• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.43-43
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• 2022

유해 조류 대발생은 전국 각지의 인공호소나 하천에서 다발적으로 발생하며, 경관을 해치고 수질을 오염시키는 등 수자원에 부정적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 인공호소에서 발생하는 유해 조류 대발생을 예측하기 위해 심층학습 기법을 이용하여 예측 모델을 개발하고자 하였다. 대상 지점은 대청호의 추동 지점으로 선정하였다. 대청호는 금강유역 중류에 위치한 댐으로, 약 150만명에 달하는 급수 인구수를 유지 중이기에 유해 남조 대발생 관리가 매우 중요한 장소이다. 학습용 데이터 구축은 대청호의 2011년 1월부터 2019년 12월까지 측정된 수질, 기상, 수문 자료를 입력 자료를 이용하였다. 수질 예측 모델의 구조는 다중 레이어 퍼셉트론(Multiple Layer Perceptron; MLP)으로, 입력과 한 개 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성된 인공신경망이다. 본 연구에서는 인공신경망의 은닉층 개수(1~3개)와 각각의 레이어에 적용되는 은닉 노드 개수(11~30개), 활성함수 5종(Linear, sigmoid, hyperbolic tangent, Rectified Linear Unit, Exponential Linear Unit)을 각각 하이퍼파라미터로 정하고, 모델의 성능을 최대로 발휘할 수 있는 조건을 찾고자 하였다. 하이퍼파라미터 최적화 도구는 Tensorflow에서 배포하는 Keras Tuner를 사용하였다. 모델은 총 3000 학습 epoch 가 진행되는 동안 최적의 가중치를 계산하도록 설계하였고, 이 결과를 매 반복마다 저장장치에 기록하였다. 모델 성능의 타당성은 예측과 실측 데이터 간의 상관관계를 R2, NSE, RMSE를 통해 산출하여 검증하였다. 모델 최적화 결과, 적합한 하이퍼파라미터는 최적화 횟수 총 300회에서 256 번째 반복 결과인 은닉층 개수 3개, 은닉 노드 수 각각 25개, 22개, 14개가 가장 적합하였고, 이에 따른 활성함수는 ELU, ReLU, Hyperbolic tangent, Linear 순서대로 사용되었다. 최적화된 하이퍼파라미터를 이용하여 모델 학습 및 검증을 수행한 결과, R2는 학습 0.68, 검증 0.61이었고 NSE는 학습 0.85, 검증 0.81, RMSE는 학습 0.82, 검증 0.92로 나타났다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.12
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• pp.963-969
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• 2021

The wind data measured from local meteorological masts is used to evaluate wind speed distribution and energy production in the specified site for wind farm However, wind data measured from meteorological masts often contain missing information or insufficient desired height or data length, making it difficult to perform wind turbine control and performance simulation. Therefore, long-term continuous wind data is very important to assess the annual energy production and the capacity factor for wind turbines or wind farms. In addition, if seasonal influences are distinct, such as on the Korean Peninsula, wind data with seasonal characteristics should be considered. This study presents methodologies for generating synthetic wind that take into account fluctuations in both wind speed and direction using the hidden Markov model, which is a statistical method. The wind data for statistical processing are measured at Maldo island in the Kokunnsan-gundo, Jeonbuk Province using the Automatic Weather System (AWS) of the Korea Meteorological Administration. The synthetic wind generated using the hidden Markov model will be validated by comparing statistical variables, wind energy density, seasonal mean speed, and prevailing wind direction with measurement data.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.19 no.1
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• pp.69-75
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• 2014

Audio seganography is the art and science of writing hidden messages that evolves as a new secret communication method. And audio steganography is similar to the process of modifying the Least Significant Bit of image files 8th LSB layer embedding has been done for desired binary messages. The effective of steganographic tools is to obtain imperceptible and robust way to conceal high rate of secret data. The objective of this paper is to propose a method for hiding the secret messages in safer manner from external attacks by modified LSB technique and encryption rearrangement key.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.271-274
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• 2016

클라우드 시대가 도래함에 따라 클라우드 상에 생성, 저장되는 정보의 보호 또한 중요해지고 있다. 현재 정보보호를 위해 주로 암호화 기법을 사용하고 있지만 정보유출 및 해킹 등 보안사고의 우려로 클라우드 이용률이 저조한 상황이다. 암호화 외에 안전성이 높은 자료은닉을 위해 데이터 마스킹과 블록체인을 활용하는 것이 높은 호환성과 효율성을 가질 수 있는지 연구하고자 한다. 이에 본 논문에서는 암호화를 사용한 이중 사용자 인증, 데이터 마스킹을 사용한 가상 마스킹 데이터베이스, 블록체인을 사용한 데이터베이스 트랜잭션 공유를 제안하였다. 각각의 제안 방법을 통해 비인가된 사용자의 접근을 통제하고, 정보 유출 시 피해 방지와 위변조 방지의 역할을 수행할 수 있게 된다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.20 no.3
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• pp.29-36
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• 2015

Steganography is the technique of hiding the existence of a secret message that is communicated hiddenly. Generally, the main objectives of this paper is to develop newer and more sophisticated steganographic techniques based on perceptual transparency, robustness and capacity of the hidden data. This paper analyzes the advantages and disadvantages of image steganography techniques and proposes an effective method. As a result, the images steganography technique based on good ELSB and DCT which applies the rearranged key is secure and effective.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.17 no.5
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• pp.37-42
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• 2012

Audio steganography is quite similar to the procedure of modifying the least significant bit(LSB) of image media files. The most widely used technique today is hiding of secret messages into a digitized audio signal. In this paper, I propose a new method for hiding messages from attackers, high data inserting rate is achieved. In other words, based on the LSB hiding method and digitized to change the bit position of a secret message, an encrypted stego medium sent to the destination in safe way.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.4
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• pp.69-75
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• 2014

A novel reversible data hiding method using pixel value ordering and prediction error expansion in the sub-block is resented in this paper. For each non-overlapping $2{\times}2$ sub-block, we divide into two groups. In the min group, the lowest value is changed to embed a secret bit and the highest value is changed in the max group. The experimental results show that the proposed method achieves a good visual quality and high capacity. The proposed method can embed 13,900 bits on average, it is higher 4,553 bits than the previous method and the visual quality is maintained 31.39dB on average.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.07a
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• pp.191-194
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• 2003

본 논문에서는 자료 파일에 위치 추적 모듈을 삽입하여 공격자에 의해 자료 유출 사고 발생 시에 유출된 자료 및 자료를 유출한 공격자 그리고 불법 복제되어 유포되는 자료와 불법 사용자를 추적할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 역추적 시스템은 부가적인 역추적 모듈의 설치를 필요로 하지 않으며 공격자가 이용한 중간 경유지 시스템을 고려할 필요가 없다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.163-163
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• 2018

미래 수문 분석을 위한 기후변화 연구는 전 세계적으로 많이 수행되어 왔다. 하지만 불확실성 요소로 인해 연구 결과를 활용하는데 있어 여전히 한계가 있다. 따라서 장기적 측면의 기후변화에 대한 연구와 함께 단기간의 엘리뇨, 라니냐와 같은 자연적 기후시스템의 변동에 대한 연구도 현재 진행되고 있다. 본 연구에서는 IRI 연구소에서 매월 전지구 관측자료로 4-7개월 예측을 수행한 GCM 모형 자료를 활용하여 강우 발생을 예측하였다. 한국의 금강유역을 대상유역으로 하였으며, 계절에 따른 강우 변동성을 고려하기 위해 비동질성 은닉 마코프 모형(Nonhomogeneous Hidden Markov Model, NHMM)을 이용하여 일 강우를 모의하였다. 본 연구 결과는 강우 모의를 통한 자연 재난에 대한 예측의 정확도를 향상시키는 새로운 방법론을 제시하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.5
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• pp.435-446
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• 2014

Various drought indices developed from previous studies can not consider the inherent uncertainty of drought because they assess droughts using a pre-defined threshold. In this study, to consider inherent uncertainty embedded in monthly streamflow data, Hidden Markov Model (HMM) based drought index (HMDI) was proposed and then probabilistic assessment of hydrologic drought was performed using HMDI instead of using pre-defined threshold. Using monthly streamflow data (1966~2009) of Pyeongchang river and Upper Namhan river provided by Water Management Information System (WAMIS), applying the HMM after moving-averaging the data with 3, 6, 12 month windows, this study calculated the posterior probability of hidden state that becomes the HMDI. For verifying the method, this study compared the HMDI and Standardized Streamflow Index (SSI) which is one of drought indices using a pre-defined threshold. When using the SSI, only one value can be used as a criterion to determine the drought severity. However, the HMDI can classify the drought condition considering inherent uncertainty in observations and show the probability of each drought condition at a particular point in time. In addition, the comparison results based on actual drought events occurred near the basin indicated that the HMDI outperformed the SSI to represent the drought events.