• 융합보안논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-31
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• 2018

ICT기술이 발전함에 따라 산업 전분야에 걸쳐 이전보다 훨씬 많은 디지털 데이터들이 생성, 이동, 보관, 활용되고 있다. 산출되는 데이터의 규모가 커지고 이를 활용하는 기술들이 발전함에 따라 대규모 데이터 기반의 신 서비스들이 등장하여 우리의 생활을 편리하게 하고 있으나 반대로 이들 데이터를 위변조 하거나 생성 시간을 변경하는 사이버 범죄 또한 증가하고 있다. 이에 대한 보안을 위해서는 데이터에 대한 무결성 및 시간 검증 기술이 필요한데 대표적인 것이 공개키 기반의 서명 기술이다. 그러나 공개키 기반의 서명 기술의 사용은 인증서와 키 관리 등에 필요한 부가적인 시스템 자원과 인프라 소요가 많아 대규모 데이터 환경에서는 적합하지 않다. 본 연구에서는 해시 함수와 머클 트리를 기반으로 시스템 자원의 소모가 적고, 동시에 대규모 데이터에 대해 서명을 할 수 있는 데이터 서명 기법을 소개하고, 서버 고장 등 장애 상황에서도 보다 안정적인 서비스가 가능하도록 개선한 해시 트리 분산 처리 방법을 제안하였다. 또한, 이 기술을 구현한 시스템을 개발하고 성능분석을 실시하였다. 본 기술은 클라우드, 빅데이터, IoT, 핀테크 등 대량의 데이터가 산출되는 분야에서 데이터 보안을 담보하는 효과적인 기술로써 크게 활용될 수 있다.

• 감성과학
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• 제13권4호
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• pp.613-620
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• 2010

본 연구의 목적은 차량 통제 변인과 동작의 부드러움 변인을 이용하여 동시 과제 수행이 운전 수행 능력에 미치는 영향을 정량적으로 제시하는 것이다. 1~2년의 운전 경력을 가진 피험자 20명이 실험에 참여하였다. 피험자는 동작분석을 위해 상지(shoulder, elbow, wrist) 및 하지(knee, ankle, toe)에 9개의 마커를 부착한 후, 운전 시뮬레이터를 이용하여 80km/hr로 주행하는 선행 차량과 30m의 간격을 유지하며 직선 주행하도록 하였다. 동시과제는 문자 메시지 보내기와 네비게이션 검색으로 선정하였다. 실험 시간은 2분으로 운전 시작 후 1분은 운전만을, 다음 1분은 운전과 동시과제를 함께 실시하도록 하였고, 각각 운전구간과 동시과제구간으로 정의하였다. 차간거리(Anterior-Posterior Coefficient of Variation, APCV) 및 차선이격거리의 분산계수(Medial-Lateral Coefficient of variation, MLCV)와 저크비용함수(Jerk-cost function, JC)를 이용하여 운전 수행 능력을 평가하였다. APCV는 운전구간에 비해 운전 중 네비게이션 검색 시 222.1% 증가하였다. MLCV는 문자 메시지 전송 과제를 수행할 경우, 318.2%, 네비게이션 검색 과제를 수행할 경우 309.4%가 증가하였다. JC는 운전구간에 비해 동시과제 수행 시, 팔꿈치, 무릎, 발목, 발가락에서 유의하게 증가하였고, 하지마커 전체의 평균값은 문자과제 수행 시 218.2%, 네비게이션 과제 수행 시 294.7%가 증가하였다. 운전 중 동시과제의 수행은 JC를 증가시켜 운전자의 동작의 부드러움을 감소시키고, APCV와 MLCV를 증가시켜 차량의 횡적 종적 통제를 어렵게 한다고 결론 내릴 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.122-133
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• 1999

TCP/Ip 기반하의네트워크 사용으로 많은 사용자들은 서로 정보를 공유하고 자원을 효율적으로 이용할 수 있게 되었다. 그러나 복잡해진 망 구조를 효율적으로 관리할 수 있는 프로토콜이 필요하게 되었다. 1989년 분산된 네트워크의 망 관리를 위하여 SNMP(Simple Network Management Protocol)가 표준으로 채택되었고 그후 보안 기능이 추가된 SNMPv2에서 제공하는암호화 방식은 대칭형 암호화 방식인 DES(Data Encryption Standard)와 인증 (Authentication)을 위한 MD5(Message Digest 5) 해쉬 함수이다. 그러나 DES는 키 길이의 취약성과 암호화 및 인증 알고리즘이 분리되어 수행되는 단범을 가진다. 이를 해결할 수 있는 방안으로 본 논문의 보안모듈에서는 RSA 공개키 방식을 사용한다. 본 논문은 SNMP와 관련된 사항들에 대해 고찰한 후, 표준 SNMPv3에서 제안하는 암호화 알고리즘 DES와 인증을 위한 MD5방식과 더불어 암호화와 인증을 동시에 수행할 수 있는 공개키 방식인 RSA를 적용함으로써 보안성을 강화하였다. 제안한 SNMPv3의 보안 모듈은 JAVA 언어로 구현하였으며 Windows NT 환경에서 실험되고 분석되었다.

• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.59-77
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• 2022

현재 고준위방사성폐기물 처분을 위한 완충재의 설계 기준 온도는 100 ℃ 미만이기에 완충재의 열 분산 능력이 개선된다면 처분장의 처분 터널과 처분 공의 간격을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 완충재의 열-수리-역학 성능 기준을 분석하고자 하였으며, 완충재의 열전도도를 개선할 수 있는 고기능 완충재의 연구 현황에 대해 알아보고자 하였다. 우선, 열전도도는 가능한 높아야 하며 완충재의 열전도도 값은 건조밀도, 함수비, 온도, 광물조성, 벤토나이트 유형에 영향을 받는다. 또한 완충재에 함유된 유기물은 처분용기의 부식 성능에 큰 영향을 미칠 수 있기에 완충재의 유기물 함량은 매우 낮아야 한다. 수리전도도는 근계암반보다 더 낮게 설정해야 하며, 완충재가 제 기능을 하기 위해 팽윤성이 적정해야 한다. 고기능 완충재 개발을 위해 대표적으로 모래, 흑연, 산화 흑연 등의 첨가제를 사용하며 흑연의 경우 모래보다 아주 적은 첨가량으로 열전도도를 크게 향상시킬 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제17권1호
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• pp.1-10
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• 2014

춘천시 인구 밀집지역의 지반특성 파악 및 분류를 목적으로 2011년 1월부터 2013년 5월까지 고유진동수 1 Hz인 수직성분 속도센서 4대와 4.5 Hz 수직 지오폰 24개를 이용하여 춘천시계 내의 50 지점(산림지 4 곳 포함)에서 레일리파를 기록하였다. 확장된 공간자기상관함수법으로 얻은 레일리파 분산곡선을 두께 1 m인 40개 수평층의 횡파속도($v_s$) 모델로 역산하였다. 또한 이를 바탕으로 풍화암질 기반암의 깊이($D_b$) 및 횡파속도($v_s^b$), 토양층의 평균 횡파속도($\bar{v}_s^s$), 깊이 30m까지의 횡파속도($v_s30$)를 각각 산출하였다. 46개 저고도 측점에서 구한 $D_b$, $v_s^b$, $\bar{v}_s^s$, $v_s30$는 각각 5 ~ 29 m, 404 ~ 561 m/s, 208 ~ 375 m/s, 226 ~ 583 m/s의 범위를 갖는다. 이는 국내 내진설계기준에 따르면 단단한 토사지반 $S_D$와 매우 조밀한 토사지반 및 연암지반인 $S_C$에 해당한다. $v_s30$의 대표적 지시자를 파악하기 위해 토지피복 종류, 기반암 암상, 지표면 경사도 및 지표 고도와의 상관도를 분석하였다. 그 결과, 가장 좋은 지시자인 고도와의 상관성(r = 0.41)도 미약하게 나타나서, 상대적으로 작은 면적의 춘천시만을 대상으로 적용하기에는 신뢰성에 한계가 있다고 판단된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제53권4호
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• pp.325-332
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• 2011

본 연구는 도체 평가형질인 도체중, 등지방두께, 등심면적 및 근내지방도에 대한 유전모수 및 한우 암소 번식우의 육종가 추정에서 사육농가가 미치는 영향력을 파악하기 위하여 실시하였다. 자료는 강원도 평창군내 한우 사육농가에서 비육 출하한 거세우의 도체성적과 거세우의 혈통 자료를 이용하였으며 유전분석은 다음과 같은 3개의 모델을 적용하여 실시하였다. 모델 1은 도축장소-도축년도-도축월을 동기우 그룹으로 형성한 고정효과로 그리고 상가적 개체 유전 효과를 임의 효과로 포함시켰고, 모델 2는 모델 1에 사육농가의 효과를 임의 효과로 추가하였으며, 모델 3은 모델 1에 사육농가의 효과를 고정효과로 추가하였다. 각 모델을 적용해서 실시한 분석결과를 비교해보면 모델 1에 비해 사육농가의 효과를 포함한 모델 2나 모델 3에서 모든 형질의 유전력 추정치가 작았는데 특히 도체중의 경우 모델 1에서의 유전력이 0.23, 모델 2에서의 유전력이 0.15, 모델 3에서의 유전력이 0.18로 사육농가효과를 포함한 모델에서 유전력 크기의 감소가 더 심했으며, 사육농가를 포함한 모델 2나 모델 3의 최대우도 값(maximum log Likelihood)은 도체중에서 각각 -44629.70과 -43956.12, 등지방두께에서 각각 -22939.43과 22687.18, 등심 면적에서 각각 29370.39와 29016.19, 근내지방도에서 각각 -11678.12와 -11591.64로 사육농가를 포함하지 않은 모델 1에서 각각의 우도함수 값 -44900.86 (도체중), -23055.71 (등지방두께), -29438.26 (등심면적), -11750.38 (근내지방도) 보다 더 컸고, 사육농가의 효과를 임의효과로 적합시킨 모델 2에서 사육농가의 분산은 형질에 따라 최대 18% (도체중)에서 최하 4% (등심면적)의 범위로 추정되었다. 그리고 거세우 어미 전체의 육종가를 이용하여 추정한 육종가의 모델 간 순위 상관 계수와 모델 1로 추정한 육종가에 근거하여 상위 10%와 하위 10%에 해당하는 암소를 각각 선발하고 선발된 집단 내에서 추정된 각 형질들의 모델 간 순위 상관계수를 추정한 결과 상위 10% 그룹내에서 형질별로 모델간 상관 계수는 0.57에서 0.95의 범위였고, 하위 10% 그룹 내에서 0.68에서 0.95의 범위였는데 이것은 육종가 추정에 적용된 모델에 따라 육종가 순위에 차이가 발생할 수 있음을 보여준다. 이러한 결과들은 한우 암소의 도체형질 개량을 위한 목적으로 육종가를 추정할 때 분석모형에 사육농가의 효과를 포함시켜야 함을 시사한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 화약ㆍ발파
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• 제9권1호
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• pp.3-13
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• 1991

발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.