• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.37-52
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• 2021

코로나19의 확산으로 인하여 대면에서 비대면이 가능한 업무 환경으로 급속히 변화하고 언제 어디서나 접속이 가능한 디지털 근무 환경으로 변화하고 있어 모든 생활에 편리성을 제공하고 있다. 그러나 보안에 취약한 중소기업을 대상으로 침해사고, 개인정보 유출과 기술유출이 지속적으로 증가 추세에 있다. 중소기업은 경영여건 이유로 자체 사이버 침해에 대한 방어 능력이 부족한 것이 현실이다. 이에 정부는 2014년부터 매년 중소기업 정보보호 컨설팅 지원 사업 등을 지속적으로 추진하고 있다. 이러한 정보보호 지원 사업에 대한 효과를 극대화하고 중소기업의 정보보호 대응 능력 향상을 위해서는 객관적인 효과 측정 및 성과 평가를 실시하고 그 결과를 환류에 반영하여 사업의 실효성을 확보하고 지속적 확대 추진을 위한 근거를 마련할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 비대면에 따른 중소기업에 대한 정보보호의 중요성을 감안하여 정보보호 지원 사업이 보다 지속적이고 체계적인 지원 및 효율적 관리를 위한 성과모델 및 측정 방법론을 개발하여 향후 운영 방향과 목표 설정 시 기초자료로 활용하도록 제시하고자 한다. 본 연구의 주요 방법은 국내 문헌 및 사례조사와 그 결과를 기반으로 중소기업 정보보호 지원 사업에 대한 성과 모델 및 지표를 도출하고 개발된 성과측정 지표를 검증하기 위해 전문가 자문을 활용하고, 파일럿 형태의 설문조사를 통해 평가를 수행한다. 검증된 지표를 기반으로 중소기업 정보보호 지원 사업 성과모델 및 측정 지표를 제시하고자 한다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.9-16
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• 2001

Electrical discharge machining(EDM) is an important process of machining the injection mold. This paper includes efficient design processes of electrodes for EDM. Based on the solid modeler, electrodes can be created by boolean and offset operations with core/cavity models. The built-in offset operations of the solid modeler may occur unexpected results due to the limitations of the solid modeler. We proposed the multi-step and moving-face offset processes in order to apply the EDM clearances. The proposed design processes are implemented with Unigraphics Vl5 API functions and C language and tested on Windows NT 4.0.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.7-15
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• 2009

본 논문에서는 표정을 매개변수 공간에서 표현하고 응용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 복잡한 얼굴 표정을 보다 간단하게 표현하기 위해 표정을 매개변수화 하기 위한 다양한 연구들이 이루어졌다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 표정을 포착한 데이터를 이용하여 표정을 구성하는 간단한 몇 개의 주요 움직임을 분석한다. 이를 위해 먼저 표정 매개 변수화를 애니메이션에 효과적으로 적용하기 위해 필요한 요구사항을 정리하고, 기존 연구들의 제한점을 파악한다. 본 논문에서는 많은 양의 표정 데이터에 독립 요소 분석(independent component analysis)기법을 적응함으로써 사람의 표정을 나타내는 독립적인 움직임을 추출하고 표정의 매개변수 공간을 구성한다. 또한 얼굴의 비선형적 움직임을 보다 정확하게 근사하기 위한 변형 모델과 데이터를 기반으로 변형 모델을 학습하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 과정을 통하여 직관적으로 일반 사용자도 쉽게 표정을 제어할수 있는 매개변수 집합과 변형 모델을 얻을 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.751-761
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• 2022

디지털 기술의 발전에 따라 메타버스가 콘텐츠 시장의 주요 트렌드로 자리하면서 고품질의 3D(dimension) 모델을 생성하는 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 이에 따라 디지털 휴먼으로 대표되는 고품질 3D 가상 인간의 제작과 관련된 다양한 기술적 시도가 이루어지고 있다. 3D 볼류메트릭 캡처는 기존의 3D 모델 생성 방식보다 빠르고 정밀한 3D 인체모형을 생성할 수 있는 기술로 각광 받고 있다. 본 연구에서는 볼류메트릭 3D 및 4D 모델 생성 분야에서 적용되는 기술들과 콘텐츠 제작의 애로사항에 대해 실제 사례를 바탕으로 3D 고정밀 페이셜 제작 기술의 분석을 시도한다. 그리고 실제 볼류메트릭 캡처를 통한 모델의 구현 사례를 바탕으로 3D 가상인간의 얼굴 제작에 대한 기술들을 고찰하고 효율적인 휴먼 페이셜 생성을 위한 그래픽스 파이프라인을 활용하여 새로운 메타휴먼을 제작하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1081-1090
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• 2022

얼굴 인식 모델은 스마트폰의 신원 인식에 활용되는 등 많은 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 이에 따라 DNN 모델의 보안성 검토가 중요해지고 있는데 DNN 모델의 잘 알려진 취약점으로 적대적 공격이 존재한다. 적대적 공격은 현재 DNN 모델의 인식 결과만을 이용하여 공격을 수행하는 의사결정 공격기법까지 발전하였다. 그러나 기존 의사결정 기반 공격기법[14]은 적대적 예제 생성 시 많은 질의 수가 필요한 문제점이 있다. 특히, 기울기를 근사하는데 많은 질의 수가 소모되는데 정확한 기울기를 구할 수 없는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 의사결정 공격기법의 기울기를 근사할 때 소모되는 질의 수 낭비를 막기 위해서 직교 공간 샘플링과 차원 축소 샘플링 방법을 제안한다. 실험 결과 섭동의 크기가 L2 distance 기준 약 2.4 적은 적대적 예제를 생성할 수 있었고 공격 성공률의 경우 약 14% 향상할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 적대적 예제 생성방법의 같은 질의 수 대비 공격 성능이 우수함을 입증한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.27-80
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• 2023

Nowadays usage of different applications of identity management IDM demands prime attention to clarify which is more efficient regarding preserve privacy as well as security to perform different operations concerning digital identity. Those operations represent the available interactions with identity during its lifecycle in the digital world e.g., create, update, delete, verify and so on. With the rapid growth in technology, this field has been evolving with a number of IDM models being proposed to ensure that identity lifecycle and face some significant issues. However, the control and ownership of data remines in the hand of identity service providers for central and federated approaches unlike in the self-sovereign identity management SSIM approach. SSIM is the recent IDM model were introduced to solve the issue regarding ownership of identity and storing the associated data of it. Thus, SSIM aims to grant the individual's ability to govern their identities without intervening administrative authorities or approval of any authority. Recently, we noticed that numerous IDM solutions enable individuals to own and control their identities in order to adapt with SSIM model. Therefore, we intend to make comparative study as much of these solutions that have proper technical documentation, reports, or whitepapers as well as provide an overview of IDM models. We will point out the existing research gaps and how this study will bridge it. Finally, the study will propose a technical enhancement, everKEY solution, to address some significant drawbacks in current SSIM solutions.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권4호
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• pp.373-387
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• 2013

수자원시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해서는 하천 시설물들을 효율적으로 연계운영 할 필요가 있다. 그러나 이를 위한 시뮬레이션 모형은 최선의 대안을 보장하지 못하고, 최적화 모형은 복잡한 수계 현황을 유연하게 고려하는데 어려움이 있다. 따라서 시뮬레이션과 최적화 기법의 한계점을 서로 보완해서 활용하는 것이 바람직하다. 이에 본 연구에서는 시뮬레이션과 최적화 기법의 원론적 비교를 통해 각 기법의 장 단점을 분석하고, 두 방법의 한계점을 극복할 수 있는 시뮬레이션 기반의 최적화 모형, CoWMOM의 활용을 제안한다. 아울러 댐-보 연계운영 모형의 활용방안으로 i) 과거의 특정 기간에 대한 분석 도구로써의 활용법과, ii) 미래 수문 정보가 불확실한 상황에서 댐-보 연계운영을 하는 현실에 적합한 모형 활용 절차를 제시한다.

• Safety and Health at Work
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• 제10권4호
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• pp.420-427
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• 2019

Introduction: To prevent and manage the societal and economic burden of occupational diseases (ODs), countries should develop strong prevention policies, health surveillance and registry systems. This study aims to contribute to the improvement of OD surveillance at national level as well as to identify priority actions in Turkey. Methods: The history and current status of occupational health studies were considered from the perspective of OD surveillance. Interpretative research was done through literature review on occupational health at national, regional and international level. Analyses were focused on countries' experiences in policy development and practice, roles and responsibilities of institutions, multidisciplinary and intersectoral collaboration. OD surveillance models of Turkey, Belgium and the Netherlands were examined through exchange visits. Face-to-face interviews were conducted to explore the peculiarities of legislative and institutional structures, the best and worst practices, and approach principles. Results: Some countries are more focused on exploring OD trends through effective and cost-efficient researches, with particular attention to new and emerging ODs. Other countries try to reach every single case of OD for compensation and rehabilitation. Each practice has advantages and shortcomings, but they are not mutually exclusive, and thus an effective combination is possible. Conclusion: Effective surveillance and registry approaches play a key role in the prevention of ODs. A well-designed system enables monitoring and assessment of OD prevalence and trends, and adoption of preventive measures while improving the effectiveness of redressing and compensation. A robust surveillance does not only provide protection of workers' health but also advances prevention of economic losses.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.29-38
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• 2017

본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1-8
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• 2021

코로나바이러스-19(COVID-19)의 대유행에 따라 전 세계 수많은 확진자가 발생하고 있으며 국민을 불안에 떨게 하고 있다. 바이러스 감염 확산을 방지하기 위해서는 마스크를 제대로 착용하는 것이 필수적이지만 몇몇 사람들은 마스크를 쓰지 않거나 제대로 착용하지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 이미지에서의 효율적인 마스크 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 우선 입력 이미지의 모든 얼굴의 영역을 YOLOv5를 사용하여 감지하고 감지된 얼굴의 수에 따라 3가지의 장면 복잡도(Simple, Moderate, Complex) 중 하나로 분류한다. 그 후 장면 복잡도에 따라 3가지 ResNet(ResNet-18, 50, 101) 중 하나를 기반으로 한 Faster-RCNN을 사용하여 얼굴 부위를 감지하고 마스크를 제대로 착용하였는지 식별한다. 공개 마스크 감지 데이터셋을 활용하여 실험한 결과 제안한 장면 복잡도 기반 적응적인 모델이 다른 모델에 비해 가장 성능이 뛰어남을 확인하였다.