• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.109-109
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• 2019

본 연구에서는 강우-유출 과정 모의를 위한 GPU 기반 확산파 모형을 개발하였다. 확산파 방정식을 풀기위한 수치기법으로는 유한체적법을 이용하였으며, van Leer TVD limiter를 적용한 MUSCL 기법을 이용하여 각 셀의 인터페이스의 물리적 성질을 재구성하여 구하였다. 또한, 침투를 고려하기 위하여 Horton 침투 모형을 이용하였다. 개발된 모형을 이용하여 1D single overland plane과 2D V-shaped overland에서 강우-유출 과정을 모의실험을 하였으며, 각각 해석해와 dynamic wave model을 이용하여 계산된 수치 결과와 비교하여 본 모형의 정확성을 검증하였다. 또한, 1D와 2D의 기복이 심한 지형에 적용하여 강우-유출과정이 본 모형을 통하여 물리적으로 타당한 해석이 가능함을 검증하였다. 마지막으로 복잡한 실제 지형에 적용하였으며, 측정값과의 비교를 통하여 실제 유역에서의 확산파 모형의 적정성을 검증하였다. 또한, 본 연구에서는 NVIDIA사의 GPU인 Geforce GTX 1050과 GPU의 병렬 연산 처리 능력을 활용할 수 있는 NVIDIA사의 CUDA-Fortran을 이용하여 GPU 기반 확산파 모형을 개발하였다. PC windows에서 CPU(Intel i7, 4.70 GHz) 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 계산속도 성능을 비교한 결과, 격자 간격이 증가할수록 CPU 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 연산 효율이 증가하였으며, 격자 간격이 $3200{\times}3200$일 때, CPU 기반 모형 대비 GPU 기반 모형의 연산 효율이 최대 약 150배 증가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.273-276
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• 2013

스마트 폰과 스마트 패드등 스마트 디바이스를 이용한 다양한 앱 응용 프로그램이 배포 되고 있다. 특히 위치 정보를 이용한 다양한 앱용 응용 프로그램이 많이 개발 되고 있다. 본 논문에서는 위치 기반 지역 정보 시스템에 기반된 스마트폰용 고객 마일리지 관리 시스템 구축 방법을 소개 한다. 제안 시스템은 위치 기반으로 지역에 특정 상점을 찾고 해당 상점에 방문하여 이용하면 해당 상점에서 마일리지 또는 쿠폰 등을 단순히 전화 번호 색인을 이용하여 입력하고 해당 정보와 연관하여 지속적인 고객관리를 하는 전체 구조 이다. 제안 시스템을 이용하면 상점 운영자는 종이 또는 프라스틱 카드를 이용하여 고객 관리를 할 필요가 없으며, 고객은 다양한 상점에 다양한 마일리지와 쿠폰을 관리하기 위한 카드를 보관할 필요가 없어진다. 본 논문에서는 위치기반 지역 정보 시스템을 구축하고 해당 지역 정보 시스템과 고객관리를 연결하여 효율적으로 고객을 관리하는 전체 시스템을 설명 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.486-489
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• 2021

본 논문에서는 KorBERT 한국어 언어모델에 기반하여 텍스트 분류문제를 빈칸채우기 문제로 변환하고 빈칸에 적합한 어휘를 예측하는 방식의 프롬프트기반 분류모델에 대해서 소개한다. [CLS] 토큰을 이용한 헤드기반 분류와 프롬프트기반 분류는 사전학습의 NSP모델과 MLM모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트의 의미/구조적 분석과 의미적 추론으로 구분되는 텍스트 분류 태스크에서의 성능을 비교 평가하였다. 의미/구조적 분석 실험을 위해 KLUE의 의미유사도와 토픽분류 데이터셋을 이용하였고, 의미적 추론 실험을 위해서 KLUE의 자연어추론 데이터셋을 이용하였다. 실험을 통해, MLM모델의 특성을 반영한 프롬프트기반 텍스트 분류에서는 의미유사도와 토픽분류 태스크에서 우수한 성능을 보였고, NSP모델의 특성을 반영한 헤드기반 텍스트 분류에서는 자연어추론 태스크에서 우수한 성능을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권2호
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• pp.43-52
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• 2001

대부분의 관측교통량기반 수요추정기법은 소규모 및 중규모 교통망 등의 상대적으로 규모가 작은 교통망에서 기본적으로 가정된 수요를 가지고 얻은 추정O/D를 기본O/D와 비교하여 그 추정의 정확성이 어느 정도인가를 오차분석법 등을 이용하여 비교.분석하는 것이 그 주요한 분석방향이라고 할 수 있었다. 이러한 접근법은 실제 현실에서는 알 수 없는 참O/D나 참관측교통량을 가정하고 제시된 모형을 면밀히 관찰하여 모형의 장단점이 무엇인지를 파악하거나 타모형과의 비교.분석을 용이하게 하고자 할 때 많이 이용된다. 그러나 이러한 가정된 교통망이나 참O/D(true O/D) 등은 모형의 적용가능성을 살필 경우에 이용 가능한 방법이라고 할 수 있지만, 참O/D를 알지 못하는 현실상황(대규모 교통망)에서는 추정O/D의 신뢰성을 평가하기란 매우 힘든 작업이거나 거의 불가능한 일이라 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 서울시의 1996년도 교통센서스 자료를 이용하여 가정된 수요가 아닌 실제적이고 현실적인 자료를 가지고 대규모 교통망에서 이용될 수 있는 모형을 살펴보았다. 연구방법은 대규모 교통망에 기존의 단일차종기반모형과 본 연구에서 제시한 다차종(multiclass)기반모형을 적용하여 추정된 O/D에 TLFD(Trip Length Frequency Distribution)개념을 이용하여 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하고자 하였다. 또한, $R^2$를 이용하여 모형 적용 전후의 관측교통량과 배분교통량을 비교하여 추정력을 분석하였다. 본 연구에서는 단일차종기반모형보다는 차종간 혼잡효과 및 노선선택비율을 차종별로 감안할 수 있는 다차종기반모형이 대규모교통망에서는 보다 적절한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.185-185
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• 2021

기후변화로 인한 돌발 강우 등 이상 기후 현상이 증가함에 따라 정확한 강우예측의 중요성은 더 증가하는 추세이다. 전통적인 강우예측의 경우 기상수치모델 또는 외삽법을 이용한 레이더 기반 강우예측 기법을 이용하며, 최근 머신러닝 기술의 발달에 따라 이를 활용한 레이더 자료기반 강우예측기법이 개발되고 있다. 기존 머신러닝을 이용한 강우예측 모델의 경우 주로 시계열 이미지 예측에 적합한 2차원 순환 신경망 기반 기법(Convolutional Long Short-Term Memory, ConvLSTM) 또는 합성곱 신경망 기반 기법(Convolutional Neural Network(CNN) Encoder-Decoder) 등을 이용한다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 기반 기법(Generative Adversarial Network, GAN)을 이용해 미래 강우예측을 수행하도록 하였다. GAN 방법론은 이미지를 생성하는 생성자와 이를 실제 이미지와 구분하는 구별자가 경쟁하며 학습되어 현재 이미지 생성 분야에서 높은 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발한 GAN 기반 모델은 기상청에서 제공된 2016년~2019년까지의 레이더 이미지 자료를 이용하여 초단기, 단기 강우예측을 수행하도록 학습시키고, 2020년 레이더 이미지 자료를 이용해 단기강우예측을 모의하였다. 또한, 기존 머신러닝 기법을 기반으로 한 모델들의 강우예측결과와 GAN 기반 모델의 강우예측결과를 비교분석한 결과, 본 연구를 통해 개발한 강우예측모델이 단기강우예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.602-605
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• 2003

최근, 컴포넌트 기술의 발전에 따라 웹 기반 교육 시스템에서도 이를 응용하여 다양한 교육 컨텐츠의 제공 및 활용하려는 연구가 진행되고 있다. 또한, EJB는 웹 기반 컴포넌트 모델로서 웹 기반응용 시스템부분에서 많은 관심을 받고 있다 그러나, 컴포넌트 기반 웹-코스웨어는 이용 가능한 상용 컴포넌트와 인식부족으로 아직까지 실용화되지 못하고 있는 실정이며 분석에 관한 정형화도 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 EJB 컴포넌트를 이용한 웹 코스웨어를 분석 및 구현을 하였다. 컴포넌트들 사이의 메시지 흐름에 대한 정형적인 명세 분석을 위하여 페트리 넷을 이용하였으며, 각 기능에 따라 무상태 세션 빈의 형식으로 EJB 시스템을 구현하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2016

토지이용변화는 환경 변화에 영향을 주는 대표적인 인자이기 때문에 수문 모델링에 있어서 상당히 중요하다. 특히 급격한 도시화가 이루어지는 지역에 대해서는 토지이용변화를 반드시 고려하여야 한다. 인구와 지형자료를 이용하여 토지이용변화를 모의할 수 있는 CLUE-S 모델이 개발되었지만 아직까지 대부분 수문모델은 토지이용변화를 고려하지 못하고 있었다. 이에 Pai, N. 와 D. Saraswat은 SWAT2009_LUC Tool를 개발하여 시공간적으로 변화하는 토지를 고려한 수문모의를 가능하도록 하였다. 하지만 SWAT2009_LUC는 새로운 종류의 토지이용종류를 고려할 수 없어 유역 내 새로운 토지이용도가 추가될 시 이를 모의할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 Friedrich J. Koch Koch는 Land use Update and Soil Assessment(LUPSA)를 개발하여 새로운 토지이용도 및 변화된 토지이용도의 경사도를 추가적으로 고려할 수 있도록 하였다. 하지만 LUPSA 모듈은 공개되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 사용자들이 토지이용변화를 많이 고려할 수 있도록 Web 기반의 LUC 모듈을 개발하였으며, SWAT BFlow Alpha Factor와 경사도 기반의 CN을 산정할 수 있는 모듈을 추가하였다. 본 연구에서 개발된 Web 기반의 LUC는 국내뿐만 아니라 해외 SWAT 사용자들로 하여금 급격하게 토지가 변화한 유역에 대해 정확한 수문모의를 하는데 기여할 것이라 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.505-508
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• 2011

유비쿼터스 환경에서 객체들과의 데이터 통신은 매우 중요하다. 특히 서버와의 교신 없이 객체들로부터 직접 충분한 정보를 확보해야 할 때에 이는 더욱 중요하다. 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우, 대량의 데이터를 고속으로 전송할 수 있다는 장점이 있으나, 해당 통신을 지원할 수 있는 모듈이 각각의 객체에 설치되어 있어야 하고 온라인 상태를 유지하고 있어야 한다는 부담이 있다. 태그 인터페이스와 카메라 비전 기술을 주로 사용하는 오프라인 기반 네트워크를 이용하는 경우, 특별한 통신모듈 없이도 물리적 객체와 디지털 객체 사이에서 효과적인 데이터 전송이 가능하다는 장점이 있으나, 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우에 비해 극히 소량의 데이터만을 전송한다는 단점이 있다. 이 경우 전송하는 데이터 량을 늘리기 위해 우회적으로, 온라인 기반 네트워크로의 링크 정보를 전달하는 방법을 사용하고 있으나, 결국 온라인 기반 네트워크를 이용하는 경우에 발생하는 한계를 지니게 된다. 본 논문에서는 온라인 기반 네트워크를 이용할 수 없는 제한된 오프라인 환경에서, 디스플레이와 카메라만을 이용하여 기존의 오프라인 태그 인터페이스 특히 이미지 코드에서보다 자체적으로 서버와의 교신 없이 좀 더 많은 데이터를 전송하기 위한 방법으로 모션 코드를 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.733-735
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• 2004

본 논문에서는 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출을 설명한다. 기존의 얼굴 전체 영역을 사용한 검출의 문제점과 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법의 차이점을 제시하며, 얼굴 전체 영역을 사용한 검출 방법에서 해결하기 어려운 문제점을 해결 하고자 한다. 얼굴 요소 기반의 얼굴 검출 방법은 Support Vector Machines (SVM)을 사용한다. 이 SVM을 사용하여 독립적으로 얼굴 요소를 찾으며, 각각의 얼굴 요소의 위치 정보를 이용한 지식 기반 방법을 이용하여 최종 얼굴 영역을 판별해 낸다 실험 결과에서 알 수 있듯이 얼굴 요소 기반 알고리즘은 얼굴 요소 가려짐 및 얼굴 요소의 유실에 강인함을 볼 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제28권1호
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• pp.36-42
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• 2018

사용자는 비밀번호를 외워야하는 불편함을 줄이고 로그인 과정을 편리하게 이용하기 위해 패스워드 매니저를 사용한다. 패스워드 매니저는 크게 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 웹 기반의 패스워드 매니저로 나눌 수 있다. 브라우저 기반의 패스워드 매니저의 경우 로컬에 사용자의 계정 정보와 암호화 키를 저장하기 때문에, 비밀번호 복구 프로그램을 사용하거나 간단한 코드를 이용하여 사용자의 계정 정보를 평문 형태로 추출할 수 있다. 로컬에 저장하는 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 달리 웹 기반 패스워드 매니저는 웹을 기반으로 실행된다. 웹 기반 패스워드 매니저는 암호화 키를 웹 서버에 저장하기 때문에, 로컬 기반의 패스워드 매니저에 비해 키 노출 우려가 적다. 하지만 웹 기반이기 때문에 공격자가 웹 취약점을 이용하면 사용자의 정보가 누출될 위험성이 있다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 개선하고자 사용되는 패스워드 매니저를 브라우저에서 사용되는 브라우저 기반 패스워드 매니저와 웹에서 사용되는 웹 기반 패스워드 매니저로 분류하고 각 패스워드 매니저가 사용자의 계정 정보를 저장 및 관리하는 방법을 분석하고, 해당 패스워드 매니저들에서 발생 가능한 취약점에 대해 조사하였다.