• 정보보호학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.23-36
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• 2010

ID기반 사인크립션(Signcryption) 기법은 메시지의 기밀성과 메시지 인증을 동시에 제공한다. 하지만 높은 연산 비용이 요구되기 때문에 스마트카드나 PDA와 같은 저전력 디바이스 환경에서는 사용되기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 새로운 개념의 기법이 온라인/오프라인 기법이다. 온라인/오프라인 기법은 서명이나 암호화의 연산 단계를 두 단계로 나누어서 한다. 첫 번째 단계는 오프라인 단계로서 서명 또는 암호화될 메시지를 알기 전에 수행할 수 있는 연산을 미리 하는 단계이다. 두 번째 단계는 온라인 단계로서 보낼 메시지와 수신자의 공개키를 알고 나서 서명 또는 암호화 연산을 수행하는 단계이다. 온라인 단계에서는 가능한 한 페어링이나 지수승 같은 연산 비용이 높은 연산을 하지 않게 설계되어 진다. 이러한 온라인 단계의 효율성 때문에 비용의 한계가 있는 디바이스에서 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기밀성과 메시지 인증을 제공하는 ID기반 사인크립션을 제안하고, 저전력 디바이스에서 사용될 수 있는 ID기반 온라인/오프라인 사인크립션 기법을 제안한다. 이 기법은 랜덤오라클 모델에 안전성을 두지 않는 최초의 ID기반 온라인/오프라인 사인크립션 기법이다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.19-32
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• 2021

암호화폐 중 대표적인 비트코인은 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며 비트코인의 가격은 등·하락을 거듭하며 높은 변동성을 보이고 있다. 높은 변동성은 투자자들에게 위험 요인으로 작용하며 무분별한 투자로 인한 사회적 문제를 야기시킨다. 비트코인의 가격은 세계의 환경변화에 영향을 받으며 신속하게 반응하기 때문에 실시간으로 다양한 정보를 제공하는 뉴스 정보는 비트코인 가격의 변동성 예측에 유용한 정보를 제공한다. 즉, 긍정적인 뉴스는 투자심리를 자극할 것이며 반대로 부정적인 뉴스는 투자심리를 위축시킬 것이다. 따라서 본 연구에서는 비트코인의 수익률 변동을 예측하기 위해 뉴스의 감성정보와 딥러닝을 적용하였다. 로짓, 인공신경망, SVM, LSTM을 적용하여 단일 예측모형을 구축하였으며 예측성과를 향상시키기 위한 방법으로 통합모형을 제안하였다. 과거의 가격정보를 기반으로 구축한 예측모형과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과를 비교한 결과 뉴스의 감성정보를 반영한 예측모형의 성과가 우수하게 나타났으며 통합모형의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구는 비트코인 수익률 변동에 대한 예측모형을 통해 무분별한 투자를 예방하고 투자자들의 현명한 투자가 이루어질 수 있도록 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제30권2호
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• pp.237-268
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• 2021

에너지전환 정책의 가속화로 변동성 재생에너지가 가파르게 증가하면서 계통수용비용이 빠르게 상승하고 있다. 변동성 재생에너지 증가는 기존 전통적 발전자원의 이용률을 하락시켜서 전력공급에 비효율성을 가중시키는데 이에 대한 해결책으로 수요자원이 주목받고 있다. 본 연구에서는 수요자원 중 큰 잠재력을 가지고 있는 전기차 수요가 재생발전에 대한 유연성 자원으로 활용될 경우 전력공급비용을 얼마나 경감시킬 수 있는지 9차 전력수급계획을 반영하여 분석하였다. 분석모형으로 재생발전의 확률적 특성을 사실적으로 반영할 수 있는 확률적 전력시스템 최적화 모형을 적용해서 재생에너지가 유발하는 비용과 전기차 수요자원의 편익을 분석하였다. 분석결과 계시별 요금제보다 가상발전소 기반의 직접제어방식이 편익이 더 높고, 발전구성에서 재생에너지의 비중이 높아질수록 편익이 더 높아지는 것으로 나타났다. 전기차 수요자원의 구현비용인 중개사업자 수수료와 배터리마모비용을 고려한 순편익 추정결과, 충방전이 가능한 가상발전소 방식의 경우 월평균 운행비용의 67~85% 수준으로 나타났다. 이러한 수요자원 순편익이 소비자에게 효과적으로 분배되는 요금체계가 적용될 경우 시장참여유인이 높을 것으로 추정된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.127-133
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• 2021

낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.772-781
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• 2020

직접전단 부재의 전단강도는 전단마찰 유사론에 근거하여 콘크리트 계면에 수직 또는 경사로 배치된 철근의 전단전달에 의해 외력에 저항하며, 철근 단면적의 크기에 비례한다. 현행 콘크리트구조기준에서도 전단마찰 유사론에 근거한 경험식을 사용하고 있으며, 콘크리트 합성보의 수평전단 영역에도 동일한 전단강도 산출방법을 적용한다. 그러나 전단철근량이 많은 부재의 경우에는 이러한 경험식을 통해 구해진 전단강도는 시험체의 실측값과 비교하여 낮은 값을 나타낸다. 이 논문에서는 응력장 이론을 이용하여 기존 철근콘크리트 거더 위에 새로 타설된 합성보의 극한한계상태를 정의하고, 콘크리트의 인장증강효과 및 2축 응력 상태의 최대 압축강도의 변화를 고려할 수 있는 재료구성식을 적용한 전단강도 산정방법을 제안하였다. 또한 설계기준의 전단마찰 강도식과 유사하게 콘크리트 스트럿 유효압축강도를 고려할 수 있는 단순화된 수평전단강도 평가식을 제안하였다. 기존 문헌에 수록된 수평전단파괴를 유발하도록 제작된 합성보의 실험결과 및 설계기준 규정과 비교를 통하여 강도 산출방법의 타당성 및 제안식의 적용성을 검증하였다. 검증 결과, 전단철근비에 따라 전단강도 예측값에 차이가 발생하는 설계기준의 규정들과 다르게, 전단철근의 항복을 수반하는 경우에는 대체적으로 실험결과와 유사한 경향을 나타내는 것을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.577-582
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• 2021

최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.77-84
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• 2022

해저 전력케이블은 수면 아래로 전력을 운송하는 송전케이블이다. 최근 해저케이블은 해상의 재생에너지인 풍력, 파력 및 조류시스템 등의 전력을 육지로 전송하며, 이 케이블이 위치하는 장소에 따라 해저에 매설하거나 해저면에 놓여진다. 전력케이블은 극한 환경에서 이용되어 왔기 때문에 가혹한 조건들과 온도 및 강한 조류를 견디도록 제작되나, 해저조건은 해상케이블에 대해 수 많은 종류의 심각한 손상을 만들기에 충분한 조건을 갖는다. 이러한 원인은 전력전송을 중단시키는 케이블 손상을 가져온다. 본 논문에서는 케이블에 대한 설계기준과 시공절차와 난제 그리고 케이블 전환 접속시스템에 대하여 연구한다. 설계된 해저케이블의 규격은 154kV 기존 케이블 1회선과 신규 케이블 2회선 등 3회선으로 구성되고, 선로당 100MVA 전력용량을 갖는다. 해저케이블 매설깊이를 결정하고 기존 및 신규 케이블을 함께 배치하는 방법을 연구하였다. 지중선로에 대한 해저케이블의 전력용량 허용값을 계산하였고 그 결과 케이블 선로당 100MW 이상의 전력용량을 갖는다는 것을 확인하였다.

• 유기물자원화
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• 제29권4호
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• pp.15-24
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• 2021

본 연구는 친환경농업에서 미생물비료(MF)의 작물 생육 증진 여부를 평가하기 위해 Bacillus amyloliquefaciens가 함유된 미생물비료의 처리, 유기질비료(OF)의 혼용 처리 및 미생물비료 제형별 처리에 따른 상추의 생육 특성을 조사하였다. 미생물비료의 유효 균주인 B. amyloliquefaciens는 전분 분해 효소와 단백질 분해 효소의 활성을 나타내었다. 미생물비료를 유기물의 공급없이 상추에 처리하는 경우 작물의 생육은 무처리구와 통계적으로 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 대조구와 비교할 때, 유기질비료와 미생물비료를 함께 처리한 MOF2 처리구(2,500 kg OF/ha + 50 kg MF/ha)의 건물중이 약 30% 증가하였다. 미생물비료 제형별 상추 생육 조사 결과, 수용제는 대조구와 통계적으로 유의적인 차이를 나타내지 않았으나 수화제 처리구의 건물중은 약 43% 증대되었다. 미생물비료의 제형별 작물 생육 비교 시 수용제보다 수화제 처리구에서 37% 정도 증가하여 수화제 처리 상추의 생육과 생산량이 증대되었다. 상기 결과들을 종합할 때, 미생물비료를 유기질비료와 혼용하는 경우 상추의 생육과 생산량이 증대되며, 수화제의 처리 시 작물의 생육 개선 효과가 나타남을 알 수 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제30권4호
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• pp.607-625
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• 2021

본 연구는 우리나라 발전 부문의 원자력과 신재생에너지 발전의 온실가스 감축효과를 추정하고, 원자력 발전의 사고위험에 따른 외부비용을 포함한 발전 비용을 고려하여 두 발전원의 온실가스 감축비용의 효율성을 비교하였다. 모형의 추정결과, 원자력 및 신재생에너지 발전 1% 증가는 각각 0.744%와 0.127%의 CO₂ 배출량을 감축시키는 것으로 분석되었다. 이는 CO₂ 배출량을 1% 감축시키기 위해서는 원자력 발전은 1.344%, 신재생에너지 발전은 7.874% 증가시켜야 함을 의미한다. 추정된 계수와 원자력 발전의 외부비용 포함 발전비용을 사용하여 1%의 CO₂ 배출량 감축을 위한 총 비용을 도출한 결과, 전체 발전량이 1MWh로 가정할 때 CO₂ 배출량 1%를 감축시키기 위한 원자력 발전비용은 외부비용에 따라 0.72~1.49달러로 계산되었으며, 신재생에너지 발전비용은 6.49달러로 나타났다. 이를 2020년 우리나라 총 화석연료 발전량(352,706GWh)을 기준으로 계산할 경우, 원자력 발전은 2.54억~5.26억 달러, 신재생에너지 발전은 22.89억 달러로 신재생에너지 발전이 원자력 발전보다 4.35~9.01배의 비용이 더 소요되는 것으로 분석되었다. 따라서 발전 부문의 온실가스 감축을 위해서는 원자력 발전이 신재생에너지 발전에 비해 높은 비용 효율성을 가지는 것을 알 수 있었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.269-279
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• 2022

연구목적: 본 연구의 목적은 건설현장의 재해 예방을 위해 딥러닝기반의 개인보호구 검출 모델을 개발하고, 실제 건설현장에 적용하여 분석하는 것이다. 연구방법: 본 연구의 수행 방법은 실제 환경의 데이터를 구축하고, 개발된 개인보호구 검출 모델을 적용하였다. 개인보호구 검출 모델은 크게 근로자 검출 및 개인보호구 착용 분류 모델로 구성되어 있다. 근로자 검출 모델은 딥러닝 기반의 알고리즘을 실제 현장에서 획득한 데이터셋을 구축하여 학습 및 근로자를 검출하였고, 개인보호구 착용 분류 모델은 앞단에서 추출된 근로자 검출영역에서 학습된 개인보호구 검출 알고리즘을 적용하였다. 구축된 모델의 검증을 위해 건설현장 3곳에서 획득된 데이터를 통해 실험결과를 도출하였다. 연구결과: 데이터베이스 12,000장을 구축하여 정상검출 9,460장(78.8%), 오검출 1,468(12.2%), 미검출 1,072장(8.9%)으로 나타났으며 주요 원인은 영상에서의 객체 크기, 객체간 중첩(Occulusion), 객체 잘림, 그림자에 의한 오검출로 분류되었다. 결론: 개인보호구 검출모델은 현장 상황마다 다른 검출률을 확인할 수 있었고, 본 연구의 결과가 차후 현장적용을 위한 연구에 활용될 수 있을 것으로 여겨진다.