• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.265-272
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• 2023

본 논문에서는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) SAR(Synthetic Aperture Radar) 기반 실시간 영상 형성을 위해 RDA(Range Doppler Algorithm)의 GPU 가속 커널을 개발하였다. Host와 GPU device 사이의 데이터 전송 시간을 최소화하기 위해 pinned 메모리를 사용하였고, 데이터의 전송 횟수를 최소화하기 위해 모든 RDA 연산을 GPU에서 수행하도록 커널을 구성하였다. FMCW 드론 SAR 실험을 통해 데이터셋를 획득하였고, intel i7-9700K CPU, 32GB RAM과 Nvidia RTX 3090 GPU 환경에서 GPU의 가속 효과를 측정하였다. Host-device간 데이터 전송 시간을 포함했을 경우 CPU 대비 최대 3.41배 가속된 것으로 측정되었고, 데이터 전송 시간을 포함하지 않고 연산의 가속 효과만을 측정했을 때, 최대 156배 가속 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.207-217
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• 2009

본 논문에서는 IP 히스토리 정보를 이용하여 기존의 연결된 flow와 새로 도착한 flow를 다른 우선순위로 서비스하여 특정 서브넷을 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격으로부터 보호하는 방어 시스템을 제안한다. DDoS 공격은 일반적으로 네트워크 노드 혹은 링크의 리소스가 제한되어 있으며 네트워크 리소스에 대한 사용자의 수요가 실제 네트워크 노드 혹은 링크의 용량을 초과하는 경우에 발생하게 된다. 제안된 방어 시스템은 두 단계로 나뉘어서 작동하게 되는데, 첫 번째 단계에서는 접속을 시도하는 외부 IP에 대해 샘플링기법을 사용하여 모니터링 하는 IP주소의 개수를 줄이고, 두 번째 단계에서는 정상적인 IP의 목록을 관리하고 DDoS 공격이 발생하였을 때 IP 목록에 기반해 기존의 연결된 flow와 새로 도착한 flow를 구별함으로써 기존의 연결된 flow에 대해서 지속적이고 정상적인 서비스를 제공한다. 제안된 DDoS 방어 시스템의 성능은 시뮬레이션을 통해 평가한다.

• 이베로아메리카
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• 제21권2호
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• pp.53-81
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• 2019

일반적으로 콜롬비아의 이미지는 위험한 국가이며, 게릴라와 전쟁 중이고, 최대의 마약 생산국 중의 하나라는 것이다. 이 글의 분석 대상인 펠리페베르가라(Felipe Vergara)의 극 작품 『킬렐레Kilele』의 중심을 이루는 보하야(Bojayá) 학살은 부조리함과 규모 측면에서 2000년대 들어 콜롬비아에서 일어난 가장 충격적인 사건이었다. 이 작품은 보하야 지방의 쓰라리고 악몽 같은 과거의 사건을 다루는데 그치지 않고, 생존자들이 죽음의 덮개를 찢고서 연옥에서 괴로워하는 영혼들과 소통하면서, 분열의 재통합을 향해 나아간다. 이것은 연옥의 여러 공간을 떠돌아다니는 죽은 사람들에게 마땅한 장례식을 치러주는 것으로 이루어진다. 이 글은 『킬렐레』에 나타나는 서사시 구조와 아프리카의 영혼성과 관련된 제의의식을 비롯해 창작과정과 이 작품의 파편적 구조를 분석하면서, 학살이라는 외상에서 어떻게 회복되는 데 도움이 되었는가를 살펴본다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권2호
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• pp.1-9
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• 2023

이 연구는 시각장애인들의 생활 편의성 증진을 위해 음성태그리더기의 사용성 평가를 통한 제품의 사용성 개선을 위한 목적으로 수행되었다. 사용성의 원칙과 시각장애인의 특수성을 고려한 평가 모형에 근거하여 19개의 평가 항목에 대한 지각된 사용성 평가가 실시되었다. 제안된 시스템의 베타 버전과 정식 버전에 대한 조사에 1번 이상 참여한 총 50명의 시각장애인이 분석 대상에 포함되었다. 비모수 통계방법을 사용하여 분석한 결과, 음성태그리더기의 안전성과 음성 및 음질, 음성정보의 정확성에 대해서는 비교적 만족한 편이었으나. 리더기의 크기 및 무게, 휴대와 보관의 편의성을 포함한 사용상의 효율성 측면에서는 낮은 평가를 받은 것으로 나타났다. 사용성 향상을 위해 제품 사용을 위한 절차가 보다 간소화될 필요가 있으며, 일반적으로 자주 사용하는 사물에 대한 태그는 사전에 입력을 시켜서 보급하는 것이 도움이 될 것으로 판단된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.871-880
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• 2017

최근 들어, 인터넷 망을 이용한 서비스들이 초연결 구조로 결합 및 융합하여 발전되고 있다. 이러한 사물인터넷망은 기존의 센서 노드, 디바이스, 종단간 단말기 등의 이기종의 디바이스로 구성되며 서로 다른 종류의 프로토콜을 변화하여 실현되고 있다. 그 대표적인 것이 헬스 케어 시스템으로, 사물인터넷을 이용함으로써 의료기기, 환자, 의사들 간의 의료 정보가 매우 신속하게 전달될 수 있는 장점을 가지며, 이동성 및 관리적 측면에서 편리성을 가진다. 그러나 이러한 사물인터넷 망을 이용할 경우 센서 노드에서의 저용량의 메모리 공간, 낮은 컴퓨팅 능력, 저전력 등의 하드웨어적인 제한 요소로 인하여 기존의 암호 엔진을 내장하기는 불가능 하다. 기존의 표준 알고리즘을 구현하기에는 하드웨어적인 제한 요소로 인하여 현재의 기술로는 구현이 어렵다. 따라서 이러한 문제점으로 인해 보안적인 취약성이 존재한다. 현재에는 많은 연구자들은 경량화 알고리즘 및 저전력의 회로 설계에 주안점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 헬스 케어 시스템의 구조를 분석하고, 사물인터넷 기반의 종단간의 헬스 케어 시스템에서의 보안적인 이슈 및 문제점을 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.639-647
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• 2023

인터넷 기술이 발전함에 따라, 기존의 유선과 무선망의 결합은, 이기종 시스템의 융복합 기술을 가져왔다. 기존의 산업 기술은 주로 산업, 제조업, 자동화 등의 굴뚝산업 분야에서 컴퓨터 기술을 기반으로 한 정보기술로 집중되고 있다. 신기술이 기존의 기술과 융합되는 기술로 개발되고, 향상됨에 따라 많은 다양한 응용 시스템이 등장하게 되었다. 기존의 기술과 융합된 대표적인 응용분야는 사물인터넷 서비스 분야이다. 사물인터넷은 각각 기존에 존재하는 기술을 기반으로 초연결성의 네트워크을 연결하는 제4차 산업혁명의 기반 기술이 되고 있다. 그러나, 저용량의 메모리, 저전력 및 낮은 컴퓨팅과 같은 IoT의 제한된 자원으로 인해, IoT 장치는 보안에 취약하고, 다양한 종류의 보안 문제로 노출된다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 서비스 환경하에서 요구되는 보안 문제점 및 해결 방법에 대해서 리뷰 및 분석하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.95-115
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• 2023

본 연구는 세계기록유산으로 등재된 국채보상운동 디지털 아카이브 기록물의 활용성을 높이기 위한 방안으로 위키데이터와 연계하는 데이터 모델을 설계하고, 적용가능성을 검토하였다. 국채보상운동 기록물 메타데이터, 시소러스, 시맨틱 네트워크 그래프를 분석하여 시사점을 도출하고, 기록물의 내용 분석을 통해 위키데이터와 연계를 위한 데이터 모델의 클래스인 기록물건, 행위주체, 시간, 장소, 사건을 도출하였다. 또한 클래스 간 연결을 위한 관계 속성들을 파악하여, 설계한 데이터 모델을 실제 기록물 사례에 적용해봄으로써, 속성을 중심으로 한 객체 간의 이동을 통해 풍부한 관련 정보들을 획득할 수 있는 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 소규모 로컬 아카이브에서 위키데이터를 활용한 데이터의 공유와 활용 체계 마련에 활용될 수 있을 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.152-159
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• 2023

This study endeavors to enrich investment prospects in cryptocurrency by establishing a rationale for investment decisions. The primary objective involves evaluating the predictability of four prominent cryptocurrencies - Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and EOS - and scrutinizing the efficacy of trading strategies developed based on the prediction model. To identify the most effective prediction model for each cryptocurrency annually, we employed three methodologies - AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Prophet - representing traditional statistics and artificial intelligence. These methods were applied across diverse periods and time intervals. The result suggested that Prophet trained on the previous 28 days' price history at 15-minute intervals generally yielded the highest performance. The results were validated through a random selection of 100 days (20 target dates per year) spanning from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The trading strategies were formulated based on the optimal-performing prediction model, grounded in the simple principle of assigning greater weight to more predictable assets. When the forecasting model indicates an upward trend, it is recommended to acquire the cryptocurrency with the investment amount determined by its performance. Experimental results consistently demonstrated that the proposed trading strategy yields higher returns compared to an equal portfolio employing a buy-and-hold strategy. The cryptocurrency trading model introduced in this paper carries two significant implications. Firstly, it facilitates the evolution of cryptocurrencies from speculative assets to investment instruments. Secondly, it plays a crucial role in advancing deep learning-based investment strategies by providing sound evidence for portfolio allocation. This addresses the black box issue, a notable weakness in deep learning, offering increased transparency to the model.

• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.37-47
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• 2023

코로나19로 인한 비대면 환경 수요 증가와 블록체인, NFT 등 기술의 발전으로 메타버스의 성장이 가속화되고 있다. 그러나 다양한 메타버스 플랫폼의 등장으로 사용자가 증가함에 따라, 메타버스 내에서 랜섬웨어 공격, 저작권 침해, 성범죄 등 범죄 사례가 발생하고 있다. 이로 인해 메타버스 시스템 내에서 디지털 증거로 활용 가능한 아티팩트의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 메타버스 솔루션에 대한 표준화된 포렌식 절차가 부재하며, 메타버스 포렌식을 위한 아티팩트에 대해서도 알려진 정보가 없다. 또한, 보안성 평가 및 포렌식 분석 뿐만 아니라 관련 제도나 가이드라인 역시 미비하여 포렌식에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 대표적 메타버스 게임 솔루션인 Roblox에 대한 동적 분석을 통해 사용자의 행위 분석 및 타임라인 분석에 활용 가능한 아티팩트를 제시한다. 메모리 포렌식 및 로그 분석으로 파악한 아티팩트 간 연계를 통해 메타버스 범죄 시나리오에서의 활용 가능성을 제시하고, 현행 법률 및 규정에 대한 검토를 통해 제도적 미비점을 분석하여 개선 방안을 제언한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.49-56
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• 2023

본 연구에서는 영상 기반 자동화된 항만시설물 점검을 위한 손상 위치 정보 추정 기법을 제안하였다. 3D 모델링 과정을 거치지 않고 특징 탐지 기술 및 이상치 제거 기술을 활용하여 호모그래피 행렬을 계산하고 손상 정보만 저장함으로써 메모리 효율을 높였다. 항만시설물에 특화된 손상 위치 정보 추정 알고리즘 개발을 위해 항만시설물 이미지를 이용하여 제작한 참값 좌표쌍을 통해 알고리즘을 최적화하였다. 이를 샘플 및 실제 콘크리트 벽체에 적용하여 구한 위치 오차는 각각 (X: 6.5cm, Y: 1.3cm), (X: 12.7cm, Y: 6.4cm)로 나타났다. 또한, 실제 콘크리트벽체를 대상으로 알고리즘을 적용하여 외관조사망도 형태로 표출함으로써 제안 기법의 현장 활용 가능성을 보였다.