• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.204-207
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• 2018

IoT 기기 및 드론의 사용자 인증 및 기기 인증을 위해 RSA, ECDSA 등의 여러 전자서명 기법이 기본적으로 사용되고 있다. 그러나 양자 컴퓨터의 개발에 따라 Shor 알고리즘을 이용한 기존 암호 알고리즘의 공격이 가능해지고, 그에 따라 기존 암호 알고리즘의 보안성이 취약해지는 문제가 있다. 따라서 양자 내성 암호를 활용한 보안 체계의 필요성이 대두되고 있는 가운데, 본 논문에서는 양자 내성 암호인 다변수 이차식 기반의 전자서명 기법 중 Rainbow를 드론에 최적화하여 구현하기 위한 방안을 검토 및 분석하고자 한다. 그러나 기존의 Rainbow에서 사용하는 openssl 등의 오픈소스 암호 라이브러리는 PC에 맞춰 설계되었기 때문에 드론에서 난수를 생성할 때 적용이 어려운 점이 있다. 드론에는 각종 센서들이 내장되어 있으며, 센서 데이터들은 난수성을 보장하기에 용이하다. 따라서 드론의 각종 센서들을 시드로 활용하며, XOR 보정기를 통해 난수성을 해치지 않으면서 드론에서 난수를 생성할 수 있는 방안을 제안해 보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2014

전자책 (E-Book)에 대한 수요가 커짐에 따라서 전자책 시장이 점점 커지고 있다. 이에 PDF 와 같은 다른 형태의 문서들을 전자책으로 변환하는 프로그램 및 서비스들에 대한 요구가 늘어가고 있다. 전자책의 공급 규모가 커지고 형식이 발전함에 따라서 대규모의 전자책들을 빠르고 효율적으로 변환 가능하게 하는 환경의 조성이 필요하게 되었다. 기존 시장에 배포되거나 출판된 PDF형식의 문서를 오픈소스 변환 라이브러리를 이용하여 변환할 수 있는 변환기를 작성하고, 이를 이용해 대규모 PDF 를 저장하고 있는 분산 저장 시스템에서 백그라운드 배치 작업으로 변환할 수 있는 구조를 설계 및 제안한다. 본 논문에서는 전자책의 효율적인 변환을 위한 분산 환경에서의 작업 배분방법을 다룬다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.319-319
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• 2019

기후변화로 인한 극한 기후 상황의 증가로 홍수기 홍수피해와 갈수기 가뭄피해가 심화되고 있으며, 수자원 관리에 대한 어려움이 발생하고 있다. 효율적인 수자원 관리를 위해 국내에는 약 1,8000여개의 댐을 운영하고 있으며, 댐의 유입량과 저수량을 감안하여 물을 적절하게 방류하는 것을 목적으로 한다. 그러기 위해서는 유입량이 우선적으로 확보되어야 하며, 더 나아가 유입량을 미리 예측할 수 있다면 더욱 효율적인 댐 운영이 가능할 것이다. 기존에는 수위나 유량을 예측하기 위해서는 주로 물리적 모형이 사용되어 왔으며, 물리적 모형은 매개변수 결정을 위한 많은 자료를 필요로 하고 그 과정에서 많은 불확실성을 포함하고 있기 때문에 계산 과정을 거치는 동안 다양한 오차가 반복 누적되는 단점이 있다. 반면에 시계열 데이터 예측을 위한 알고리즘 LSTM(Long Short-Term Memory)은 입력된 데이터와 출력된 데이터를 동시에 이용하여 보다 정확한 예측 값을 얻을 수 있다. 따라서 본 연구는 다목적댐의 유입유량 예측을 위해 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 댐 유입유량을 예측하였다. 분석 자료로는 wamis에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 입력 데이터로 모형을 학습한 후 2018년의 유입량을 예측하였다. 예측 값의 정확도를 판단하기 위해 2018년의 실제 유입량 자료와 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.93-93
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• 2023

최근 범지구적인 기후변화로 인해 도시유역의 홍수 발생 빈도가 빈번하게 발생하고 있다. 이로 인해 불투수성이 큰 도시지역의 침수 등의 자연재해 증가로 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 이에 따라 하수도의 제 기능을 수행하고 있다면 문제가 없지만 이상기후로 인한 기록적인 폭우에 의해 침수가 발생하고 있다. 홍수 및 집중호우와 같은 극치사상의 발생빈도가 증가됨에 따라 강우 사상의 변동에 따른 하수관로의 수위를 예측하고 침수에 대해 대처하기 위해 과거 수위에 따른 수위 예측은 중요할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 수위 예측 연구에 많이 활용되고 있는 시계열 학습에 탁월한 LSTM 알고리즘을 활용한 하수관로 수위 예측을 진행하였다. 데이터의 학습과 검증을 수행하기 위해 실제 하수관로 수위 데이터를 수집하여 연구를 수행하였으며, 대상자료는 서울특별시 강동구에 위치한 하수관로 수위 자료를 활용하였다. 하수관로 수위 예측에는 딥러닝 알고리즘 RNN-LSTM 알고리즘을 활용하였으며, RNN-LSTM 알고리즘은 하천의 수위 예측에 우수한 성능을 보여준 바 있다. 1분 뒤 하수관로 수위 예측보다 5분, 10분 뒤 또는 1시간 3시간 등 다양한 분석을 실시하였다. 데이터 분석을 위해 하수관로 수위값 변동이 심한 1주일을 선정하여 분석을 실시하였다. 연구에는 Google에서 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였으며, 하수관로 수위 고유번호 25-0001을 대상으로 예측을 하였다. 학습에는 2012년 ~ 2018년의 하수관로 수위 자료를 활용하였으며, 모형의 검증을 위해 결정계수(R square)를 이용하여 통계분석을 실시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.219-219
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• 2020

하천의 수질을 나타내는 환경지표 중 국가 TMS(Tele Monitoring system)의 수질측정망을 통해 관리되고 있는 지표로는 DO, BOD, COD, SS, TN, TP 등 여러 인자들이 있다. 이러한 수질인자는 하천의 자정작용에 있어 많은 영향을 나타내고 있다. 이를 활용한 경제적이고 합리적인 수질관리를 위해 하천의 자정작용을 활용하는 것이 중요하다. 생물학적 작용을 가장 효과적으로 활용하기 위해서는 수질오염 데이터에 기초한 수질예측을 채택하여 적절한 대책이 필요하다. 이를 위해서는 수질인자의 데이터를 측정하고 축적해 수질오염을 예측하는 것이 필수적인데, 실제적으로 수질인자의 일일 측정은 비용 관점에서 쉽게 접근할 수 없다. 본 연구에서는 시계열 학습으로 알려진 RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Term Memory) 알고리즘을 활용하여 기존에 측정된 수질인자의 데이터를 통해 시간당 및 일일 수질인자를 예측하려고 했다. 연구에 앞서, 기존에 시간단위로 측정된 수질인자 데이터의 이상 유무를 확인 후, 에러값은 제거하고 12시간 이하 데이터가 누락되었을 때는 선형 보간하여 데이터를 사용하고, 1일 데이터도 10일 이하 데이터가 누락되었을 때 선형 보간하여 데이터를 활용하여 수질인자를 예측하였다. 수질인자를 예측하기 위해 구글이 개발한 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 활용하였고, 연구지역으로는 대한민국 부산에 위치한 온천천의 유역을 선정하였다. 수질인자 데이터 수집은 부산광역시에서 운영하는 보건환경정보 공개시스템의 자료를 활용하였다. 모델의 연구를 위해 하천의 수질인자, 기상자료 데이터를 입력자료로 활용하였다. 분석에서는 입력자료와, 반복횟수, 시계열의 길이 등을 조절해 수질 요인을 예측했고, 모델의 정확도도 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1068-1070
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• 2022

우리나라의 무역 활동을 처리하는 항만은 국가 주요시설로 보안에 만전을 기하고 있다. 그러나 항만의 면적이 넓고 복잡하기 때문에 사각지대가 존재하고 사각지대에서의 불법행위 단속 건수는 매년 증가하고 있다. 이에 항만의 보안 강화를 위한 대책이 필요하다. 본 논문은 항만의 상황을 이동형 CCTV에 부착된 IoT 센서들로 인식하여 YOLOv5 딥러닝 모델로 분석한 후 웹 대시보드에 시각화하는 항만 보안 시스템을 제안한다. 이동형 CCTV는 특정 위치로 직접 이동할 수 있어 거리에 따라 해상도가 낮아지는 기존 CCTV의 단점을 보완할 수 있다. 또한 해당 시스템은 주변에서 쉽게 구할 수 있는 장비들과 오픈소스 라이브러리를 활용하기 때문에 다른 보안장비들에 비해 효율적인 비용으로 높은 보안 효과를 얻을 수 있다는 강점을 지닌다. 본 시스템은 항만시설뿐 아니라 군사시설, 물류시설 등 보안을 중요시하는 다른 분야에 확대 적용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권4호
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• pp.127-134
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• 2023

본 논문에서는 gcc 기반으로 개발된 eCos 운영체제 및 PROFINET 통신 스택을 IAR 컴파일러로 포팅하는 방법에 대해 설명한다. eCos 운영체제의 경우 PROFINET 구동을 위한 멀티 스레드, TCP/IP, 디바이스 드라이버 등의 기반 기능을 제공하고 있어, PROFINET 어플리케이션 개발시 변경할 필요가 없다. 따라서, 본 연구에서는 eCos는 gcc로 빌드된 라이브러리를 활용하고, 개발시 변경이 필요한 PROFINET 통신 스택은 IAR 로 포팅하여 함께 링킹하는 방안을 제안한다. IAR 링커와 gcc 링커의 차이로 인해 일부 섹션의 주소를 정의하는 심볼과 생성자의 주소가 정상적으로 생성되지 못하는 문제가 있어, MAP 파일을 읽어 해당 심볼 및 주소를 저장하는 외부 툴을 개발하였으며, 이 툴과 연동하여 동작할 수 있도록 부트로더의 소스 코드를 수정하였다. 제안하는 방법을 검증하기 위해 실제 지멘스 사의 PLC와 연결하여 PROFINET IRT 통신으로 실제 I/O 가 정상 동작하는지 검증하였으며, IAR 컴파일러가 컴파일 시간 및 생성된 바이너리 크기 모두 더 좋은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 eCos 및 PROFINET 통신 스택뿐 아니라 다양한 오픈 소스를 상용 컴파일러로 포팅하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.21-28
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• 2016

호우, 폭염, 한파와 같은 기상재해를 미연에 방지하기 위해서는 기상예측이 매우 중요하다. 우리나라 기상청에서는 현재시점의 기상특보를 제공하고 있고, 농촌진흥청에서는 농장재해에 대한 2일 예보를 일부 지역에 대해 시범서비스 하고 있다. 이러한 기상위험 조기경보 시스템의 발전을 위해서는 전국적인 고해상도 예측자료와 Web GIS가 통합될 필요가 있다. 본 연구는 1시간 간격, 1km 해상도의 수치예보 자료와 Web GIS가 통합된 형태의 기상위험 조기경보 서비스의 프로토타입 개발을 목적으로 한다. 이를 위하여 전지구모델 GME의 다운스케일링을 통해 시공간분해능이 향상된 기상위험 예측자료가 Web GIS를 통해 표출되도록 하였으며, 오픈소스 기반의 지도 API와 JavaScript 라이브러리의 시각화기법을 결합하여 동적 인터액션이 가능한 사용자 인터페이스를 구성하였다. 711,504개 격자점에 대하여 1시간 간격의 위도, 경도, 기온, 강수량 등 9개 항목으로 이루어진 대량의 데이터를 관리하기 위하여 오픈소스 기반의 DBMS인 PostgreSQL을 사용하였으며, Spring과 myBatis를 연동하여 전자정부 프레임웍기반의 웹서비스를 구성하였다. 이 시스템은 현재의 기상위험 상황에 대한 정보뿐만 아니라, 향후 7일간의 호우, 폭염, 한파 등 기상위험 예측정보가 1시간 간격 및 읍면동 단위로 제공된다. 이 시스템이 현업운용 되기 위해서는 수치예보의 정확도 향상과 함께 래스터 및 벡터 자료의 전처리시간 단축이 향후과제로서 해결되어야 할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제13권2호
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• pp.101-108
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• 2011

기후변화는 자연 및 농업생태계에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 기후변화 영향 평가를 위해 모형의 입력자료로서 예측된 기후자료가 사용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 자주 수행되지는 않기 때문에, 실제의 컴퓨터 자원들을 구축하거나 유지하지 않고 필요에 따라 자료처리를 하기 위해서는 가상적으로 다수의 운영체제를 구동할 수 있는 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것이 유용하다. 또한, 클라우드 컴퓨팅을 사용할 때 소프트웨어 라이센스를 필요로 하지 않는 오픈소스 지리분석용 소프트웨어를 사용하는 것이 유리하다. 예비실험에서, Amazon Web Service-Elastic Compute Cloud(EC2)를 사용하여 월 강우일수를 계산하였다. 총 70기가바이트에 이르는 일별 기후 예측 자료를 사용하여 자체 제작된 데이타베이스 처리 응용프로그램을 가상머신에서 처리하였다. 이 응용프로그램은 기후자료 처리와 데이타베이스 접속을 위해 오픈소스 라이브러리를 기반으로하여 제작되었다. 이 분석에서는 21세기 동안 전지구적으로 강우일수를 계산하기 위해 10대의 가상 클라이언트와 1대의 서버를 이용하여 약 170억개의 자료를 32시간 내에 처리하였다. 이번 연구 결과는 클라우드 컴퓨팅이 막대한 양의 자료 처리를 필요로하는 기후변화 영향평가 연구와 분석에 큰 도움이 될 수 있음을 보여 준다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.452-459
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• 2022

스마트팜 요소들 중에서 중요한 요인 중 하나는 환경 계측이다. 본 연구에서는 오픈 소스 프로그램인 아두이노, 앱 인벤터와 노드 레드를 이용하여 로라와 블루투스 무선 통신을 통한 환경 계측 모니터링 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 아두이노, 로라 쉴드, 온습도 센서(SHT10), 이산화탄소 센서(K30)로 구성되었다. 아두이노(Arduino) 프로그램에서 사용된 라이브러리로는 LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h와 K30_I2C.h를 사용하였다. 일정한 주기로 센서에서 환경 데이터를 받을 때, 데이터의 안정화를 위해 평균값을 사용한 코딩을 사용하였다. 사용자 인터페이스로 노드 레드와 앱 인벤터 프로그램을 이용하여 안드로이드 기반의 앱을 개발하였다. 아두이노의 시리얼 화면과 스마트 폰의 화면 및 노드 레드의 사용자 인터페이스에 출력되는 화면으로 센서에 위한 환경 자료가 잘 수집되어 디스플레이되는 것을 볼 수 있었다. 이러한 오픈소스 기반의 플랫폼과 프로그램들은 다양한 농업 응용 분야에 적용될 것이다.