Phuc, Tran Song Dat;Shin, Yong-Hyeon;Lee, Changhoon
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2148-2167
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2021
The proliferation of the Internet of Things (IoT) technologies and applications, especially the rapid rise in the use of mobile devices, from individuals to organizations, has led to the fundamental role of secure wireless networks in all aspects of services that presented with many opportunities and challenges. To ensure the CIA (confidentiality, integrity and accessibility) security model of the networks security and high efficiency of performance results in various resource-constrained applications and environments of the IoT platform, DDO-(data-driven operation) based constructions have been introduced as a primitive design that meet the demand of high speed encryption systems. Among of them, the TMN-family ciphers which were proposed by Tuan P.M., Do Thi B., etc., in 2016, are entirely suitable approaches for various communication applications of wireless mobile networks (WMNs) and advanced wireless sensor networks (WSNs) with high flexibility, applicability and mobility shown in two different algorithm selections, TMN64 and TMN128. The two ciphers provide strong security against known cryptanalysis, such as linear attacks and differential attacks. In this study, we demonstrate new probability results on the security of the two TMN construction versions - TMN64 and TMN128, by proposing efficient related-key recovery attacks. The high probability characteristics (DCs) are constructed under the related-key differential properties on a full number of function rounds of TMN64 and TMN128, as 10-rounds and 12-rounds, respectively. Hence, the amplified boomerang attacks can be applied to break these two ciphers with appropriate complexity of data and time consumptions. The work is expected to be extended and improved with the latest BCT technique for better cryptanalytic results in further research.
A bunker bed is a type of furniture that efficiently utilizes a narrow indoor space by having a high bed and using the empty space below as a living and storage space. The demand for multi-purpose furniture is increasing due to the recent increase in single-person households and wide-spread shared accommodation. According to the consumer research, one of the major drawbacks of a bunker bed was to get on and off the bed through a ladder or stairs. In order to overcome these problems, it was confirmed that the height adjustment function that can easily adjust the minimum and maximum heights of the bed was necessary. In this study, a height adjustable bunker bed was designed by using a gas spring that generates a repulsive force by the compressed gas inside. The design process consisted of the following three steps: Firstly, the hysteresis characteristics due to a friction and spring constant of a commercial gas spring were confirmed by measuring the repulsive force vs. compressed displacement. Secondly, requirements of the vertical lifting force exerted on the bed against gravity force were derived. Finally, the height-adjustable bed using the four-bar link mechanism was designed with 4 parameters so that the bed weight of 60-70 kgf could be adjusted to 800 mm in height by an affordable initial operation force. The performance was verified through prototype production and the results of vertical displacement and force to move were nearly the same as designed. In addition, an electrically operated height-adjustable bed was also designed with linear actuators and the performance was proved with the prototype.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1229-1244
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2017
최근 여러 분야에서 데이터에 근거한 분석방법론에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 처리할 수 있는 최적화 방법이 발전되고 있다. 특히 통계학과 기계학습 분야의 문제들에서 요구되는 다양한 제약 조건은 볼록 최적화 (convex optimization) 방법으로 해결할 수 있다. 본 논문에서 리뷰하는 alternating direction method of multipliers (ADMM) 알고리즘은 선형 제약 조건을 효과적으로 처리할 수 있으며, 합의 방식을 통해 병렬연산을 수행할 수 있어서 범용적인 표준 최적화 툴로 자리매김 되고 있다. ADMM은 원래의 문제보다 최적화가 쉬운 부분문제로 분할하고 이를 취합함으로써 복잡한 원 문제를 해결하는 방식의 근사알고리즘이다. 부드럽지 않거나 복합적인 (composite) 목적 함수를 최적화할 때 유용하며, 쌍대이론과 proximal 작용소 이론을 토대로 체계적으로 알고리즘을 구성할 수 있기 때문에 통계 및 기계학습 분야에서 폭 넓게 활용되고 있다. 본 논문에서는 최근 통계와 관련된 여러 분야에서 ADMM알고리즘의 활용도를 살펴보고자 하며 주요한 두 가지 주제에 중점을 두고자 한다. (1) 목적식의 분할 전략과 증강 라그랑지안 방법 및 쌍대문제의 설명과 (2) proximal 작용소의 역할이다. 알고리즘이 적용된 사례로, 별점화 함수 추정 등의 조정화 (regularization)를 활용한 방법론들을 소개한다. 모의 자료를 활용하여 lasso 문제의 최적화에 대한 실증결과를 제시한다.
본 연구는 'Buy-One Give-One' 비즈니스모델이 규모의 경제가 높은 상품일수록 이윤 달성의 가능성이 높음을 밝힘으로써, 추가 소비자에 따른 한계비용이 거의 발생하지 않아 규모의 경제 효과가 매우 높은 디지털 재화, 공연 등 문화콘텐츠 산업에 'Buy-One Give-One' 비즈니스모델이 수익성 향상을 위해 매우 적합함을 제안하고자 한다. 최근 문화콘텐츠 기업들이 수익성 달성의 한계를 극복하지 못하고 공공자금의 지원을 받을 수 있는 사회적기업으로의 전환을 모색하고 있는 추세로 볼 때 이 제안은 문화콘텐츠 기업에게 매우 의미가 있다. 예를 들어 신발 한 켤레를 판매할 때마다 다른 한 켤레를 개발도상국의 아이들에게 기부하는 TOMS의 'Buy-One Give-One' 비즈니스모델을 수리모형으로 분석한 후 이윤 달성가능성이 높아 지속가능성 역시 높음을 밝히고 있다. 구체적으로 소비자의 기부효용과 사회적 기업의 내적동기에 의한 혁신 혹은 규모의 경제 효과를 수리모형에 반영하여, 1) 독점시장이면서 내적동기에 의한 혁신을 적용한 경우, 2) 독점시장이면서 규모의 경제를 적용한 경우, 3) 일반기업과 TOMS 두 기업으로 구성된 과점시장의 경우, 4) 'Buy-One Give-One' 비즈니스모델을 채택하고 있는 TOMS형 기업 2개로 구성된 과점시장의 경우를 분석한다. TOMS의 'Buy-One Give-One' 비즈니스모델이 많은 관심을 받고 있음에도 불구하고 학문적으로는 특히 수익성과 관련하여서는 선행연구가 거의 이루어져 있지 않다는 점에서 본 연구의 학문적 가치가 있다. 그리고 문화예술 사회적기업의 'Buy-One Give-One' 비즈니스모델에 정부가 지원을 한다면 이는 문화예술에 대한 소외계층의 향유자 지원과 생산자 지원을 동시에 한다는 점에서 새로운 형태의 매력적인 정책이 될 수 있음을 정책적 시사점으로 언급하고자 한다.
급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.
본 연구에서는 남, 북한강 그리고 경안천으로부터 팔당호에 유입되는 유기물 및 영양물질농도의 연속성 예측을 위하여 단순로그선형모델과 다변수 로그선형모델이 함께 적용되었으며, F-검정과 결정계수에 기초하여 산정된 모델의 유의성과 유효성이 검토되었다. 검토 결과 단순로그선형모델은 산정된 9개의 모델 중 4개 모델만이 통계적으로 유의한 반면 다변수 로그선형모델의 경우에는 9개 모델 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 모델의 유효성을 평가하는 결정계수 또한 다변수 로그선형모델의 경우에 더 높게 예측되었다. 즉 팔당호 유입 수질 농도의 연속성 예측과 경향성 파악을 위해서는 다변수 로그선형모델의 적용이 더 적합한 것으로 판단되었다. 다변수 로그선형모델 결과에 기초하여 팔당호 유입수질의 유량 의존성, 경향성, 계절성을 분석하였다. 분석결과 모든 지류에서 유량이 증가함에 따라 팔당호로 유입되는 BOD 농도는 감소하는 것으로 나타났으며, TN과 TP의 경우에는 BOD와 달리 유량이 증가하더라도 농포는 증가 또는 감소하지 않는 것으로 나타났다. 따라서 3개 지류 유역에서 유기물을 배출하는 주요 오염원은 점오염원인 반면 영양물질의 경우에는 점오염원 뿐만 아니라 비점오염원 역시 주요 배출원으로 작용하고 있는 것으로 판단된다. 경향성을 분석한 결과 1995턴부터2000년까지 모든 지류에서 팔당호로 유입되는 BOD농도의 증감 경향은 보이지 않았다. 남한강과 북한강으로부터 팔당호로 유입되는 TP의 경우 1988년부터 1994년까지 점진적인 증가 추세를 보이는 것으로 보고된 바 있으나 본 연구의 대상 기간인 1995년 이후에는 이러한 증가 추세는 관찰되지 않았으며, 반면 경안천으로부터 유입되는 TP농도는 연간 10%정도 증가하고 있는 것으로 예측되었다. 한편 북한강으로부터 팔당호로 유입되는 TN농도는 연간 10%정도 감소하는 반면 남한강과 경안천으로부터의 유입 농도는 각각 연간 3%와 7%씩 증가하는 경향을 보였다. 수질 농도의 계절별 변화 경향을 분석한 결과 팔당호로 유입되는 3개 지류의 유기물 및 영양물질 농도는 모두 계절성을 갖는 것으로 분석되었으며, 이 중 가장 작은 변동폭을 갖는 수질항목은 총 질소인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 전력시장에서 원가 이하로 규제되고 있는 소매요금제도의 문제점을 분석하기 위해 규제된 소매요금 대신 시간별 도매시장가격의 변동을 반영하는 실시간 요금제를 도입할 경우 사회후생에 미치는 영항과 이와 같은 소매요금제도의 변화가 한국전력의 손실 규모를 어느 정도 보전할 수 있는지를 추정한다. 전력거래소의 전력통계정보시스템(EPSIS)과 에너지경제연구원 국가에너지통계종합정보시스템(KESIS), 통계청, 한국은행, 기상청의 2008~2010년 통계자료에 기초하여 실질소매가격, 온도, 가구수, 습도 실질 GDP, 그리고 요일 및 공휴일 더미 등을 설명변수로 이용하여 상대적으로 수요가 많은 여름(6~8월)과 겨울(12~2월)의 최대 부하시간대와 최저 부하시간대의 수요패턴을 분석하였다. 회귀분석을 통해 추정된 선형수요함수와 발전기별 한계비용에 기초하여 산정된 계단식 공급함수를 이용하여 규제된 소매요금이 시장균형가격인 실시간 요금으로 전환될 경우의 사회후생 변화를 살펴본 결과, 여름기간(6~8월)에는 사회후생이 약 674억 원 증가하는 것으로 나타났다. 또한 한전손실 총액 중 7,055억 원은 소비자잉여의 이전으로, 나머지 674억 원은 시중손실의 감소로 충당될 수 있음을 확인하였다. 겨울에는 사회후생 증대가 약 2,251억 원에 이르고, 한전의 손실 중 1조 1,743억 원이 소비자잉여의 전가로 보전될 수 있는 것으로 나타나 소매요금의 규제가 사중손실의 발생을 통해 전체 사회후생을 감소시키고, 한전에게 막대한 손실을 초래하고 있다는 결과를 도출하였다.
페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.
논 토양 조건에서 팥의 생육기 중 초기 생육 단계에 해당되는 유묘기에 과습 스트레스 처리 후 생육특성 변화 및 팥잎의 단백질 발현 양상을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 아라리(밀양 8호)를 공시 품종으로 과습 스트레스 실험을 진행하였다. 3일간 과습 처리하는 동안 팥의 초장과 생체중(잎, 줄기)은 통계적으로 유의하지는 않았으나 생체중(뿌리)와 SPAD value 값은 통계적으로 유의한 결과가 나왔다. 2. 과습 처리 3일 후 잎의 단백질 발현 양상을 확인한 결과 21개의 차별 발현된 단백질 중 과습 스트레스 처리에 의해 9개의 단백질들이 up-regulated 되었고, 12개의 단백질들이 down-regulated 되었다. 단백질을 기능별로 분류한 결과 Biological Process에서 carbohydrate metabolic process와 관련된 단백질들이 가장 많이 나왔고 Cellular Component에서는 Chloroplast에서 가장 많이 존재하였다. 3. Regulatory protein과 관련된 Maturase K 단백질은 처리구에서 대조구보다 발현양이 증가한 것으로 나타났다. 4. Carbohydrate metabolic process와 관련된 Malate dehydrogenase 단백질과 Glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase 단백질은 과습 스트레스를 받았을 경우 단백질 발현양이 증가하였다. 5. Photosynthesis와 관련된 Carbonic anhydrase (CA)는 처리구보다 대조구에서 단백질 발현량이 더 증가한 것을 확인할 수 있었다. 스트레스와 관련된 단백질 Superoxide dismutase는 처리구에서 대조구보다 단백질 발현양이 증가한 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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