• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.25-36
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술은 보안 분야를 비롯하여 다양한 분야에 도입됨에 따라 기술의 발전이 가속화되고 있다. 하지만 AI 기술의 발전과 더불어 악성 행위 탐지를 교묘하게 우회하는 공격 기법들도 함께 발전되고 있다. 이러한 공격 기법 중 AI 모델의 분류 과정에서 입력값의 미세한 조정을 통해 오 분류와 신뢰도 하락을 유도하는 Adversarial attack이 등장하였다. 앞으로 등장할 공격들은 공격자가 새로이 공격을 생성하는 것이 아닌, Adversarial attack처럼 기존에 생성된 공격에 약간의 변형을 주어 AI 모델의 탐지체계를 회피하는 방식이다. 이러한 악성코드의 변종에도 대응이 가능한 견고한 모델을 만들어야 한다. 본 논문에서는 AI 모델의 Robustness 향상을 위한 효율적인 Adversarial attack 생성 기법으로 2가지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 XAI 기법을 활용한 XAI based attack 기법과 모델의 결정 경계 탐색을 통한 Reference based attack이다. 이후 성능 검증을 위해 악성코드 데이터 셋을 통해 분류 모델을 구축하여 기존의 Adversarial attack 중 하나인 PGD attack과의 성능 비교를 하였다. 생성 속도 측면에서 기존 20분이 소요되는 PGD attack에 비하여 XAI based attack과 Reference based attack이 각각 0.35초, 0.47초 소요되어 매우 빠른 속도를 보이며, 특히 Reference based attack의 경우 생성률이 97.7%로 기존 PGD attack의 생성률인 75.5%에 비해 높은 성공률을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 제안한 기법을 통해 더욱 효율적인 Adversarial attack이 가능하며, 이후 견고한 AI 모델을 구축하기 위한 연구에 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제16권2호
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• pp.293-306
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• 1999

태양 활동에 의해 방출된 고에너지 입자들은 위성 및 전기, 전파 통신 등의 기기의 작동에 여러 가지 영향을 끼치고 지구 자기권을 크게 섭동시킨다. 태양 활동의 영향에 따른 지구 근접 우주 환경의 변화를 이해하기 위해서는 지구 자기권과 전리층 및 대기에 관한 연구가 선행되어야 한다. 이러한 연구의 일환으로 지구의 자기장과 전리층 및 대기에 대한 여러 모델들을 제시하고 널리 사용되는 대표적인 모델들의 특징을 분석하였다. 본 연구에서는 국내 최초로 전리층 및 지자기 모델용 GUI 프로그램을 개발하였으며 특히 WEB 상에서 종합적인 자료 분석이 가능한 시스템을 개발하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.603-612
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• 2022

본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권7호
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• pp.259-265
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• 2018

수학모형의 한 유형인 구획모형은 전염병의 확산처럼 순차적인 이벤트나 프로세스로 구성된 동적 시스템의 변화를 분석하는 데 폭넓게 활용되어 왔다. 구획모형은 상자와 화살표로 표현되는 구획과 구획 간 관계로 구성된다. 이러한 원리는 stock과 flow로 구성되는 시스템다이내믹스(SD)의 모델링 원리와 비슷하다. 두 모형 모두 미분방정식을 이용하여 구조화된다. 이와 같은 두 모형 간 변환 가능성을 이용하여 국내 MERS 전염의 특징을 분석한 최근 연구의 SEIR 참조모형을 SD 관점에서 해석 변환한다. 변환된 SEIR 모형(Model 2)은 참조모형(Model 1)의 재현 결과와 비교하여 동일한 시뮬레이션 결과를 나타내었다. 본 연구는 전염병 구획모형의 구축에 도식과 미분방정식을 이용한 SD 방법론의 활용에 대한 인사이트를 제공하며, 변환된 SD 모형은 다른 전염병을 위한 참조모형으로 활용 가능하다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.150-161
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• 2017

Effective data exchange among the diverse stakeholders participating in a process plant project is an important issue. ISO 15926 is an international standard to support sharing and integrating of process plant data. iRINGTools is an ISO 15926-based tool used to exchange plant data. To exchange plant data using iRINGTools, the mapping between the data model of a commercial system and ISO 15926 should be preceded. To accomplish this, types and properties of equipment and materials used for plant design should be predefined and these data should be represented as user-defined reference data complying with ISO 15926. Besides, the user-defined reference data should be serviced by a reference data server such that iRINGTools searches reference data from the server and utilizes the data for the model mapping. In this paper, we present a method to construct a reference data server and use it for the model mapping in iRINGTools. The proposed method is verified through experiments of exchanging specifications data of equipment and materials using iRINGTools.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.129-151
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• 2017

현재 디지털 아카이빙에 널리 적용되고 있는 정보 모델링에서는 기술사항 생성을 위한 개념적인 프로세스만을 정의하고 있으며, 이를 정보자원의 보존 혹은 보존을 위한 메타데이터의 생성에 실제적으로 적용하는데 있어서는 한계를보이고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 아카이빙에서의 정보 개체를 효율적으로 기술하기 위해 정보자원 클러스터의 개념을 제안하고, 이를 실제적으로 구현하기 위해 XML 구문에 기반한 RDF를 적용하여 보존 기술항목 프레임워크를 구축하였다. 이는 OAIS 참조모델과 FRBR의 개념적인 구조를 결합하여 보존의 대상이 되는 정보자원을 보다 효과적으로 기술하고 보존 메타데이터를 생성할 수 있는 대안적인 접근방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제24권4호
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• pp.239-254
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• 2007

본 연구에서는 디지털 도서관의 상호운영성 및 통합 관리 문제를 해결하기 위해 상호운영성을 위한 핵심 기술 및 디지털 도서관의 기능, 서비스를 분석하여 정보기술아키텍처의 기술참조모델을 설계하였다. 제시된 디지털 도서관의 정보기술아키텍처의 영역은 1)Metadata Management, 2)Library Services, 3)Service Integration 4)Service Management, 5)Open Interface, 6)Network, 7)Architecture 등총 7개의 영역으로 구분되며, 20개의세부 기술 영역으로 하였다. 이러한 연구결과는 정보시스템간의 상호운영성및 호환성을 확보하기 위한 핵심기술을 식별함으로서 디지털 도서관의 체계적인 구축과 효율성을 제고하기 위한 틀을 제공할 수 있을 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.499-507
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• 2008

본 연구에서는 SCORM기반의 새로운 교수 학습 시스템을 연구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기존의 교수 학습 시스템의 장점과 단점들을 살펴보고 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)에 대한 관련연구들을 통해 SCORM의 목적과 장단점등을 살펴본다. SCORM은 ADL(Advanced Distributed Learning)에서 교육용 콘텐츠의 재사용성을 높이기위해 제안한 모델이다. 또한 SCORM을 기반으로 구축된 시스템 사례들을 살펴본다. 본 연구에서는 이를 통해 SCORM을 기반으로 하면서 자기 주도적인 학습 및 코스 설계가 가능하고 수준별 개별 학습이 가능한 새로운 시스템을 제안하고자 한다. 새로운 시스템이 학습자의 학습 효과와 만족도를 높이는 것을 실험을 통해 보이고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.205-212
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• 2018

고성능 CPU/GPU의 개발과 심층신경망 등의 인공지능 알고리즘, 그리고 다량의 데이터 확보를 통해 기계학습이 다양한 응용 분야로 확대 적용되고 있다. 특히, 사물인터넷, 사회관계망서비스, 웹페이지, 공공데이터로부터 수집된 다량의 데이터들이 기계학습의 활용에 가속화를 가하고 있다. 기계학습을 위한 학습 데이터세트는 응용 분야와 데이터 종류에 따라 다양한 형식으로 존재하고 있어 효과적으로 데이터를 처리하고 기계학습에 적용하기에 어려움이 따른다. 이에 본 논문은 표준화된 절차에 따라 기계학습을 위한 학습 데이터세트를 구축하기 위한 방안을 연구하였다. 먼저 학습 데이터세트가 갖추어야할 요구사항을 문제 유형과 데이터 유형별로 분석하였다. 이를 토대로 기계학습 활용을 위한 학습 데이터세트 구축에 관한 참조모델을 제안하였다. 또한 학습 데이터세트 구축 참조모델을 국제 표준으로 개발하기 위해 대상 표준화 기구의 선정 및 표준화 전략을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권1호
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• pp.221-242
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• 2021

본 연구에서는 사전학습 된 언어 모델을 기반으로 양방향 게이트 순환 유닛 모델과 조건부 랜덤 필드 모델을 활용하여 참고문헌을 구성하는 메타데이터를 자동으로 인식하기 위한 연구를 진행하였다. 실험 집단은 2018년에 발행된 학술지 40종을 대상으로 수집한 PDF 형식의 학술문헌 53,562건을 규칙 기반으로 분석하여 추출한 참고문헌 161,315개이다. 실험 집합을 구축하기 위하여 PDF 형식의 학술 문헌에서 참고문헌을 분석하여 참고문헌의 메타데이터를 자동으로 추출하는 연구를 함께 진행하였다. 본 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 언어 모델을 파악하였으며 해당 모델을 대상으로 추가 실험을 진행하여 학습 집합의 규모에 따른 인식 성능을 비교하고 마지막으로 메타데이터별 성능을 확인하였다.