본 논문에서는 MCT(Modified Census Transform) 특징과 개선된 아다부스트 분류기를 이용한 번호판 검출 알고리즘을 제안한다. MCT 특징은 영상의 국소 지역 패턴을 정수화하여 표현하는 특징으로서 조명 변화에 강인하고 메모리 효율이 높은 장점이 있다. 그러나 패턴을 표현하는 정수형의 MCT 특징값들이 이산적인 특징을 가지기 때문에 아다부스트 훈련 방법을 적용하기 위해서는 룩업테이블 (Lookup Table)을 이용하여 분류기를 설계해야 한다. 그동안의 아다부스트 훈련 방법에 대한 최적화 연구는 지수 기준(exponential criterion)을 최소화 하는 방법에 대한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 MCT 특징을 이용하고 지수 기준의 뉴턴 최적화를 통해 아다부스트 훈련 방법을 개선하여 번호판 검출성능을향상 시키는 방법을 제안한다. 번호판샘플 영상과 필드 테스트 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 고찰하고, 기존의 일반 아다부스트 훈련을 이용한 검출 방법과의 비교 실험을 통해 그 효용성을 입증한다.
Meltdown과 Spectre는 프로세서의 비순차 및 추측 실행의 취약점을 이용해 일반 사용자 권한으로 접근할 수 없는 메모리를 읽는 공격이다. 이 공격을 방지하기 위한 대응 패치가 공개되었으나, 적용 가능한 패치가 없는 오래된 시스템 등은 여전히 이 공격에 취약하다고 할 수 있다. 이 공격을 탐지하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 대부분 동적 식별 방법을 제안하고 있다. 따라서 본 논문은 Meltdown과 Spectre 악성코드를 실행하지 않고 파일 상태에서 탐지가 가능한 시그니처를 제안한다. 이를 위해 GitHub에 등록된 13종의 악성코드에 대한 바이너리 패턴 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 공격 파일 식별 방법을 제안하였으며, 실험결과 분석한 악성코드와 현재 악성코드 데이터베이스에 등록된 19개의 변종 악성코드를 100% 식별했고, 2,317개의 정상파일 중 0.94%(22건)의 오탐률을 보였다.
기존의 망 이상 상태 탐지 시스템들은 주로 정상 상태의 시스템 사용률 등과 같은 통계 값으로 결정된 임계값을 기반으로 탐지하기 때문에 이상 상태임에도 불구하고 정상 상태와 비슷한 시스템 통계 값을 가지면 탐지하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 인간면역체계의 학습, 적응, 기억 능력등의 특성을 이용하는 인공면역체계 기반의 적응적 망 이상 상태 탐지 모델을 제안한다. 이를 위하여 인간면역 시스템의 수지상 세포 (Dendritic Cell)와 T 세포 사이의 상호 작용을 이용한 탐지 모델을 설계하고 각 구성 요소 및 기능을 정의한다. 중앙 집중 제어 노드는 각 라우터 노드로부터 전달받은 정보를 분석하여 대응 방법을 해당 라우터들에게 전달한다. 또한 라우터 노드는 학습을 통해 얻어진 데이터를 기반으로 이상 상태를 탐지할 뿐만 아니라 중앙 집중 제어 노드로부터 전달받은 정보를 이용하여 이상 상태를 처리한다. 최종적으로 제안된 이상 상태탐지 모델의 타당성을 검증하기 위하여 구성 모듈을 설계하고 flooding 공격에 대한 시뮬레이션을 수행한다.
FDR은 1종 오류를 제어하는 매우 보수적인 FWER과 달리 더 자유로운 변수 판단을 제공하여 고차원 자료의 추론에 있어 널리 쓰이고 있다. 본 논문은 Barber와 Candès (2015)가 제안한 knockoff 방법론을 사용하여 FDR을 일정 수준으로 제어하면서 고차원 장기억 시계열 모형인 성근 VHAR 모형을 추정하는 방법을 제안한다. 또한 기존의 방법론인 AL (adaptive Lasso)와의 모의실험을 통한 비교 연구를 통해서 장단점을 비교하였다. 그 결과 AL이 성근 일치성을 보이는 등 전체적으로 좋은 성질을 가지고 있지만, FDR의 관점에서는 비교적 높은 값을 주는 것을 관찰했다. 즉 AL은 0인 계수를 0이 아닌 계수로 추정하려는 경향이 있었다. 반면, knockoff 방법론은 FDR을 일정 수준으로 유지하였지만 표본의 수가 작을 경우 매우 보수적으로 0이 아닌 계수를 찾아냄을 관찰할 수 있었다. 하지만, 모형이 희박할 수록 knockoff의 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있어 표본의 개수가 크고 성근 모형일 경우 knockoff 방법론이 우수함을 살펴볼 수 있었다.
<증인>은 금기시되었던 소재로부터 출발한다. 1950년에 있었던 한강교 폭파 사건과 최창식 대령 총살의 실상은 입에서 입으로 전해지는 '소문'으로만 알려졌을 뿐이다. 당시 집권층은 개전 초의 불리한 전황과 대통령의 거짓 방송이라는 뼈아픈 실책을 드러내고 싶어 하지 않았다. 유가족들에게마저 철저히 비밀로 부쳐졌던 사건의 진실은 정권이 바뀌고 난 뒤에야 폭로될 수 있었다. 이후 최창식 대령의 유가족이 재심청구를 통해 망자의 무죄를 확정짓고 난 뒤 <증인>이 탄생할 수 있었다. 하지만 <증인>의 운명은 그리 순탄치 못했다. 당시의 관계자들은 해당 텍스트로 인해 겪었던 곤란들을 생생하게 기억하고 있다. 대본 사전 검열을 통과했음에도 불구하고 공연 직전에 취소될 수밖에 없었던 사정은 그리 단순하지 않다. 국립극장, 문교부의 관계자도 모자라 군 장성들까지 연습실을 찾아와 공연을 중단시키려 했다는 사실은 반대로 <증인>이 담고 있는 위험성을 증언하는 것이기도 했다. 그것은 공식적 역사의 균열과 이를 저지하기 위한 움직임으로 요약될 수 있는 것이다. <증인>은 이후 1981년 텔레비전 특집극 <불타는 다리>로 각색되어 사람들 앞에 처음으로 공개될 수 있었다. 텔레비전에서 정치적으로 민감한 소재를 다루었다는 측면에서 이것은 매우 의미 있는 진일보였으나 애초에 <증인>이 가지고 있었던 불온성은 상당부분 사라져 버렸다. 이후 1988년, 민주주의가 보다 유화국면에 접어들고 나서야 <증인>은 온전한 형태로 공연될 수 있었다. 요컨대 <증인>은 기성질서의 입장에서 기록된 한국전쟁의 역사와 이에 균열을 내는 대항 기억이, 시대와 매체의 변화에 따라 변모하는 과정을 생생하게 보여주는 사례라 할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 DLL 지연 시간 잠금 범위를 확장하기 위해 새로운 이중 루프 DLL을 제안하였다. 제안한 DLL은 Coarse_loop와 Fine_loop를 포함하고 있으며, 와부 클럭과 2개의 내부 클럭 사이의 초기 시간차를 비교하여 하나의 루프를 선택하여 동작하게 된다. 2개의 내부 클럭은 VCDL의 중간 출력 클럭과 최종 출력 클럭이며 두 클럭의 위상차는 $180^{\circ}$이다. 제안한 DLL은 일반적인 잠금 범위 밖에 있을 경우 Coarse_loop를 선택하여 잠금 범위 안으로 이전 시킨 후 Fine_loop에 의하여 잠금 상태가 일어난다. 따라서 제안한 DLL은 harmonic lock이 일어나지 않는 한 항상 안정적으로 잠금 과정이 일어날 수 있게 된다. 제안한 DLL이 사용하는 VCDL은 두 개의 제어 전압을 받아 지연 시간을 조절함으로 일반적인 다 적층 currentstarved 형태의 인버터 대신에 TG 트랜지스터를 이용하는 인버터를 사용하여 지연 셀을 구성하였다. 새로운 VCDL은 종래의 VCDL에 비하여 지연시간 범위가 더욱 확장되었으며, 따라서 제안한 DLL의 잠금 범위는 기존의 DLL의 잠금 범위보다 2배 이상 확장되었다. 본 논문에서 제안한 DLL 회로는 0.18um, 1.8V TSMC CMOS 라이브러리를 기본으로 하여 설계, 시뮬레이션 및 검증하였으며 동작 주파수 범위가 100MHz${\sim}$1GHz이다. 또한, 1GHz에서 제안한 DLL의 잠금 상태에서의 최대 위상 오차는 11.2ps로 높은 해상도를 가졌으며, 이때 소비 전력은 11.5mW로 측정되었다.
이야기 구연 현장에서 전달되는 이야기들은 세련되고 정제된 것들 보다는, 왜곡되고 변질된 채 전승되는 이야기들이 더 많다. 거기다가 구연자의 엉뚱한 해석까지를 텍스트 범주에 포함한다면 문제는 더 복잡해진다. 구연 설화의 경우에는 이야기를 연행하는 구연자의 세계관과 이야기 내용이 불일치하는 경우가 흔히 발생하게 되는데, 이 글은 그 동안 우리가 설화를 읽으면서 지나치고 말았던 부분들을 행동경제학적 관점에서 점검함으로써 설화 읽기 내지는 해석에 새로운 관점을 제기한다. 모든 인간의 합리성이란 제한된 합리성일 수밖에 없다. 제한된 합리성으로 인해 인간은 최선의 선택을 하지 못하고 자신이 충분하다고 생각하는 만족할 만한 수준에서 사고를 멈추고 단순한 모형이나 대략적인 추측에 의존하여 의사결정을 하게 된다. 이 단 순화되는 의사결정 과정에 작용하는 것이 바로 휴리스틱(Heuristic)이다. 휴리스틱은 기존 경험이나 특정 정보만을 이용하기 때문에 의사결정이나 행동에 편향(Bias)이 생기게 된다. 구비문학은 언어 대중의 어림짐작과 사고의 편향성에 기반을 두고 전승되어 온 특징이 있기에, 행동경제학의 휴리스틱과 구비문학을 관련시킬 여지는 충분하다. 이 글은 대중의 사고유형과 행동양식에 대한 행동경제학의 관점을 원용하여, 개인과 대중의 기억을 바탕으로 구연되는 이야기에 대해 휴리스틱의 관점에서 논의했다. 휴리스틱은 화자의 실수, 이야기의 착종, 청중의 반응 등 이야기 구연에서 자주 포착되었지만 본격적으로 논의하기 어려웠던 유의미한 사항들을 어떤 방식으로 다룰 수 있는지도 내포하고 있음을 알 수 있었다.
2021년 대법원은 술에 취한 피해자에 대한 준강제추행 사례에서 피해자의 심신상실이 명확하다고 보기 힘든 정황이 다수 있음에도 불구하고 이른바 '알코올 블랙아웃' 개념을 중심으로 준강제추행죄의 성립을 인정하였다. 이는 기존의 심신상실 개념이 완전한 의사능력의 상실을 의미하는 것과 다르게 일시적 기억오류도 심신상실 상태로 간주한 것으로 판단된다. 그러나 형법 규정상 심신상실의 해석은 엄격할 수 밖에 없다. 특히 대상판결과 상당히 유사한 사례인 비교판례는 피해자에게 알코올 블랙아웃의 증상이 있었더라도 이를 성관계 당시 심신상실이나 항거불능 상태였던 것과 동일하게 볼 수는 없다고 판단하여 준강간죄를 부정하였다. 이러한 논지는 상당히 합리적이라고 판단되며, 개별사례의 판단에 있어 피해자들의 알코올 블랙아웃에 대해 의학적인 검토도 충분히 감안되어 심신상실과 준강제추행이 논의되어야 한다. 또한 성범죄에서 가장 중요한 부분은 동의이며 불확실한 동의를 동의로 판단하여 행위에 나아간 경우에도 과실이 있는 경우를 충분히 생각해볼 여지가 있다. 그리고 동의가 불확실한, 즉 의심이 있는 경우 행위에 나아가지 않아야 한다는 보편적 판단을 구현할 수 있어야 한다. 따라서 범죄성립에 강한 확증이 필요하며 피해자가 정상적인 판단을 할 수 없는 상태이며 피고인이 이를 이용한다는 것에 최소한의 미필적 고의가 존재하여야 한다고 판단된다. 따라서 대상판결에서 피고인의 행위는 분명 처벌의 필요성이 있으나 현행법의 해석상 준강제추행죄로 처벌하는 것에 무리가 있다고 판단된다.
최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.
존 스마트그리드 기기 인증 체계는 DCU와 검침 FEP 및 MDMS에 집중되어 있으며 스마트미터에 대한 인증체계는 확립되지 않은 상황이다. 현재 몇몇 암호칩이 개발되었지만, 낮은 강도의 단순 암호화 수준에 머물러 있어 PKI 인증체계를 완성하기에는 어려움이 있다. 스마트그리드는 기존 전력망과 달리 개방형 양방향 통신을 기반으로 함에 따라 정보보안 취약성이 높아지면서 사고 위험 증가하고 있다. 하지만 스마트미터에는 PKI가 적용되기 어려워, 조작한 패킷을 보내 운영시스템에 거짓 정보 전송으로 시스템 정지 등의 사고가 발생할 가능성 존재한다. 하드웨어 제약사항이 많은 스마트미터에 기존 PKI 인증서를 발급할 경우 인증 및 인증서 갱신이 어렵기 때문에 스마트미터의 열악한 성능(Non-IP 네트워크, 프로세서, 메모리 및 저장소 공간 등)에서도 작동 가능한 초경량 암호 인증 프로토콜을 설계 구현하였다. 실험 결과 Cortex-M3 환경에서도 경량 암호 인증 프로토콜을 빠른 시간 내에 수행 할 수 있었으며, 앞으로 스마트그리드 산업에서의 더 안전한 보안성을 갖춘 인증 시스템을 마련하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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