• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1329-1342
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• 2018

최근 양자 컴퓨터에 대한 개발이 활발히 진행되면서, 기존에 널리 사용되고 있는 RSA와 타원곡선 암호 알고리즘의 안전성에 대한 문제가 제기되고 있다. 이에 대응하기 위하여 미국 표준기술연구원(NIST)은 양자 컴퓨팅 환경에서도 안전한 공개키 암호 기법에 대한 표준화 작업을 진행하고 있다. 대표적인 포스트 양자 암호(post-quantum cryptography, PQC) 기법으로는 격자기반 암호(lattice-based cryptography)가 있으며, NIST의 PQC 표준화 공모에도 다양한 격자기반 암호 기법들이 제안되었다. 이 중 EMBLEM은 기존의 LWE (learning with errors) 가정을 기반으로 하여 설계된 암호 기법들과는 달리, 더 직관적이고 효율적으로 암/복호화가 가능한 새로운 다중 비트 암호화 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 LWR(learning with rounding) 가정을 추가적으로 사용하여 더 효율적으로 동작하는 다중 비트 암호화 기법을 제안한다. 그리고 제안하는 기법의 안전성을 증명하고, EMBLEM 및 R.EMBLEM과의 비교를 통해 효율성을 분석한다.

• 한국해양공학회지
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• 제36권1호
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• pp.32-40
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• 2022

Underwater optical images face various limitations that degrade the image quality compared with optical images taken in our atmosphere. Attenuation according to the wavelength of light and reflection by very small floating objects cause low contrast, blurry clarity, and color degradation in underwater images. We constructed an image data of the Korean sea and enhanced it by learning the characteristics of underwater images using the deep learning techniques of CycleGAN (cycle-consistent adversarial network), UGAN (underwater GAN), FUnIE-GAN (fast underwater image enhancement GAN). In addition, the underwater optical image was enhanced using the image processing technique of Image Fusion. For a quantitative performance comparison, UIQM (underwater image quality measure), which evaluates the performance of the enhancement in terms of colorfulness, sharpness, and contrast, and UCIQE (underwater color image quality evaluation), which evaluates the performance in terms of chroma, luminance, and saturation were calculated. For 100 underwater images taken in Korean seas, the average UIQMs of CycleGAN, UGAN, and FUnIE-GAN were 3.91, 3.42, and 2.66, respectively, and the average UCIQEs were measured to be 29.9, 26.77, and 22.88, respectively. The average UIQM and UCIQE of Image Fusion were 3.63 and 23.59, respectively. CycleGAN and UGAN qualitatively and quantitatively improved the image quality in various underwater environments, and FUnIE-GAN had performance differences depending on the underwater environment. Image Fusion showed good performance in terms of color correction and sharpness enhancement. It is expected that this method can be used for monitoring underwater works and the autonomous operation of unmanned vehicles by improving the visibility of underwater situations more accurately.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.19-27
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• 2022

본 연구에서는 시계열 데이터 이상 탐지 수행을 위한 MLOps(Machine Learning Operations) 워크플로를 기술하고 관리할 수 있는 언어와 플랫폼을 제안한다. 시계열 데이터는 IoT 센서, 시스템 성능 지표, 사용자 접속량 등 많은 분야에서 수집되고 있다. 또한, 시스템 모니터링 및 이상 탐지 등 많은 응용 분야에 활용 중이다. 시계열 데이터의 예측 및 이상 탐지를 수행하기 위해서는 분석된 모델을 빠르고 유연하게 운영 환경에 적용할 수 있는 MLOps 플랫폼이 필요하다. 이에, 최근 데이터 분석에 많이 활용되고 있는 Python 기반의 AMML(AI/ML Modeling Language)을 개발하여 손쉽게 MLOps 워크플로를 구성하고 실행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 AI MLOps 플랫폼은 AMML을 이용하여 다양한 데이터 소스(R-DB, NoSql DB, Log File 등)에서 시계열 데이터를 추출, 전처리 및 예측을 수행할 수 있다. AMML의 적용 가능성을 검증하기 위해, 변압기 오일 온도 예측 딥러닝 모델을 생성하는 워크플로를 AMML로 구성하고 학습이 정상적으로 수행됨을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.115-124
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• 2015

본 연구는 초경쟁적인 환경에서 온라인개발회사가 동태적 역량을 만들어 낼 수 있는 조직학습인 활용과 탐험에 대하여 엔씨소프트 사례를 중심으로 분석하였다. 학습, 루틴, 기존환경과의 적합성을 특징으로 하는 활용은 점진적 혁신을 이끌어 내는 반면, 비학습, 변화하는 환경에의 유연성과 관련된 탐험은 급진적인 혁신을 이끌어 낸다. 문헌연구를 바탕으로 우선 엔씨소프트의 활용과 탐험 활동을 온라인 게임산업의 사이클에 따라 검증하였다. 다음으로 엔씨소프트의 다양한 게임서비스의 사이클을 중심으로 활용과 탐험에 대해 살펴보았다. 온라인게임시장에서 비교적 빠르게 선도적 입지를 구축한 엔씨소프트는 온라인 게임산업 태동기와 성장기에는 활용 활동을 주로 하였으나, 산업의 성숙기에는 탐험활동을 늘여 왔다. 또한 각 게임서비스 라인의 신작 출시 및 기술개발에는 탐험활동을, 지속적인 패치 서비스 업데이트와 마케팅 및 시스템구축에는 활용활동을 수행하였다. 이것은 온라인 게임회사가 활용과 탐험의 균형을 통해 지속적인 경쟁우위를 창출할 수 있음을 시사한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.100-103
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• 2023

최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R²)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

• 농업과학연구
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• 제49권4호
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• pp.737-747
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• 2022

The purpose of this study is to analyze farmers' perceptions of Greenhouse Gas Reduction Projects and identify factors influencing participation in the projects. To achieve the research objective, a survey was conducted and a probit model was adopted for the empirical analysis. The results showed that farmers do not participate in the projects due to a lack of education and promotion and due to economic loss. It also showed that the frequency of training and technical guidance learning, degree of recognition of the need for efforts to reduce greenhouse gases, and the level of recognition of the projects concerned have a positive impact on the willingness to participate in the projects. Meanwhile, participation in agricultural environment conservation programs has a negative impact on it. Enhancement of education and promotion as well as economic support (direct payment, R&D) would be useful to raise the willingness to participate in the projects.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권5호
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• pp.485-498
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• 2021

Background and objective: This study was conducted to find out the status of plant utilization in the current textbooks by analyzing the plants by grade and subject in the national textbooks for all elementary school grades in the 2015 revised curriculum in Korea. Methods: The data collected was analyzed using Microsoft Office Excel to obtain the frequency and ratio of collected plant data and SPSS for Windows 26.0 to determine learning content areas by grade and the R program was used to visualize the learning content areas. Results: A total of 232 species of plants were presented 1,047 times in the national textbooks. Based on an analysis of the plants presented by grade, the species that continued to increase in the lower grades tended to decrease in the fifth and sixth grades, the upper grades of elementary school. As for the number and frequency of plant species by subject, Korean Language had the highest number and frequency of plant species. The types of presentation of plants in textbooks were mainly text, followed by illustrations and photos of plants, which were largely used in first grade textbooks. In addition, as for the area of learning contents in which plants are used, in the lower grades, plants were used in the linguistic domain, and in the upper grades, in the botanical and environmental domains of the natural sciences. Herbaceous plants were presented more than woody plants, and according to an analysis of the plants based on the classification of crops, horticultural crops were presented the most, followed by food crops. Out of horticultural crops, flowering plants were found the most diversity with 63 species, but the plants that appeared most frequently were fruit trees that are commonly encountered in real life. Conclusion: As a result of this study, various plant species were included in elementary school textbooks, but most of them were horticultural crops encountered in real life depending on their use. Nevertheless, plant species with high frequency have continued a similar trend of frequency from the previous curriculums. Therefore, in the next curriculum, plant learning materials should be reflected according to social changes and students' preference for plants.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1271-1281
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• 2017

It is essential to collect and analyze target information around the vehicle for autonomous driving of the vehicle. Based on the analysis, environmental information such as location and direction should be analyzed in real time to control the vehicle. In particular, obstruction or cutting of objects in the image must be handled to provide accurate information about the vehicle environment and to facilitate safe operation. In this paper, we propose a method to simultaneously generate 2D and 3D bounding box proposals using LiDAR Edge generated by filtering LiDAR sensor information. We classify the classes of each proposal by connecting them with Region-based Fully-Covolutional Networks (R-FCN), which is an object classifier based on Deep Learning, which uses two-dimensional images as inputs. Each 3D box is rearranged by using the class label and the subcategory information of each class to finally complete the 3D bounding box corresponding to the object. Because 3D bounding boxes are created in 3D space, object information such as space coordinates and object size can be obtained at once, and 2D bounding boxes associated with 3D boxes do not have problems such as occlusion.

• 벤처창업연구
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• 제15권4호
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• pp.193-216
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• 2020

최근 글로벌 경제의 중장기적 불황과 성장률 하락에 기인하여, 대내외적으로 불투명한 환경하에서 생존하며 발전하기 위한 새로운 대안으로 새로운 서비스와 상품을 탄생시키고 생산방식의 변화와 업무 혁신 등으로 조직의 지속가능성을 높이는 기술혁신에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 이런 분위기 속에서 중소벤처기업의 성장은 국가 경제에 미치는 영향성이 지대하다는 것을 다수가 공감 중이며, 그런 중소벤처기업들이 기업 성과를 높이고 성과의 지속이 가능하도록 구성원들의 기술혁신 역량을 높이기 위한 여러 가지 노력이 지속되고 있다. 본 연구의 목적 역시 중소벤처 기업의 기술혁신 역량이 지식경영의 성과와 어떠한 상관관계를 가지고 있는가를 조사하고 기업의 전략적 활동을 조직화하여 가치 창출에 사용될 자원과 조직 능력을 외부 네트워크로부터 획득하게 하는 네트워크역량이 어떤 역할을 수행하는지에 대해 분석하여 확대 또는 강화해야 하는 영향요인을 정확히 파악하여 내·외부적인 역량을 강화하도록 하는 데 있다. 따라서 본 연구에서는 기술혁신역량이 중소벤처기업의 네트워크역량을 매개로 삼아, 기술혁신역량이 지식경영성과에 정(+)의 영향을 미칠 것이라는 가설을 검증하고자 한다. 기술혁신역량을 기반으로 한 경제활동이 코로나 등으로 불확실성이 높아진 환경에서 새로운 변화에 신속히 대응하며, 장기적 경기 침체 극복은 물론이고 거시적 경제 성장과 발전을 이끌어 조직의 지속적 성장과 생존뿐 아니라, 국가의 새로운 성장 동력이 될 수 있도록 해야 한다. 그리고 조직 내 가장 중요한 지식경영성과의 종속변수 설정을 통해서 본 연구를 진행하였다. 그 결과 기술혁신역량 중 연구개발역량과 학습역량은 재무적성과에 미치는 영향이 없는 것으로 나타났다. 그에 반해 기업혁신 활동은 재무적성과 및 비재무적성과에 모두 정(+)의 영향성을 가진 것으로 나타났다. 기술혁신역량을 활용하여 연구개발 활동을 하는 중소벤처기업 경영에서 무형적이며 비재무적인 요인 영향성이 확인되는 것은 선행연구 중 기업혁신 활동이 재무적성과에 영향성을 미친다는 다수의 연구와는 반대되는 결과이지만 일부 연구와는 유사한 결과이다. 이런 결과도출의 이유로는 조사기업들 다수의 업력이 7년 이상으로 스타트업 기업은 벗어났으나 매출은 100억 이하인 중소벤처기업들로서 매출 수익 일변도의 스타트업 시점과는 달리 연구개발역량과 학습역량이 재무적인 성과보다 무형적 비재무적성과에 긍정적 영향을 많이 끼치기 때문이라고 생각된다. 기업혁신 활동은 재무와 비재무적성과에 모두 긍정적(+)인 영향을 끼치는 것으로 나타났고, 연구개발역량과 학습역량은 네트워크역량을 매개변수로 재무적성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 기업혁신 활동은 네트워크역량의 매개변수 영향성이 재무적성과와 비재무적성과 모두에 없는 것으로 나타났으며, 연구개발역량과 학습역량도 비재무적성과에는 영향성이 없었다. 네트워크역량의 매개변수 효과가 나타내는 것은 연구개발역량과 학습역량이 계량적 재무적성과를 도출할 때로 한정됨을 알 수 있다. 이런 결과들을 토대로 추후 연구개발사업의 성과측정에서는 비재무적성과 측정을 강화하도록 하는 정책 시행을 제시하는 바이다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.51-58
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• 2007

Considering innovation a key to raising living standards, the Ministry of Science and Technology has put in place various measures meeting the needs of the newly promoted Deputy Prime Minister of Science and Technology. Such measures include business process reengineering as streamlining the work process to achieve the improvement in quality and efficiency: building the integrated performance management system to promote performance-or tented environment; and running the 1ifelong learning system for better competitiveness of government officials. Further to the innovation efforts at work, the number of steps of the R&D budget execution is streamlined from eight to five and its payment period is considerably reduced to 15 days from 60 days. In addition, the digitalized R&D budget management systems such as e-Contract System, One-click Processing Monitoring System, and Information Service System through Short Message Service (SMS) will contribute to improving R&D performance. And these systems are efficiently integrated into a portal interface named "Yeon-gu-ma-ru." The Ministry of Science and Technology, spearheading nationwide innovation, will continue efforts to make viable achievements of innovation.