• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1071-1077
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• 2022

타원곡선 암호 (elliptic curve cryptography; ECC) 기반의 공개키 기반구조 구현에 사용될 수 있는 보안 SoC(system-on-chip)를 설계하였다. 보안 SoC는 타원곡선 디지털 서명 알고리듬 (elliptic curve digital signature algorithm; ECDSA)용 하드웨어 가속기가 AXI4-Lite 버스를 통해 Cortex-A53 CPU와 인터페이스된 구조를 갖는다. ECDSA 하드웨어 가속기는 고성능 ECC 프로세서, SHA3 (secure hash algorithm 3) 해시 코어, 난수 생성기, 모듈러 곱셈기, BRAM (block random access memory), 그리고 제어 FSM (finite state machine)으로 구성되며, 최소의 CPU 제어로 ECDSA 서명 생성과 서명 검증을 고성능으로 연산할 수 있도록 설계되었다. 보안 SoC를 Zynq UltraScale+ MPSoC 디바이스에 구현하여 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 하였으며, 150 MHz 클록 주파수로 동작하여 초당 약 1,000번의 ECDSA 서명 생성 또는 서명 검증 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다. ECDSA 하드웨어 가속기는 74,630개의 LUT (look-up table)와 23,356개의 플립플롭, 32kb BRAM 그리고 36개의 DSP (digital signal processing) 블록의 하드웨어 자원이 사용되었다.

• 대한지리학회지
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• 제52권1호
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• pp.25-53
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• 2017

본 연구는 세월호 참사 이후 안산시의 고잔동과 와동을 중심으로 나타난 대안적 치유의 공간의 지리적 특징에 대해 살펴보는 것을 목표로 한다. 세월호 참사의 내면을 들여다보면 치유 대상의 스펙트럼이 넓게 퍼져 있어 개별 치유의 공간이 지향하고 있는 치유의 목표는 그 주체에 따라 다소 상이하다. 현재 세월호 참사 관련 치유의 공간은 약 7개 내외로 추산되며, 민간에서 주도하는 형태가 주류를 이룬다. 또한 이러한 공간은 가장 많은 희생자가 나온 단원고등학교 주변이되 시선에서 약간 빗겨간 곳에 위치해 있고, 특별한 활동을 하기보다는 깨어진 일상을 다시 원래의 자리로 회복시키기 위한 단순하며, 반복적인 일, 예를 들어, 식사, 뜨개질, 학습 등을 주요 치유의 활동으로 하고 있다. 이러한 배경을 바탕으로 세월호 참사 관련 치유의 공간의 주요한 특징은 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 치유의 대상이 개별 치유의 공간을 장소로 점점 받아들이고 있다는 점을 들 수 있다. 세월호 참사 관련 치유의 공간은 제3자에 의해 처음 제안된 경우가 대부분이었지만, 이제는 치유의 주체들이 스스로 끌어가거나, 기억하며, 심지어 앞으로의 방향까지 설계하고 있어 마치 그들만의 전유물처럼 인식되는 경향이 나타나고 있다. 둘째, 앞서 언급한 것처럼 세월호 참사는 직접적인 피해자뿐만 아니라 희생자의 부모, 형제, 친척, 친구, 지역주민 등까지 넓은 범위의 집단에게 트라우마를 지운 사건이었던 만큼 치유의 공간이 지원하는 대상은 폭넓지만, 개별 치유의 공간을 활용하는 대상은 겹치지 않는다. 그렇지만 지역 커뮤니티가 가지고 있는 집단 트라우마를 효율적으로 해결하기 위해 지역 내 네트워크를 조밀하게 유지하고 상시적으로 협력하는 형태를 취하고 있다. 셋째, 참사와 같은 트라우마 극복에 있어 사건의 지속적인 기억은 매우 중요한 부분으로 지적되는데, 세월호 참사의 경우에는 지역주민들의 피로감 혹은 갈등, 노후화된 안산시를 떠나는 이들, 시간이 지나감에 따른 퇴색되는 분위기 등이 기억의 유지에 위험 요소로 작용되고 있다. 이를 위해 치유의 공간을 중심으로 지역공동체 회복, 다양한 이벤트 기획 등을 시도하고 있으며, 안산시 외의 다른 단체와도 유기적으로 연결해 세월호 참사의 기억이 오래 지속될 수 있도록 하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.55-75
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• 2010

일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.