• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.724-729
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• 2008

2003년 9월 12일 마산시 해안지역에 상륙한 태풍 '매미'는 지금까지 우리나라에서 발생한 가장 큰 연안재해를 기록하였다. 따라서 태풍해일에 대한 종합적인 방재시스템 구축과 해일피해를 대비한 세부구역별 대책수립이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 태풍 '매미' 당시 해일로 인해 가장 큰 피해를 입었던 마산만 지역을 중심으로 최고 극조위에 따른 최대 침수구역을 산정하고 실제 침수구역과 비교분석 하여 침수모형의 정확도를 분석하고 침수해일의 방어목적으로 제안한 방재언덕등에 대한 다차원 홍수피해 산정방법을 적용하여 경제성 분석을 실시함으로써 이에 대한 타당성 평가 및 방재사업에 필요한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 또한 향후 태풍해일 위험지역의 지형적 특성을 고려한 정확한 분석 데이터를 위하여 고해상도 위성 영상 및 LiDAR등의 데이터를 활용할 필요성이 있으며, 이를 이용하여 범람위험구역의 자료를 GIS Database화하여 보다 정확한 피해함수를 도출하여 피해를 최소화 할 수 있는 방안을 마련해야 할 것이다.

• 환경생물
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• 제37권1호
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• pp.72-81
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• 2019

Bisphenol A (BPA)는 대표적인 내분비계장애물질로 수서생물의 성장, 발생, 그리고 생식에 유해한 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 본 연구는 기수산 물벼룩(Diaphanosoma celebensis)에서 48시간 BPA 노출 후 산화적 스트레스 반응을 조사하기 위하여 qRT-PCR을 이용한 항산화 유전자 발현 변화, 항산화 효소 활성, 총 단백질 함량 분석을 수행하였다. $3mg\;L^{-1}$의 BPA에 48시간 노출된 D. celebensis에서 모든 항산화 유전자(Cu/Zn-SOD, Mn-SOD, CAT)의 발현량이 유의하게 증가하였다. 특히 세 종류의 GST isoforms (GST-kappa, GST-mu, GST-theta)는 가장 낮은 농도인 $0.12mg\;L^{-1}$ BPA에 48시간 노출된 실험군에서도 유의하게 증가하였으며, GST-mu의 발현양이 상대적으로 가장 높게 나타났다. SOD 활성은 BPA 농도에 의존적으로 유의하게 증가하였으며, 총 단백질 함량은 BPA 노출에 대해 감소되는 양상을 보였다. 이러한 결과는 BPA가 D. celebensis에서 산화적 스트레스를 유발하였고, 이 과정에서 이들 항산화 유전자가 생물방어기전으로 참여한다는 것을 의미한다. 본 연구는 BPA가 해양생물에 미치는 영향에 대한 분자적 기전을 이해하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.747-757
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• 2021

극한 강우의 정량화는 홍수방어계획의 수립에 대단히 중요하며 극한 강우의 일반적인 척도는 T-년 재현기간으로 표현된다. 본 연구에서는 기후정보와 지리정보가 결합된 계층적 베이지안 모형을 이용하여 재현기간별 일 강우량의 공간 분포 및 불확실성을 추정하는 방법을 제시하고 이를 서울-인천-경기 지역에 적용하였다. 한국 기상청에서 운영 중인 서울-인천-경기 지역의 6개 종관기상관측소의 연 최대 일 강우량이 일반화된 극치 분포에 적합되었다. 지점 빈도해석과 지수 홍수법을 이용한 지역 빈도해석으로부터 도출된 재현기간별 일 강우량과의 비교를 통하여 제안된 방법의 적용성 및 신뢰도를 살펴보았다. 모든 지점과 모든 재현기간에서 지수홍수법에 의한 지역 빈도해석의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으며, 계층적 베이지안 모형에 의한 지역 빈도해석의 신뢰도가 가장 높은 것을 확인하였다. 제안된 방법은 서울-인천-경기 지역 및 공간적인 크기가 유사한 다른 지역에서 다양한 지속기간에 대한 확률강우량 지도를 생성하는데 사용될 수 있을 것이다.

• 생명과학회지
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• 제31권1호
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• pp.83-89
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• 2021

개불 라이소자임(Uu-ilys)은 개불(Urechis unicinctus)로부터 정제된 무척추형 라이소자임으로 병원균에 대한 방어에 주요하게 작용하는 선천성 면역 물질이며, 비효소적 항균 활성을 가지고 있어 항균 활성을 지닌 유도체의 개발 가능성을 가지고 있다. 본 논문은 개불 라이소자임에서 유래된 항균 활성을 가지는 유도체의 디자인과 생산을 기술하고 있다. 여러 항균성 펩타이드(antimicrobial peptide, AMP) 데이터베이스에서 제공하는 항균성 펩타이드 예측 도구를 사용하여 개불 라이소자임에서 항균 활성을 가지는 부위를 예측하였다. 개불 라이소자임 C-말단의 절편이 항균 활성을 나타낼 것으로 예측되었으며, 이 펩타이드는 C-말단 절편, Uu-ilys-CF라 명명하였다. Uu-ilys-CF은 이형 발현 시스템인 TrxA-Uu-ilys-CF 퓨전 단백질을 사용하여 생산하였다. 만들어진 퓨전 단백질은 브롬화시안을 사용하여 메티오닌 잔기를 절단하였으며, 절단된 Uu-ilys-CF은 고성능액체크로마토그래피와 역상 컬럼인 CapCell-Pak C18을 사용하여 분리되었다. Uu-ilys-CF의 항균 활성을 조사하기 위해서 여러 균주(그람양성균 4개, 그람음성균7개, 진균 1개)를 사용하였다. Uu-ilys-CF의 항균 활성은 살모넬라에서 가장 높은 반응을 보였다. 비록 Uu-ilys-CF는 진균에 활성을 나타내지 않았지만, 사용한 균주들에서 넓은 범위의 항균 활성을 나타내었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.19-26
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• 2003

인터넷을 통한 기업 활동을 방해하는 악의적인 총격 형태 중 최근 가장 빈번하게 그리고 큰 피해를 주는 공격 형태가 Dos(Denial-of-service) 공격이다. Dos 공격은 공격자가 자신의 위치를 숨기기 위하여 자신의 IP를 속이는 IP 스푸핑(spoofing) 을 하기 때문에 피해 시스템에서 받아들인 패킷의 소스 IP 주소를 가지고는 공격자의 정화한 위치를 파악한 수가 없게 된다. 또한 공격에 대응하여 방어한다고 해도 공격 진원지를 찾아내지 못한다면 추후 동일한 공격자에 의해 재차 공격을 받을 가능성을 배제할 수 없는 실정이다. 이에 본 논문은 DoS 총격에 대응하는 하나의 방법으로 마킹 알고리듬을 이용하여 공격 경로를 찾아내고, 더 나아가 공격 진원지의 MAC 주소를 알아냄으로써 공격 진원지를 찾아내는 방법을 제안한다. 또한 마킹 알고리듬에서의 패킷 도착율을 향상시키는 기법을 제안하여 좀더 빠른 시갈 내에 공격위치의 탐지를 가능하게 함으로써 DoS 공격에 대한 적절한 대응과 공격자를 찾아내는 좀 더 향상된 성능을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.257-266
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• 2021

최근 전 세계적으로 기후변화로 인해 설계빈도를 초과하는 강우가 발생함에 따라 도시 지역의 침수피해가 종종 발생한다. 도시 침수방어 대책으로는 구조적 대책과 비구조적 대책이 있다. 본 연구에서는 비구조적 대책 중에서 내배수 시스템의 운영에 초점을 두었다. 제안 방법인 내외수 연계 운영 방법은 상류 지점에 모니터링 지점을 선정하여 빗물펌프장에 유입되는 유입량을 예측하고, 이를 바탕으로 펌프를 운영하는 방법이다. 본 연구에서는 내외수 연계 운영 기술을 목감천 유역에 적용하였으며, 서울특별시에 큰 침수피해가 발생했던 기왕 강우인 2010년, 2011년 사상을 바탕으로 내외수 연계 운영 방법을 검증하였다. 2010년, 2011년 강우 사상을 적용 결과, 기존 운영 방법대비 침수 저감 효과는 각각 34.9 %, 54.4 % 만큼 감소한 것으로 확인되었다. 즉, 본 연구에서 제안한 내외수 연계 운영 방법은 유수지의 추가 저류공간을 확보함으로써 도시 유역 내에서 침수피해를 최소화했음을 확인하였다. 또한, 집중호우가 많이 발생하는 도시지역에서 침수를 예방하고, 시민의 생명과 재산을 지킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1087-1101
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• 2020

빠르게 진화하는 다양한 사이버공격으로부터 내부 네트워크와 정보를 보호하기 위해 다양한 보안장비를 사용한다. 그 중 대표적으로 사용하는 보안장비는 방화벽이며, 방화벽은 접근정책이라는 텍스트 기반의 필터링 규칙을 사용해 내·외로부터 통신하는 접근을 허용하거나 차단하여 악의적인 공격을 사전에 방어할 수 있다. 내부의 정보를 보호하기 위해 수많은 접근정책들이 사용하며, 점차 증가하는 접근정책을 효율적으로 관리하기에 여러 가지 어려움이 발생한다. 그 이유는 텍스트 기반의 많은 정보를 분석하기 위해서는 많은 시간 소요와 잔존하는 취약한 정책을 보완하기에는 한계점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 직관적인 접근제어 정책 분석 및 관리를 위한 3D 기반의 계층적 가시화 방법을 제안한다. 특히, 계층적 가시화를 통한 드릴-다운 사용자 인터페이스를 제공함으로써, 복잡한 대규모 네트워크의 접근제어 정책을 세부적으로 분석을 지원한다. 제안된 가시화 방법론의 실용성 및 유효성 검증을 위해 시스템을 구현하고, 이를 실제 대규모 네트워크 방화벽 분석에 적용함으로써 성공적으로 제안된 가시화 방법의 적용이 가능함을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제27권3호
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• pp.147-154
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• 2002

연구 목적 : 각종 암 환자의 방사선치료시 환자에 조사되는 방사선량을 매 치료시마다 간편하게 확인하기 위한 생체내(in vivo) 선량측정의 한 방법으로 투과선량을 이용하는 새로운 시스템에 필요한 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 본 교실에서 이미 개발한 바 있는 알고리즘을 개선하고자 하였다. 연구 재료 및 방법 : 알고리즘은 투과선량의 기본 측정치를 A/P (area-perimeter ratio)의 4차 함수로 회귀한 후에 각 계수들을 PCD (phantom-chamber distance)의 3차 함수로 회귀하여 구성하였다. 또한 기본 측정조건들의 감소 가능성을 확인하기 위하여 각각의 PCD 및 Tp (phantom thickness)당 조사야를 8개만 사용한 경우와 15개를 사용한 경우에서 측정치와 계산치를 비교하였다. 임의의 방사선조사조건에서의 알고리즘의 정확도를 확인하기 위하여 기본 측정 조건에 포함되지 않은 장방형의 방사선조사야, 기본 측정에 포함되지 않은 임의의 팬톰 두께, 임의의 PCD 조건에서 측정을 시행하고 알고리즘을 이용한 계산치와 비교하였다. 연구 결과 : 기본 측정치와 알고리즘을 이용한 계산치 간의 오차를 분석한 곁과 기존의 알고리즘에 비하여 정확도가 크게 향상되었으며 정방형 개방 조사야의 경우 오차의 범위를 ${\pm}0.5%$ 이내로 제한할 수 있었다. 또한 기돈 측정조건을 약 2분의 1로 감소시킬 수 있었다. 임의의 개방조사야의 방사선조사조건에서 측정을 시행하고 알고리즘을 이용한 계산치와 비교한 경우도 대부분의 경우 ${\pm}1.0%$ 이하의 오차를 나타내었다. 결론 : 악성종양환자의 방사선치료시 투과선량을 이용하여 환자에 조사되는 방사선량을 실시간으로 측정하기 위한 생체내 선량측정시스템이 필요한 개선된 알고리즘은 기본 측정자료를 약2분의 1로 축소한 경우에도 정방형 개방 조사야의 경우 ${\pm}0.5%$ 이하의 오차 범위, 장방형의 개방 조사야에서는 ${\pm}1.0%$ 이하의 오차 범위로 정확히 투과선량을 계산할 수 있음을 확인하였다.