• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.23-30
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• 2020

본 연구에서는, 천연가스(NG) 데이터와 가스 관련 환경 요소 간의 관계를 기계학습 알고리즘을 사용하여 가스 누출 데이터를 직접 측정하지 않고 가스 누출 위험 수준을 예측하였다. 이번 연구는 서버가 제공하는 오픈 데이터인 IoT 기반 원격 제어 피카로(Picarro) 가스 센서 사양을 기반으로 사용했다. 천연 가스는 공기 중으로 누출이 되며, 대기 오염, 환경, 그리고 건강에 큰 문제가 된다. 본 연구에서 제안하는 방법은 천연 가스의 누출 위험 예측을 위한 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류 기반 다변량 특이치 제거 방법이다. 비지도 k-평균 클러스터링 후에 실험 데이터 집합은 불균형 데이터이다. 따라서 우리는 제안된 모델이 중간과 높은 위험 수준을 가장 잘 예측할 수 있다는 점에 초점을 맞춘다. 이 경우 각 분류 모델에 대한 수신자 조작 특성(ROC) 곡선, 정확도, 평균 표준 오차(MSE)를 비교했다. 실험 결과로 정확도, 수신자 조작 특성의 곡선 아래 영역(AUC, Area Under the ROC Curve), MSE가 각각 MOL_RF의 경우 99.71%, 99.57%, 및 0.0016의 결과 값을 얻었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.265-277
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• 2021

기술의 발전에 따라 디지털 리터러시의 개념이 기능과 도구 활용 중심에서 사회, 문화적 맥락에서 의사소통과 참여의 범위까지 확장되고 있다. 특히 코로나19와 같은 원격학습환경에서 학습자의 디지털 리터러시 역량은 더욱 중요하고 필요하다. 본 연구에서는 초등학교 교과서에 나타난 디지털 리터러시에 대한 분석과 점검을 통해 디지털 리터러시 교육 개선 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해 디지털 리터러시를 구성하는 기초적 지식, 기술 및 역량으로 구성된 준거를 통해서 분석하였다. 연구 결과 초등학교 교과서의 디지털 리터러시 교육 내용은 기능과 도구 중심으로 제시되고, 특정 영역 등에 편중되어 있고 체계성, 연계성 등에서 부족한 부분이 발견되었다. 이에 초등 정보교과 독립을 통한 디지털 리터러시의 교과 체계 구성과 교육과정의 구체적인 구성 방안 및 예비교사의 실천 역량 강화를 위한 방안에 대해 제시하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.117-136
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• 2022

본 연구의 목적은 1999년 개정(1998년 제정)된 북한도서관법과 2012년 재개정된 북한도서관법을 상호 비교 분석하여 북한도서관의 변화와 특징을 분석하는 데 있다. 본 연구는 2012년에 재개정된 북한도서관법이 이전 1999년 북한도서관법과 비교하여 수정, 삭제, 신설된 조문들은 무엇인지를 신·구조문 대비표 방식을 통해 분석하였다. 1999년 개정된 북한도서관법은 총 5장 45조로 구성된 반면, 2012년 재개정된 북한도서관법은 제2장의 내용이 신설되어, 총 6장 58조로 개편되었다. 주요 변화와 특징은 정보서비스 환경 변화에 따른 전자도서관과 전자출판물 관련 조문들이 신설, 수정되었고, 도서관 직원의 양성과 관련된 조문들이 신설되었다. 결론과 제언에서는 분석된 결과를 토대로 원격 교육을 위한 다양한 학습 콘텐츠의 상호교류, 남북 사서의 정보서비스 협력 체제 구축, 북한도서관 관련 전문 연구인력 양성 등 향후 남북한 도서관 간 교류협력에 있어서 상호 논의 가능한 주제와 분야를 논의하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1127-1137
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• 2022

GPU의 병렬 연산을 활용한 암호 분석 및 해독 기술은 암호 분석 시스템의 연산 시간을 단축하는 방향으로 연구되었다. 해당 연구들은 하나의 GPU에서 암호 분석 연산의 속도를 향상시키기 위해 코드를 최적화하거나 또는 단순히 GPU의 수를 늘려 병렬 연산을 강화하는 것에 집중되어 있다. 하지만 다량의 GPU를 데이터 전송에 대한 최적화 없이 사용하는 것은 하나의 GPU를 사용하는 것보다 더 긴 데이터 전송 지연 문제를 발생시키고, 암호 분석 시스템의 전체적인 연산 시간 증가를 야기한다. 이에, 본 논문은 딥러닝 또는 HPC 연구 분야의 GPU Clustering 환경에서 고성능 데이터 처리를 위해 활용되는 GPUDirect RDMA 및 관련 제반 기술들을 조사 및 분석한다. 그리고 해당 기술들을 활용한 고성능 암호 분석 시스템 설계 방법들을 제안한다. 더 나아가, 해당 설계를 기반으로 Password Cracking, GPU Reduction을 활용한 암호 분석 시스템 구현 방법에 대해 제시한다. 최종적으로, GPUDirect RDMA 기술 적용으로 구현된 암호 분석 시스템에 대해서 암호 분석 작업 성능 향상의 실증을 통해 제안한 시스템에 대한 기대효과를 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.661-671
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• 2022

코로나19 팬데믹으로 인해 재택근무와 온라인 교육이 활성화되고 이에 따라 IPsec VPN 사용이 급속히 증가하고 있다. VPN 확산에 따라 VPN 취약점은 공격자들에게 중요 공격 대상이 되고 있으며, 이와 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. IKE v2 분석은 IPsec VPN 시스템 개발과 구축 뿐만 아니라 안전성 분석을 위해서 필요하며, 이를 위해서 Wireshark, Tcpdump 등 네트워크 패킷 분석 도구를 이용한다. Wireshark는 네트워크 분석을 위한 대표적인 도구 중 하나이며, IKE v2 분석을 지원하지만 이를 위해서는 IPsec VPN 시스템 관리자 권한을 알아야하는 등 여러 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 Wireshark의 한계점을 분석하고 이를 해결할 수 있는 새로운 분석 기법을 제안한다. 제안하는 분석 기법은 세션키 교환 과정부터 암호화된 모든 IKE v2 메시지를 실시간으로 분석할 수 있다. 이뿐만 아니라 제안하는 분석 기법은 네트워크 패킷 포워딩 기능을 이용하여 패킷을 조작할 수 있기에 퍼징 등과 같은 동적 테스팅에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권3호
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• pp.237-247
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• 2023

In middle- and long-distance imaging systems, due to the atmospheric turbulence caused by temperature, wind speed, humidity, and so on, light waves propagating in the air are distorted, resulting in image-quality degradation such as geometric deformation and fuzziness. In remote sensing, astronomical observation, and traffic monitoring, image information loss due to degradation causes huge losses, so effective restoration of degraded images is very important. To restore images degraded by atmospheric turbulence, an image-restoration method based on improved compound multibranch feature fusion (CMFNetPro) was proposed. Based on the CMFNet network, an efficient channel-attention mechanism was used to replace the channel-attention mechanism to improve image quality and network efficiency. In the experiment, two-dimensional random distortion vector fields were used to construct two turbulent datasets with different degrees of distortion, based on the Google Landmarks Dataset v2 dataset. The experimental results showed that compared to the CMFNet, DeblurGAN-v2, and MIMO-UNet models, the proposed CMFNetPro network achieves better performance in both quality and training cost of turbulent-image restoration. In the mixed training, CMFNetPro was 1.2391 dB (weak turbulence), 0.8602 dB (strong turbulence) respectively higher in terms of peak signal-to-noise ratio and 0.0015 (weak turbulence), 0.0136 (strong turbulence) respectively higher in terms of structure similarity compared to CMFNet. CMFNetPro was 14.4 hours faster compared to the CMFNet. This provides a feasible scheme for turbulent-image restoration based on deep learning.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.34-34
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• 2023

The Chah-Nimeh reservoirs, which are a sort of natural lakes located in the border of Iran and Afghanistan, are the main drinking and agricultural water resources of Sistan arid region. Considering the occurrence of intense seasonal wind, locally known as levar wind, this study aims to explore the possibility to provide a TSM (Total Suspended Matter) monitoring model of Chah-Nimeh reservoirs using multi-temporal satellite images and in-situ wind speed data. The results show that a strong correlation between TSM concentration and wind speed are present. The developed empirical model indicated high performance in retrieving spatiotemporal distribution of the TSM concentration with R²=0.98 and RMSE=0.92g/m³. Following this observation, we also consider a machine learning-based model to predicts the average TSM using only wind speed. We connect our in-situ wind speed data to the TSM data generated from the inversion of multi-temporal satellite imagery to train a neural network based mode l(Wind2TSM-Net). Examining Wind2TSM-Net model indicates this model can retrieve the TSM accurately utilizing only wind speed (R²=0.88 and RMSE=1.97g/m³). Moreover, this results of this study show tha the TSM concentration can be estimated using only in situ wind speed data independent of the satellite images. Specifically, such model can supply a temporally persistent means of monitoring TSM that is not limited by the temporal resolution of imagery or the cloud cover problem in the optical remote sensing.

• 디자인융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.237-250
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• 2016

급속도로 발달한 정보기술은 산업환경 전반에 걸쳐 정보와 기능의 통합화를 이루며 우리 생활에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석 등 새로운 통신 환경의 출현은 인터넷을 중심으로 한 모든 전자기기들의 연결을 가능하게 함에 따라 이제는 산업 환경을 넘어 주거환경까지 변화시키는 중요한 매체로 주목받고 있다. 이에 따라 본 연구의 목적은 고도로 발전하는 기술과 함께 진화하는 주거환경의 스마트 가전의 유형과 그 특성을 파악하고자 하는 것이다. 그리고 이를 위해 한국, 중국, 일본의 대표적인 브랜드 상품((Samsung, Haier, Panasonic)을 선정하여 각 특성을 비교 분석 하였다. 선정된 브랜드는 GHA(General rules of intelligentization technology for intelligent household appliances)의 스마트 가전 적용 기준을 활용하여 각 유형을 분석하였다. 분류된 유형은 스마트 가전 사용자가 자율적(Self)으로 학습, 활용, 적용, 진단, 추론, 구성, 조절 등이 가능한 7가지의 유목으로 나누어졌으며, 이를 기준으로 나타난 각 국가별 브랜드 상품은 의(Clothing), 식(Food), 주(Housing)의 범주로 체계화 하였다. 브랜드별 나타난 주요 특성으로는 한국의 삼성은 원격제어 기능이, 중국의 하이얼은 전자기술의 적용이, 일본의 파나소닉은 에코나비(ECONAVI)인 에너지 절약 시스템으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.118-118
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• 2021

최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.33-39
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• 2023

2023년 코로나19가 4급 감염병으로 전환되며 안정추세에 접어들었지만 특수교육 현장에서는 코로나19 기간 동안 원격 수업 등 비대면 학습상황으로 인해 발생한 장애학생의 학업, 사회적 발달 격차를 지원하는 것의 중요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 코로나19이후 장애학생의 교육 현황과 학업 결손을 파악하고 이를 지원하기 위해 17개시도 특수교사 2,214명을 대상으로 설문조사를 실시하고 결과를 분석하였다. 연구 결과, 코로나19로 인해 장애학생들은 학업, 정서, 행동 측면에서 발달지연과 교육격차가 심화되었고 이를 지원하기 위한 방안으로 인력지원, 심리상담, 정서행동에 대한 의료적 지원 요구가 높게 나타났다. 본 연구결과를 토대로 후속 결과를 제안하였다.