• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.47-61
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• 2011

최근 사이버 범죄의 증가와 그 대상 시스템의 다양화로 인하여 디지털 포렌식의 중요성이 커지고 있다. 일부 시스템들은 전원이나 네트워크를 차단하지 않고 수사하는 live forensic의 방법을 채택하고 있는데, 인터넷 사용이 일반화됨에 따라 live forensic 방법이 채택되는 횟수가 증가하고 있다. 그러나 live forensic 기술이 상당한 발전을 거듭하였음에도 불구하고 원격으로 접근하여 행해지는 Anti-forensic 행위에는 여전히 취약한 실정이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 첫 번째로 우리는 Anti-forensic 행위를 5개의 계층으로 분류하고 각 계층별로 가능한 Anti-forensic 행위의 시나리오를 생성하는 방법을 제안하였다. 두 번째로 fuzzy 전문가 시스템을 제안하여 효과적으로 Anti-forensic 행위를 탐지할 수 있도록 하였다. 몇몇 Anti-forensic 행위에 사용되는 명령어들은 일반적인 시스템 관리를 위하여 사용되는 명령어와 매우 유사하다. 따라서 우리는 fuzzy logic을 사용하여 모호한 데이터를 다룰 수 있도록 하였다. 미리 정의된 시나리오에서 명령어와 옵션 및 인자 값을 이용하여 룰을 생성하고 fuzzy 전문가 시스템에 이 룰을 학습하도록 하여 유사한 행위가 탐지되었을 때 추론을 통하여 수사관에게 얼마나 위험한 행위인지 알려준다. 이 시스템은 live forensic 수사가 진행될 때 발생할 수 있는 Anti-forensic 행위를 실시간으로 탐지할 수 있도록 하여 증거 데이터의 무결성을 유지하도록 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권4호
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• pp.47-53
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• 2006

일반 소프트웨어 개발과 달리, 게임개발은 기획, 프로그래밍, 그리고 그래픽디자인과 같은 다양한 분야의 전문가들이 한 팀을 이루어 진행된다. 그래서 게임개발은 개발참여자들 사이에 정확하고 효율적인 의사소통이 매우 어려운 특징이 있다. 성공적인 게임개발을 위해서, 게임디자인문서의 설계내용들을 모든 개발참여자들이 정확하게 이해하고 있어야 한다. 특히 게임디자인 설계요소인 게임메카닉스는 게임플레이 로직이 집중되어 있기 때문에, 오류 없는 내용과 오류 없는 표현, 그리고 모든 개발참여자들의 정확한 이해가 요구된다. 그러나 게임개발의 규모가 커지면서, 게임메카닉스의 내용도 복잡하고 방대하여, 개발 참여자들이 모든 내용을 정확하게 이해하는 것이 어렵게 되었다. 또한 게임메카닉스의 변경관리를 위한 형상관리가 복잡해져 그 효율성이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 UML표기법을 활용한 게임메카닉스 표현방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게임메카닉스의 설계내용을 UML표기법을 사용하여 표현하기 때문에, 비주얼적 표현과 논리적 표현을 동시에 만족한다. 또한 UML 모델기반 형상관리가 가능하기 때문에 효율적인 게임메카닉스의 형상관리가 가능하다. 제안하는 표현방법의 효과성을 제시하기 위해, $\ulcorner$듀드를 잡아라$\lrcorner$ 게임디자인문서의 내용을 제안하는 방법으로 변환하여 표현해서 비주얼적 표현능력, 논리적 표현능력, 그리고 효율적인 형상관리 가능성을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.131-138
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• 2019

전 세계 전력 생산 에너지의 비율은 석탄이 40%, 천연가스 20%, 수력 16%, 원자력 15%, 석유 6%로 모두가 환경오염을 유발하는 에너지다. 또한 화석연료는 지구상에 자원의 편중이 심하기 때문에 가격과 공급면에서 심각한 문제를 야기한다. 이러한 문제로 화석 연료를 대체하게 될 차세대 친환경 에너지로써 태양광 에너지가 각광 받고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 공단에 Test-Bed를 선정하여 수용가의 대응용 태양광 ESS 시스템 적용함에 있어 Peak-cut 운영을 위한 Charge Operation Plan과 Discharge Operation Plan 운영방안을 최대수요전력 감소 시뮬레이션을 통해 검증하고자 한다. 이를 위해 전력사용량이 가장 많은 11월부터 2월의 전력사용량을 선정하여 Charge/Discharge Logic을 적용했다. 본 논문에서 제시한 충전/방전 로직에 따른 시뮬레이션 결과, ESS Peak-cut 서비스 이후의 최대수요전력이 감소하였으며 Peak-target 전력의 50%로 감소함에 따라 계약전력 또한 감소함을 알 수 있다. 이를 통해 계약전력 감소는 해당 수용가의 기본 전력 값을 감소시켜, 경제적 우월성을 기대할 수 있을 뿐만 아니라 전기품질 향상 및 전력공급시스템의 안정화에도 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.211-218
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• 2022

연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.17-24
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• 2022

음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제25권1호
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• pp.21-29
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• 2006

본 논문에서는 대역분활 광대역 음성부호화기와 이를 위한 고대역 부호화 방법과 구조를 제안한다. 제안하는 광대역 음성부호화기는 광대역 입력 음성신호를 저대역 신호 (OHz-4kHz)와 고대역 신호 (4kHz-8kHz)로 나눈다. 저대역 신호는 G.729 Annex E로 부호화하고, 고대역 신호는 4kbps의 전송률로 제안하는 방법으로 압축된다. 고대역 신호는 LPC 분석 후 신호특성에 따라 모드를 분류된다. stationary 모드에서는 매칭퍼슈잇 알고리즘과 CELP 방법으로 부호화하는 다단계 구조의 혼합 여기신호모델이 적용되며, nonstationary 모드에서는 CELP 방법으로 부호화된다. 제안한 광대역 음성부호화기의 성능을 주관적 방법으로 G.722 48kbps SB-ADPCM, G.722.2 12.85kbps ACELP와 비교를 하였다. 제안한 부호화기는 G.722보다 나은 성능을 보이고, G.722.2보다 나쁘지 않은 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.229-256
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• 2023

팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.