• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_1호
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• pp.959-971
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• 2019

대표적인 딥러닝(deep learning) 기법 중 하나인 Convolutional Neural Network(CNN)은 고수준의 공간-분광 특징을 추출할 수 있어 초분광 영상 분류(Hyperspectral Image Classification)에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 초분광 영상은 높은 분광 차원이 학습 과정의 시간과 복잡도를 증가시킨다는 문제가 있어 이를 해결하기 위해 기존 딥러닝 기반 초분광 영상 분류 연구들에서는 차원축소의 목적으로 Principal Component Analysis (PCA)를 적용한 바 있다. PCA는 데이터를 독립적인 주성분의 축으로 변환시킬 수 있어 분광 차원을 효율적으로 압축할 수 있으나, 분광 정보의 손실을 초래할 수 있다. PCA의 사용 유무가 CNN 학습의 정확도와 시간에 영향을 미치는 것은 분명하지만 이를 분석한 연구가 부족하다. 본 연구의 목적은 PCA를 통한 분광 차원축소가 CNN에 미치는 영향을 정량적으로 분석하여 효율적인 초분광 영상 분류를 위한 적절한 PCA의 적용 방법을 제안하는 데에 있다. 이를 위해 PCA를 적용하여 초분광 영상을 축소시켰으며, 축소된 차원의 크기를 바꿔가며 CNN 모델에 적용하였다. 또한, 모델 내의 컨볼루션(convolution) 연산 방식에 따른 PCA의 민감도를 분석하기 위해 2D-CNN과 3D-CNN을 적용하여 비교 분석하였다. 실험결과는 분류정확도, 학습시간, 분산 비율, 학습 과정을 통해 분석되었다. 축소된 차원의 크기가 분산 비율이 99.7~8%인 주성분 개수일 때 가장 효율적이었으며, 3차원 커널 경우 2D-CNN과는 다르게 원 영상의 분류정확도가 PCA-CNN보다 더 높았으며, 이를 통해 PCA의 차원축소 효과가 3차원 커널에서 상대적으로 적은 것을 알 수 있었다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.1-8
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• 2014

Safety performance of a new car is evaluated through USNCAP and their results in the star rating are provided to the consumers. It is very important to obtain high score of USNCAP to appeal their performance to consumers. Therefore the car companies have made the effort to improve their car safety performance. These efforts should satisfy the demand not only to get high score but also to pass the FMVSS, NHTSA regulations on safety. Huge numbers of car crash tests have been conducted on these bases by car companies. However physical tests spend too much cost and time, as an alternative way, the simulation on the car crash could be a solution to reduce the cost and time. Therefore the simulations have been widely conducted in car industry and various researches on this have been reported. In this study, restraint system had been optimized to minimize the injury of female passenger. Belted $5^{th}%ile$ female frontal crash test was selected from various test methods of USNCAP for the study. Initial velocity of the test was 56km/h. The combination injury probability of USNCAP was selected as an objective function and the injury limit value, which was defined in FMVSS, was set to an optimization constraint. Many researches that were similar to this study had been conducted, however most of them had limitation that interaction between airbag and safety belt had not been considered. Contrary to these researches, the interaction was considered in this study.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.871-874
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• 2010

세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.

• 정보보호학회지
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• 제29권5호
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• pp.7-20
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• 2019

2019년 4월, 4세대 이동통신보다 최대 20배 빠른 속도, 10배 많은 IoT 기기의 연결, 10배 짧은 저지연 서비스를 제공하기 위해 5세대 이동통신이 세계최초로 상용화되었다. 5G 이동통신기술은 고속 대용량의 음성 및 데이터 통신을 제공할 뿐만 아니라 지연 속도와 신뢰성에 민감한 IoT 기기를 수용하기 위해 다양한 최신 기술을 적용하는 기술적 진보가 있었다. 그러나 5G 네트워크 및 서비스가 개방성, 확장성, 유연성을 제공하기 위해 분산 코어 네트워크 구조와 소프트웨어기반 아키텍처(SDN NFV, MEC, 클라우드 컴퓨팅 등)로의 기술적 변화는 새로운 공격 접근 경로와 네트워크 슬라이싱과 같은 논리적인 계층의 복잡한 보안 가시성 이슈 등 사이버보안관점에서 새로운 도전(Challenges)이 되고 있다. 본 논문에서는 5G 모바일 네트워크의 기술적 변화에 따른 보안도전과제와 해외 5G 보안 아키텍처 연구들을 분석하여 5G 보안 설계 및 운영 고려사항을 고찰하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.803-813
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• 2013

최근 스마트 기기 및 소셜 네트워크 서비스의 발달로 인해 데이터가 폭증하며 세계는 이른바 빅데이터 시대를 맞고 있다. 이에 이러한 데이터를 처리할 수 있는 새로운 기술인 빅데이터 처리기술은 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께 주목받고 있으며, 가장 대표적인 기술이 바로 하둡이다. 하둡 분산 파일 시스템은 상용 리눅스 서버에서 실행되도록 설계된 오픈소스 프레임워크로서 수백 테라바이트 크기의 파일을 저장할 수 있다. 초기 하둡은 빅데이터 처리에 초점을 맞추어 보안이 거의 도입되지 않은 상태였으나 사용자가 빠르게 늘어남에 따라 하둡 분산 파일 시스템에 개인정보를 포함한 민감한 데이터가 많이 저장되면서, 2009년 커버로스와 토큰 시스템을 도입한 새로운 버전을 발표하였다. 그러나 이 시스템은 재전송 공격, 가장 공격 등이 가능하다는 취약점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 하둡 분산 파일 시스템 보안 취약점을 분석하고, 이러한 취약점을 보완하면서 하둡의 성능을 유지할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권6B호
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• pp.373-378
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• 2012

본 연구에서는 이론적 배경을 토대로 사행 하천의 만곡부에 적용하기 용이한 횡분산계수 경험공식을 새롭게 제안하였다. 차원해석을 통한 독립변수들의 선정 대신 이론식을 기반으로 독립변수들과 그들의 함수형태를 우선 결정하였다. 결정된 함수식에서 매개변수를 골라내고 이를 고정하는 대신 회귀계수로 전환하여 실제 하천 만곡부에 적합한 경험식을 비선형회귀분석을 통해 제안하였다. 기존의 횡분산계수식들과 비교해 보면 본 연구에서 개발된 식이 관측 분산계수와 대체적으로 일치하는 경향을 보였다. 개발된 식의 특징을 살펴보면 마찰항에 대한 민감도가 상대적으로 적어 조도가 작은 하천에도 적용하기에 무리가 없어 보인다. 또한 개발된 식은 수심 대비 사행반경의 비가 큰 경우에도 기존의 추정식처럼 이상치를 나타낼 우려가 없어 만곡이 심한 사행하천에 적용하기 적합하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.799-809
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• 2014

본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.65-72
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• 2020

오늘날 사물 인터넷은 우리에게 편의를 제공하기 위해 가정, 산업 현장 및 병원을 포함한 많은 장소에서 사용된다. 다양한 장치가 네트워크에 연결됨에 따라 많은 서비스들이 실시간 데이터 수집, 저장 및 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이처럼 많은 분야에서 IoT 장치 내의 센서 및 통신 기능을 활용하는 서비스 및 애플리케이션을 개발하고 있다. 예시로 산업 분야에서 Samsung과 LG는 자사의 IoT 애플리케이션을 통해 가전과 IoT 기기를 연결하여 스마트 홈을 구축하는 서비스를 제공하며, 의료 및 건강 분야에서 Samsung과 Xioami와 같은 기업들은 피트니스 워치 및 앱을 통해 심전도를 확인하거나 운동량을 기록, 관리한다. 위 같은 사례에서 스마트 홈을 구축하는 서비스의 경우에 수집한 데이터를 통해 해당 가정의 생활 패턴이나 출퇴근 여부 등의 민감정보를 유출할 수 있다. 또한 의료 데이터로 사용하기 위해 측정한 데이터를 통해 개인 정보와 질병의 존재와 같은 민감정보를 유출할 수 있다. 따라서 이를 보호하기 위해 해당 논문이 제안하는 방법에 따라 데이터를 수집, 배포한다면 데이터를 제공하는 사용자의 개인 정보 보호에 위협을 막을 수 있다. 이를 해결하기 위해 최근에는 프라이버시 보호 데이터 처리에 차분 프라이버시(DP)가 채택되어왔다. 따라서 DP를 기반으로 스마트워치 플랫폼에서 건강 데이터를 안전하게 수집할 수 있는 방법을 제안하며, 이를 통해 위와 같이 다양한 분야에서 프라이버시를 보호하는 환경에서의 데이터 수집 및 배포를 가능케 할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.179-185
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• 2010

시스템의 민감도 분석을 위한 불확실성 중요도 측도란 어떠한 입력변수의 불확실성이 반응변수의 불확실성에 미치는 영향의 정도를 평가하여, 반응변수의 불확실성을 감소시키기 위해서는 어떤 입력변수들의 불확실성을 감소시키는 것이 효과적인지를 밝히는데 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 단조함수일 때, 어떤 입력변수의 불확실성이 제거될 때 반응변수 분산의 기대되는 감소량을 백분율로 측정하는 측도를 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 평가 방법은 입력변수와 반응변수 간의 관계식이 선형 및 비선형 단조함수 모두에 적용될 수 있으며 입력변수의 분포에 제한이 없으며, 입력변수의 분포를 이산형 분포로 근사화하는 기법을 사용함으로써 불확실성 중요도 측도의 안정적인 추정치를 얻을 수 있다 반면에 제안된 평가 방법은 몬테칼로 시뮬레이션을 기반으로 하기 때문에 계산량이 많은 단점이 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.312-317
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• 2006

지역규모의 기후변화 모의결과를 이용하여 금강유역 용담댐의 홍수기 치수안전도에 대한 민감도분석을 수행하였다. 기후변화 모의에 사용된 SNURCM(Seoul National University Regional Climate Model)은 미국 National Center for Atmospheric Research의 Community Climate System Model의 전지구모형을 기반으로 spectral nudging 기법을 사용한 공간해상도 30 km, 연직 21층의 지역기후모형이다. 기후변화 시나리오로는 SRES 'B1'이 사용되었으며 과거 control run에 대한 기후모의 정확도 분석을 통하여 SNURCM 기상자료를 관측치와 비교한 결과 면적강우량을 다소 과소추정하였고 이점을 감안하여 SNURCM의 일 모의결과에 보정 계수를 적용하였다. 하천유출량은 SSARR 모형을 이용하여 SNURCM 모의가 수행된 전체기간을 $1980{\sim}1999$년과 $2000{\sim}2019$년으로 20년씩 나누어 용담댐 일 유입량을 산정하여 통계분석을 실시하였고 과거와 미래 20년 동안을 비교하여 본 결과 (1) 유량의 평균보다는 분산이 미래 20년 동안 증가하여 가뭄과 홍수에 대한 위험도가 증가함을 알 수 있었고, (2) 특히 연최대유량 또한 미래 20년 동안 상당히 증가하여 홍수기 치수대책이 더욱 중요해질 것으로 판단되었다. 마지막으로 용담댐 운영은 범용 시스템분석 도구인 STELLA(System Thinking Experimental Learning Laboratory with Animation) 상에서 GUI로 구현하여 유입량 변화에 따른 용담댐 치수안전도 변화를 모의해 보았다. 용담댐의 홍수기 운영은 저수지 수위가 제한수위를 초과하기 시작하면 Rigid ROM 발효하여 방류량을 결정하도록 구성하였고, 무효방류(spill)가 일어나는 현상을 실패로 가정하여 이에 대한 신뢰도(reliability), 회복도(resiliency), 그리고 심도(vulnerability)를 치수안전도 지표로 계산하였다. 전체기간을 1980년${\sim}$1999년, 2000년${\sim}$2019년, 2000년${\sim}$2009년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.