• 한국정보보호학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보보호학회 1995년도 종합학술발표회논문집
• /
• pp.151-162
• /
• 1995

보다 짧은 길이의 덧셈/뺄셈 사슬($addition_{traction-chain}$)을 찾는 문제는 정수론을 기반으로 하는 많은 암호시스템들에 있어서 중요한 문제이다. 특히, RSA에서의 모듈라멱승(modular exponentiation)이나 타원 곡선(elliptic curve)에서의 곱셈 연산시간은 덧셈사슬(addition-chain) 또는 덧셈/뺄셈 사슬의 길이와 정비례한다 본 논문에서는 덧셈/뻘셈 사슬을 구하는 새로운 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 분석하여 기존의 방법들과 비교한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 작은윈도우(small-window) 기법을 기반으로 하고, 뺄셈을사용해서 윈도우의 개수를 최적화함으로써 덧셈/뺄셈 사슬의 길이를 짧게 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 512비트의 정수에 대해 평균길이 595.6의 덧셈/뺄셈 사슬을 찾는다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제14B권6호
• /
• pp.461-472
• /
• 2007

게놈 프로젝트 연구는 DNA사슬 내에서 생물학적 의미(예, molecule의 진화역사 또는 그 기능)를 추출하기위한 사슬분석 쪽으로 강조가 되어가고 있다. 특히, DNA사슬 내에서 상보적 또는 반복되는 패턴은 생물학적 의미를 가지고 있다. 문제는 상보적 단어가 만들어내는 흥미 있는 패턴과 단어 구성을 찾아 내는 것이다. 본 논문은 다양한 길이의 팰린드롬 쌍을 검색하는 알고리즘에 관한 연구이다. 다양한 길이의 팰린드롬 쌍 내에는 빈 공백을 또한 허용한다. 알고리즘은 팰린드롬 알고리즘이라고 명명하며 O(N)의 계산 시간을 가진다. 하나의 팰린드롬 쌍은 머리핀 형태로 구성되어 있다. 검출된 여러 팰린드롬 쌍을 활용하여 n-쌍 팰린드롬 형태를 구성하였다. 더욱이 발견된 가장 긴 팰린드롬 쌍을 DNA 사슬 원형 구조에 점으로 표현하여 가시성을 제고하였다. 본 알고리즘은 여러 게놈 상에서 실시되었으며 E.coli K12의 결과를 나타내었다. 실험결과 DNA 안에는 랜덤한 경우에는 확률상 매우 발생하기 힘든 긴 팰린드롬 패턴들이 존재 한다는 것을 발견할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1803-1806
• /
• 2003

인터넷의 기반이라 할 수 있는 DNS에 대한 보안 필요성이 대두되면서 DNSSEC(DNS Security)이 연구되고 있다. 이는 공개키 기반의 암호화 알고리즘을 기반으로 신뢰사슬(Chain of Trust) 메카니즘을 이용하여 DNS의 근본적인 취약점인 근원지 인증과 무결성 문제점을 해결한다. DNSSEC의 핵심이라 할 수 있는 신뢰사슬 메카니즘은 시스템의 과부하(Overhead)의 감소를 목표로 하여 여러차례 개선이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 DNSSEC의 기본 개념 및 신뢰사슬 메카니즘을 샅펴보며 앞으로 어떤 방향으로 개발이 지속될 것인지에 대해 분석한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.1-22
• /
• 2018

가치사슬은 경쟁우위 강화를 위한 전략적 도구로써 주로 기업수준, 산업수준에서 분석되어 왔다. 그런데 기업수준에서 가치사슬 분석을 수행하기 위해서는 분석 기업의 거래처 기업들이 그 기업의 가치 사슬에 속하는지의 여부에 따라 분류되어야 한다. 단일 기업에 대한 가치사슬 분류는 전문가들에 의해 원활히 수행될 수 있지만 다수의 기업을 대상으로 분류할 때는 많은 비용과 시간이 소요되는 등의 한계점이 따른다. 따라서 본 연구에서는 실거래 데이터를 기반으로 특정 기업의 거래처 기업들을 분류해서 가치사슬 기업을 자동적으로 도출해주는 모형을 제안하고자 한다. 총 19개의 거래 속성 변수를 실거래 데이터로부터 도출하여 기계학습의 입력 데이터의 형태로 가공하였고, 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하여 가치사슬 분류 모형을 구축하였다. 자동차 부품 기업 사례에 본 연구 모형을 적용한 결과, 정확도 92%, F1-척도 76% 그리고 AUC 94%로 자동적 가치사슬 분류의 가능성을 확인하였다. 또한 거래집중도, 거래금액 그리고 거래처별 총 매출액 등과 같은 거래 속성들이 가치사슬에 속하는 기업들을 대표하는 주요 특성임을 확인하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
• /
• 제10권3호
• /
• pp.1-14
• /
• 2005

성공적인 공급사슬관리에 있어 성과에 따른 지속적 협업 통제는 매우 중요하다. 본 연구에서는 기계학습 알고리즘인 SVM(Support Vector Machiness)을 이용해 균형성과표에 기반한 공급사슬관리 성과에 따른 지속적 협업 통제 모델을 개발하였다. 우리는 지속적 협업 통제모델 개발에 있어 108명의 전문가를 상대로 실증조사를 수행하였다. 본 연구 수행에 있어 4가지 형태의 SVM 커늘 (1) linear, (2) polynomail, (3) Radial Basis Function(RBF), (4) sigmoid kernel을 이용해 공급사슬관리 지속적 협업 예측 정확도를 비교하였다. SVM 커늘 4가지 중 linear kernel의 예측성과가 가장 좋았다. 그리고 본 연구에서는 SVM linear kernel의 예측성과를 ANN(Artificial Neural Network)의 예측성과와 비교하였다. 분석결과 SVM linear kernel이 공급사슬관리에 있어 지속적 협업 예측에 우수한 예측성과를 보여주는 것을 발견하였다. 이러한 곁과는 SVM linear kernel이 공급사슬관리의 지속적 협업 예측 통제에 있어 우수한 대안을 제공해 줄 것이다. 그러므로 공급사슬관리를 추구하는 기업들은 분 모델을 통해 지속적 협업 통제에 유용한 정보를 얻을 수 있을것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.47-61
• /
• 2007

기업 운영에서 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 인식되면서 공급, 생산, 분배 등의 기능들을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법의 필요성이 커지고 있다. 이 접근법은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 모델로 분석하는 방법이다. 특히 공급사슬의 통합적인 운영을 위해서는 이전의 확정적 방법론 보다는 보다 구매자와 공급자의 관계를 유연하게 통합해 줄 수 있는 방법론이 필요하다. SCM은 대규모 문제이고 또한 다양한 내외 요인에 의해 기존의 설정된 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 이들 정보를 통합 계획에 반영될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 SCM의 핵심이 되는 생산계획과 분배계획 문제들을 효율적으로 통합할 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 제시하고, 유전 알고리즘을 기반으로 동적 SCM을 위한 멀티 에이전트 시스템을 구현한다. 한편 통합계획 문제에서 유전 알고리즘을 통해 100%에 근접하는 최적해를 구하였고, 통합계획으로 얻은 결과와 통합 계획을 하지 않은 경우의 결과 값에서 큰 차이를 확인 할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.388-393
• /
• 2010

문화콘텐츠기술(CT, Culture Technology)은 문화 산업 발전을 위한 기술로 문화콘텐츠 기획과 상품화, 미디어탑재, 전달의 가치사슬 과정 등 문화상품의 부가가치를 높이기 위해 소용되는 모든 형태의 유무형의 기술이다. 문화콘텐츠 기술(CT)분야에서 음악의 특징을 분석하여 다양한 어플리케이션을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 관련된 연구 중 EEG를 측정하고 그 결과에서 음악적 자극에 대한 반응을 검출하여 활용하는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 EEG에서 음악적 자극에 대응되는 반응신호들을 증폭시켜 평균화 하는 방법인 ERP(Event-Related Potentials) 실험을 기반으로 음색을 추출하는 과정에서 노이즈를 제거하기 위한 방법으로 ICA 알고리즘을 적용하여 음색 추출 및 노이즈 제거 결과에 따른 EEG의 특성을 분석하여 적용한다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.75-91
• /
• 2021

최근 제4차산업 혁명의 적용으로 물류비 절감을 위한 공급사슬 측면의 경쟁이 더욱 치열해지면서 항만전문가들은 효율적인 항만운영 비즈니스모델을 개발에 관심이 집중되어 있다. 본 연구는 세계 여러 항만 중 미국 항만 물류량이 많은 항만을 분석하여 적용 모델을 구성하고자 한다. 본 연구는 주로 미국 항만의 생산성을 연구하기 위해 DEA(Data Enclapment Analysis) 기법을 사용하였으며 미국 항만 운영의 성장 동력을 추가 조사하기 위해 Simar & Wilson(2007)이 제안한 이중 부트스트래핑 DEA 알고리즘을 적용했다. 본 연구에 사용된 외부 변수는 항만의 길이, 항만의 심도, 위치, 면적, 에이커, 외화 비율 및 TEUChange에 포함되며, 이 중 항만의 길이, 에이커, 외화 비율 및 TEUChange에 유의했다. 최적 방법론 선택의 효과를 평가하기 위해 관측 중단 모형(Tobit)을 적용하여 동일한 분석을 수행하고 서로 다른 두 기법에서 도출된 결과를 대조하였다. 본 연구에서 얻은 결과를 바탕으로 경영상의 시사점을 제안하고 결론을 도출하였다.

• Composites Research
• /
• 제32권3호
• /
• pp.163-169
• /
• 2019

본 연구에서 우리는 자유 라디칼 중합에 기반한 열가소성 고분자의 동적 분자동역학 중합 알고리즘을 이용하여 95%의 변환률을 갖는 PMMA의 고분자 모델을 구성하였다. 본 알고리즘에서는 계산 수행에 필요한 시간을 줄이기 위해 PCFF 포텐셜 함수의 결합 항들 TraPPE-UA 포텐셜 함수의 비결합 항을 조합한 united-atom level의 coarse-grained 포텐셜 함수를 도입하였다. 자유 라디칼 중합 시뮬레이션을 통해 생성된 각 사슬을 분석하여 고분자의 분자량 분포와 평균 분자량을 계산하였고, 고분자의 분자량은 초기 상태에 존재하는 개시제 라디칼의 수를 이용하여 조절하였으며, 유리전이온도, 기계적 물성에 미치는 분자량의 효과에 대해 연구되었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.96-110
• /
• 2018

최근 정보통신기술의 발달로 다양한 통행 정보 수집이 용이해지면서, 신규 교통정보 생성에 대한 연구가 주목받고 있다. 그 중 수요 및 교통량에 대한 추정 및 예측은 교통 운영에 필수적인 주요 지표 중 하나로, 특정 지점 혹은 구간의 통행 패턴이 반복됨을 전제로 한다. 기존에는 이러한 통행 규칙성을 증명하기 위해 설문 방식을 사용하였으나, 해당 방식은 높은 비용과 응답자 기억에 의존하는 응답으로 높은 정확도를 확보하기에는 한계가 있었다. 최근 ETC시스템, 스마트카드 등의 방법으로 통행데이터 수집이 용이해지면서, 다양한 시각에서 통행 규칙성을 규명하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 대구광역시의 대규모 경로형 데이터를 분석하여 개별통행자가 여러 날에 걸쳐 공간적으로 유사한 통행사슬을 형성하는 것을 확인하였다. 이를 위하여 공간적 통행 유사성을 새롭게 정의하며, 서열정렬 알고리즘인 Dynamic Time Warping을 이용하여 일별 통행사슬 간 공간적 차이를 산정한다. 또한 산출된 공간적 통행 규칙성을 통해 고정적 교통수요 추정의 지표 및 교통서비스로의 활용방안을 논 하고자 한다.