• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.144-147
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• 2021

전 세계적으로 기후변화에 대해 민감하게 대응하고 있으며, 이중 국내에서는 지난 2018년 폭염을 자연 재난으로 개정했다. 대구시는 매년 지역 현안의 해결과제로 폭염 재난을 언급하고 있다. 이전 연구를 통해 대구시를 대상으로 온열 질환 취약 계층을 고려한 폭염 대응 관제 플랫폼을 개발했다. 본 연구는 온열 질환 의심 환자 판별알고리즘 및 실시간 모바일 앱 알림 서비스를 추가 적용 등 플랫폼 고도화 작업을 진행했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.5-8
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• 2013

이 논문에서는 쓰레기 매립의 표준화 및 고도화를 위한 일환으로 쓰레기 체적을 주기적으로 계산하는 알고리즘을 제시하였다. 카메라 캘리브레이션 이후에 대상체의 표면에 대한 포인트 클라우드(point cloud) 데이타를 얻을 수 있었으며 이것을 제시된 체적 계산 알고리즘의 입력이 된다. 균일(uniform) 및 비균일 삼각 격자 기반 메싱(non-uniform triangular meshing) 방법에 기초한 두 개의 체적 계산 알고리즘을 제안하였으며 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션과 실제 현장 실험을 통해 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.167-170
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• 2023

게임 플랫폼의 고도화와 게임 구현 기술의 발전을 통해 이루어지고 있는 개발 환경의 효율성 제고를 통해 이전에 게임의 구현 자체에 소요하는 시간을 게임 콘텐츠의 질적 향상을 위해 투입할 수 있는 여건이 형성되고 있다. 본 논문은 게임에서 등장하는 NPC가 보다 사실적인 추론을 통해 플레이어를 추적하도록 지정하는 알고리즘을 고수준의 카테고리로 구분하여 구현하여, 개발 과정에서의 NPC 구현에 효율성을 제고하는 기법을 제안한다. NPC가 플레이를 추적하는 스토리를 기반으로 하는 게임에서 NPC가 플레이어의 위치에 도달하기 위한 길찾기 알고리즘은 필수적이다. 일반적으로 사용되는 최단 거리 길찾기 알고리즘인 다익스트라(Dijkstra)의 경우, 효율적이지만 플레이어가 NPC의 경로를 예측 가능할 수 있기에 게임의 재미 향상에 걸림돌이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 최단 거리 길찾기를 구현하면서 다양한 게임 스토리 상의 설정으로 지정할 수 있는 다양한 방법론을 연구하였으며, 이를 구현하기 위한 고수준 길찾기에 대한 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.125-128
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• 2012

이 연구는 대량의 자료를 처리하거나 장시간의 CPU 연산을 요하는 고도 컴퓨팅 분야에서 고속화와 함께 에너지 절약의 성과를 동시에 얻기 위한 알고리즘 작성의 가이드라인을 제시함을 목표로 한다. 연구 대상으로는 외부정렬과 행렬곱을 택하였다. 전자는 key 접근시의 주소값이 불규칙하고 프로세서간 자료교환이 빈번한 특성이 있고, 후자는 데이터 총량은 작지만 주소 패턴이 규칙적이고 고도의 연산력이 요구되어 선택하였다. 이 연구 결과는 빅(big) 데이터 등 대규모 자료처리 분야에서 전력효율화 실현에 기여할 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.53-58
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• 2019

최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.59-66
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• 2019

사물인터넷 환경은 무수히 많은 이기종의 기기가 연결되는 초연결 네트워크 구성을 갖는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안 기술로 네트워크를 통해 침입하는 위협의 효율적인 탐지 기술을 제안한다. 사물인터넷 환경에서의 대표적인 위협 행위를 분석하고 관련하여 공격 데이터를 수집하고 이를 토대로 특성 연구를 진행하였다. 이를 기반으로 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 심층학습 탐지 모델을 구축하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 비지도 학습 방식의 오토인코더를 지도학습 기반의 분류기로 확장하여 사물인터넷 환경에서의 대표적인 위협 유형을 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련연구를 통하여 머신러닝 기술과 위협 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 위협 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.

• 대한지리학회지
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• 제40권4호
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• pp.441-453
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• 2005

본 연구의 목적은 지형자료에 대한 계층화 알고리즘을 개발하여 하계망을 일반화하고자 하였다. 하계망은 계층적인 구조를 갖기 때문에 일반화를 위해 선형사상들에 대한 지형자료의 계층화가 요구된다. 하계망 일반화의 절차는 하계망의 계층화, 차수별 선택과 제거, 그리고 알고리즘 적용으로 진행하였다. 계층화는 하계망의 고도에 따른 방향 결정, Stroke Segment 서열화. Strahler 차수화로 진행하였으며, 선형사상의 선택과 제거는 지리자료의 질의를 통해 차수와 선의 길이를 기준으로 처리하였다 개선된 Simoo 알고리즘은 선형사상의 곡률을 낮추고 완만화에 효과적이었다 연구결과는 공간적으로 다양한 계층구조를 갖는 사상들에 대한 일반화를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.36-44
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• 2009

본 논문에서는 PSA(position solar algorithm)을 이용하여 태양광 추적시스템의 발전 효율을 분석하였다. 태양의 위치 추적시스템은 자연환경 조건에 무관한 태양광 발전시스템에 매우 효과적으로 필요하다. 프로그램 방식의 태양광 추적시스템은 구름이나 대기 조건에 의해 일사량이 급하게 변할 경우에도 오동작 없이 정확하게 태양을 추적을 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 더욱 정확하게 태양의 위치를 추적하기 위한 PSA 알고리즘을 제시하고, 제시한 알고리즘을 이용하여 태양광 발전시스템의 효율을 분석한다. 또한 적용된 알고리즘에 의해 제어된 고도각 및 방위각을 한국 천문연구원에서 제공된 데이터와 비교한다. 본 논문에서는 고도각 및 방위각 제어의 오차와 적용된 알고리즘의 발전효율을 분석하고 결과를 통하여 적용된 알고리즘의 타당성을 입증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.149-164
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• 2019

Digital Transformation과 4차 산업혁명 등 변화의 시대에 급변하는 기술 변화에 맞게 전자금융서비스는 안전하게 제공하여야 한다. 그러나 전기통신금융사기(보이스피싱) 사고는 현재진행형 이어서 사고의 지속적 증가, 지능화 및 고도화 현상을 대응하려 법률 제 개정 및 정책 제도 개선등 사고 근절을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 더불어 금융회사는 이상금융거래탐지 시스템 개선 및 고도화를 통한 전기통신금융사기 사고 방지에 노력하고 있으나, 그 대응 결과는 그리 밝지 않다. 이러한 노력에도 불구하고 전기통신금융사기 사고는 관련 대책에 맞서 변화하며 진화를 거듭하고 있다. 본 연구에서는 보이스피싱에 의한 금융거래 사고발생 방지를 위해 시나리오 기반의 Rule 모델과 인공지능 알고리즘을 통해 모델링 된 지능형 이상금융거래 시스템을 설계하고 금융기관의 전자금융거래 시스템 에 실제 설치 운용해 본 결과를 바탕으로 인공지능형 이상금융거래 탐지시스템의 구현 모델과 분석 탐지 결과를 차단 대응 할 수 있는 고도화 된 대응 모델을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.69-72
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• 2007

최근 광대역 가입자망으로서 HFC 망을 고도화 할 수 있는 DOCSIS 3.0이 표준화되고 있다. DOCSIS 3.0에서는 상향 스트림 프레임에서 경쟁구간의 크기에 따라 프레임의 크기와 예약 구간의 크기에 영향을 받는다. 또한 경쟁구간을 통해 Request를 전송하려는 CM들의 Request 성공률에도 밀접한 관계가 있다. 이 때 다수의 CM들이 경쟁구간을 통해 대역 할당을 요청하기 때문에 발생하는 충돌을 최소화할 수 있는 경쟁구간 설정 알고리즘이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 DOCSIS 3.0에서 사용하는 채널-결합 방식을 고려하여 경쟁구간 설정 알고리즘을 제안하였다. 성능 평가를 통해 기존 알고리즘 보다 경쟁구간의 이용률과 절약율에 있어서 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.