• 한국광학회지
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• 제28권1호
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• pp.16-21
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• 2017

고광도 섬광에 의하여 사람 눈에 미치는 영향을 체계적으로 이해하는 것은 고섬광의 사용상에나 눈의 보건의학적인 관점에서 큰 가치가 있다. 본 논문에서는 고섬광의 안전지표로서 노출제한거리를 제안하고, 섬광의 특성으로부터 노출제한 노출제한거리를 구하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 고려한 고섬광에 대한 노출제한을 결정하는 요인은 망막에서 투영되는 열적 에너지이며 이는 망막의 열적위험을 나타내는 열적유효복사휘도로 표현된다. 고섬광의 노출제한거리는 열적 유효복사휘도 또는 광도와 광원 반경에 거의 비례하나 지속시간에는 거의 의존하지 않는다. 고섬광의 노출제한거리가 지속시간에 비례하지 않는다는 점은 눈에 미치는 영향이 노출되는 시간에 비례할 것이라는 기대와는 다른 중요한 발견으로 생각된다. 본 연구에서 제안된 노출제한거리는 고섬광의 연구개발과 활용에서 뿐만 아니라 눈을 보호하는 보건의학 분야에서도 안전지표로서 중요하게 활용될 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.313-325
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• 2008

통계이용자들의 마이크로자료 제공요구가 갈수록 증가하고 있으며 통계작성기관도 마이크로자료의 제공을 위해 노력을 기울이고 있는 실정이다. 그러나 마이크로자료에는 응답자의 개인정보가 많이 담겨 있으므로 자료를 그대로 제공할 경우 개인정보가 노출 될 가능성이 높기 때문에 자료제공시 적절한 방법으로 노출을 제한시켜 주어야만 한다. 본 논문에서는 마이크로자료 제공시 발생하는 응답자의 정보노출에 대한 개념과 이를 제한하는 방법 등을 소개하고, 2005년에 통계청에서 실시한 인구주택총조사의 2% 마이크로자료 제공을 위해 다양한 노출제한방법을 적용하여 자료파일을 작성하는 과정을 설명하였다. 즉, 10% 표본조사결과를 모집단으로 하고 계통추출한 표본을 대상으로 외부인이 식별할 가능성이 높은 12개 항목을 key 변수로 선정한 후, 각 변수의 조합별 유일성을 파악하고 노출위험을 계산하였다. 그 결과 2% 표본을 통한 정보의 축소는 물론 그룹화, 코딩 등을 포함한 일련의 방법들을 적용함으로써 인구주택총조사 마이크로자료의 개인정보 노출을 제한하는데 상당한 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제22권1호
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• pp.141-151
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• 2009

제공되는 마이크로자료가 어떤 형태인지에 따라 응답자의 개인정보를 보호하는 방법도 다르게 적용된다. 본 연구에서는 연속형자료의 비밀보호에 효과적인 잡음(noise)을 이용하는 방법을 소개하고, 통계청에서 실시한 2005년 가계조사 자료에 이 방법을 적용하여 응답자의 정보노출이 제한된 마이크로자료를 작성하는 과정을 설명한다. 잡음의 생성을 위해 삼각분포와 절단된 삼각분포, 사다리꼴분포 그리고 이중삼각분포를 이용하고 소지역 추정에 필요한 공식도 유도한다. 아울러 각 분포별로 얻어진 잡음을 이용하여 가계조사 자료를 변환하여 비교 분석한 결과도 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권5호
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• pp.1029-1041
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• 2013

최근 빅데이터의 등장과 정보 공개에 대한 급격한 수요 증가에 따라 자료를 일반에게 공개할 때 개인 정보를 보호해야 하는 필요성이 어느 때보다 절실하다. 본 논문에서는 마이크로 자료와 통계분석 서버를 중심으로 현재까지 제시된 개인정보 노출제한를 위한 통계적 방법, 정보 노출의 개념, 노출 위험을 측정하는 기준들을 개괄적으로 소개한다.

• 천문학회보
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• 제36권1호
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• pp.66.1-66.1
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• 2011

천체망원경을 이용한 측광관측은 주로 CCD를 이용하여 이루어지고 있으며, CCD를 이용한 측광관측은 CCD를 구성하는 픽셀마다 양자효율이 일정하지 않기 때문에 Flat 관측을 이용하여 보정을 하고 있다. 한편, Flat 관측은 주로 빈 하늘을 찍는 Sky Flat 방법을 이용하고 있으나, Sky Flat을 관측하는 방법은 계절에 따라 시작 시간이 다르고, 제한적인 관측 시간 내에 관측자의 판단으로 이루어지고 있는 실정이다. 특히 제한적인 관측시간은 관측자의 상당한 신중함을 요구하고 있어 노출시간 조절 및 시작 시간을 지나게 되면 Sky Flat 영상을 얻지 못하는 경우도 있다. 이러한 제약 조건에서 효율적인 Flat관측을 하기위해 AutoFlat 프로그램을 개발하였다. AutoFlat 프로그램은 5초 노출로 빈 하늘을 찍으며 관측된 이미지에서 정해진 하늘의 밝기가 되면 자동으로 노출 시간을 계산하고, 각각의 필터별로 관측을 하는 동시에 적절한 이름을 주어 자동으로 저장하게 되어 있다. 이번 연구에서 개발한 AutoFlat 프로그램은 관측자가 Flat 관측을 진행하지 않아도 안정적이면서 효율적인 Flat 관측을 수행하여 앞으로 CCD를 이용한 측광 관측에서 유용하게 사용될 것으로 기대된다.

• 한국수학사학회지
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• 제20권1호
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• pp.103-111
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• 2007

1997년 Coppersmith는 소인수분해를 모르는 법 N에 대한 합동방정식(modular equation)의 '작은 해'를 찾는 방법을 제안한다. 동시에 두 변수 다항식의 제한된 크기의 해를 찾는 방법도 격자이론을 이용하여 제안한다. 이러한 Coppersmith의 정리는 이후 암호학에서 매우 유용하게 사용되는데 특별히 RSA 암호체계에서 비밀 키를 찾아내거나 일부 비밀 키가 노출되었을 때 전체키를 복원하는 데에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 Coppersmith의 정리를 살펴보고 이것이 RSA의 안전성에 어떠한 영향을 주었는지를 살펴본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.70-73
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• 2021

최근 영상 및 비디오 분야에 심층 신경망(DNN, Deep Neural Network)을 사용한 연구가 다양하게 진행됨에 따라 High Dynamic Range (HDR) 이미징 기술에서도 기존의 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 심층 신경망 모델들이 등장하였다. 하지만, 심층 신경망을 사용한 방법은 큰 연산량과 많은 GPU 메모리를 사용한다는 문제점이 존재하며, 이는 심층 신경망 기반 기술들의 현실 적용 가능성에 제한이 되고 있다. 이에 본 논문에서는 제한된 연산량과 GPU 메모리 조건에서도 사용 가능한 다중 노출 HDR 경량화 심층 신경망을 제안한다. Kalantari Dataset에 대해 기존 HDR 모델들과의 성능 평가를 진행해 본 결과, PSNR-µ와 PSNR-l 수치에서 GPU 메모리 사용량 대비 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.760-762
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• 2004

순수 함수형 프로그래밍 언어 Haskell에서의 데이터 추상은 대수 데이터형과 관련 함수로 묶어진 모듈의 인터페이스만을 노출함으로써 이루어진다. 이러한 데이터 추상에 대한 제한된 용법은 프로그램 설계에 있어 유용하게 사용되는 패턴 매칭을 제약하고, 파일 단위의 추상을 요구함으로써 데이터 구조 단위의 데이터 추상을 불가능하게 한다. 본 논문은 Haskell의 제한된 데이터 추상 문제를 해결하기 위한 방법으로 패키지 데이터형을 제안한다. 패키지 데이터형은 더 작은 단위로 데이터 추상을 가능하게 하고 패턴 매칭을 제악하지 않고 자유롭게 사용할 수 있게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1153-1156
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• 2004

누구나 제한없이 전자메일을 발송할 수 있는 특성 때문에 전자메일 사용자들은 스팸메일이라는 원하지 않는 메시지의 홍수에 노출되어 있고 이미 여러 가지 방법으로 스팸메일을 제한하려하고 있다. 본 논문에서는 기존에 방식에 추가로 적용이 가능한 수신측 MTA와 발송자 사이에서 발신 확인 과정을 통한 스팸메일 검증 에이전트를 구현 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1016-1019
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• 2011

RSA-CRT 알고리즘은 RSA 의 지수승 연산의 효율성을 향상시키기 위해 널리 사용되고 있으며, CRT 를 적용한 알고리즘은 다양한 방법의 부채널 분석(Side Channel Analysis)으로부터 약점이 노출되어 왔다. 그 중 Boer 등에 의해 발표된 MRED 분석 방법은, 등 간격의 데이터(Equidistant Data)를 이용하여 CRT 의 모듈러 리덕션 연산(Modular Reduction)결과로부터의 약점을 활용하여 일반적인 DPA 분석 법을 적용시킨 방법이다. 우리는 리덕션 결과의 데이터에 의존한 분석에서 벗어나, 리덕션 알고리즘 중간 연산 과정을 공격하는 새로운 공격 방법을 개발하였으며, 새로운 공격은 오직 "$256{\times}n$개"의 파형만으로 키 공간을 상당히 줄일 수 있기 때문에, 제한된 평문 수에서 이전에 알려져 있던 일반적인 MRED 분석 방법보다 향상된 분석 성능을 제공한다. 본 논문은 리더션 연산과정을 이용한 새로운 전력 분석 방법을 실제 MCU Chip 을 이용한 분석 결과를 제안한다.