• 한국통신학회논문지
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• 제39B권5호
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• pp.309-316
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• 2014

안드로이드 앱(Android app, APK)을 역공학하여 디컴파일된 소스 코드를 획득하는 것이 용이하다. 공격자는 디컴파일된 소스코드를 불법적으로 사용하여 경제적 이득을 얻거나 악성코드를 삽입하여 앱을 변조하기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 역공학 방지 방법을 사용하여 안드로이드 앱에 대한 불법 변조를 방지하는 APK 덮어쓰기 기법을 제안한다. 연구 대상은 임의 프로그래머에 의해 작성된 앱들이다. '대상 앱'(원본 앱)에 대해, 서버 시스템은 (1) 대상 앱의 복사본 생성, (2) 그 대상 앱을 암호화, (3) 복사본의 DEX (Dalvik Executable) 부분을 스텁(stub) DEX로 교체하여 스텁 앱 생성, (4) 암호화된 대상 앱 및 스텁 앱을 배포한다. 스마트폰 사용자는 암호화된 대상 앱 및 스텁 앱을 다운받는다. 스텁 앱이 스마트폰에서 실행될 때마다, 스텁 앱은 런처(launcher) 앱과 협력하여 암호화된 대상 앱을 복호화한 후 자신을 덮어쓰게 하여 원본 대상 앱이 실행되게 한다. 실행이 끝나면 복호화된 앱은 삭제된다. 제안 기법의 가능성을 검증하기 위해 여러 대중적인 앱들로 실험하여 보았다. 실험 결과, 제안 기법이 안드로이드 앱에 대해 역공학 및 변조 공격을 방지하는데 효과적임을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1283-1293
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• 2014

유비쿼터스 환경에서 데이터는 빠르게 변하고 새로운 데이터는 시간이 경과함에 따라서 출현한다. 그리고 때로, 메모리 공간이 충분하지 않다면, 모든 과거의 데이터를 잃을 수 있다. 그러므로, 과거의 모든 데이터를 잃지 않도록 또는 데이터를 처리하기 위해서 룰을 만들고 새로운 데이터와 결합하는 문제를 해결할 필요가 있다. 이진트리를 만들고 룰을 추출할 때, 각 룰의 중요도는 일반적으로 리프의 클래스의 총 개수로 정해진다. 주어진 데이터에 맞는 최소한의 유한한 상태 억셉터를 찾기 위한 계산 문제는 NP 하드 문제이다. 추출된 룰은 정확하지 않고 정보의 유실이 있다고 가정된다. 이러한 전제조건 때문에, 본 논문은 룰을 개선하기 위한 새로운 접근을 제시한다. 이것은 이전 지식 또는 데이터로 된 룰의 중요도를 제어하는 것이다. 룰 개선을 할 때, 본 논문은 다수와 소수 특성을 이용하는 푸루닝 방법을 사용하여 다양한 룰을 만들고 룰의 각각의 중요도를 제어하고 성능의 변화를 관찰한다. 본 본문에서 고정된 중요도를 갖는 확장된 데이터 표현을 갖는 이진트리 분류기가 사용되었다. 시험 결과는 룰 개선을 위한 새로운 정책을 이용해서 수행한 성능이 더 좋을 수 있음을 보여준다.

• 에너지공학
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• 제20권2호
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• pp.90-95
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• 2011

이 연구는 압축천연가스자동차용 Type III 용기 복합재에 발생한 스크래치, 컷, 가우지 등의 손상을 평가하여 계속 사용여부를 판정하기 위해 수행하였다. 결함내구성 시험결과, 복합재의 손상등급에 따라 ISO 19078에서 정한 최소요구 반복회수(11,250회)는 모두 만족하였고 용기의 반복성능은 손상등급 1, 2에서는 20,000회를 상회하다가 손상등급 3에서는 18,000~21,000회의 범위를 나타내었다. 실험용기 12개 중 8개가 Type III 용기복합재 결함의 영향을 받아 파괴되었고 나머지는 결함과 관계없이 파괴된 것으로 판단된다. 전산모사에 의한 구조해석결과는 $1.25\;mm{\times}200\;mm$의 결함모델에 사용압이 가해졌을 때 발생한 응력은 79.5 MPa이고 무결함 용기의 라이너 평탄부에 발생한 응력은 66.6 MPa로서 약 19.37%의 차이가 발생하였다. 이것은 라이너의 피로수명에 영향을 미칠 수 있는 차이로 볼 수 있고 이 결함은 용기의 반복성능에 영향을 미치는 임계값으로 판단할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.479-487
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• 2021

본 논문에서는 잡음 학생 모델 기반의 자가 학습을 활용한 음향 사건 검지 기법을 제안한다. 제안된 음향 사건 검지 모델은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 잔차 합성곱 순환 신경망(Residual Convolutional Recurrent Neural Network, RCRNN)을 훈련하여 레이블이 지정되지 않은 비표기 데이터셋의 레이블 예측에 활용한다. 두 번째 단계에서는 세 가지 잡음 종류를 적용한 잡음 학생 모델을 자가학습 기법으로 반복하여 학습한다. 여기서 잡음 학생 모델은 SpecAugment, Mixup, 시간-주파수 이동을 활용한 특징 잡음, 드롭아웃을 활용한 모델 잡음, 그리고 semi-supervised loss function을 적용한 레이블 잡음을 활용하여 학습된다. 제안된 음향 사건 검지 모델의 성능은 Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events(DCASE) 2020 Challenge Task 4의 validation set으로 평가하였다. DCASE 2020 챌린지 데이터셋의 baseline 및 최상위 랭크된 모델과 이벤트 단위 F1 점수 성능을 비교한 결과, 제안된 음향 사건 검지 모델이 단일 모델과 앙상블 모델에서 최상위 모델 대비 F1 점수를 각각 4.6 %와 3.4 % 향상시켰다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.509-521
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• 2016

본 논문에서는 파킨슨 병 진단 및 바이오 표지자 검출을 위한 극한 기계학습을 결합하는 새로운 균형 표본 유전 알고리즘(SBGA-ELM)을 제안하였다. 접근법은 정확한 파킨슨 병 진단 및 바이오 표지자 검출을 위해 공개 파킨슨 병 데이터베이스로부터 22,283개의 유전자의 발현 데이터를 사용하며 다음의 두 가지 주요 단계를 포함하였다 : 1. 특징(유전자) 선택과 2. 분류단계이다. 특징 선택 단계에서는 제안된 균형 표본 유전 알고리즘에 기반하고 파킨스병 데이터베이스(ParkDB)의 유전자 발현 데이터를 위해 고안되었다. 제안된 제안 된 SBGA는 추가적 분석을 위해 ParkDB에서 활용 가능한 22,283개의 유전자 중에서 강인한 서브셋을 찾는다. 특징분류 단계에서는 정확한 파킨슨 병 진단을 위해 선택된 유전자 세트가 극한 기계학습의 훈련에 사용된다. 발견 된 강인한 유전자 서브세트는 안정된 일반화 성능으로 파킨슨 병 진단을 할 수 있는 ELM 분류기를 생성하게 된다. 제안된 연구에서 강인한 유전자 서브셋은 파킨슨병을 관장할 것으로 예측되는 24개의 바이오 표지자를 발견하는 데도 사용된다. 논문을 통해 발견된 강인 유전자 하위 집합은 SVM이나 PBL-McRBFN과 같은 기존의 파킨슨 병 진단 방법들을 통해 검증되었다. 실시된 두 가지 방법(SVM과 PBL-McRBFN)에 대해 모두 최대 일반화 성능을 나타내었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.609-619
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• 2020

고품질 비디오 스트리밍 요구에 따라 제한된 대역폭에서 높은 전송률이 필요하고, 트래픽 혼재 상황이 더 발생한다. 특히 실시간 영상 서비스를 제공 시 패킷 손실 및 비트 오류 확률이 더 크게 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간 서비스 품질향상을 위한 방법으로 FEC 기술의 한 종류인 랩터 코드가 어플리케이션 영역에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 랩터 코드를 활용하여 유사한 수준의 화질에서 전송 효율을 높이기 위한 다양한 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 기반 영상전송 파라미터를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 신경망은 패킷 손실율(Packet Loss Rate), 비디오 인코딩 속도 및 전송속도를 입력으로 사용하고 랩터 FEC 파라미터와 패킷 크기를 출력으로 한다. 제안한 방법은 기존 멀티미디어 전송 기법과 유사한 수준의 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)에서 전송 효율을 최적화하여 평균 1.2% 높은 스루풋(throughput)을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.602-608
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• 2020

인터넷의 기술의 발전과 다양한 스마트 기기의 보급은 많은 사람들에게 편리성을 제공해 주며, 이는 IoT라는 이름의 기술로 보편화 되고 있다. 그러나 이러한 상황을 악용하는 해커들의 공격으로 인해 개인 정보 유출이나 사생활 침해를 받는 등의 다양한 문제를 야기 시키고 있다. IoT 환경에서는 다양한 스마트 디바이스들이 네트워크에 연결되고 있으며, 이로 인해 기존 PC 환경에서 악용되던 네트워크 공격이 IoT 환경에서 빈번하게 발생하고 있다. 실제로 IoT 디바이스인 IP 카메라에 불법적인 접근을 통해 DDoS 공격을 시도하거나, 개인정보 유출, 동의 없는 모니터링 등의 보안 사고가 발생하고 있다. 기존 인터넷 환경에서의 공격이 PC 위주였다면, 이제는 IP카메라나 태블릿 등의 스마트 기기들이 네트워크 공격에 활용될 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 IoT환경에서 발생할 수 있는 문제를 방지하기 위해 디바이스들에 대한 보안 솔루션 적용을 해야 하지만 PC와 다르게 메모리나 파워 등이 제한되어 있어 기존에 사용하던 보안 솔루션 설치 및 실행에 어려움을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 IP 카메라의 특징 및 보안 위협들에 대해 살펴보고 이를 방지할 수 있는 보안 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 성능평가를 통해 RSA 보다 서버기준 11%, Kerberos 보다 클라이언트 기준 8배 이상 에너지 효율성을 보였으며, 디바이스의 개수가 늘어남에 따라 효율이 높아짐을 확인하였다. 또한, 네트워크에서 발생할 수 있는 다양한 보안 위협에 대응 가능함을 확인할 수 있어 IoT 환경에 적용한다면 효율적인 운영이 가능할 것으로 기대 된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.90-102
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• 2011

현재 위성방송을 통해 신호를 전송 또는 재전송하는 무선통신서비스를 이용하는 시청자 층은 다양하다. 하지만 방송국은 H.264표준으로 압축된 동영상들을 위성통신을 통하여 전송하기 때문에 H.264표준 디바이스를 갖추지 않는 선박은 실시간으로 데이터를 전송받지 못하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 MPEG-2 표준 디바이스를 사용하고 있는 선박을 위하여 H.264 to MPEG-2 트랜스코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 H.264 표준의 매크로블록모드의 특성을 분석하여 H.264 to MPEG-2 transcoding의 계산시간 및 화질을 개선한다. 첫째 H.264와 MPEG-2표준의 INTRA 모드 방법이 상이하므로 새로운 방법을 제안한다. 둘째 매크로블록모드가 INTER 모드인 경우에는 H.264표준의 가변블록 안에 존재하는 움직임 벡터의 방향성을 고려하여 새로운 예측움직임벡터 (PMV: predictor motion vector)를 제안한다. 이때 최종움직임벡터는 예측움직임벡터를 그대로 사용하거나, H.264표준의 매크로블록내에 존재하는 가변블록들의 움직임벡터들과 MPEG-2부호기(baseline)의 움직임벡터의 일치율을 비교하여 최종적으로 움직임벡터를 예측할 범위(window size)를 결정한다. 실험결과, 제안한 트랜스코딩방법의 PSNR은 MPEG-2 FSBMA와 거의 일치하고, 트랜스코딩에 필요한 계산시간은 평균적으로 각각 70% 또는 67% 감소하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.262-269
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• 2021

국방부는 국방개혁과 연계하여 육군의 역할을 재정립하고, 육군의 전투력을 극대화하기 위해 차세대 개인전투체계인 워리어플랫폼 도입을 추진하고 있다. 워리어플랫폼 사업은 총 3단계로 구분하여 추진되고 있는데 1단계에서는 개별 품목의 품질과 성능을 개선하고, 2단계에서는 체계개발 간 품목들을 통합하며, 3단계에서는 일체형의 단위 무기체계로 개발하여 전투능력을 극대화 시키는 것을 목표로 추진하고 있다. 본 논문에서는 효과적인 워리어플랫폼 구축을 위해 고려되고 있는 임무기능별 필수 요구능력 5가지(생존성, 치명성, 기동성, 임무지속성, 지휘통제)에 대한 세부 하위 항목들을 제시하고, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 이용하여 부대유형별로 5대 요구능력과 세부 하위 항목들의 우선순위를 선정하였다. 임무유형이 서로 다른 4가지 형태의 부대를 대상으로 우선순위를 분석한 결과 각 부대마다 차이가 있음을 알 수 있었으며, 특히 보병부대는 지휘통제 능력을 중요시한 반면, 다른 3가지 유형의 부대들은 공통적으로 생존성 능력에 높은 우선순위를 두었다. 이러한 결과는 향후 우리 육군의 워리어플랫폼 개발방향 설정에 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.709-718
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• 2017

최근 정전시에 엘리베이터에 탑승한 승객들을 안전하게 대피시킬 수 있는 비상전원장치가 법제화됨에 따라서 이 시스템에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 대용량 커패시터에 필요 전력을 직류로 저장한 상태에서 정전시 교류 380V를 발생시켜 엘리베이터가 일정시간 동안 동작할 수 있는 비상전원장치(PCS : Power Conditioning System) 설계에 대한 내용을 다룬다. PCS에 사용되는 전력변환장치의 제어시스템은 원하는 응답 특성을 얻기 위한 전류제어기로 구성되어져 있다. 전류제어기의 설계 방법에는 일반적으로 빠른 응답 특성을 보여주는 데는 비트 제어기 설계를 사용하고 있지만, 복잡한 계산과정을 요구하기 때문에 고성능의 제어기를 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 average 전류 제어기법을 사용한 전류제어기의 설계 방법에 대해서 서술하였다. 먼저 단상 시스템의 전류 제어 기법을 통해 제안된 방법의 적합성을 입증한 후 3상 시스템으로 확장시켜서 시스템에 적용하였다. 모델링을 통한 수학적 해석과 PSIM을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 검증방법을 통해 본 연구에서 제안한 제어방법의 성능과 효과를 입증하였다.