• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2016

기후 변화의 수자원 영향 평가에서 전지구모형이 갖는 불확실성이나 이산화탄소 배출 등의 시나리오별 불확실성에 대해서는 많은 연구가 진행되어져 왔으나, 외부의 변화가 아닌 지구 시스템상의 내부 변화에 대한 자연적인 변동성에 대해서는 상대적으로 연구가 미흡한 상태이다. 대표적인 내적 변동성의 예시로 엘리뇨 또는 라니뇨 현상을 들 수 있으며, 일정 영역 해수의 온도 변화에 따른 순환정도가 전세계적으로 큰 영향 (태풍, 가뭄, 홍수 등)을 주는 것을 확인할 수 있었다. 유역에서의 침식 및 퇴적 현상에서도 기후변화에서와 비슷한 내적변동성의 영향이 관찰되어지나, 과거의 대부분의 연구는 외적변동성의 영향에만 집중되어 왔다. 가장 빈번하게 발생하는 예로, 토양 표면의 미묘한 변화 (aggregation, dispersion, shielding, crusting 등)때문에 같은 양의 강우 또는 유출이 발생하는 경우라도 같은 양의 침식량이 발생하지 않는 현상을 들 수 있다. 여기에서 다루어지는 침식량의 '다름'은 같은 지역에서라도 적게는 수십배에서 크게는 수백배까지 예측량이 다를 수 있음을 뜻한다. 이러한 다름이 그동안 수자원/지질학을 연구하는 학자 및 실무자로 하여금 수치모델을 적용하고 예측하는 것을 어렵게 했던 원인이 되었다. 본 연구에서는 기후 변화가 가져올 수자원의 영향 평가를 수행할 것이다. 관심있는 기후변화 변수로서 기온 및 강수량을 시간단위로 상세화할 것이며, 변화한 기후의 영향을 평가할 수자원의 현상으로는 증발산, 토양수분량, 유출량, 하천에서의 수심 및 첨두량, 침식량 등을 고려할 것이다. 물리현상을 모의하기 위해, 유역기반의 수리, 수문, 침식 및 퇴적 현상을 동시에 계산할 수 있는 통합모델을 개발하였고 적용하였다. 여기에서 얻은 결과로부터 내적 변동성이 수자원 현상에 미치는 불확실성을 확률통계적인 기법을 이용하여 정량화할 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1315-1324
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• 2012

보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.217-219
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• 2001

복잡한 제어가 필요한 설비의 운전 정보나 네트워크 연결 상태 또는 웹 문서간의 정보 등을 제한된 컴퓨터 화면에 효과적으로 배치하는 시각화 기법에 관한 논의가 활발히 진행되고 있다. 이 경우 한눈에 전체 정보의 계층 구조를 파악하도록 하는 환경을 제공하며, 사용자가 관심 있는 정보에 대해서는 전체 정보 계층 구조를 유지하면서 보다 상세히 그 내용을 보여주는 그래픽 기반의 사용자 인터페이스 판결의 개발이 필요하다. 이에 쌍곡선 기하학(Hyperbolic Geometry)을 기반으로 한 시각화기법으로 새로운 제어 환경을 구현하여 사용자의 편의를 도모하도록 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.233-241
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• 2016

기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권8호
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• pp.654-662
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• 2013

안드로이드 앱은 자바 언어의 특성과 셀프사인 정책에 따라 역컴파일을 통한 위변조된 앱의 생성이 쉬운 구조적 특성이 있다. 이러한 구조적 취약점을 금융 앱과 같이 보안에 민감한 앱에 적용되면 매우 치명적일 수 있다. 따라서 앱 위변조 방지 기술 중 하나로써 난독화(obfuscation)을 적극 도입하여 활용하고 있는데, 현재 안드로이드 마켓에 등록된 많은 앱들은 프로가드(ProGuard) 난독화 도구를 사용하고 있다. 프로가드는 자바 클래스 파일을 난독화하여 안드로이드 앱의 역공학을 어렵게 만든다. 하지만 프로가드 난독화 도구는 여러 가지 난독화 기법 중 앱 속의 식별자를 변환하는 식별자변환 기법만 적용되어 있기 때문에, 역공학 시 프로그램 로직을 쉽게 파악할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 프로가드 소스코드 분석을 통한 프로가드의 난독화 기법을 상세 분석하고, 이를 통해 현재 프로가드 난독화 기술의 한계점을 파악한 후, 향후 안드로이드 난독화 기술의 개선 방향을 제시한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2002년도 추계학술대회
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• pp.431-438
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• 2002

본 논문은 레거시 시스템을 새로운 시스템 환경으로의 변환 및 통합을 위한 재공학 방법론을 제시하고자 하는 것이다. 기존의 역공학 및 재공학 방법들은 주로 프로그램 소스를 정적 분석하고 유지보수 하는데 중점을 두었으나, 본 방법론은 다양한 추상화 수준에서 역공학 정보를 복구하고, 컴포넌트화 단계를 통해 새로운 시스템으로 진화할 수 있는 절차 및 기법들을 제공한다. 레거시 시스템 컴포넌트화를 위한 방법론은 변환계획 단계, 역공학 단계, 컴포넌트화 단계, 인도 단계의 4 단계로 구성되어 있으며, 본 논문에서는 각 단계에 대한 활동 및 상세 절차에 대하여 기술한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권5호
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• pp.395-404
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• 2018

본 연구에서는 미계측 도시유역의 수공구조물 설계기준의 불확실성을 검토하기 위해 과거관측자료(S0)를 기준으로 상세화 기법(downscaling) 및 편의보정(bias correlation)을 통해 생산된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA (RCM)모델을 이용하여 S1 (2017~2046년), S2 (2047~2076년), S3 (2077~2100년) 기간의 확률강우량의 변화를 평가하고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량을 산정하고 기후변화 기간별 영향을 분석하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물 설계빈도인 10년 빈도의 경우 3사분위값을 기준으로 50년 미래를 가정할 경우에는 약 10%, 70년 이상의 미래를 가정할 경우에는 약 20%의 확률 홍수량 증가가 예상되었다. 이러한 결과는 현재를 기준으로 설정된 설계홍수량으로 설치된 도시배수시설물이 미래에는 설계기준에 미달하는 시설물이 될 수 있다는 것을 의미하며, 기후변화에 대응 위해서 설계기준에 시설물의 내구연한을 고려한 미래 기후상태를 반영해야할 것으로 판단된다.

• 대한조선학회지
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• 제30권4호
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• pp.27-32
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• 1993

본 연구에서는 첫째로, 자체적으로 정립한 시스템 개발방법론인 객체지향 기술을 적용하여 선 체설계 전산시스템의 요구사양 및 기능분석을 수행하여, 유닛모델 개념(선체의 각 부분에서 보 여지는 특징적인 구조를 유닛으로 하고 선체구조정보를 설계변수화하여 파라메트릭 설계기법을 이용하여 모델링하는 방법임)의 초기 선체 모델링기법을 제시하고 이를 검증하므로써, 유조선 화물창부의 초기 모델링을 통한 구조설계 대안의 신속한 검토와 초기물량의 정확한 산출이 가 능하도록 하였다. 둘째로, 모델링 기술 분야에서는, 선박제품 모델링을 위한 기반 기술로써(여 기서, 제품모델링이란 최근 CAD/CAM 및 CIM 분야에서 거론되는 기술분야로서, 설계 및 생산의 대상이 되는 제품의 제반정보를 전산기 내에서 모델로써 표현하고자 하는 시도임) 선박 제품 모델의 표현방법론과 내부처리 기법을 정의하였고, 이 방법론에 다라 객체지향 구\ulcorner배치 프로 그램(OO_COMDEF)을 개발하여 본 연구에서 제시한 제품모델의 표현방법론을 검증하였다. 셋 째로 응용 프로그램 개발 분야에서는 선체 상세설계를 지원할 수 있는 시스템 설계를 수행하 였고, 이를 토대로 이중선체 유조선의 화물창부의 Hopper Tank부의 Stiffener 배치를 자동적으로 생성할 수 있는 시험용 프로그램을 개발하여 그 개념을 검증하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1347-1359
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• 2005

본 논문에서는 공간 명암도 의존 행렬을 이용하여 문서영상의 다양한 블록들을 상세하게 분류해 낼 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 블록분류 방법에서는 먼저 명암도 문서영상을 이진화하여 평활화 기법을 적용함으로써 명암도 영상의 질감특징을 이용하여 분할하는 것보다 신속하게 블록을 분할하고 동시에 그 위치정보도 구할 수 있도록 하였다. 분할된 각 블록들의 공간 명암도 의존 행렬로부터 문서블록들의 7가지 질감특징을 구하고, 이를 정규화한 다음 역전파 신경회로망를 이용하여 문서블록들을 분류하였다. 문서블록들을 큰 문자, 중간 문자, 작은 문자, 표, 그래픽 및 사진 등 여섯 가지 유형으로 상세 분류하였다. 또한 명암도 문서영상의 2차 통계 질감특징을 얻기 위해 공간 명암도 의존 행렬을 구할 때, 기존의 사진과 같은 일반 영상분할에서와는 달리, 문서블록 고유의 특징이 잘 반영되도록 하였다. 즉, 분할된 각 블록을 하나의 마스크로 정하여 수평 한 방향의 공간 명암도 의존 행렬을 구함으로써 고속의 질감특징추출과 상세 블록분류가 가능하도록 하였다.