• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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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.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권12호
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• pp.963-969
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• 2021

풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.69-75
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• 2014

오디오 스테가노그래피는 새로운 비밀통신 기술로서 발전한 은닉메시지를 기록하는 과학이며 예술이다. 그리고 오디오 스테가노그래피는 이진화 된 메시지를 이미지의 8번째 LSB 층에 숨기는 과정과 유사하다. 효과적인 스테가노그래픽 기법은 비밀자료를 많이 숨기고, 감지할 수 없게 하는 것이다. 이 논문에서는 외부적 공격으로부터 비밀 메시지를 안전하게 숨기기 위해 재배열 순서키와 수정된 LSB 기법에 의한 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.29-36
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• 2015

스테가노그래피는 은닉되어 전송되는 비밀 메시지의 존재 자체를 숨기는 기술이다. 일반적으로 은닉 자료의 지각 투명성, 수용 능력, 견고성 등을 기반으로 하는 새롭고 정교한 스테가노그래피 기법을 개발하는 것이 주목적 이다. 이 논문에서는 이미지 스테가노그래피 기법의 장점과 단점을 분석하고, 효과적인 적용방법을 제시한다. 결과적으로 재배열키를 적용하고, 보안성이 좋은 ELSB와 DCT를 기반으로 하는 이미지 스테가노그래피 기법이 효과적이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.37-42
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• 2012

오디오 스테가노그래피는 오디오 매체(신호)에 암호화된 비밀 메시지를 은닉하여 전송하는 일반적이고, 폭넓게 이용되는 통신기법이다. 인간은 청각시스템의 지각능력의 한계 때문에 커버 오디오 파일과 스테고 오디오 파일의 지각품질(perceptual quality) 차이는 없다. 또한 공격자로부터의 안전성과 견고성 측면에서 LSB 기법은 디지털화된 오디오 신호에 메시지를 삽입하는 효율적이고, 경제적인 방법으로 널리 이용되고 있다. 이 논문에서는 LSB 기법을 기반으로 하고, 디지털화된 비밀 메시지의 비트별 위치를 변경하고, 암호화한 후 커버 오디오 매체에 은닉하는 개선된 방법을 제시한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.69-75
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• 2014

본 논문에서는 하나의 서브블럭내에서 픽셀값정렬과 예측오차확장기법을 확장한 새로운 가역 정보은닉기법을 제안한다. 각 $2{\times}2$ 서브블록에서 최소값 그룹과 최대값 그룹으로 나누고, 최소값 그룹에서는 제일 작은 값에 비밀자료를 숨기고, 최대값 그룹에서는 제일 큰 값에 비밀자료를 숨긴다. 제안한 알고리즘은 평균 13,900 비트의 삽입용량을 가지는데 이 결과는 31.39dB의 시각적인 왜곡을 유지하면서 기존 알고리즘보다 4,553 비트 더 많이 숨길 수 있음을 실험을 통해서 보여주고 있다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 하계학술대회논문집
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권5호
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• pp.435-446
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• 2014

지금까지 많은 연구를 통하여 제안된 다양한 가뭄지수들은 사전에 정의된 등급을 통하여 가뭄을 평가하기 때문에 가뭄현상에 내재된 불확실성을 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 월 유출량 자료에 내재되어 있는 불확실성을 고려하기 위해 은닉 마코프 모형(HMM) 기반의 가뭄지수(HMDI)를 제안하고, 이를 이용하여 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 평가를 수행하였다. WAMIS에서 제공하는 한강유역의 평창강과 남한강상류의 월평균 유출량 자료(1966~2009)를 이용하여 3, 6, 12개월씩 누적시킨 후, HMM에 적용하여 은닉상태의 사후확률을 계산하였다. 연구방법의 검증을 위해 HMM을 이용하여 추정된 각 은닉상태 별 사후확률(HMDI)과 기준값에 의해 가뭄을 평가하는 방법 중 하나인 표준유출지수(SSI)와 비교를 하였다. 분석결과, 기존 가뭄지수(SSI)를 사용하였을 때는 하나의 지수로 특정 시점에서의 가뭄 상태를 판단하였지만, HMDI는 자료에내재된 불확실성을 이용하여 가뭄의 상태를 분류하였고, 이는 특정 시점에서 가뭄 상태들이 나타날 확률로 표현되었다. 또한, 실제 가뭄사례와의 비교를 통해서 HMDI가 SSI에 비하여 가뭄에 대한 재현능력이 우수한 것으로 나타났다.