• 정보와 통신
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• 제33권3호
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• pp.87-93
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• 2016

무선공유기에 대한 공격은 오픈 소스(Open Source) 소프트웨어 도구(Software Tool)가 널리 공개되어 실행하기 수월해진 반면, 이러한 보안 위협에 대한 탐지 및 대응 기술은 알려진 바가 적다. 본고에서는 무선공유기에 대한 보안 공격의 유형과 그에 대한 무선네트워크의 취약성을 알아봄으로써 무선 침입 탐지시스템의 필요성을 살펴보고, 소규모 네트워크에는 적합하지 않은 상용 무선침입방지시스템의 대안으로 오픈 소스 소프트웨어 도구를 제시하였다. 모의 침투를 통해 오픈 소스 소프트웨어 도구의 성능을 분석하고 상용도구와 비교함으로써 추후의 개발 방향과 가능성을 제시하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 동계학술대회
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• pp.69-76
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• 2003

현 시대는 유형적인 물질 보다 무형적인 정보의 가치가 중요시되고 있다. 특히 소프트웨어의 불법 복제는 정보화 시대의 가장 큰 역기능으로 작용할 뿐 아니라 국가 신용도를 평가하는 중요한 항목으로 자리 매김하고 있다. 그러나 기존의 상용화된 소프트웨어 불법복제 방지 제품들은 복제방지 기술이 미약하여 쉽게 락이 크랙 되어 복제방지의 기능을 발휘 할 수 없는 것들이 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서 제안하는 복제방지 전용 칩을 사용하여 하나의 락으로 여러 소프트웨어를 동시에 보호하는 기능뿐만 아니라 IBM PC 호환기종의 USB 인터페이스를 가지는 정보 보안 모듈의 설계한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.695-702
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• 2000

OTS(Operator Training Simulator) 소프트웨어는 원자력발전소, 화력발전소 또는 화학공장 등과 같은 플랜트의 동적 특성을 실제의 플랜트와 같게 컴퓨터 환경을 이용하여 모의하는 기능을 수행한다. OTS 소프트웨어는 개발 규모가 방대하고 개발에 소요되는 시간과 비용부담이 큰 특징을 갖는다. 또한 플랜트 공정제어와 감시에 대한 전문지식이 요구된다. 따라서 OTS 소프트웨어 개발은 정부투자기관이나 연구기관의 자체인력을 활용하여 개발되어 왔다. 그러나, 최근에는 아웃소싱이 보편화됨에 따라 OTS 소프트웨어 개발 또한 외주개발 형태를 띄게 되었다. OTS 소프트웨어 외주개발은 소프트웨어 개발회사들에게 동등한 기회를 부여하기 위하여 일반적으로 2 단계 공개경쟁 형태로 프로젝트가 수행된다. 즉, 기술규격경쟁과 가격경쟁의 결과에 따라 외주개발 회사가 선정된다. 국내 소프트웨어 개발회사들의 경우에 OTS 소프트웨어 개발경험이 적으므로 OTS 소프트웨어 개발 프로젝트 수주를 위한 첫 번째 장벽은 발주자의 제안요청서에 합당하는 기술 제안서를 작성하여 OTS 소프트웨어를 개발할 수 있는 기술적 사업적 능력이 충분함을 입증하는 일이다 본 연구에서는 OTS의 유형과 특징, 프로젝트의 기술제안서 평가요소를 고찰하고 OTS 소프트웨어 개발에 참여하려 고 개발회사가 제안서를 작성 제출할 경우에 기술규격 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 기술제안서 작성방안을 토의한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.1-11
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• 2020

최근 소프트웨어와 인공지능 교육이 점차 중요하게 다루어지면서 2019년 12월 과학기술정보통신부는 2022년까지 초·중등학교에서 소프트웨어와 인공지능 교육을 필수교육으로 확대하는 계획을 발표하였다. 초·중등학교에서는 물론, 대부분 대학교에서도 컴퓨터 비전공자들을 대상으로 한 소프트웨어 교육이 활발히 이루어지고 있지만, 컴퓨터 비전공자들을 대상으로 하는 코딩 교육에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 대학의 교양 과목으로 컴퓨터 비전공자를 대상으로 한 코딩 교육에서 효율적인 교수학습방법을 찾고자 한다. 밀레니얼 세대와 Z세대로 불리는 요즘 대학생들은 시각적 정보를 선호하고 디지털 네이티브로 컴퓨터에 익숙하다. 이런 특징을 기반으로 대학생들의 시각적 문해력과 사고 유형을 조사한 후, 기초 코딩 과목에서 학생들의 시각적 문해력과 사고유형이 프로그램을 이해하고 작성하는 코딩 기반의 문제해결력에 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 토대로 코딩이 처음인 컴퓨터 비전공자 학생들을 위한 코딩 활동에 대해서 보다 효율적인 교수학습방법에 대한 대안을 제시하였다.

• 정보처리학회지
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• 제18권1호
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• pp.19-25
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• 2011

• 인터넷정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.33-37
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• 2019

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.451-452
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 탈모 자가 진단 앱을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앱은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 탈모 유무와 탈모 유형에 대해 학습을 하고, 앱에서 사용자가 자신의 이마 라인을 촬영하여 사진이 서버에 전송이 되고 서버에서 학습된 모델을 이용하여 검출된 탈모 유무 판단과 탈모 단계 판단의 결과값을 다시 앱으로 전송한다. 탈모에 대한 정확한 진단을 통하여 치료 방법과 치료 시기 결정에 대하여 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-29
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• 2017

3D프린팅 기술의 발달은 표준화된 디자인적 요소를 추출하여 소품종 대량생산하던 2차 혹은 3차 산업시대의 생산방식에서 벗어나, 창작자의 개성을 반영한 창작물을 대량으로 제작할 수 있는 다품종 대량생산 및 개인 맞춤형 생산의 시대를 새롭게 만들어 가고 있다. 그러나 이렇게 3D프린팅을 통해 다품종 대량생산 혹은 개인 맞춤형 제작이 가능하기 위해서는 3D모델링 소프트웨어를 사용해야 하며, 이 소프트웨어가 어떤 기능을 지원하는지에 따라 창작물의 형태와 유형이 달라질 수 있다. 본 연구는 한국에서 3D프린터를 사용하여 창작활동을 하는 사람들이 자신의 작업에 활용하는 3D모델링 소프트웨어가 무엇이며, 이 소프트웨어를 통해 어떤 유형의 창작물을 제작하고 있는지를 파악함으로써 3D프린팅 창작자들의 활동을 소프트웨어적으로 지원할 수 있는 방향을 제안하고자 이루어졌다. 이를 위해 한국 최대의 3D프린팅 창작자 커뮤니티인 오픈크리에이터즈의 회원 60명에게 3D프린팅 창작을 위해 사용해본 3D모델링 소프트웨어, 3D프린팅에 가장 적합한 3D모델링 소프트웨어, 해당 소프트웨어를 통해 자주 출력하는 창작물의 유형에 대해 설문조사를 실시한 후, 설문조사 참가자들의 응답비율과 응답내용을 분석하였다. 결과적으로 한국의 3D 프린팅 창작자들은 Rhino와 123D Design을 주로 사용하고 있음을 확인할 수 있었고, Rhino는 3D프린터 산업 종사자들 중심으로 시제품, 샘플, 실물모형을 제작하는 것에 사용하며, 123D Design은 교육보조도구, 액세서리, 가정용 인테리어 소품 등의 교육 및 취미활동에 사용함을 확인할 수 있었다. 결론적으로 Rhino와 같은 실무형 소프트웨어와 123D Design과 같은 입문자 교육 및 개인 제조형 소프트웨어를 별도로 개발하는 것이 필요함과 특정 산업유형에 특화된 3D모델링 소프트웨어를 개발하여 한국의 개인 창작자들을 지원하는 것이 필요함을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.973-983
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• 2019

정보 보안의 중요성은 응용 소프트웨어의 보안으로 인해 국가, 조직 및 개인 수준에서 점점 더 강조되고 있다. 임베디드 소프트웨어를 포함하는 높은 안전성 소프트웨어의 개발 기술은 항공 및 원자력 분야 등 에 국한되어 사용되었다. 하지만 이러한 소프트웨어 유형은 이제 응용 소프트웨어 보안을 향상시키는 데 사용된다. 특히 보안 코딩은 방어적 프로그래밍을 포괄하는 개념으로 소프트웨어 보안을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 개선된 코딩 표준 검색 기법을 적용한 소프트웨어 보안 취약성 탐지 기술을 제안한다. 공개된 정적 분석 도구는 소프트웨어 보안 가능성을 분석하고 취약점을 유발하는 명령어를 분류하는 데 사용되었으며, 소프트웨어 취약점을 유발할 수 있는 API 및 버그 패턴을 쉽게 감지하여 향상시킬 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.923-935
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• 2022

본 논문에서는 스마트팜 시스템에서 재배 중인 식물 잎의 질병을 검출하고, 질병 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 영상으로부터식물 잎의 컬러 정보와 질병 유형의 형태 정보를 다층 퍼셉트론(MLP) 모델을 이용하여 학습한다. 1단계에서는 입력된 영상의 컬러분포를 분석하여 질병 존재 여부를 판단한다. 1단계의 질병 존재 가능성이 높은 영상에 대하여 2단계에서는 Mean shift clustering을 이용하여 작은 영역으로 분할하고, 각 분할된 영역 단위로 컬러 정보를 추출하여 제안한 Color Network에 의하여 질병 여부를 판별한다. 컬러 분할된 영역이 Color Network에 의하여 질병으로 판별되면, 3단계에서는 그 영역의 형태 정보를 추출하여 제안한 Shape Network를 이용하여 질병의 유형을 분류한다. 사과나무 잎과 서양 양상추(Iceberg)에서 발생하는 두 가지 대분류 유형의 질병에 대하여, 제안한 기법은 작은 영역 단위로는 92.3%의 잎 질병 검출률을 보였으며, 보통 2개 이상의 질병 영역이 존재하는 한 장의 영상 단위로는 99.3% 이상의 검출률을 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 스마트팜 환경에서 잎 식물의 질병 여부를 조기에 발견할 수 있으며, 대상 식물에 따른 추가 학습 없이 다양한 식물과 질병 유형으로 확대 적용이 가능하다.