• 정보보호학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.11-20
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• 2007

몽고메리 곱셈 방법을 이용한 고속 연산은 RSA 암호 시스템의 설계에 중요한 부분을 차지한다. 몽고메리 곱셈은 두번의 덧셈 연산으로 구성되며 CSA를 이용한 방법과 RBA를 이용한 방법이 있다. CSA의 경우 4-2 CSA 또는 5-2 CSA를 이용하여 구현하며, RBA의 경우 기존 이진 방법과 달리 잉여 이진체계를 이용한다는 특징을 가진다. [1] 에서는 기존의 RBA와 다른 새로운 이진 체계와 하드웨어 구조를 제안하고 몽고메리 곱셈에 적용하였다. 본 논문에서는 [1] 에서 제안한 RBA의 로직 구조를 재구성하여 시간 복잡도 뿐만 아니라 결합기가 필요하지 않도록 구성하여 공간 복잡도를 크게 줄였다. 또한 입 출력 값을 변형시켜 지수승 연산에 적합하도록 설계하였다. 그 결과 제안하는 RBA는 삼성 STD130 $0.18{\mu}m$ 1.8V 표준 셀 라이브러리에서 지원하는 게이트들을 사용하여 설계하는 환경에서, 기존의 4-2 CSA 보다 공간과 시간 복잡도를 각각 18.5%와 25.24%를, 기존의 RBA 보다 6.3%와 14%를 감소시킨다. 또한 [1] 의 RBA와 비교시 44.3%, 2.8%의 감소된 복잡도를 갖는다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1711-1717
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• 2020

일반적으로 컨테이너 내부검사를 위해서는 최대 9MeV의 X-선을 사용한다. 이때 사용되는 X-선은 선형가속기를 통해 생성되며 일정한 세기의 X-선량이 시간의 변화에 관계없이 안정적으로 유지되어야 한다. 만약 발생되는 X-선의 세기가 일정하지 않다면 영상의 해상도와 대비도 등에 영향을 미칠 수 있으며 결과적으로 컨테이너 내부의 이상화물에 대한 검사에 영향을 미칠 수 있다. 그러므로 고화질의 영상을 획득하기 위해서는 발생되는 X-선 선량에 대한 지속적인 모니터링이 요구된다. 이와같은 선량 모니터링을 위하여, 본 연구에서는 고에너지 X-선 선량의 변화 측정을 위한 이온전리함 기반의 선량변화 측정장치를 개발하였고 환경변화에 따른 신호처리부의 성능변화를 확인하기 위하여 온도와 습도 변화에 의한 측정값의 변화를 관찰하였다. 또한, 고에너지 X-선 발생장치에서 발생되는 선량의 변화에 따른 응답특성변화를 측정함으로써 개발한 X-선 선량측정장치의 검증을 수행하였다. 측정결과 온도와 습도의 변화에 따른 성능의 차이가 크게 나타나지 않았으며 입사되는 선량의 변화에 따른 출력의 변화가 선형적이었다. 그러므로 개발한 이온전리함 기반의 선량변화측정장치는 고에너지 X-선의 선량변화의 측정에 적용하기에 적합함을 알 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.82-88
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• 2021

원격탐사 기법을 이용하여 산출된 태양 유도 엽록소 형광(Sun-Induced Fluorescence, SIF)을 통해 식생의 광합성 효율 및 스트레스 상태를 이해하기 위한 노력이 세계적으로 진행되고 있다. 최근 SIF 관측을 위한 광학 기기 개발과 SIF 산출 방법론이 정립되고 있으나 아직 국내에서는 SIF 관측이 드물며 관측 자료의 수도 적다. 본고에서는 나주에서 2020년 6월 10일부터 2020년 10월 5일까지 벼 생육기간 동안 광학 기기를 이용하여 관측된 SIF 자료를 공개하였다. SFM 방법과 iFLD 방법으로 O2A과 O2B 흡수 대역의 SIF를 산출하였으며, 광합성 유효 복사량에 대한 정보도 제공하였다. 또한, 태양천정각, 센서의 광 포화상태, 관측 순간의 태양광의 급격한 변화, 태양광 정반사 영향 등을 고려하여 품질이 낮은 SIF 자료를 필터링하였다. 본 자료를 통해 연구자들이 SIF에 대한 이해를 높이고, 제안된 SIF 자료 필터링 방법으로 SIF 산출물 품질관리에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.243-250
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• 2021

최근 VR/AR/MR 기술과 3D 주변 장치의 발전에 의해 3D 가상현실 응용 서비스 개발이 증가하고 있으며 이에 따라 3D 데이터의 호환성과 이식성에 대한 요구가 증가하고 있다. 여러 장치의 응용 프로그램의 데이터를 공동으로 사용할 수 있도록 하기 위해서는 3D 표준 데이터 형식의 파일 처리가 요구된다. 이 때 가상환경 장면 처리에 필요한 공통의 파일 형식과 함께 함수와 변수 클래스들을 표준화된 라이브러리와 데이터구조를 제공한다면 응용 별로 서로 다른 파일 형식과 데이터구조의 사용으로 인해 발생하는 불필요한 처리 과정을 생략할 수 있어서 보다 효율적인 시스템 구성이 가능할 것이다. 본 연구에서는 이러한 공통의 데이터 파일과 데이터구조 사용 기능을 위해서 특정의 프로그래밍 언어를 이용하여 공용의 3D 표준 파일에 접근하여 다양한 서비스를 개발할 수 있도록 표준화된 데이터를 생성하고 저장할 수 있는 프로그래밍 바인딩 도구를 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해 본 논문에서는 Python 프로그래밍 언어를 이용하여 X3D 파일을 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 클래스와 함수를 포함하는 공통의 데이터구조를 정의하며 이 언어 바인딩 인터페이스를 기반으로 X3D 장면 데이터 파일을 렌더링 하는 X3D VR 뷰어인 Python 언어 바인딩 뷰어 구현에 대해 기술한다. 이 뷰어는 X3D 오브젝트의 생성, 변경, 교환 및 전송을 위한 Python 기반의 3D 장면 라이브러리들과 데이터구조를 포함한다. 그리고 이를 이용하여 X3D 오브젝트를 디스플레이하고 이벤트들을 처리한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.245-256
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• 2021

4차산업혁명시대에 정보통신기술의 비약적인 발전, 고객구매 성향의 다양함, 복잡함은 산업 전체적으로 데이터의 양적 중가를 가져와 '빅데이터' 시대를 맞이하게 되었다. 빅데이터 시대는 데이터를 분석, 활용하여 기업의 전략적 의사결정에 활용하는 것이 기업의 핵심 역량으로 자리 잡게 되었다. 하지만 현재 빅데이터 연구들은 기술적 이슈와 미래 잠재 가치 중심이었다. 반면 기업이 보유한 내.외부 고객 빅데이터의 품질 및 활용 수준관리에 대한 연구와 논의는 부족하였다. 본 연구에서는 기업의 내.외부 빅데이터 품질관리 정보시스템 측면와 품질경영 측면으로 인식하여 영향요인을 도출하였다. 또한 빅데이터 품질관리, 빅데이터 활용 및 수준관리가 기업의 업무 효율화와 기업 경영성과에 유의한 영향을 미치는지 204명의 임직원 설문을 통해 조사하였고, 가설을 설정하여 검증하였다. 연구결과 경영층의 지원, 개인 혁신성, 경영환경변화, 빅데이터 품질활용 지표관리, 빅데이터 거버넌스 체계 마련이 기업 경영성과에 유의한 영향을 미쳤다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.53-61
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• 2022

4차 산업혁명 기술의 발전으로 가상과 현실의 경계가 모호한 디지털 환경 속에서 MZ세대와 메타버스가 가장 큰 주목을 받고 있다. 이러한 MZ세대에 부합되는 교수학습 방식으로 메타버스가 주목받고 있다. 본 연구에서는 에듀테크 관점에서 언론사 뉴스 분석을 통해 메타버스 플랫폼 중의 하나인 게더타운의 활성화 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 한국언론재단에서 제공하는 빅카인즈 시스템을 이용하여 빅데이터 관점에서 분석해 보았다. 그 결과 COVID-19 팬데믹 이후에 나타날 미래교육에서 '게더타운'의 활용도는 크게 증가할 것으로 예상된다. 둘째, 연관어와 워드크라우드 분석에서, '비대면'이나 '대학' 그리고 '신입생' 등 교육 관련 용어들의 가중치가 비교적 높게 나타났으며, '메타버스', '메타버스 플랫폼'을 포함하여, '코로나19'나 '아바타' 등의 용어도 중심적인 위치에 있는 것으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석에서 도출된 주요 용어로는 '코로나19, 아바타, 대학생, 진로, 유튜브' 가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 여건 하에서, 본 연구 결과는 메타버스 플랫폼의 하나인 게더타운의 향후 교육 영역에서의 활용이 보다 활성화 되는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.49-55
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• 2022

본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.161-183
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• 2022

여론조사는 유권자들의 투표행위를 예측하고, 그 행위에 영향을 준다는 점에서 선거운동의 강력한 수단이자, 언론의 가장 중요한 기사거리로 자리잡고 있다. 하지만, 여론조사가 활발할수록 후보자들의 공약과 정책을 검증하기 보다 당선 가능성이나 지지도에 관한 조사만 반복적으로 실시하는 등 선거 캠페인에 관한 효과 측정에서 유권자들의 마음을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많다. 여론조사의 선거 결과에 대한 부실한 예측이 언론사의 권위를 실추시켰다 하더라도, 어느 후보가 최종 승리할지에 대해 인간의 본능적인 궁금증을 풀어줄 명백한 대안이 없기 때문에 사람들은 여론조사에 대한 관심을 쉽게 놓지 못한다. 이에, 온라인 빅데이터를 통해 인사이트를 발굴하는 환경을 제공하는 썸트렌드의 '유튜브 분석' 기능을 활용하여 20대 대선에 대한 여론을 회고적으로 파악해 보고자 한다. 본 연구를 통해 간단한 유튜브 데이터 분석 결과만으로도 실제 여론(혹은 여론조사 결과)에 근접한 결과를 쉽게 도출하고, 성능이 좋은 여론 예측모형을 구축할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.67-75
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• 2022

장비 도입 시 해당 장비에 설치된 커널의 정확한 버전을 식별하는 것은 매우 중요하다. 특정 커널 버전에 취약점이 발견된 경우 이에 대해 조치 여부를 판단하거나, 특정 커널 버전의 제외 또는 포함 등에 대한 도입 요구 조건이 있는 경우 이를 판단하는데 사용될 수 있기 때문이다. 하지만 많은 시스템 및 네트워크 장비 제조업체들은 공식적으로 배포되고 있는 리눅스 기저 커널을 그대로 사용하지 않고, 장비에 최적화된 펌웨어를 제작하기 위해 커널을 수정하여 사용하므로 리눅스 커널 버전을 판단하기 어려운 상황이 발생한다. 또한, 커널의 패치가 공개될 경우 제조사는 수정한 커널에 패치 내용을 반영하므로, 이런 과정이 지속될 경우 커스터마이징된 커널은 리눅스 기저 커널과 매우 다른 형상이 된다. 따라서, 특정 파일 존재 여부 등의 단순한 방법으로는 리눅스 커널을 정확히 식별하기 어렵다. 새로운 리눅스 커널 버전이 공개될 때는 새로운 함수가 포함되기도 하고 기존 함수가 삭제되기도 한다. 본 논문에서는 심볼 테이블에 저장된 함수명을 이용하여 펌웨어 커널 버전의 정적 식별 방안을 제안하고 실험을 통해 그 실효성을 증명하였다. 100개의 리눅스 펌웨어를 대상으로 한 실험에서 99%의 정확도로 리눅스 커널 버전을 식별할 수 있었다. 본 연구를 통해 펌웨어 이용 환경의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대한다.