• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1291-1300
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• 2020

최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.69-79
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• 2022

본 연구에서는 이미지 물질의 표면의 특성을 나타내는데 사용되는 노말 맵(normal map) 이미지를 생성하고, 이를 활용하여 원본 물질 이미지의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 우선, (1) 이미지 내에서 물질의 표면 특성을 반영하고 있는 노말 맵을 생성하기 위해서 Generator로 Attention-R2 Gate를 적용한 U-Net을 사용하고, 생성된 노말 맵과 원본 노말 맵의 유사도를 Reconstruction loss로 활용한 Pix2Pix 기반의 방법을 사용하였다. 그 다음으로 (2) 앞서 만들어진 노말 맵 이미지를 분류 네트워크의 Attention Gate에 적용하여 원본 물질 이미지를 분류의 정확도를 개선할 수 있는 네트워크를 제안한다. 그리고 Pixar Dataset을 이용하여 생성된 노말 맵에 대해서, Ground Truth에 해당하는 노말 맵 사이의 유사도를 평가한다. 이 때, 유사도 측정 방식에 따라 다르게 적용된 reconstruction loss function의 결과를 비교한다. 또한 물질 이미지 분류에 대한 평가를 위해서 MINC-2500과 FMD 데이터셋을 기준으로 제안된 방법과 선행연구의 비교 실험을 통해 보다 정확하게 구분할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법은 이미지 내에서 물질을 파악하는 할 수 있는 다양한 이미지 처리 및 네트워크 구축에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.117-127
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• 2007

골재노출 콘크리트포장은 저소음 포장으로서 유럽, 일본등지에서 성공적으로 사용되어 왔다. 골재노출 콘크리트포장은 콘크리트 표면의 모르타르를 제거하여 표면에 굵은 골재를 노출시키기는 공법이다. 타이어-노면간의 소음을 저감시키는 표면특성도 중요하지만 포장표면이 공용중에 지속적으로 적정한 미끄럼저항을 확보하여야 한다는 점이 간과되어서는 안된다. 반복적인 타이어-노면간 마찰은 표면조직을 마모시켜서 미끄럼저항값을 감소시키게 된다. 골재노출 콘크리트포장의 경우 노면에 굵은 골재가 노출되어 타이어와 접촉되므로 노면에 노출된 굵은 골재의 암종과 형상이 노면마모에 지대한 영향을 미친다. 일반적으로 골재마모특성에 대한 평가시험은 로스앤젤레스시험기에 의한 마모시험과 Accelerated Polishing Machine에 의한 마모시험이 사용되고 있다. 본 연구에서는 다섯 가지 암종의 굵은 골재에 대하여 두 시험법으로 마모를 평가하였다. 실험결과 두 시험법은 실험골재특성뿐만 아니라 마모특성에 따라 상반된 마모저항결과를 도출하였다. 도로노면의 마모는 타이어와 반복된 마찰에 의해 발생하는데 로스앤젤레스에 의한 굵은 골재 마모시험은 굵은 골재의 전체표면과 철구간 충격에 인하여 마모감량이 나타나서 형상에 따라 마모에 대한 저항성을 평가하기 때문에 도로노면의 마모를 파악하기에는 적합하지 않다고 판단된다. 반면에 APM에 의한 굵은 골재 마모시험은 실험법 자체가 노출된 굵은 골재와 타이어의 반복 마찰로 인하여 마모에 대한 저항성을 평가하기 때문에 APM에 의한 굵은 골재 마모시험이 골재노출 콘크리트포장의 노면에 노출된 굵은 골재의 특성에 따른 마모에 대한 저항성을 파악하는데 보다 효과적이라고 사료된다. APM에 의한 마모저항 결과로부터 골재 암종, 비중, 하나 이상의 파쇄면을 가진 골재의 백분률, 편장석 함유율등이 골재의 마모에 중요한 영향을 미친다는 점을 파악할 수 있었다.을 나타냈으며, 그 중 물 추출물에서는 다호조생 품종이 지름 13mm의 저해환을, 알코올 추출물에서는 청목노상 품종이 지름 15mm의 저해환으로 효과가 가장 우수하여 천연 항균제 및 생리활성 물질로의 이용가능성을 추측할 수 있었다.이나 세포핵 및 동양모세혈관등에 병리학적인 변화가 관찰되지 않았으며 간세포대의 배열도 규칙적이었다. 따라서 돼지감자의 이눌린, 연잎분말, 허브의 쐐기풀분말 및 유칼립투스 잎의 분말을 사용한 병합다이어트식이 급여가 비정상적인 지방 축적으로 인한 비만을 효과적으로 예방하고 개선할 수 있는 것으로 나타났다.관리 영역의 평균은 1.7/2.0점(85%)으로 나타났고, 농산물이 가장 낮게 나타났다(p<0.05). 가장 취약한 항목은 '전처리'에서 '세척용수의 온도관리' 항목에서 0.7점이었고, 더욱이 농산물은 0.4점으로 평가되었다. 농산물 업체는 '세절시 이물 혼입방지'와 수산물의 '냉장 냉동식품의 절단시 품온관리'가 문제시되었다. 7. 용수관리 영역의 평균은 2.0/2.0점(100%)으로 가장 높았다. 개인위생관리 영역의 평균은 1.8/2.0점(90%)이며, 모든 항목이 잘 관리되고 있었다. 검사관리 영역은 평균 1.4/2.0점(70%)으로 가장 낮게 평가되었으며, '적정 검사시설 및 기구 구비' 항목은 공산품에서 평균 0.2점으로 평가되어 타품목에 비해 현저히 낮았고(p<0.01), 평가한 93개 항목 중 가장 불량한 상태로 관리되고 있음을 알 수 있었다. '검사용 장비 및 기구의 검교정' 항목은 농산물이 0.4점으로 관리상태의 개선이 필요하며, 품목별로 볼 때 낮은 점수로 평가되었다(p<0.05). 이상의 결과를 종합해볼 때, 원재료의 입고 및 반품관리와 검사관리는 가장 관리가 미비한 영역으로 규명되었다. 구입되는 원재료의 안전성을 위해서는 입고 및 반품 기준이 정확하게 설정되어야 하고, 검사관리를 통해 원재료와 최종제품의 안전성이

• 농업과학연구
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• 제20권2호
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• pp.167-180
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• 1993

우리나라의 동력경운기(動力耕耘機)에 탑재(搭載)된 6.0 및 7.5kW의 수냉식(水冷式) 4행정(行程) 디젤기관(機關)의 성능향상(性能向上), 중량경감(重量經減), 생산비(生産費) 절감(節減)을 도모하고, 기관(機關) 설계시(設計時) 고려(考慮)할 수 있는 기본자료(基本資料)를 얻기 위(爲)하여 동력경효기 탑재용(搭載用) 기관(機關)의 부품중(部品中) 플라이 휠의 중량(重量)만을 32.2, 29.7, 26.2, $24.2kg_f$ 등(等)의 4수준(水準)으로 감소(減少)시켜, 출력(出力), 토크, 연료(燃料) 소비율(消費率), Motoring loss, 진동량(振動量) 등(等)을 측정(測定) 분석(分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. O사(社)의 소프트웨어에 의한 설계(設計)로 7.5kW 기관(機關)의 플라이휠의 최적중량(最適重量)은 $23.7kg_f$이었으며, 생산업체(生産業體)의 설계기준(設計基準)을 고려(考慮)하였을 경우 플라이휠 최적중량(最適重量)은 $24.51kg_f$으로서 두 경우 모두 현재(現在)의 플라이휠 중량(重量) $32.2kg_f$보다는 적은 것으로 나타났다. 2. 플라이휠의 중량(重量)이 $32.2kg_f$일 때 6.0kW기관(機關)의 경우 정격출력(定格出力)은 7.43kW, 7.5kW 기관(機關)의 경우에는 7.85kW이었으며, 플라이휠 중량(重量)을 $24.2kg_f$으로 감소(減少)시켰을 때 6.0kW 기관(機關)은 7.70kW로 0.27kW의 정격출력(定格出力)이 증가(增加)되었고 7.5kW 기관(機關)은 7.85kW에서 8.25kW로 0.39kW의 정격출력(定格出力)이 증가(增加)되었다. 3. 플라이휠중량(重量)이 $32.2kg_f$에서 $24.2kg_f$으로 감소(減少)되었을 때 연료소비율(燃料消費率)은 6.0kW 기관(機關)의 경우 약(約) 4.0g/kW-h만큼 감소(減少)되었으며, 7.5kW기관(機關)에서는 약(約) 0.8g/kW-h가 감소(減少)되였다. 4. 플라이휠 중량(重量)이 $32.2kg_f$에서 $24.4kg_f$으로 감소(減少)시킴에 따라 진동량(振動量)은 6.0kW와 7.5kW 두 기관(機關) 모두 크게 증가(增加)하는 경향(傾向)이었다. 5. Motoring loss는 플라이휠 중량(重量)을 $32.2kg_f$에서 $24.2kg_f$으로 감소(減少) 시켰을경우 2200rpm에서 6.0kW 기관(機關)은 2.33kW에서 1.76kW로 감소(減少)하였고 7.5kW에서는 2.46kW에서 1.84kW로 감소(減少)하였다. 6. 기관(機關)의 기계효율(機械效率)은 플라이휠의 중량(重量)을 $32.2kg_f$에서 $24.4kg_f$으로 감소(減少)시켰을때 6.0kW 기관(機關)은 76.1%에서 76.8%로 0.7%가 7.5kW 기관(機關)은 76.68%에서 77.02%로 0.34%가 증가(增加)하였다.