• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제3회(2014년)
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• pp.399-408
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• 2014

신약을 개발하거나 단백질 구조를 예측하는데 Molecular Mechanics (MM)의 방법을 사용한다. 하지만, MM 만으로는 자연현상에서 일어나는 결과를 정확하게 기술하기 어렵다. 본 연구는 기존의 MM 방법으로는 정확히 예측이 불가능한 비 공유결합 중 하나인 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학 계산을 통해 정확한 예측이 가능한지 알아보았다. ${\pi}-{\pi}$ interaction이란 생채 내, 의약 화합물에서 발견되는 결합이기 때문에, 단백질과 결합하는 구조의 예측에 중요하다고 할 수 있다. 본 실험은 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 갖는 Sandwich, T shape, 그리고 Parallel displaced 세 가지 모형과 각각의 모형 아래에 분자를 하나 더 쌓은 모형을 추가하여 양자역학 재산을 수행하였다. 양자역학 계산은 DFT의 세가지 함수 M06_2X, M05_2X, B3LYP를 이용하였다. 실험결과에서 세 가지 함수가 각기 다른 결과를 보였는데, 상대적으로 B3LYP의 경우에는 세가지 모델에서 모두 제대로 된 에너지 변화를 계산하지 못하였으며, M06_2X와 M05_2X의 결과에서는 거리에 따른 ${\pi}-{\pi}$ interaction 에너지의 변화를 정확하게 계산하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 양자역학의 방법을 통해 MM에서는 예측이 불가능한 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 계산 할 수 있고 이 부분을 고려하여 화합물 간의 결합구조를 예측을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.534-535
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• 2023

최근 CNN 기반 객체인식 시스템은 고정밀도 모델을 기반으로 정확도를 높이고 있다. 하지만 고정밀도 모델일수록 모델의 크기가 늘어나고 더 많은 하드웨어 자원을 필요로 한다. 따라서 모델 경량화 기술이 많이 연구되고 있으며, 그 중에 대표적인 경량화 기술이 양자화 기술이다. 양자화 기술은 파라미터의 크기와 연산 오버헤드를 줄이지만, 정확도 역시 줄어들게 된다. 영자화와 정확도의 상관관계를 분석하기 위해서 본 논문에서는 INT8 과 FP32 을 이용한 Mixed precision CNN 을 실행시키기 위한 프레임워크를 구성하고, 임베디드 시스템 환경에서의 INT8 연산에 기반하여 맞추어 각 layer 별 Mixed Precision 연산을 수행하여 보고, 모델의 정확도를 측정하여 분석하여 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.184-186
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• 2005

디지털 콘텐츠의 무분별한 복제와 유포로 인한 저작권 및 소유권에 대한 침해가 날로 급증하고 있다. 특히, 네트워크의 발달과 디지털 카메라의 손쉬운 이용으로 온라인 상에서 개인의 디지털 영상이 넘쳐나고 있지만 이에 대한 정보 보호 기술은 전무한 상황이다. 본 논문에서는 이와 같은 디지털 영상의 저작권을 보호하기 위한 기술로 양자화 영상 워터마킹을 이용한 제거 가능한 로고 기법을 제안한다. 즉, 디지털 영상에 인지 가능한 로고를 삽입하여 저작권을 보호하며, 로고에 의해 제거된 부분의 정보를 워터마킹으로 영상에 삽입하여 정당한 사용 시에는 로고를 제거하고 원영상을 복원할 수 있다. 제안된 방법을 실제 영상에 적용하여 실험해 본 결과, 워터마크가 삽입된 영상이나 로고에 의해 제거된 부분을 복원한 영상 모두 원영상과 차이를 느낄 수 없는 우수한 화질을 보였으며, 저작권 보호 측면에서도 삽입된 로고에 의한 저작권 인지력이 뛰어나 실용적으로 매우 우수한 방법임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.129-130
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• 2023

현재까지의 순서 노출 암호화 기법 (Order-Revealing Encryption, ORE) 중 안전성과 실용성을 동시에 만족시키는 기법은 Parmeter hiding ORE (18' ASIACRYPT)와 Efficient Multi-client ORE (21' ESORICS)이다. 하지만 두 기법은 이산 대수 문제를 기반으로 설계되었기 때문에 쇼어 알고리즘을 활용한 양자컴퓨터에 취약하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 위협에 대비하고자 양자 컴퓨터에 내성을 갖는 Learning With Error (LWE) 문제를 기반으로 한 안전한 ORE 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1383-1392
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• 1999

이미 학습된 다층퍼셉트론 신경망을 디지털 VLSI 기술을 사용하여 하드웨어로 구현할 경우 신경망의 가중치 및 뉴런 출력들을 양자화해야 하는 문제가 발생한다. 이러한 신경망 변수들의 양자화는 결과적으로 주어진 입력에 대한 신경망의 최종 출력에서의 왜곡을 초래한다. 본 논문에서는 먼저 이러한 양자화로 인한 신경망 출력에서의 왜곡을 통계적으로 분석하였다. 분석 결과에 의하면 입력패턴 각 성분의 제곱들의 합과 가중치의 크기들이 양자화 영향에 주로 기여하는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 이용하여 양자화를 위한 정밀도가 주어졌을 때, 양자화 영향이 최소화된 다층퍼셉트론 신경망을 설계하는 방법을 제시하였다. 그리고 제안된 방법에 의해 얻은 신경망과 오류역전파 학습방법에 의하여 얻은 신경망의 성능을 비교함으로써 제안된 방법의 효율성을 입증하였다. 실험결과는 낮은 양자화 정밀도에서도 제안된 방법이 더 좋은 성능을 보였다.Abstract When we implement a multilayer perceptron with the digital VLSI technology, we generally have to quantize the weights and the neuron outputs. These quantizations eventually cause distortion in the output of the network for a given input. In this paper first we made a statistical analysis about the effect caused by the quantization on the output of the network. The analysis revealed that the sum of the squared input components and the sizes of the weights are the major factors which contribute to the quantization effect. We present a design method for an MLP which minimizes the quantization effect when the precision of the quantization is given. In order to show the effectiveness of the proposed method, we developed a network by our method and compared it with the one developed by the regular backpropagation. We could confirm that the network developed by our method performs better even with a low precision of the quantization.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.53-59
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• 2007

저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 이미지를 양자화 한다. 인간의 눈은 시선부분의 색변화에 민감하기 때문에 시선부분의 색을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 컬러 양자화 방법을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선이 변할 때 마다 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.683-688
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• 2021

미래를 이끌 기술로 주목받고 있는 양자 컴퓨터 기술의 발전으로 RSA나 ECDSA와 같은 전자서명 기술들이 위협받고 있다. 대안으로 격자 기반, 다변수 기반, 코드 기반, 해시 기반 등 다양한 양자내성암호가 연구되고 있는데 그 중 해시 기반은 빠르고 정량적 보안 수준을 계산할 수 있으며 안전성도 증명된 상태여서 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 그 동안 제안된 다양한 해시 함수 기반 전자서명 기법들을 살펴보고 각각의 특징 및 장단점을 분석한다. 또한 해시 함수 기반 전자서명 기법이 실질적으로 사용되기 위해서는 서명 크기를 줄이는 것이 무엇보다 중요하다는 점을 강조한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.449-451
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• 2022

암호화 프로그램에서 난수생성기는 널리 사용되며 중요한 역할을 하므로 공격의 대상이 되기 쉽고, 따라서 높은 난수성을 확보해야 한다. 최근에는 인공 신경망 기술이 발달함에 따라 난수생성기에 딥러닝 기술을 적용하는 연구들이 다수 진행되었으며, 본 논문에서는 이러한 연구 동향에 대해 알아본다. 크게 난수를 생성하는 연구와 다음에 올 수를 예측하는 예측 공격으로 나뉜다. 공통적으로는 학습해야 할 대상인 난수가 시계열 데이터이므로 대부분의 연구들이 RNN, CNN-1D 신경망을 사용한다. 난수 생성을 위해서는 분류형 신경망이 아닌, 생성형 신경망과 강화학습을 주로 사용하였다. 대부분의 연구들이 NIST SP-800 테스트를 시행하였을 때 높은 난수성을 확보할 수 있었다. 이외에도 최근 양자 컴퓨터가 개발됨에 따라 양자 하드웨어로부터의 양자 난수 생성기에 대한 예측 공격에 관한 연구도 있다. 딥러닝 기반의 난수 생성기에 대해서, 향후에는 기존의 난수생성기보다 빠른 생성 속도를 달성할 수 있는 경량 구현에 대한 연구와 그에 대한 비교 및 평가가 있어야 할 것으로 생각된다.

• TTA 저널
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• 통권166호
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• pp.82-86
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• 2016

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 1992년도 제3회 학술발표회 논문개요집
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• pp.18-18
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• 1992