• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.101-124
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• 2017

본 연구의 목적은 2015년 말 공식 출범한 아세안경제공동체(AEC)의 현황을 검토하고 AEC 출범 이후 베트남의 거시 경제적 상황에 대한 분석 및 시사점을 도출하기 위한 것이다. 이 글은 AEC가 통합의 과정에 있는 미완의 체제라는 점을 고려하여 AEC의 주요 목표 가운데 가장 실현 가능성이 있는 단일 시장 및 생산 기반 구축에 주목하였다. 최근 무역 지표에 따르면, 베트남은 전자 및 컴퓨터 관련 부품, 전화 및 관련 부품, 그리고 섬유 신발 분야에서 GVC 연결망의 중심에 위치해있어 제조 및 가공업 분야에서 생산성이 향상될 것으로 전망된다. AEC로 인한 기대와 함께 EU와의 FTA, 그리고 RCEP를 비롯하여 전세계 다양한 국가들과 양자 간 무역 협정을 체결하고 있기 때문에 향후 투자 거점지역으로서 베트남의 무역 의존도 및 FDI 유입은 더욱 높아질 것으로 전망된다. 하지만, 전체 수출액 가운데 외국투자기업의 수출 비중이 약 70%를 차지하고 있다는 점은 향후 베트남 경제의 불확실성을 암시한다. FDI 투자 유치는 베트남 국내기업의 경쟁력을 더욱 감소시킬 수 있다. 아직까지 베트남 국내 기업이 기술 혁신과 숙련된 인력을 확보하지 못한 현재의 상황에서 AEC를 통한 단일 시장 및 생산기반 구축은 베트남이 아세안 내 중간제조업 경쟁국가들(태국, 인도네시아, 필리핀)과의 경쟁에서 취약할 수밖에 없도록 만들 수 있기 때문이다. 따라서 베트남이 향후 지속가능한 발전을 유지해나가기 위해서는 외국투자기업으로부터의 성장 동력(momentum)을 베트남 자국 기업들의 발전으로 전환시키는 개혁 정책이 반드시 필요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.39-47
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• 2008

지금까지 제안된 많은 부채널 공격법(Side Channel Attack, SCA) 중 수집신호의 통계적 특성을 기반으로 하는 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 방법은 키를 해독하는 데 아주 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나, 이 방법은 수집신호의 시간적인 동기 및 잡음에 따라 공격 성능에 상당한 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 DPA에서 잡음에 의한 영향을 효과적으로 극복하는 새로운 방법을 제안하다. 제안된 방법의 성능은 DES 연산중인 마이크로 컨트롤러 칩의 전력소비 신호를 이용해서 기존 방식의 DPA와 시간 및 주파수 영역에서 비교한다. 실험을 통해 제안된 전처리 시스템의 성능 평가는 키 해독에 필요한 필요 평문의 수를 기준으로 계산할 경우, 기존의 방식과 비교하여 시간 영역에서 33%, 주파수 영역에서 50%의 성능이 개선되는 등 아주 우수한 결과를 보여주고 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.11-21
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• 2009

NTRU는 1990년대 Hoffstein 등에 의해 제안된 격자(Lattice) 기반 공개키 암호체계로서 기존의 공개키 암호와 비교하여 동일한 안전성을 제공하면서 암호화 및 복호화 속도가 빠르며 양자 연산 알고리즘을 이용한 공격에도 강하다는 이점이 있어 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 단순 전력 분석 공격과 통계적 특성을 이용한 전력 분석 공격인 상관계수 전력 분석 공격에 대한 NTRU의 안전성을 분석하고, NesC로 구현한 NTRU의 연산을 Telos 모트(mote)에서 수행시켜 측정한 전력 소모 데이터에 상관계수 전력 분석 공격을 적용하여 개인키 정보를 복원하는 실험 결과를 보인다. 또한 이러한 전력 분석 공격을 방지하기 위한 대응 방법을 제시한다. 먼저, 단순 전력 분석 공격을 방지하기 위해 연산 결과를 저장할 배열을 0이 아닌 수로 초기화시키는 방법을 제안하고, 통계적 특성을 이용한 전력분석 공격을 방지하기 위해 연산 순서를 변경하거나 컨볼루션(convolution) 연산에 사용되는 피연산자들에게 무작위성(randomness)을 부여하여 같은 입력에 대해서 랜덤한 전력 소모를 보이도록 하는 방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.59-69
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• 2009

사용자가 특정 태그를 찾기 위해 사용하는 RFID 태그 검색 시스템은 재고관리, 물류, 유통, 미아 찾기 등 다양한 환경에 사용될 수 있으며 이 기법은 RFID 시스템을 이용한 응용 분야 중 하나로 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 RFID 시스템을 이용한 다른 기법들과는 달리 RFID 태그 검색 기법에서는 특히 특정 태그를 찾기 위해 리더의 이동성이 강조되어지는데, 만약 이동형 리더를 가지고 무선 통신이 불가능한 지역에 가게 되었을 경우 중앙 데이터베이스로부터 태그에 대한 정보를 얻어올 수 없어 실시간 검색이 불가능한 상황에서도 검색이 가능해야 한다. 또한 RFID 태그 검색 프로토콜에서는 사용자가 태그가 아닌 이동형 리더를 소지하기 때문에 이동형 리더 소지자에 대한 프라이버시가 고려되어야 한다. 리더의 신호는 태그의 신호보다 도청이 수백 배 더 쉽기 때문에 이동형 리더 소지자의 프라이버시 문제는 매우 중요하다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위한 RFID 태그 검색 기법들이 제안되고 있으나 이 기법들은 모두 이동형 리더 소지자에 대한 프라이버시 문제를 고려하지 않음으로써 이동형 리더 소지자의 프라이버시 침해가 심각하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이동형 리더 소지자의 프라이버시 문제를 해결하면서도 수동형 태그에 적합한 안전한 태그 검색 프로토콜을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.17-30
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• 2001

본 논문에서는 타원곡선 암호시스템에 필요한 스칼라 곱셈기를 $GF(2^{163})$의 standard basis상에서 구현하였다. 스칼라 곱셈기는 래딕스-16 유한체 직렬 곱셈기와 유한체 역수기로 구성되어 있다. 스칼라 곱셈을 계산하기 위해서는 유한체 곱셈, 덧셈과 역수의 계산이 필요하지만, 기존의 스칼라 곱셈기는 이러한 스칼라 곱셈을 유한체 곱셈기만으로 계산하였으므로 역수를 계산하는데 많은 시간을 소모하였다. 따라서, 본 논문의 중요한 특징은 가장 많은 연산시간을 필요로 하는 역수 연산을 빠르게 계산하기 위해 유한체 역수기를 추가 사용한 것이다. 유한체 역수기는 기존의 많은 구현 사례 중 두 번의 곱셈 시간이 소요되는 확장 유클리드 알고리즘(Extended Euclid Algorithm)을 이용하였다. 본 논문에서 구현한 유한필드 곱셈기와 역수기는 하드웨어 구조가 규칙적이어서 확장성이 용이하고, 파이프라인 구조와 하드웨어 리소스의 재활용을 이용해 계산과정에서 100%의 효율(throughput)을 발휘할 수 있는 구조를 가지고 있다. 스칼라 곱셈기는 현대전자 0.6$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정 라이브러리인 IDEC-C631을 이용하여 예측한 결과 최대 140MHz까지 동작이 가능하며, 이때 데이터 처리속도는 64Kbps로 163bit 프레임당 2.53ms 걸린다. 이러한 성능의 스칼라 곱셈기는 전자서명(Digital Signature), 암호화 및 복호화(encryption & decryption) 그리고 키 교환(key exchange)등에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 여겨진다.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.388-398
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• 2021

본 논문에서는 전기요금 절감용 ESS를 활용한 Particle swarm optimization(PSO) 기반 Peak shaving 제어 방법을 제안한다. 제안한 방식은 실제 부하와 예상되는 부하의 소비를 비교하여 피크 절감을 위해 ESS의 추가 유효전력값을 계산하여 입력을 더한다. 또한 추가로 증가시킨 유효전력을 보상하기 위해, 유효전력을 할당하는 과정을 수행하며 유효전력 할당치가 피크 부하에 영향을 주지 않도록 유효전력 할당 지점에 예상되는 부하의 평균을 최소화하는 최적화 해를 PSO를 통해 찾는다. 제안한 방식의 성능 검증을 위해 실제 부하 데이터와 예측 알고리즘을 반영하여 예측 오차가 적은 경우와 큰 경우의 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구 수행 결과 제안한 방식을 전기요금 절감을 위한 충·방전 제어 방식과 같이 수행한 경우 예측 오차가 큰 경우에도 성공적으로 피크 부하 절감을 수행하였으며, 17.8%의 피크 부하 절감 효과와 6.02%의 전기요금 절감 효과를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.273-279
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두 번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회 학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 40.7% 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.640-645
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• 2021

딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.148-155
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• 2021

로봇 기술이 발전함에 따라 모바일 로봇의 주행 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2륜 및 4륜의 휠을 기반으로 구성되는 모바일 로봇의 주행 시스템은 직선과 같은 단반향 주행에 장점이 있으나 방향 전환 및 제자리 회전에 단점을 가지고 있다. 볼을 휠로 사용하는 볼 로봇은 전방향 이동에 장점이 있으나, 구조적인 불안정한 특성에 의해 균형을 유지하기 위한 자세 제어 및 이동을 위한 주행 제어가 요구된다. 기존의 볼 로봇은 모터에 부착된 엔코더를 이용하여 주행제어를 위한 위치를 추정함으로써 오차가 누적되는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 영상처리를 통해 볼 로봇의 위치 좌표를 추정하고, 이를 주행 제어에 사용하는 주행 제어 시스템을 제안하였다. 볼 로봇의 위치를 추정하기 위한 영상처리부, 통신부, 표시부 및 제어부를 포함하는 볼 로봇의 주행 제어 시스템을 설계 및 제작하고, 주행 제어 시스템을 적용한 볼 로봇의 주행 실험을 통해 x축 방향 ±50.3mm 및 y축 방향 ±53.9mm의 오차범위 이내에서 오차의 누적 없이 제어됨을 확인하였다.