• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.335-345
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• 2024

디지털 시대의 발전 속에서 데이터의 안전성은 어느 때보다 중요한 이슈로 주목받고 있다. 특히, 무분별한 해킹 및 무단 접근으로부터 정보를 보호하기 위한 안티탬퍼링 기술은 핵심 대응책으로 주목받고 있다. 본 논문은 TPM(Trusted Platform Module)과 SW(Software) 안티탬퍼링 기술의 발전 추세와 현대 디지털 환경에서 이 기술이 어떻게 적용되는지에 대한 사례를 다룬다. 기존에 존재하는 다양한 보안 가이드 및 지침들을 분석하여, 가이드 및 지침들에 포함된 모호한 부분들을 찾아내었으며, 최신 국/내외의 SW 안티탬퍼링 연구에 대한 동향을 알아본다. 결과적으로 안티탬퍼링 기법을 적용하기 위한 지침은 존재하지만 안티탬퍼링 기법을 평가하기 위한 방안이 존재하지 않는 것을 확인하였다, 따라서 본 논문에서는 기존에 제안된 다양한 SW 안티탬퍼링 기법들을 포함하여 앞으로 제안될 SW 안티탬퍼링 기법들을 평가하기 위한 포괄적이고 체계적인 평가 방안을 제시한다. 본 논문은 포괄적인 평가 방안을 제시하기 위해 최신 연구들이 사용하는 다양한 검증 방안을 이용한다. 본 논문이 제시하는 포괄적이고 체계적인 평가 방안은 각 연구에서 사용된 검증 방안들을 종합하여 3가지(기능, 구현, 성능)로 구분함으로써 SW 안티탬퍼링 기술을 전반적으로 평가할 수 있는 종합적이고 체계적인 상세한 평가 방안에 대해 제시한다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.9-17
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• 2024

연약지반의 성토나 구조물 축조할 때, 지반의 침하와 안전에 대한 관리가 중요하다. 하지만 실제 지반의 거동과 설계 계획과는 현저한 차이를 보일때가 많다. 본 연구에서는 연약지반 설계시 이론식에 의해 추정되는 설계침하량과 시공시 게측되는 계측침하량의 차이를 통한 침하량 예측을 통하여 그 결과를 비교,분석하고자 하였다. 집중공 18개소에 대한 침하량 분석결과, 역해석 침하량은 계측침하량과 유사한 결괏값을 확인하였으나, 설계침하량의 경우 계측침하량 대비 높은 침하량 값을 확인하였다. 설계침하량의 경우 계측값을 통해 도출된 역해석 침하량과 실내침하량 보다 1.2~1.4배 이상 높은 값을 보였다. RMSE 분석결과, 설계침하량의 경우 0.6212m, 역해석침하량의 경우 0.1697m로 확인되었다. 역해석침하량과 계측침하량의 차이가 설계침하량과 계측침하량의 차이보다 70%이상 낮은 결과를 보였으며, 이는 역해석침하량 값이 설계침하량보다 더 낮은 오차율을 보인다는 것을 확인할 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.15-31
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• 2024

초고령화 사회로 진입하고 있는 대한민국 노인 인구의 상황을 반영하여 노인 교통사고의 특성을 파악하고, 이항형 변수를 활용하여 노인 보행자 교통사고에서 발생한 중상 이상의 교통사고와 경상 이하의 교통사고를 구분하여 독립변수와 종속변수의 관계를 분석하였다. 도로교통공단 교통사고분석시스템(TAAS)에서 지난 10년간('3년~'22년)의 노인 보행자 교통사고 자료를 구득하여 데이터 수집, 가공, 변수 선정을 수행하였으며, 기초 통계 및 사고 요인별 분석을 실시하였다. 로지스틱 회귀분석 모형을 적용하여 총 15개의 영향 변수를 도출하였고 노인 보행자 중상이상의 교통사고 발생 확률에 가장 큰 영향을 미치는 영향 변수들을 도출하였다. 이후, 로지스틱 모형의 정확도 분석을 위해 통계적 검정을 수행하였으며, 노인 보행자 교통사고에 영향을 미치는 변수를 도출 및 예측모형 구축에 따른 교통사고 발생확률 예측 방법을 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.250-258
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• 2007

현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.42-49
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• 2024

최근 건설 산업에서는 스마트 기술을 통해 건축물의 품질 향상과 안전확보에 노력하고 있지만, 여전히 누수 하자는 증가하는 추세이다. 특히 교육 시설에서는 노후화로 인한 하자 발생이 주요 문제로 부각되고 있습니다. 본 연구는 FTA 기법을 사용하여 교육시설 누수 하자 발생의 원인을 분석하고, 이를 바탕으로 예방 대책을 제시하고자 한다. 국내 문헌 조사를 통해 FTA 기법을 설명하고, 2019~2021년 교육지원청 데이터를 분석하여 주요 하자를 식별합니다. 교육시설 누수 하자의 FT 도를 구성한 결과 12개의 기본 사상이 추출되었습니다.이후, FTA 분석을 통해 누수 원인을 자세히 파악하고 주요 하자 원인을 도출하였다. 그 결과, 교육시설 하자 접수 건 중 누수 하자가 46.8%를 차지하며, 옥상층(천정) 누수가 가장 많았으며, FTA 분석 결과 옥상층(천정) 누수의 주요 원인으로는 바탕면 처리 불량으로 나타나며 이는 방수층 균열, 이음부 균열, 방수층 미시공 등에 기인하는 것을 확인하였습니다. 이 연구의 핵심 성과는 교육시설 누수 하자 예방을 위한 기초적인 자료를 마련하고, FTA 기법을 통해 누수 원인을 분석하여 사전 예방 대책을 도출하는 데 있습니다. 이러한 결과를 토대로 더욱 효과적인 교육시설 관리와 누수 예방에 기여할 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.208-217
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• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.

• 지역연구
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• 제40권2호
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• pp.3-19
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• 2024

본 연구는 대학캠퍼스 유치가 지방 중소도시의 지역경제에 미치는 영향을 근린상권 변화(창업, 폐업, 점포개수)를 중심으로 분석하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 행정안전부에서 제공하는 지방행정 인허가 데이터를 활용하여, 지방 중소도시에 유치된 4개의 대학캠퍼스(부산대학교 양산캠퍼스, 우석대학교 진천캠퍼스, 한서대학교 태안캠퍼스, 호서대학교 당진캠퍼스)를 대상으로 창업·폐업 건수 및 점포 개수를 비교하였다. 비교 방법으로는 대학캠퍼스 유치 이전과 이후를 비교하는 이중차분법을 적용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학캠퍼스 유치는 창업건수에 대한 공간적, 시간적 요인에서 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났으며 폐업건수 및 점포개수에 대한 공간적 요인에서는 모두 감소하는 것으로 나타났으며, 유치 전후의 상호작용을 나타내는 교차변수에 대해서는 모두 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 문화 및 음식 관련 업종의 창업건수는 대학캠퍼스 유치로 인해 새로운 수요 창출을 반영하여 증가하였으나, 동시에 빠르게 변화하는 대학생들의 소비 트렌드에 따라 폐업건수도 증가하는 것으로 나타났다. 셋째, 건물의 층수, 용도지역, 공시지가와 같은 물리환경적 특성이 창업·폐업건수 및 점포개수에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대학캠퍼스 유치가 지역 근린상권 활성화에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 입증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.43-57
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• 2018

본 연구는 클라우드에 기반한 ERP 투자 결정에 있어서 네트워크 효과가 어떠한 영향을 미치는지에 초점을 맞추어 분석하였다. 구체적으로 국내 82개 중소기업에서 수집된 설문데이터를 사용하여 정보기술 담당자들이 클라우드에 기반한 ERP 투자 의사결정과 관련된 위험을 관리하기 위한 수단으로써 실물옵션을 채택하고자 하는 의도가 있는지, 그리고 동시에 실물옵션 채택 의도에 네트워크 효과가 어떻게 영향을 미치는지를 실증분석하였다. 선행연구를 바탕으로 연구모형과 4개의 가설을 설정하였다. 실증분석 결과, 클라우드 ERP 관련 기술적 위험은 연기 옵션의 채택에 양의 영향을 주고 도입 기업의 공급자와의 관계적 위험 및 클라우드 ERP 투자 관련 경제적 위험은 연기, 축소 및 포기 옵션의 채택에 모두 양의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 반면 보안 및 정보유출에 관련된 안전성 위험은 어떠한 옵션의 채택에도 유의적인 영향을 미치지 않았다. 클라우드 ERP 도입 기업이 많을수록 증가되는 네트워크 효과의 경우 연기, 축소 및 포기 옵션 채택에 유의적인 양의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내 중소기업의 클라우드 ERP 투자와 관련하여 정보기술 담당자들은 기술, 관계, 경제적 위험이 있을 경우 그리고 네트워크 효과가 기대될 때 실물옵션을 채택할 의도가 존재한다는 것을 실증적으로 보여주었다.

• 지질공학
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• 제34권2호
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• pp.249-262
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• 2024

일반적으로 흙막이 공법은 지하구조물 시공시 주로 사용되는 공법이다. 본 연구에서는 대상현장지반에 대한 고강도 결합 매입말뚝 흙막이 공법의 안정성을 검토하였다. 실험내용으로는 유한요소해석법을 통한 지반의 침하량 검토를 수행하였으며, 공법이 적용된 지반의 계측 데이터와 수치해석 결과를 비교·분석하여 안정성 및 현장 적용성을 확인하고자 하였다. 수치해석상 침하량 결괏값과 현장 계측을 통한 침하량 측정값을 비교한 결과, A-A'~G-G' 단면의 수치해석상 침하량 결괏값은 최소 13.42 mm~최대 13.65 mm, 현장계측을 통한 침하량은 최대 2.00 mm로 확인되었다. 각각의 오차는 미미한 차이를 보였으며, 모든 구간에서 설계 예상치를 벗어나지 않음을 확인하였다. 굴착주변의 배면에 대한 계측기 설치결과, 지중경사계의 경우 누적수평변위는 -0.40~0.60 mm로 나타났고, 지하수위계 계측결과 초기측정치 대비 -0.21~0.28 m로 미소한 변위를 확인할 수 있었다. 또한 지표침하계의 경우 초기측정치 대비 최대 -2.00 mm로 매우 미소하게 확인되었고, 관리기준 내 안정적인 상태로 확인되었다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.