 7${\~}$9단계 수학 학습에 적용할 수 있는 교수-학습 자료를 개발하는 수업활동을 시행하였다. NCTM과 제7차 교육과정의 교수-학습방법 제안을 배경으로 하여 본 연구에서는 공학적 도구를 활용하여 수학학습의 효과를 높일 수 있다는 명제를 개념적 틀로 설정하였다. 그리고 이를 연구의 방향과 자료분석의 토대로 삼았다. 연구과정에서 수집된 관찰자료, 면담자료, 문서자료 등을 토대로 연구의 초기에 설정된 세 가지 연구문제에 대한 결과를 분석하였다. 아울러 학교현장의 수학수업에 활용할 수 있는 공학적 도구 활용교수${\cdot}$학습 보조자료를(단계별 수학디자인 산출물) 개발하여 제시하였다.

• 건설관리
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• 제24권3호
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• pp.8-12
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• 2023

• 접착 및 계면
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• 제22권4호
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• pp.113-117
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• 2021

차세대 태양전지 중 유기물을 활용하는 유기 태양전지는 미래 핵심 에너지 생산 장치로, 최근 급격한 성장세와 함께 많은 주목을 보이고 있다. 유기 태양전지 효율 향상을 위해서 계면 공학 기술이 많이 응용되고 있다. 특히 양전극인 양극과 음극에 계면 공학을 활용하여 에너지 준위 조절을 통한 소자 효율 향상과, 궁극적으로 적층형 유기 태양전지에 계면 공학을 활용하여 우수한 전기적, 광학적 성능을 이끌어 내어 고성능 소자를 제작하는 방식이 널리 활용되고 있다. 본 총설에서는 유기태양전지에 활용되고 있는 계면 공학에 대하여 최근 연구 동향을 요약 및 소개하고 고성능 유기 태양전지 제작 방식에 대하여 논의하고자 한다.

• 지반과기술
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• 제8권1호
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• pp.39-44
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• 2011

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제33권10호
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• pp.12-16
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• 2004

무한하고 청정한 태양 에너지를 열로 변환시켜 활용하는 기술인 태양열 이용 기술에 대하여 소개하고자 한다.

• 물과 미래
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• 제52권1호
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• pp.35-39
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• 2019

• 물과 미래
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• 제51권12호
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• pp.84-88
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• 2018

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1596-1598
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• 2013

2000년대 초반 등장한 시맨틱 웹 기술은 최근 재조명을 받고 있다. 이는 초기에 구축된 시맨틱 데이터와 최근에 구축하는 시맨틱 데이터의 양적 비교를 통해서도 알 수 있다. 그러나 기존의 시맨틱웹 기술은 대용량 데이터를 처리하는데 어려움이 많아, 이를 처리하기 위한 기술이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 앞에서 말한 바와 같이, 기존 RDF Repository의 대안으로, 다양한 데이터 베이스를 복합적으로 사용하였다. RDF 데이터를 효율적으로 처리하기 위해, NoSQL DB와 메모리 기반 관계형 DB를 활용하여 시스템을 구성하였다. 또한, 사용자가 이에 대한 별도의 지식 없이 기존의 SPARQL 질의를 그대로 사용하여, 원하는 결과를 얻을 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.465-466
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• 2023

AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.