• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.23-35
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• 2009

패스워드 기반의 키 교환(PAKE) 프로토콜은 난수를 공유하거나 PKI가 구축되어 있지 않은 환경에서 공유한 패스워드를 사용하여 세션키를 공유할 수 있게 함으로써 안전한 통신을 제공하는 암호학적 도구이다. RSA를 사용하여 효율적으로 설계하는 것이 쉽지 않기 때문에 대다수의 PAKE 프로토콜들은 Diffie-Hellman 키 교환을 기반으로 설계되어 왔다. 본 논문에서는 RSA 암호화의 효율성을 활용하여 비대칭 통신환경에 적합한 효율적인 RSA-PAKE 프로토콜을 제안한다. 제안하는 RSA-PAKE 프로토콜이 이론적인 계산량과 파라메타를 바탕으로 한 실험을 통하여 얼마나 효율적인지 판단한다. 제안하는 RSA-PAKE 프로토콜에서 비대칭 통신환경의 저전력 장비는 계산적으로 기존 프로토콜 중에서 안전하고 가장 효율적인 CEKEP보다 약 84% 효율적인 비용으로 키 교환을 수행할 수 있다. 특히, 일정 부분의 연산을 키 교환 과정이 진행되기 이전에 수행함으로써 키 교환 과정의 효율성을 극대화 할 수 있다. 제안하는 RSA-PAKE 프로토콜의 안전성은 RSA 문제를 기반으로 렌덤 오라클 모델에서 증명한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.243-251
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• 2021

본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.999-1012
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• 2020

최근 개인 건강기록의 활용이 증가함에 따라, 개인 건강기록의 개인정보를 보호하는 암호 프로토콜에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 일반적으로 개인 건강기록은 암호화되어 클라우드에 외부 위탁되어 관리되고 있다. 하지만 이 방법은 개인 건강기록의 무결성을 검증하는데 제한적이며, 사용시 필수적으로 복호화가 필요하기 때문에 데이터 가용성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 Redactable 서명기법과 영지식증명을 사용하여 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리기법을 제안한다. 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리기법은 Redactable 서명기법을 사용함으로써 민감한 정보를 삭제하여 사생활(privacy)을 보존하면서 원본문서의 무결성 검증이 가능하며, 영지식 증명을 사용함으로써 원본문서의 삭제된 부분 외에는 삭제 및 수정되지 않았음을 검증 할 수 있다. 또한 Redact Recovery Authority를 통해 필요한 경우에만 삭제된 부분을 복원할 수 있도록 설계함으로써 기존의 관리기법보다 데이터의 가용성이 증가하도록 설계하였다. 그리고 제안한 기법을 활용한 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리모델을 제안하고, 제안한 기법을 구현함으로써 효율성을 분석하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권1호
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• pp.9-21
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• 2021

본 연구에서는 금강수계 미호천의 어류 서식지적합도지수 산정을 위해 12개 조사지점에서 어류 및 유량조사를 실시하였고, 미호천을 대표할 수 있는 2개 지점을 선정하여 어종별 수심 및 유속 등 물리적서식지 정보를 구축하여 서식지적합도지수를 산정하였다. 2019년 9월부터 2020년 5월까지 총 4회 실시한 현장조사 결과에 따르면 총 8과 37종 5,754개체가 출현하였고, 어류군집의 유영특성은 정수성 어종이 22종, 중간종 7종, 유수성종 8종으로 유속이 느린 수역을 선호하는 정수성종의 출현 종수가 가장 많은 것으로 확인되었다. 서식지적합도지수는 수심과 유속 구간별 채집된 개체수와 유량조사 결과를 이용하여 WDFW 방법에 따라 산정하였다. 우점종인 피라미와 유영성 어종을 대상으로 상류의 가산교 지점과 중류의 팔결교 지점에서 각각 산정하여 결과를 비교하였다. 단일종은 수심 0.1 - 0.5 m, 유속 0.2 - 0.5 m/s의 범위에서 상류와 하류간 큰 차이를 보이지 않았고, 유영성종의 경우 수심 0.2 - 0.5 m, 유속 0.2 - 0.5 m/s의 범위로 단일종과 유사하게 산정되었다. 우점종인 피라미의 물리적 서식범위가 광범위하였고, 유영성종 간의 서식지적합도지수는 유사하게 산정된 결과를 보였다. 이와 같은 결과는 미호천의 환경생태유량 산정 및 하천복원 계획을 위한 기초자료로 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.922-930
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• 2020

지난 10년간 복원력 상실에 의한 어선의 해양사고가 지속해서 증가하고 있으며, 갑작스러운 강풍이 주요 원인으로 지적되고 있다. 이러한 강풍에도 견딜 수 있는 어선의 운동·조종성능을 확보하기 위해서는 정밀한 풍하중 예측 기법이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 전산유체역학 기법을 이용한 어선의 풍하중 평가기법을 개발하고자 한다. 특히, 고도 변화에 따라 풍속이 변화하는 계산환경을 모사하여 그 결과를 균일한 속도분포를 가정한 수치해석 결과와 비교 분석하고자 한다. 본 연구에서는 0-180°까지 15° 간격으로 13개의 방향에 대해 풍하중을 계산하였으며, 계산에 사용된 메쉬 모델은 메쉬 의존성 시험을 수행하여 개발하였다. 전산수치해석은 RANS(Reynolds-averaged Navier-Stokes) 기반 상용 해석 Solver인 STAR-CCM+(Ver. 13.06)와 k-ω 난류 모델을 이용하여 정상상태(Steady State) 유동해석을 수행하였다. 수치해석결과를 간략히 살펴보면 Surge, Sway 및 Heave에서 39.5 %, 41.6 % 및 46.1 % 풍하중이 감소하였으며 Roll, Pitch 및 Yaw에서 48.2 %, 50.6 % 및 36.5 % 감소하였다. 결론적으로 본 연구에서는 고도에 따른 풍속 변화 모델을 통해 기존보다 정밀한 수준의 풍하중 추정이 가능한 것을 확인하였으며, 그 결과가 선박의 풍하중 추정 평가기법 발전에 이바지하길 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1407-1419
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• 2020

지구환경 변화를 파악하는 데 있어서는 장기 시계열의 격자자료가 필수적이며, 기후 재분석장과 위성자료는 대기 및 지표면 변수에 대하여 전 지구 규모에서 주기적이고 정량적인 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 위성자료의 결측 문제를 해결하기 위한 방안으로 DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) 기반의 결측복원 기법을 서로 다른 특성을 가진 복수의 격자자료에 적용하고, 정량적인 검증을 통하여 그 활용성을 평가하였다. 원본 자료와의 객관적인 비교를 위하여 결측이 없는 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 모델로부터 상대습도, 풍속 일자료를 추출하고, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 월간 합성 LST (land surface temperature), NDVI (normalized difference vegetation index) 영상을 사용하여, 임의로 생성된 결측 블록이 원본에 매우 가깝게 복원됨을 확인하였고, 4가지 변수 모두에서 상관계수 0.95 이상의 일치도를 나타내었다. DCT-PLS 기반 결측복원 기법은 별도의 보조자료를 필요로 하지 않고, 필요시 시간 및 공간 정보를 모두 활용할 수 있으며, 처리속도가 비교적 빠르기 때문에 현업시스템에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1643-1652
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• 2020

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1435-1447
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• 2020

국지 지역에 대한 기상변수의 계절적인 변화는 해당 지역의 대기 투과 특성에 크게 영향을 미친다. 본 연구에서는 대기 환경의 국지적 특성이 매우 큰 지역에 대한 대기투과율과 일사량의 정밀 결정을 위해 새로운 다중회귀 증강 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 1) 관측된 기상자료를 사용하는 적응형 대기모델 선정 및 2) 통상적인 MODTRAN의 대기투과율 계산에 추가하여 다중선형회귀모델을 사용한다. 2018년 청명일에 해당하는 태안 연안의 기상자료에 이 새로운 알고리즘을 적용하여 계산된 일사량을 관측자료와 비교하였다. 측정과 계산 사이의 일사량 차이가 89.27 ± 48.08σ W/㎡ (표준 MODTRAN 계산)에서 21.35 ± 16.54σ W/㎡ (증강 다중회귀 알고리즘)로 약 70% 이상 개선되었다. 본 연구에서 제안한 이 새로운 방법론은 대기 환경 조건의 변화가 심해 국지적 특성이 매우 큰 지역의 일사량 및 대기 투과 특성을 정확하게 추정하고 이러한 지역에 대한 원격탐사 자료의 대기 보정 작업에서 유용한 도구가 될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.229-250
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• 2022

포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.