• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.57-66
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• 2023

본 논문에서는 Enterprise 네트워크 이외 환경에서의 공격 그래프 연구 중 최근 5년간 가장 많이 연구된 사이버-물리 시스템(CPS) 환경에 대한 공격 그래프 연구 동향을 살펴보고, 기존 연구의 한계와 앞으로 나아갈 방향을 분석한다. 최근 5년간 발표된 공격 그래프 논문 150여 편 중 35편이 CPS 환경을 대상으로 하고 있으며, 본 논문에서는 CPS 환경의 보안 측면 특징을 살펴보고, 대상 연구들을 이러한 특징들에 따라 물리 시스템 모델링 여부와 네트워크 단절 구간에 대한 고려 여부의 두 가지 관점으로 분류 및 분석한다. 본 논문에서 소개한 20편의 논문 중 절반이 CPS 환경의 특징을 제대로 반영하지 못하며, 나머지 절반의 연구가 물리 시스템 모델링과 네트워크 단절 구간 중 하나씩을 다루고 있다. 본 논문에서는 이러한 상황을 바탕으로 CPS 환경에서의 공격 그래프 연구가 직면한 어려움을 진단하고 이에 따라 앞으로의 CPS 환경 공격 그래프 연구는 국가주도 연구, 공개된 상용 시스템을 대상으로 한 연구가 주를 이룰 것으로 분석한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권6호
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• pp.563-570
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• 2018

1900년대부터 시작된 노벨상 제도를 통하여 세계적으로 천 명 이상의 수상자를 배출하였다. 그러나 한국은 과학 분야에서 수상자를 배출하지 못하고 있다. 노벨 과학상이 가능한 토양을 만들기 위하여 과학행정, 관료문화, 공교육 등 여러 가지 측면에서 많은 고민과 개선이 필요하다. 과학행정 분야에서는 성장주의 및 권위주의가 큰 걸림돌이 되고 있는 것으로 보인다. 과학기술을 정책적 수단으로 성장시킬 수 있으며 과학기술의 성과는 바로 돈으로 연결된다는 생각은 노벨상을 위한 건강한 토양이 아니다. 단기성과 위주의 과학정책과 정량적 평가 중심의 연구지원 체계도 걸림돌이 된다. 창의성과 도전의 가치를 드높이는 학교 교육이 필요하다. 실패에 대해 관용하고 시행착오를 통해 얻은 경험의 가치를 높게 평가하는 사회적 공감대가 필요하다. 실패를 각오하고 연구를 해야 성공할 수 있다. 돈이 되지 않는 것을 연구하려고 해야 돈이 될 수 있다. 노벨상을 의식하지 않는 연구해야 노벨상에 접근할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.61-67
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• 2023

5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 비교교육연구
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• 제28권2호
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• pp.123-151
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• 2018

본 연구는 아세안 국가의 ICT에 관한 현재적 상황에 대한 분석을 통하여 아세안 국가들의 ICT 관련 정책 및 고등교육에서의 활용에 대한 이해를 돕고 이를 통하여 향후 우리나라가 아세안 대학들과 교류를 확대해 나갈 때 필요한 시사점을 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 아세안 국가들을 ICT의 발달 정도에 따라 3집단으로 나누고 ICT 관련 주요 정책과 이의 배경, 현황 및 특징, 관련 쟁점 및 향후 계획 등을 살펴보았다. 연구결과는 다음과 같다. 먼저 1집단에 속하는 브루나이, 말레이시아, 싱가포르의 경우는 잘 발달된 ICT 인프라를 바탕으로 적극적인 이러닝이나 온라인 교육을 실시하고 있었으며, 자국의 상황과 여건에 맞는 프로그램을 운영하고 있었다. 2집단에 속하는 인도네시아, 필리핀, 태국, 베트남의 경우 국가별 차이를 보이고 있었다. 즉 필리핀과 태국은 국가 주도의 마스터플랜을 중심으로 자신들만의 정책을 수립하여 운영하고 있었으며, 인도네시아는 MOOCs에, 그리고 베트남은 사이버대학에 초점을 맞추고 있었다. ICT가 가장 발달하지 않은 3집단은 캄보디아, 라오스, 미얀마 등으로 이들 역시 국가차원의 전략을 수립하여 고등교육에서의 적극적인 ICT 활용을 모색하고 있다. 다만 아직까지는 고등교육에서 ICT를 활발하게 활용할 만큼 인프라가 제대로 구축되지 않고 있어 어려움을 격고 있는 것으로 나타났다. 특히 3집단 국가들은 모두 한국과의 사이버대학 프로젝트에 참여하여 지원을 받아왔다. 본 연구는 아세안 국가들의 경우 ICT 인프라 구축과 고등교육에서 ICT 활용 정도에 있어서 국가 간 차이가 많기 때문에 전체로서 하나로 접근하지 말고 서로 다르게 접근해야 하며, 따라서 개별 국가들에 대한 심도 있는 연구들이 지속적으로 이루어져야 한다는 것을 시사한다.