• 한국축산식품학회지
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• 제34권3호
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• pp.372-377
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• 2014

This study was conducted to evaluate the effects of oyster shell calcium powder (OSCP) as a substitute for phosphates in curing agent, on the quality of restructured pork ham. Restructured pork ham was processed under six treatment conditions: T1 (no additives), T2 (0.3% sodium tripolyphosphate), T3 (1.5% NaCl+0.5% whey protein), T4 (1.5% NaCl+0.5% whey protein+0.15% OSCP), T5 (1.5% NaCl+0.5% whey protein+0.3% OSCP), and T6 (1.5% NaCl+0.5% whey protein+0.5% OSCP). Addition of OSCP significantly increased the ash content and pH of restructured pork ham (p<0.05), but did not affect the cooking loss and water holding capacity values of restructured pork ham. Addition of OSCP had no effect on Hunter a and b surface color values of restructured pork ham, but did decrease the Hunter L surface color value (p<0.05). The addition of 0.5% OSCP showed significantly higher chewiness and springiness values of restructured pork ham, compared with the addition of phosphates (p<0.05). In conclusion, the addition of OSCP combined with low NaCl and 0.5% whey protein can be considered a viable substitute for phosphates in the curing agent, when processing restructured pork ham.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.873-877
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• 2008

랜 위의 앞의 증명 방법에서 많은 드러나 있는 문제점이 있었다. 특히 열려 있는 시스템 증명 방법, 함께 나눠 진 주요 방법, Mac Based 증명 방법은 매우 보안이 필요 하는 무선 네트워크에 사용하기 어렵다. 그렇게 지금 많은 연구를 행하여 $802.1{\times}$와 적용되고 있는 PKI 사용자 증명 방법이었다. 그러나 EAP은 PKI를 처음 사용하여 CRL이라고 불리는 사용된 없어 진 인증서가 문제 분배 포인트에 대해 가지고 있이 있었다. 이것을 향상시키기 위해 이 논문에서 일어나는 문제 바로 CRL와 OSCP 서버를 사용하지 않기 위해 CA을 사용할 CVS을 적용했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1996-2001
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• 2006

Open System 인증방식, Shared Key 인증방식, MAC 주소기 반 인증방식 등은 보안이 필요한 무선 LAM에서는 사용이 어려운 실정이다. 따라서 현재는 PKI를 적용한 802.1X 인증방법과, 사용자 인증에 PKI를 적용한 방법이 많이 연구되고 있다. 하지만 인증서 검증 프로토콜은 PKI초기부터 CRL이 라고 하는 인증서 폐기 목록을 사용하였는데 배포시점에 대한 문제는 여전히 존재한다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 CRL과 OCSP 서 버를 이용하지 않고 CA를 직접 이용하기 위하여 CVS를 적용시켰다. 또한 저속 저용량의 무선단말이 안전하고 빠르게 무선망에 접속 할 수 있도록 대리 인증서버를 이용하여 인증 절차를 간소화시키면서 공인 인증서를 이용한 상호인증이 가능한 시스템을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.