• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.25-28
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• 2021

블록체인은 탈집중화, 위변조 방지, 추적 가능, 노드 간 공동 유지 및 보수가 가능한 데이터베이스로서 서로 신뢰하지 않은 노드 간 통신 신뢰 문제를 해결할 수 있는 점 대 점 통신 네트워크를 실현할 수 있다. 최근 몇 년 동안, 블록체인 기술은 지속적으로 발전하여 데이터 보안 문제를 해결하기 위한 중요한 기술로 주목받고 있다. 블록체인의 응용은 최초의 디지털 화폐 영역에서 금융·정무·공업 제조 영역으로 확대되고 있다. 블록체인의 특성에 따라 블록체인의 성능은 분산형 데이터 통신에 비해 크게 떨어지고 처리량이 제한되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 최근 연구되고 있는 블록체인의 보안 구조 및 성능 분석에 대해 조사하고, 기존에 연구되었던 기술과 비교하여 블록체인의 안전성을 유지하며 성능을 향상시키는 방법에 대해 고찰한다. 이후 유향 비순환 그래프 (DAG: Directed Acyclic Graph) 및 샤딩 (Sharding)을 이용하여 안전성과 성능을 강화시키는 방법에 대해 제안한다. 제안하는 시스템은 DAG를 사용하여 위변조 방지 및 처리 속도 향상의 이점을 가지고 있으며, 샤딩을 사용함으로써 데이터 처리량을 향상시킨다. 마지막으로 제안하는 시스템은 기존 블록체인과 비교하여 안정성과 데이터 처리량 측면에서 비교 분석을 진행한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.54-55
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• 2022

해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.339-339
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• 2023

2018년도 연강수량은 1,386.9 mm로 평년 수준의 비가 내렸으나, 7-8월에 발생한 폭염 및 가뭄으로 인해 강원, 전남, 경북, 충남 지역에서 밭작물 중심으로 22,767 ha 피해가 발생하였다. 2019년도 연강수량은 1,171.9 mm로 평년보다 약 10% 적은 수준의 비가 내렸으며, 동일시기에 인천, 강원, 충남 지역에서 논·밭작물 중심으로 3,112 ha 피해가 발생하였다. 기후변화로 인해 강수량이 지역별로 편중되어 국지적 가뭄이 빈발하여 지역별로 가뭄의 영향, 피해, 체감 정도가 상이한 양상을 보이고 있다. 가뭄을 사전에 방지하기 위해서는 가뭄 모니터링과 선제적 대응이 중요하며, 현재 가뭄의 특징, 상황 등의 목적에 따라 다양한 형태의 가뭄 모니터링 시스템이 개발되고 있다. 가뭄의 피해와 영향 정도는 지역 간의 차이가 나타나 지역별로 가뭄을 체감하는 정도가 다르기 때문에 하나의 결과로 나타내기에는 어려움이 있다. 따라서, 가뭄의 발생 시기와 확산 정도를 분석하여 특보 발효 시점과 가뭄 대응 방안에 대한 기준 마련이 중요하다. 본 연구는 현대 사회에서 가장 중요한 요소로써 활용되고 있는 빅데이터 중 비정형 데이터로 분류되는 뉴스데이터와 논·밭의 가뭄을 나타내는 농업 가뭄과 관련된 데이터를 활용하여 농업 가뭄의 전조를 파악해보고자 한다. 2018년부터 2019년까지 전국을 대상으로 농업 가뭄에 관한 키워드 선정 후, 웹 크롤링을 통해 뉴스데이터를 수집해 논 가뭄과 밭 가뭄을 구별하여 각 지역에서 최초로 가뭄 기사가 발행된 시기와 지역별 기사의 빈도를 산출하였다. 뉴스데이터의 농업 가뭄 전조 감지 가능성을 파악하기 위해 국가가뭄정보통계집에서 논 물마름 시기와 밭 시듦 시기 자료를 활용하였다. 가뭄 피해 발생시기와 관련 기사 발행 시기 비교, 농업용수 대상 비상용수 지원 자료를 활용하여 실제 농업 가뭄확산 감지 여부를 분석하여 농업 가뭄 관련 뉴스데이터 간의 상관성을 분석하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.6
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• pp.11-21
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• 2022

Although interest in de-identification measures for the safe use of personal information is growing at home and abroad, cases where de-identified information is re-identified through insufficient de-identification measures and inferences are occurring. In order to compensate for these problems and discover new technologies for de-identification measures, competitions to compete on the safety and usefulness of de-identified information are being held in Korea and Japan. This paper analyzes the safety and usefulness indicators used in these competitions, and proposes and verifies new indicators that can measure usefulness more efficiently. Although it was not possible to verify through a large population due to a significant shortage of experts in the fields of mathematics and statistics in the field of de-identification processing, very positive results could be derived for the necessity and validity of new indicators. In order to safely utilize the vast amount of public data in Korea as de-identified information, research on these usefulness metrics should be continuously conducted, and it is expected that more active research will proceed starting with this thesis.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2010.04a
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• pp.161-166
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• 2010

항공물류 분야의 개선을 위해 공항에서 연구와 투자를 통하여 공항 선진화를 이루고 있고, 우리나라도 지속적으로 증가하는 항공물류 분야의 개선이 필요하다고 인식하고 개선을 위한 방안을 연구하고 있지만, 항공물류 전반에 걸쳐 통합적인 개선이 이루어지지 않고 개별적이거나 부분적인 시스템 개선으로 중복 투자와 비효율성의 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 현행 항공물류 프로세스를 수 출입으로 구분하여 분석하였고, 시스템 통합 사례들을 검토하여 프로세스 상에서 발생하는 문서들을 분석하였다. 이중 인터페이스 대상 문서를 선정하고 문서의 데이터 내용과 형식을 정의하였다. 정의한 데이터의 형식을 대상 문서에 코드로 적용시키고 시뮬레이션을 통하여 데이터 저장량을 비교 분석하였다. 이를 통해 항공물류 이해관계자간의 정보 교환이 용이해지고 동일한 정보를 재생성하거나 재가공하는 비효율성을 감소시킬 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.137-140
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• 2011

시설의 안전성 평가에 대한 연구는 안전성에 영향을 주는 데이터를 정량화하여 획일적인 자동 수행하는 안전관리가 주를 이루고 있다. 이와 달리 자율수행은 수집 된 상황 정보나 상태 데이터를 이용하여 안전성을 예측하고 사고 위험성을 경보하여 사고를 예방 할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 시설물 중에서 가스배관의 부식에 대한 판단을 위해서 신경망의 대표적 비지도학습인 자기조직화지도를 적용한다. SOM의 적용에서는 주변효과를 보완하기 위해서 관계적관점지도로 맵을 구성한다. 학습 할 데이터는 가스배관의 방식전위이다. 배관의 부식상태를 확인하기 위하여 수집 된 데이터인 방식전위에는 부식에 대한 위험요인이 내재되어 있다. 학습 후 새로운 데이터가 입력되면 각 상태 군집의 중심뉴런과 맵핑된 뉴런의 유사도를 측정하여 배관의 부식상태를 결정한다. 제안 된 방법으로 판단 된 결과를 기존에 사람이 판단한 결과와 비교하여 검증한다. 이를 통해 배관의 부식상태를 자율적이고 신속하게 판단하여 지능화 된 가스배관 관리로 활용한다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.4
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• pp.13-18
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• 2019

우리나라 정부는 2016년, 현행 개인정보보호 법령의 틀 내에서 데이터가 안전하게 활용될 수 있도록 관계부처 합동 <개인정보 비식별 조치 가이드라인>을 마련하여, 비식별 조치를 위해 사업자 등이 준수해야 할 비식별 조치 기준을 제시하였다. 그 후 국내에서는 조화로운 방향으로 개인정보보호와 활용을 이루기 위해 다양한 노력이 있었고 이와 관련하여, 본고에서는 국내 비식별 조치 추진현황 및 2016년 이후 한국 주도로 개발 중인 국제표준 2건 등 비식별 처리 분야의 국제표준화 동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.107-108
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• 2023

본 논문에서는 교량의 변위를 IoT 장치를 이용하여 실시간 측정하고 추출된 데이터를 이용하여 교량의 이상징후를 AI 기반으로 진단 및 모니터링 하는 방법을 제안한다. AI 모델 학습 학습을 위해서 비정상 상태의 교량이 필요하지만, 실제 교량에 인위적으로 비정상 상태를 만들 수 없으므로, 탄성 받침을 이용하여 모의 교량을 제작하였다. 탄성 받침을 이용하여 제작에 반영 및 모의교량에 적합한 모의 차량도 제작하여 정상적 데이터와 비정상적 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 전처리 과정을 통해 AI 분석을 통해 교량의 이상 징후를 진단 및 모니터링하였으며, 제안 모델을 실험한 결과 96.7%의 정확도가 도출되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.753-756
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• 2017

의료기기는 사람의 생명과 직접적으로 연관되어 있기 때문에 다른 분야의 기기보다 안전성에 대한 검증이 필수적이다. 의료 분야에서는 안전성 검증을 위해 기기의 허가 심사 조건으로서 소수의 피험자를 대상으로 수행되는 임상 시험이 존재한다. 그러나 임상 시험의 경우 의료기기를 직접 사람에게 적용하여 검증을 진행하기 때문에, 인체에 미칠 위해성을 고려하여 전임상 시험을 수행하고 있다. 하지만 전임상 시험은 동물이나 가상의 물체를 대상으로 수행하여 실제 사람에 대한 적용이 아니기 때문에, 임상 시험에 비해 검증에 대한 효력을 갖지 못한다. 따라서 본 연구에서는 피험자의 안전을 보장할 수 있고, 임상 빅데이터에 축적된 실제 환자의 사례를 활용한 신뢰성 있는 검증 방안을 제안하고자 한다. 그러나 현재 식품의약품안전처에서 제공되고 있는 의료기기 품목군은 개발하고자 하는 의료기기의 임상 빅데이터 기반 검증 가능성을 식별하기 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 의료기기에 대한 다양한 특성 분석을 통해 임상 빅데이터 기반 검증 가능성을 식별하기 위한 프로세스를 제안한다. 제안하는 프로세스에서는 의료기기의 검증에 요구되는 데이터의 식별을 통해 임상 빅데이터를 이용한 테스트 데이터 수집 및 이를 활용한 신뢰성 높은 검증을 가능케 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.162-163
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• 2022

기술발전에 따라 건설현장은 스마트 안전관리기술을 활용한 안전관리의 변화가 예고되고 있다. 중대재해처벌법 시행(22.1.27)이후 50인 이상 사망사고는87건(96명)으로 전년 동기109건(111명)대비22건(20.2%), 15명(13.5%)감소한 것으로 나타났다(국토교통부,2022). 반면에 단순비교지만 일본0.14%, 미국0.37%, 영국0.03%에 비해 한국의 재해율이 높으므로 다양한 안전관리활동의 과제가 남아 있다. 이에 아차사고 유형이 건설현장 특성간의 민감도모델 제시를 기반으로 근본적인 재해관리가 연구의 목적이다. 이를 이루기 위해 국토교통부의 아차사고 발굴데이터를 분석하여 유형을 분류하고, 공사기간, 공사규모, 신체부위 등의 요인간의 아차사고 민감성요인에 대하여 Bayesian Network를 이용하여 아차사고에 영향을 주는 모델링을 제시하고자 한다.