NIST(National Institute of Standards and Technology) 양자 내성 암호 표준화 사업이 3차 라운드에 접어들면서, 3라운드 후보자에 대한 실제 구현 결과 및 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 3라운드 후보자 중 대부분(5/7)은 격자 기반 암호이며, 격자 기반 암호는 다른 기반의 양자 내성 암호보다 효율적인 연산 처리로 인해 제약적인 리소스를 가진 임베디드 환경에서도 적용이 가능한 장점이 존재한다. 그러나 특히 임베디드 환경에서는 암호 알고리즘이 동작 시 발생하는 추가적인 정보(전력, 전자파, 시간차, 오류주입 등)를 이용한 부채널 공격에 취약하다. 실제 다수의 연구가 양자 내성 암호의 부채널 공격에 대한 가능성을 제시하고 있다. 여전히 부채널 공격은 양자 내성 암호를 표준화하기 위해 상당한 장애물이며, 이에 대응하기 위해서는 구현 시 부채널 대응 기법이 적용되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 NIST PQC 3라운드 격자 기반 암호의 부채널 대응 방안에 대한 최신 동향을 분석한다, 또한 향후, NIST PQC 3라운드 격자 기반 암호의 연구 전망을 논의한다.
폐기물 관리는 전 세계적으로 환경, 사회, 경제 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 예방하고자 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해, 인공지능을 통한 연구를 제안하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식모델을 제안한다. Open Images Dataset V6와 AI Hub의 공공 데이터 셋을 융합하여 폐기물 품목에 해당하는 이미지들을 정제하고 라벨링한다. 이때, 실제 배출환경에서 발생할 수 있는 장애물로 인한 일부분만 노출된 폐기물, 부분 파손, 눕혀져 배출, 다양한 색상 등의 인식저해요소를 모델 학습에 반영할 수 있도록 일반적인 데이터 증강과 GAN을 통한 데이터 증강을 병합 사용한다. 이후 YOLOv4 기반 폐기물 이미지 인식 모델 학습을 진행하고, 학습된 이미지 인식 모델에 대한 검증 및 평가를 mAP, F1-Score로 진행한다. 이를 통해 향후 스마트폰 애플리케이션과 융합하여 효율적인 폐기물 관리 체계를 구축할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.
항로표지는 등광, 형상, 색채, 음향, 전파 등을 수단으로 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치 등을 알려주는 항해보조시설로 해상교통 환경의 중요한 인프라이다. 해상교통환경은 4차산업혁명에 따라 자율운항선박, 스마트항만 등의 기술개발과 더불어 급격하게 변화 중이다. 그러므로 해상교통환경 변화에 능동적으로 대응하고 해상안전을 확보하기 위해서는 기존의 항로표지 고도화 및 정보협력서비스 제공이 필요하다. 본 연구의 목적은 미래 해상교통 관리를 위한 항로표지의 새로운 서비스 실효성을 확보하기 위해 사용자 대상 요구사항을 평가하는 것이다. 본 연구의 결과를 통해 선박운항자 등 사용자 관점에서 미래 항로표지 서비스의 요구사항을 파악할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 전세계적으로 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, 이하 MASS)의 기술 개발 및 시험 항해가 본격적으로 추진되고 있다. 하지만 MASS의 출현과 별개로 운항 방식, 제어 방식, 관제 방식 등 명확한 지침은 부재한 상태이다. 육상에서는 머신 러닝을 통하여 자율주행차에 대한 다양한 제어 방식을 연구하고 있으며, 이에 따라서 MASS도 제어 또는 통항 방식에 대한 기초 틀을 마련할 필요성이 있다. 하지만 육상과 달리 해상은 기상, 조종성능, 수심, 장애물 등 다양한 변수들이 존재하고 있어 접근 방식이 복잡하여, 머신 러닝을 적용할 때 환경에 대한 요소를 적절하게 설정해야 한다. 따라서 본 연구는 멀티 에이전트 강화학습을 통하여 MASS의 자율적인 통항 방식을 제안하기 위하여 강화학습의 해상교통환경 설정을 위한 요소를 도출하고자 하였다.
본 논문에서는 물리엔진 기반으로 지능형 주행 시스템을 구현하여 사용자에게 쾌적한 주행 환경을 제공하여 사용자가 즐거움을 느낄 수 있도록 하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 시스템 환경 내에서 사용자의 위치 및 회전각을 추출한 다음 유한 상태 머신과 베이즈 이론에 입각하여 구현된 모듈에 입력하여서 분석을 한다. 그리고 모듈에서 나온 분석 결과를 장애물이나 커브 구역에서 제공 함으로서 사용자가 현 위치에 따른 환경을 인지하여 좀 더 나은 주행을 할 수 있도록 하였다. 또한 시스템 내부적으로 분석된 자료가 주행 시스템에 피드백 과정을 통해 입력되어 자동적으로 환경에 적응하여 주행 시간을 단축하는 시스템을 설계 하였고, 일부 기능에 대한 구현을 완료하였다.
장애자나 노약자가 이동형의 재활보조 시스템을 조이스틱을 이용하여 직접 조작할 경우, 정상인과 달리 조이스틱 제어시 떨림이나 순간적인 오조작 (예를들면 조이스틱으로 손에서 놓치는 경우)이 자주 발생 하게 된다. 이러한 오조작이 그대로 전달될 경우 이동형 재활 보조시스템의 진동잉나 오동작을 초래하고, 특히 장애자나 노약자의안전성의 측면에서 문제로 대두된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 장애자의 오조작 및 주위 환경과의 충돌을 방지하기 위하여 초음파 센서를 사용하여 물체와 이동 로봇의 접근 정도를 측정하고 이에 따라 이동 로보트가 물체에 접근하는 것을 방해할 수 있도록 모터부착형 조이스틱에 토오크를 걸어주는 조이스틱을 사용한 힘 반향 주행 기법을 제안하였다. 제안될 힘 반향 기법의 유효성을 입증하기 위하여 원통형의 전방 장애물과 복도의 벽면을 가상으로 만들고 이를 따라 조이스틱을 조작하여 주행실험을 하였으며, 그 결과 조작자의 숙련도의 차이는 있었으나 장애물 정보를 조이스틱을 통하여 조작자에게 전달됨을 확인함으로써 조작성능과 장애물에 대한 안전성이 향상됨을 알수 있었다.
본 논문에서는 우리나라의 서해와 남해 그리고 동해의 연안과 해상의 DGPS 전파 환경을 측정하여 연안 여객선 항로 구간에서의 DGPS 서비스 영역을 분석한다. 전파 장애물로 작용할 수 있는 다도해 지역과 섬 지역의 지형적 장애물에 대한 영향을 측정하여 국내 연안 지역의 서비스 영역을 분석한다. 해상 DGPS 기준국은 $40dB{\mu}V/m$이상의 전계 강도와 10 dB 이상의 신호대 잡음비를 갖는 넓은 해상 서비스 영역을 제공하고 있으며, DGPS 기준국간 서비스 영역의 중복으로 다도해를 포한한 연안 여객선 항로 구간에서 양호한 DGPS 서비스를 제공하고 있다. 전파 장애물이 산재되어있는 지역에서는 전력 증강 및 안테나 효율 보강 시 더욱더 양호한 서비스 영역을 제공할 수 있다.
스마트하이웨이는 고속 주행하는 운전자에게 교통안전 개선 및 교통사고 발생률 감소, 지능적이고 편리한 주행환경을 지원하는 지능형 고속도로이다. 스마트하이웨이를 구현하기 위해 장애물, 야생동물, 고장차등과 같은 위험상황 정보 수집이 필요하다. 현재 고속도로에서 다양한 센서를 이용하여 교통정보를 수집하고, 분석하여 운전자에게 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 기법은 다양한 정보수집의 한계, 기상여건에 따른 정확도의 결여 및 유지관리의 한계 등의 문제가 있다. 따라서 위험 정보를 수집하여 운전자에게 안전주행정보를 제공하기 위해서는 레이더 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 위험 정보를 수집하기 위하여 개발한 34.5GHz RWR(Road Watch Radar) 레이더를 사용하였고, 현장 시험을 통해 레이더의 장애물 탐지 성능, 분해능 성능을 입증하였다.
본 연구는 도로 위의 객체를 분류하고 그 위치를 추정하기 위해 카메라와 레이저스캐너를 이용한 이종센서 검지 시스템의 연구를 다루고 있다. 이러한 도로인프라에서의 검지시스템은 ADAS(Advanced Driver Assist System) 및 (반)자동제어 서비스 등의 새로운 C-ITS 서비스에서 요구되는 객체의 위치 정보를 검지할 수 있다. 본 연구에서는 국외 관련 사례를 살펴보고, 카메라와 레이저스캐너를 이용한 검지시스템의 가능성을 살펴보았다. 그 후 이종센서 처리 알고리즘을 제안하고, 실 도로환경에서 몇 가지 도로상황 시나리오를 설정하여 시험검증을 실시하였다. 그 결과 이종센서 검지시스템으로 차량, 보행자 및 기타 장애물에 대한 검지 및 위치 추정에 대하여 비교적 용이하게 이용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 경우 매우 이상적인 조건에서 실험이 실시되었으며, 조도, 날씨 등의 외부환경 조건의 변화에 따른 알고리즘의 평가가 필요하다. 이러한 연구는 향후 미래의 C-ITS 환경 하에서 객체 검지 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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