• 터널과지하공간
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• 제11권2호
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• pp.132-145
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• 2001

핵변환 후 영구 처분될 가압경수로 및 중수로용 사용후 핵연료에 대한 인간 생태계에 대한 영향을, 직접 처분하는 경우와 비교해 보았다. 심지층 처분된 용기에 저장된 사용후 핵연료로부터 유출된 방사성 핵종들이 공학적 방벽을거쳐 결정질 기반암 내 균열대를 통해 지하수의 흐름을 따라 이동하면서, 다양한 지질 및 암종을 거쳐 생태 환경으로 도달한다는 핵종 유출 시나리오 중 가장 보수적인 시나리오인 우물 시나리오에 대한 위해도를 평가하여 상대인 환경친화성을 정량적으로 제시하였다. 현재 국내에 가속기와 미임계형 원자로를 함께 사용하는 핵변환 시스템과 임계형 원자로와 같은 핵변환시스템이 개념적인 수준에서 개발되고 있어, 이 연구를 통해 향후 핵변환시스템 연구에서 요구되는 항목들도 기술적 개선, 경제성 제고, 환경 친화성, 그리고 수용성 측면에서 제시해 보았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.153-159
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• 2014

본 논문에서 제안하는 이동에이전트를 이용한 분산형 절전제어 방법은 다수의 센서와 이동에이전트를 이용하여 능동적 지능적으로 조명장치의 제어(on/off 및 디밍 조절 등)를 가능하게 하여 에너지 절감에 효과적이며, 다양한 능동규칙들의 적용에 의한 원격감시 및 제어기능 추가가 용이하므로 효율적 절전제어시스템 설계 및 구축에 따른 비용절감 등의 효과를 유도한다. 또한, 이동에이전트 기반의 센서네트워크 미들웨어의 기능을 통하여 상황정보나 사용자의 감성 등을 규칙화하여 실시간으로 이벤트 처리 및 제어함으로써 센싱 데이터의 효용성을 향상시킨다. 본 논문의 결과는 다양한 능동적 센서네트워크 응용들의 개발에 있어 제안한 이동에이전트를 이용한 제어시스템의 활용가능성을 제시한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-16
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• 2001

지형정보 작업관리(워크플로) 연구는 중요한 관심이 되는 분야 중에 하나로 시간변화에 따라 발생하는 사건, 행위 그리고 프로세스들의 상호작용 및 변경 등을 처리할 수 있는 방법 및 모델이 요구된다. 기존의 많은 워크플로 프로세스 모델이 있지만, 육하원칙에 의거하여 행위자의 시간과 공간적 행위 또는 사건을 해석하려는 시도가 많지 않은 듯하다. 이 연구는 6가지의 조건을 조사하고 객체지향적인 헥사드 행위 모델을 제시하여 지형정보 프로세스 및 행위를 분석하고자 하였다. 행위자의 다양한 행위의 원인과 결과를 시공간 개념과 연계하면, 육하원칙의 자세한 분석은 공간의 변화나 공간정보 흐름을 파악하는데 상당한 도움이 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1671-1680
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• 2014

원자력 발전소에서 예기치 못한 사고가 발생하거나 발전소를 해체하는 작업을 수행하는 과정에서는 방사선 물질의 유출에 대한 우려가 항상 존재한다. 유출된 방사선 물질을 제거하기위해서는 방사선의 분포에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있는 기술이 필요하다. 그러나 방사선 물질의 직접적 취급은 매우 제한적이기 때문에 방사선과 관련된 기술의 개발은 미리 시뮬레이션을 통하여 그 가능성을 검토하여야 한다. 본 논문에서는 방사선 물질의 분포에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 방사선 영상화 기술을 시뮬레이션하였다. 두 개의 가상의 1차원 방사선 센서를 이용하여 스테레오 방사선 영상을 획득하고, 스테레오 시차를 이용하여 가상의 방사선 물질에 대한 3차원 거리 정보를 획득하였다. 점과 면으로 구성된 가상의 방사선 물질에 대하여 스테레오 방사선 영상 및 3차원 정보의 획득이 가능함을 시뮬레이션하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.77-83
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• 2020

최근 지능형 예측감시 시스템이 등장하고 있다. 지능형 예측감시 시스템의 추론을 위해서는 현재 및 과거의 데이터가 필요하며, 이러한 데이터의 분석을 통하여 곧 발생할 상황에 대한 예측을 가능하게 한다. 그러나, 이러한 과정에서 영상 객체의 개인정보를 취급하게 될 소지가 높으므로, 개인정보보호를 위해서는 보안에 대한 고려가 필수적이다. 특히, 개인의 생활패턴, 주요 이동 경로 등에 대한 정보가 해킹을 통하여 공개적으로 노출된다면 프라이버시 측면에서 문제가 될 것이다. 기존의 영상감시 프레임워크는 개인정보보호 측면에서 한계점이 있으며, 특히 개인정보보호에 취약한 측면이 있다. 본 논문에서는 개인정보보호를 고려한 지능형 예측감시 시스템을 위한 보안 프레임워크를 제안하였다. 제안한 방법에서는 단말, 전송, 감시, 모니터링 계층으로 구분하여 단위별 세부 구성요소를 명시하였으며, 특히 객체 단위별 세부 접근제어와 비식별화를 지원하여 영상감시 과정에서의 능동형 개인정보보호가 가능하다. 또한, 데이터 전송시 보안 기능과 RBAC 제공을 통한 접근제어의 장점을 갖는다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.17-24
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• 2019

게임 산업에서 전통적인 게임 개발은 자체 엔진을 사전에 개발하여 게임 콘텐츠를 완성하는 방식이었다. 이로 인해 게임을 개발할 때마다 자체 게임엔진을 개발하는 비용부담이 크다는 단점을 가지고 있다. 또한, 게임 콘텐츠와 게임엔진이 독립적인 형태로 개발이 되어야 하지만 게임엔진이 사전에 마련되지 않으면 게임 콘텐츠가 개발되지 않는 문제점을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근 게임 산업에서는 게임엔진 구현에 집중하기보다는 게임 콘텐츠 생산성을 높이는 방법인 상용 엔진의 라이선스를 구매하여 개발하는 방식을 선택하고 있다. 본 논문에서는 컴포넌트 기반 시스템(Component-Based System)이고 시장 점유율이 가장 높은 게임엔진인 유니티와 언리얼 엔진을 대상으로 두 엔진의 구조, 에디터 인터페이스, 그리고 지원하는 개발 언어를 비교하여 각 게임엔진이 가진 특징들을 분석한다. 특히, FPS(First-Person Shooter) 게임의 구현을 통해 두 엔진에서의 플레이어 구성과 이벤트 처리 방식의 차이를 비교 설명하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.1-6
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• 2021

도로 위 교통사고 발생 시 당사자 간의 과실 비율 판정이 주요 문제가 되고 있다. 사용자에게 더욱 정확한 과실 비율 판정 기준을 제공하기 위하여 여러 기업에서 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 제공되고 있는 서비스들은 사고 현장에서 즉시 사용하기에는 한계가 있다. 일반적으로 현재 제공되는 과실 비율 판정 서비스는 모든 사고처리 절차가 종료된 이후 시간적 여유가 있을 때 사용된다. 이와 같은 한계를 극복하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반의 예측 모델을 활용한 실시간 교통사고 유형 및 과실 비율 정보 제공 서비스를 제공한다. 사용자는 사고 현장에서 사진을 찍는 것으로 즉시 사고 유형 및 과실 정보 파악이 가능하며, 동일 사고 유형의 실제 판례를 확인할 수 있다. 사용자는 서비스를 사용하여 더욱 정확하고 확실한 과실 비율 판정 및 사고처리 절차를 진행할 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.39-45
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• 2021

본 논문은 손실값을 포함하는 불완전한 데이터를 처리하는 방법에 대해 논한다. 손실값을 최적으로 처리한다는 것은 학습 데이터가 가지고 있는 정보들에서 본래값과 가장 근사한 추정치를 구하고, 이 값으로 손실값을 대치하는 것이다. 이것을 실현하기 위한 방안으로 분류기가 정보를 분류하는 과정에서 완성되어가는 결정트리를 이용한다. 다시말해 이 결정트리는 전체 학습 데이터 중에서 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 C4.5 분류기에 입력하여 학습하는 과정에서 얻어진다. 이 결정트리의 노드들은 분류 변수의 정보를 가지는데, 루트에 가까운 상위 노드일수록 많은 정보를 포함하게 되고 말단 노드에서는 루트로부터의 경로를 통해 분류 영역을 형성하게 된다. 또한 각 영역에는 분류된 데이터 사건들의 평균이 기록된다. 손실값을 포함하는 사건들은 이러한 결정트리에 입력되어 각 노드의 정보에 따라 순회과정을 통해 사건과 가장 근접한 영역을 찾아가게 된다. 이 영역에 기록된 평균값을 손실값의 추정치로 간주하고, 보상 과정은 완성된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.390-399
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• 2022

Cyber security and resilience are phrases that describe safeguards of ICTs (information and communication technologies) from cyber-attacks or mitigations of cyber event impacts. The sole purpose of Risk models are detections, analyses, and handling by considering all relevant perceptions of risks. The current research effort has resulted in the development of a new paradigm for safeguarding services offered online which can be utilized by both service providers and users. customers. However, rather of relying on detailed studies, this approach emphasizes task selection and execution that leads to successful risk treatment outcomes. Modelling intelligent CSGs (Cyber Security Games) using MLTs (machine learning techniques) was the focus of this research. By limiting mission risk, CSGs maximize ability of systems to operate unhindered in cyber environments. The suggested framework's main components are the Threat and Risk models. These models are tailored to meet the special characteristics of online services as well as the cyberspace environment. A risk management procedure is included in the framework. Risk scores are computed by combining probabilities of successful attacks with findings of impact models that predict cyber catastrophe consequences. To assess successful attacks, models emulating defense against threats can be used in topologies. CSGs consider widespread interconnectivity of cyber systems which forces defending all multi-step attack paths. In contrast, attackers just need one of the paths to succeed. CSGs are game-theoretic methods for identifying defense measures and reducing risks for systems and probe for maximum cyber risks using game formulations (MiniMax). To detect the impacts, the attacker player creates an attack tree for each state of the game using a modified Extreme Gradient Boosting Decision Tree (that sees numerous compromises ahead). Based on the findings, the proposed model has a high level of security for the web sources used in the experiment.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.91-97
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• 2021

본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 본래 규칙개선 문제를 위해 고안되었던 데이터 확장 기법을 사용한다. 이 기법은 사건마다 중요도를 의미하는 가중치를 가질 수 있으며 각 변수를 확률값으로 나타낼 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서의 핵심 문제가 손실값과 가장 근사한 확률을 구하여 손실값을 확률로 대치하는 것이므로, 3가지 다른 알고리즘으로 손실값에 대한 확률을 구한 후 이 데이터 구조의 형식으로 저장한다. 그리고 각각의 확률 구조에 대한 평가를 위해 SVM 분류 알고리즘으로 각각의 정보 영역을 분류하는 학습을 한 후, 본래의 정보와 비교하여 얼마나 서로 일치하느냐를 측정한다. 손실값의 대치 확률을 위한 3가지 알고리즘들은 같은 데이터 구조를 사용하고 있으나 접근 방법에서는 서로 다른 특징을 가지고 있어 적용 분야에 따라 다양한 용도로 이용될 수 있기를 기대한다.