• Convergence Security Journal
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• v.23 no.1
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• pp.63-68
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• 2023

In this study, in relation to blockchain protocol and network security, we study the configuration of blockchain and encryption key management methods on smart contracts so that we can have a strong level of response to MITM attacks and DoS/DDoS attacks. It is expected that the use of blockchain technology with enhanced security can be activated through respond to data security threats such as MITM through encryption communication protocols and enhanced authentication, node load balancing and distributed DDoS attack response, secure coding and vulnerability scanning, strengthen smart contract security with secure consensus algorithms, access control and authentication through enhanced user authentication and authorization, strengthen the security of cores and nodes, and monitoring system to update other blockchain protocols and enhance security.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.384-384
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• 2022

과거의 우리나라 대설피해 양상을 살펴보면 지역적으로 집중되어 피해가 발생하는 것이 특징이다. 그러나 현재는 전국적으로 대설피해가 가중되는 추세이며, 이에 따라 대설피해에 대비 가능한 대책의 강구가 필요한 실정이다. 그러나 피해 발생 시 정확한 피해 예측으로 사전에 재난을 대비가 가능한 수준의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다양한 통계기법과 기계학습 기법을 이용하여 대설로 인해 발생한 피해액을 개략적으로 예측이 가능한 모형을 개발하고자 하였다. 대설피해액 예측 모형은 다중회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망 기법, 랜덤포레스트 기법을 이용하여 총 4가지 기법으로 개발하였으며, 독립변수로 사회·경제적 요소, 기상요소를 사용하였고, 종속변수로는 1994년부터 2020년까지 발생한 대설피해 이력의 대설피해액을 사용하였다. 결과적으로 4가지 예측 모형의 예측력 검증 및 기법 간의 예측력을 비교하여 개발한 모형의 적용성을 검토하였다. 본 연구 결과에서 제시한 모형의 개선방안 및 업데이트 방안을 참고하여 후속 연구가 진행된다면 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대한 대비가 가능할 것으로 기대되며 복구비 및 예방비 투자의 지역적 우선순위를 분석하여 선제적인 대비가 가능할 것으로 판단된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.618-621
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• 2023

최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.4C
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• pp.247-254
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• 2006

Online testing method is one of the numerical experiment methods using experimental information for a numerical analysis directly. The method has an advantage in that analysis can be conducted without using an idealized mechanical model, because mechanical properties are updated from element test for a numerical analysis in real time. The online testing method has mainly been used for the geotechnical seismic engineering, whose major target is sand. A testing method that may be applied to a consolidation problem has recently been developed and laboratory and field verifications have been tried. Although related research thus far has mainly used a method to update average reaction for a numerical analysis by positioning an element tests at the center of a consolidation layer, a weakness that accuracy of the analysis can be impaired as the thickness of the consolidation layer becomes more thicker has been pointed out regarding the method. To clarify the effectiveness and possible analysis scope of the online testing method in relation to the consolidation problem, we need to review the results by applying experiment conditions that may completely exclude such a factor. This research reviewed the results of the online consolidation test in terms of reproduction of the consolidation settlement and the dissipation of excess pore water pressure of a clay specimen by comparing the results of an online consolidation test and a separated-type consolidation test carried out under the same conditions. As a result, the online consolidation test reproduced the change of compressibility according effective stress of clay without a huge contradiction. In terms of the dissipation rate of excess pore water pressure, however, the online consolidation test was a little faster. In conclusion, experiment procedure needs to improve in a direction that hydraulic conductivity can be updated in real time so as to more precisely predict the dissipation of excess pore water pressure. Further research or improvement should be carried out with regard to the consolidation settlement after the end of the dissipation of excess pore water pressure.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.7
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• pp.105-112
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• 2009

Small and medium enterprises have more dependency on their information technology than large enterprises have. but they can't pay much for information technology and information security due to financial restrictions, limited resources, and lack of know-how. So there are many vulnerabilities in small and medium enterprises and these would make many security incidents. Security managers of small and medium enterprises think that information security in their company is simply equivalent to updating the antivirus solutions. managing firewall, and patching systems regularly. However, security policies, prevention of information theft. business continuity, access controls, and many other information security issues should be considered for mitigating security incidents. In this context, we redefined security countermeasures and strategies which are only appropriate to large enterprises. for making them appropriate on a secure operating for information system of small and medium enterprises, and we investigate information security issues in the four views of information system and company, and finally we present information security strategies for each view, in this paper.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.427-430
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• 2007

기존의 LVQ(Learning Vector Quantization) 방법을 이용하여 물체를 분류하면 데이터의 학습이 빠르고 연산량이 적어 실시간으로 물체를 분류할 수 있는 장점이 있다. 하지만 데이터의 훈련시 output neuron의 개수를 정확히 예측할 수 없고 output neuron의 개수에 따라 물체를 분류하는 정확도가 매우 달라질 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 output neuron의 개수를 데이터의 특성에 맞게 결정해주는 알고리즘을 제시한다. DLVQ(Dynamic Learning Vector Quantization) 알고리즘은 승자로 결정된 가중치 벡터의 부류가 샘플 데이터의 부류와 같으면 업데이트하고 다르면 새로운 가중치 벡터로 생성한다. 제한한 알고리즘의 가장 다른 부분은 미리 output neuron의 개수를 정하는 것이 아니라 훈련 과정에서 동적으로 output neuron의 개수를 생성하는 것이다. 그리고 클러터의 구분 방법을 제시하여 사람, 차, 클러터를 구분할 수 있다.

• Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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• v.11 no.2
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• pp.47-54
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• 2015

The popularity and adoption of smart-phones has greatly stimulated the spread of mobile malware, especially on the popular platforms such as Android. The fluidity of application markets complicate smart-phone security. There is a pressing need to develop effective solutions. Although recent efforts have shed light on particular security issues, there remains little insight into broader security characteristics of smart-phone application. Now, the analytical methods used mainly are the reverse engineering-based analysis and the sandbox-based analysis. Such methods are can be analyzed in detail. but, they take a lot of time and have a one-time payout. In this study, we develop a system to monitor that mobile application permissions at application update. We had to overcome a one-time analysis. This study is a service-based malware analysis, It will be based will be based on the mobile security study.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.5
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• pp.49-55
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• 2015

본 논문에서는 실제적인 다중 셀 하향링크 네트워크 중 하나인 간섭 브로드캐스트 채널에서 유망한 간섭 정렬 기술인 반복적 간섭 정렬 기술을 소개한다. 또한, 가정하는 네트워크에서 상향링크/하향링크 채널 사이의 채널 상호성을 활용함으로써 다중안테나(MIMO: multiple-input multiple-output) 다중셀 하향링크 네트워크를 위한 개선된 반복적 간섭 정렬 기술을 제안한다. 구체적으로, 제안한 기술은 다중사용자 MIMO 기반 반복적 간섭 정렬 알고리즘을 설계하기 위해 반복적 빔형성과 하향링크 간섭 정렬 이슈를 지능적으로 결합한다. 각 기지국에서는 전처리기를 설계하기 위해 두 개의 순차적인 빔형성 행렬을 사용하는데, 이는 간섭 누수로 불리는 타 셀 기지국으로부터 생성된 셀 간 간섭을 효율적으로 줄일 뿐만 아니라 같은 셀 안에서의 셀 내 간섭을 완벽히 제거가 가능하다. 송신 및 수신 빔형성 행렬은 수렴할 때까지 반복적으로 업데이트된다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 간섭 정렬 기술이 기존 두 가지 반복적 간섭 정렬 기술과 비교하여 더 높은 합 용량을 나타냄을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.334-338
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• 2012

현재 우리나라에서는 일반 자동차 부품처럼 보급되고 있는 자동차 블랙박스는 하드웨어 기반의 장비로, 추후 애로사항 수정 및 추가기능 업데이트가 불가능하다. 또한 여러 가지 물리적 문제로 인하여 많은 운전자들이 불편을 겪고 있다. 현재 출시된 블랙박스는 GPS와 영상정보만 수집하여 추후 저장된 사고기록을 바탕으로 사고원인의 규명 할 때 신뢰성이 낮은 결과가 나올 수 있다. 본 논문에서는 앞에서 서술한 기존 자동차 블랙박스의 문제점을 해결하고자 기존의 블랙박스에서 취급하는 정보 이외에 OBD프로토콜을 통해 수집되는 자동차 내부정보를 다루는 안드로이드 OS용 자동차 블랙박스 어플리케이션을 개발하고자 한다.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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• s.38
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• pp.43-56
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• 2015

본 논문에서는 한국형 e-Navigation에서 중요한 부분을 차지하고 있는 중소형 선박의 해양안전정보 서비스 개발에 앞서 소형어선의 운항환경, 항해장비 사용실태, 운항자의 해양안전정보에 대한 서비스 니즈를 조사하고 그 결과를 분석하였다. 어선 운항자의 수요분석을 통하여 한국형 e-Navigation의 중소형 선박을 위한 서비스 개발을 위해 제공되는 안전정보에 대한 충실성, 사용자 중심의 정보제공, 실시간 업데이트를 통하여 정보의 그늘에 위치한 어선 운항자에게 정확한 정보를 제공해야하며, 항해장비에 대한 체계적인 관리체계와 교육프로그램 개발, 지역별 맞춤형 해양안정정보서비스 개발 등을 제안하였다.