• Review of KIISC
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• v.32 no.1
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• pp.7-17
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• 2022

양자컴퓨터 개발이 가속화됨에 따라 기존 암호 기술이 기반하고 있는 수학적 난제가 실시간으로 해결될 수 있다는 문제점에 현실화되고 있다. RSA와 타원곡선 기반의 공개키 암호와 해시함수를 활용하여 만든 블록체인 역시 양자컴퓨터에 의해 해킹 가능성이 높아지고 있다. 블록체인 상에서 데이터 위·변조를 어렵게하기 위한 장치로 사용한 암호가 양자컴퓨터상에서 동작하는 양자알고리즘에 의해 해킹된다면 블록체인으로 보호되고 있는 데이터들의 안전성은 보장받을 수 없다. 이를 해결하기 위한 하나의 방안으로 양자알고리즘에 의해서도 해킹되지 않는 양자내성을 가진 블록체인이 제안되었다. 이와 더불어 블록체인이 기존에 가지고 있던 정보에 대한 안전한 이전을 성립하기 위한 기술에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 양자 내성 블록체인과 이를 구현하기 위한 기술적 동향에 대해서 확인해 보도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.328-330
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• 2021

최근 메타버스의 등장으로 VR에 많은 관심이 집중되는 가운데, 여전히 사이버 멀미라는 해결되지 못한 문제가 있다. 사이버 멀미는 여러 요인이 있지만 본 논문은 시각 정보와 전정 정보의 불일치로 인해 발생하는 것을 주 요인으로 본다. 이러한 문제는 룸스케일 방식으로 해결될 것으로 보고, 제약된 현실 공간에서 보다 넓은 가상공간을 자유롭게 돌아다니기 위해 RDW(Redirected Walking)을 도입했다. 그러나 RDW 또한 화면을 왜곡시켜 사용자의 동선을 조정하는 것이기 때문에 왜곡률에 따라 멀미를 유발시킬 가능성이 있다. 따라서 공간활용과 왜곡률에 따른 사용자의 인식,멀미 정도를 고려할 필요가 있어 연구를 진행하게 되었다. 본 연구는 7×7m의 현실 공간을 기준으로 3가지 크기의 가상 공간에서 RDW 시스템의 회전 왜곡률과 설정된 플레이 공간의 벽에 부딪히는 횟수, 멀미도(SSQ)를 측정하고 정리하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.480-482
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• 2021

최근 다수의 문서를 고려해야하는 다중홉(multi-hop) 추론과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해 계층적 그래프 신경망기반 질의응답 시스템이 제안되었다. 계층적 그래프 신경망 기반 질의응답 시스템은 사람의 정확도를 뛰어넘었으나 제한된 문서를 통해 추론을 진행하기 때문에 문서에 충분한 정보가 없을 경우 추론에 실패할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 정보를 재탐색하고 기존의 그래프 정보와 병합하여 기존의 정보와 새로운 정보를 고려하여 재추론 할 수 있는 그래프 병합 기법을 제안한다. 제안하는 그래프 병합 기법은 사전에 정의된 규칙에 의해 수행되며 노드의 병합 및 연결을 통해 새로운 그래프를 도출한다. 새로운 그래프는 그래프 신경망을 통해 추론을 진행하여 기존 정보와 새로운 정보를 고려한 정답을 도출할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1140-1143
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• 2021

예부터 최근까지 세계적으로 해마다 자전거 도난의 문제가 빈번히 발생하고 있고 자전거 자물쇠를 지니고 다녀야 하는 번거로움 또한 발생하고 있다. 현재 자전거 절도가 가장 생활범죄에서 1순위를 차지하고 국가적으로 봐도 많은 도난이 발생하고 있는 나라가 우리나라이지만, 이에 대한 해결책이 미비하며 국가에서의 관심이 턱없이 부족하여, 효율적인 해결방안이 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 현대인에 맞는 스마트한 IOT 자전거 도난 방지 시스템을 제안하고 개발한다. 개발한 시스템은 상황에 맞는 대처 및 시스템 실시간 관리를 통해 사람들이 많이 지니고 다니는 스마트폰에 애플리케이션을 이용하여 긴급상황에 적절하게 대처하여 안전 운행을 가능하게 한다. 또한 현시대에 맞게 휴대성을 위하여 최대한 소형화하고 이에 걸맞은 보안 시스템을 개발함으로써 차후 다양한 분야에 상용화하는 발전 가능성을 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.675-677
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• 2023

본 연구는 병리학 이미지 분석에서 자주 발생하는 문제 중 하나인 레이블링 불일치 문제를 해결하고자 준지도학습(semi-supervised learning) 기법을 적용하였다. 기존의 병리 진단 과정은 정확한 판정 및 치료를 위해 전문가의 판단을 필요로 한다. 이로 인해, 시간이 매우 많이 소모되며 전문가의 피로도가 증가한다. 최근 이를 해결하고자 지도학습(supervised learning) 기법을 사용하여 업무의 피로도를 감소시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 병리 이미지 데이터에 대한 접근이 어렵고, 병변의 위치를 레이블링 하는 부분에서 많은 비용이 발생한다. 또한 암 병변의 스펙트럼적 특성으로 인해 레이블링 과정 속에서 레이블링 불일치 문제가 발생할 가능성이 높다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우리는 제한된 레이블 된 데이터와 많은 양의 레이블 되지 않은 데이터를 활용하는 준지도학습 방법론을 제안한다. 이 제안하는 방법은 필요한 수동 레이블링 작업량을 줄여, 병리학자들에게 보다 효과적인 진단 도구를 제공할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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• 2002.05a
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• pp.17-17
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• 2002

국내 제지 산업에서 큰 비중을 차지하고 있는 골판지 원지는 주로 국내에서 발생되는고지를 원료로 생산되고있다. 2001년 제지 통계에 따르면 우리나라의 고지재활용율은 세계 최고 수준으로 지류 재활용 비율이 약 72%에 달하며 그중 국산 폐지사용량은 해마다 꾸준히 증가하여 2001년 62%에 이르렀다. 하지만 고지의 재활용율이 증가함에 따라 많은 기술적, 품질적 문제가야기되어 강도저하, 공정 및 품질 저하가 날로 심각해지고있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 국내 골판지 원지의 해섬특성을 알아보고 조성이 상이한 원료 물질의 해섬특성 곡선을 조사한 후 골판지 원지의 원료로 가장 널리 사용되고 있는 KOCC의 물성개선 가능성을모색하기 위해 분급 및 기계적 처리를 적용하고 도입 효과를 살펴보았다. 다양한 조성으로 구성된 OCC 고지의 해리에 따른 해섬 현상을 살펴보기 위해 각각의 원지와 조성이 상이한 원료물질의 해섬 특성 곡선을 조사하였다. 저농도 해리기를 이용하여 농도와 revolution의 변수를 주어 해리를 실시하고 스크린을 이용하며 미해리분을 측정하여 해섬 특성 곡선을 평가하였다. 또한 가장 널리 사용되고 있는 원료인 KOCC의 분급에 의한 물성 개선 가능성을 모색하기 위해 실험실적인 모텔링에 의한 분급과 기계적인 처리를 실시하여 물성을 평가하였다. 모델링은 UKP와 KOCC 100%인 골판지 원지를 이용하였으며 압축강도, 인장강도, 파열강도를 측정하였다. 현장에서의 적용가능성을 살펴보기 위해 현장에서의 Multi fractor를 이용하여 분급된 지료를 채취하여 물리적인 처리를 가한 후 수초하여 물성을 평가하였다. 그 결과 분급 및 기계적인 처리에 의한 펄프의 특성은 단섬유의 재활용에 대한 고려가 있을 경우 물성개선을 위한 해결방법으로 활용될 수 있다고 판단되었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.3
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• pp.231-236
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• 2001

일반적인 다층 신경망에서 가중치의 갱신 알고리즘으로 사용하는 오류 역전과 방식은 가중치 갱신 결과를 고정된(fixed) 한 개의 값으로 결정한다. 이는 여러 갱신의 가능성을 오직 한 개의 값으로 고정하기 때문에 다양한 가능성들을 모두 수용하지 못하는 면이 있다. 하지만 모든 가능성을 확률적 분포로 표현하는 갱신 알고리즘을 도입하면 이런 문제는 해결된다. 이러한 알고리즘을 사용한 베이지안 신경망 모형(Bayesian Neural Networks Models)은 주어진 입력값(Input)에 대해 블랙 박스(Black-Box)와같은 신경망 구조의 각 층(Layer)을 거친 출력값(Out put)을 계산한다. 이 때 주어진 입력 데이터에 대한 결과의 예측값은 사후분포(posterior distribution)의 기댓값(mean)에 의해 계산할 수 있다. 주어진 사전분포(prior distribution)와 학습데이터에 의한 우도함수(likelihood functions)에 의해 계산한 사후확률의 함수는 매우 복잡한 구조를 가짐으로 기댓값의 적분계산에 대한 어려움이 발생한다. 따라서 수치해석적인 방법보다는 확률적 추정에 의한 근사 방법인 몬테 칼로 시뮬레이션을 이용할 수 있다. 이러한 방법으로서 Hybrid Monte Carlo 알고리즘은 좋은 결과를 제공하여준다(Neal 1996). 본 논문에서는 Hybrid Monte Carlo 알고리즘을 적용한 신경망이 기존의 CHAID, CART 그리고 QUEST와 같은 여러 가지 분류 알고리즘에 비해서 우수한 결과를 제공하는 것을 나타내고 있다.

• Convergence Security Journal
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• v.20 no.3
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• pp.71-78
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• 2020

Bitcoin-based blockchain technology provides an infrastructure that enables anonymous smart contracts, low-cost remittances, and online payments. However, the block-chain technology that implements the bitcoin has scalability constraints in tradeoffs between throughput and latency. To solve these problems, the Byzantine fault tolerant block-chain technique has been proposed. This technique improves throughput without increasing latency by selecting a leader and constructing many microblocks that do not contain proofs of work within the existing block by the leader. However, this technique may be less secure than existing techniques in selecting the reader.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.2
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• pp.1-8
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• 2002

By now, Schedulers for RMS and EDF are implemented for real-time Linux Scheduler. These Schedulers are used for do not consider there's characteristics. Missing Schedulability-test cause result that increase deadline miss rate. Also The present real-time Linux causes system halt Because of scheduling for unschedulable tasks . These appearances are very fatal for real-time system. Therefor, In this paper The peaceful schedulability-test use scheduler which is proper characteristics of RMS and EDF scheduling methods. This scheduler keeps deadline and eliminates system halt from scheduling unschedulable tasks. In this paper, we propose the schedulability-test algorithm and scheduler select algorithm for the effective management of tasks sets.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.174-175
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• 2022

첨단 항해장비가 대부분의 선박에 보급된 바 있으나, 선박충돌사고는 줄어들지 않고 있으며, 전체사고의 10-20% 정도가 충돌사고이며, 이중 90% 이상이 운항과실로 인하여 발생하고 있다. 과거 허베이스피리트호 사고에서 보듯이 선박충돌사고는 대형 오염사고로 확대될 우려가 있으므로, 대책수립 등을 위한 원인분석 기술이 매우 중요하다. 한편, 소형선 사고가 전체 사고의 60% 이상을 차지할 정도로 중요하며, 어선 등 소형선 사고의 경우, AIS나 V-PASS가 미장착 되었거나 고장 등으로 인하여 운항데이터가 없는 경우, 그 원인을 파악하는데 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 사고 선박 내 운항데이터가 없는 경우, VTS 레이더를 이용하여 사고를 분석할 수 있는 레이더 기반 선박충돌사고재현시스템 및 원인분석 기술을 개발하였다. 이를 검증하기 위하여, 실제 사고사례에 대하여 VTS 레이더 데이터를 수집하였고, 본 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템을 이용하여 사고재현 및 회피 시뮬레이션을 수행하였다. 특히, 사고 재현시 운항과실 확인을 위한 선박충돌위험도 평가와 함께 사고당시 회피가 가능했는지 여부를 확인하기 위한 피항 가능성 평가를 병행하여 수행하였다. 본 논문에서는 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템의 특징과 실제 사고사례에 대한 레이더 기반 선박충돌 사고재현 및 피항가능성 평가 결과에 대해 소개한다.