• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.63-78
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• 2009

본 논문에서는 천해에 적용 가능한 동적결합형 태풍 해일-조석-파랑 수치모델의 개발과 개발된 모델의 정확성을 검증하였다. 태풍 해일과 조석 수치모델은 POM (Princeton Ocean Model)을 기반으로 하였으며, 풍파 파랑 수치모델은 WAM (Wave Model)을 기반으로 천해에 적용할 수 있도록 수정하여 두 모델을 동적으로 결합하였다. 연속된 두 개의 논문 중에 첫 번째 논문인 본 논문에서는 해일과 조석을 수치 모의하는 해수유동 부분의 수치모의의 안정성과 정확성을 검증하였다. 수치모의의 안정성과 정확성 향상을 위하여 기존의 POM 모델의 난류 수치모델 부분과 연직속도 계산 알고리즘을 수정 보완하였다. 수정된 POM 모델의 정확성과 수치적 안정성 검증을 위하여 해석해와 실 해역에서 측정된 관측결과와 비교하였으며, 수정된 POM 모델이 기존의 POM 모델보다 수치계산의 안정성과 정확성이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.435-439
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• 2009

안전-필수 분야에 사용되는 소프트웨어의 신뢰도(dependability)를 보장하기 위해 소프트웨어의 테스팅과 확인 및 검증활동이 매우 중요하다. 본 연구에서는 위험수준이 높은 소프트웨어 모듈을 소프트웨어 수명수기 초기에 예측하여, 테스팅과 확인 및 검증 활동에 대한 자원할당을 도울 수 있게 해준다. 다중 클래스 분류를 지원하는 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 소프트웨어 모듈의 잠재위험수준 을 예측한다 잠재위험수준이 상대적으로 높게 나온 모듈들에 대해 테스팅과 확인 및 검증을 집중적으로 실시함으로써 보다 효과적으로 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있다. 또한, 원전의 계측제어계통에 사용되는 안전-필수 소프트웨어의 안전성 심사를 위한 대상 모듈을 샘플링할 때 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권5호
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• pp.595-610
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• 1999

본 논문에서는 기존 실시간 객체행위 설계기법에 의해 개발된 객체행위챠트의 설계의미를 검증 확인하기 위한 시각적 시뮬레이션 도구를 제안한다. 이 도구의 특징은 실행 가능한 시뮬레이션 기계 즉, 확장된 유한상태기계 생성에 의한 객체들간의 동적인 상호작용을 시각적으로 시뮬레이션할 수 있게 하며, 실제 시스템 구현에 앞서 시각적 객체행위챠트에 여러 가지 논리적, 시간적 문제들을 검출할 수 있게 하는 것이다. 이를 위해, 이 도구에서는 시각적 객체행위챠트로부터 LOTOS 정형명세를 자동으로 생성한 다음 그 명세를 확장된 유한상태기계로 변환한다. 이 도구는 Visual C++ 버전 4.2로 개발되었으며, 현재 PC 윈도우95 환경에서 수행된다. 그리고, 특별히 시뮬레이션을 위해 LOTOS 정형성을 이용하였는데, 이것은 LOTOS의 통신 프로토콜 표현력이 다른 정형언어들에 비해 우수성이 있기 때문이다. 본 연구는 방법론 기반 시각모델과 정형기법 기반 시뮬레이션 기술의 연결이라는 점과 시각모델의 자동화된 검증 확인 기술의 실현이라는 점에서 기여한다.

• 한국안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.219-223
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• 2012

For an off-site consequence analysis at nuclear power plant, MELCOR Accident Consequence Code System(MACCS) II code is widely used as a software tool. In this study, the algorithm of web-based off-site consequence analysis program(OSCAP) using the MACCS II code was developed for an Integrated Leak Rate Test (ILRT) interval extension and Level 3 probabilistic safety assessment(PSA), and verification and validation(V&V) of the program was performed. The main input data for the MACCS II code are meteorological, population distribution and source term information. However, it requires lots of time and efforts to generate the main input data for an off-site consequence analysis using the MACCS II code. For example, the meteorological data are collected from each nuclear power site in real time, but the formats of the raw data collected are different from each site. To reduce the efforts and time for risk assessments, the web-based OSCAP has an automatic processing module which converts the format of the raw data collected from each site to the input data format of the MACCS II code. The program also provides an automatic function of converting the latest population data from Statistics Korea, the National Statistical Office, to the population distribution input data format of the MACCS II code. For the source term data, the program includes the release fraction of each source term category resulting from modular accident analysis program(MAAP) code analysis and the core inventory data from ORIGEN. These analysis results of each plant in Korea are stored in a database module of the web-based OSCAP, so the user can select the defaulted source term data of each plant without handling source term input data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1718-1724
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• 2017

최근 IoT기반으로 가전제품을 실시간 모니터링을 하는 스마트 플러그가 활성화 되고 있다. 이를 통해 상시 실시간 에너지 소비 모니터링을 통한 소비자의 에너지 절약 유도를 하고, 소비자 설정 기반의 알람 기능을 통해 소비전력을 절감하는 효과를 보고 있다. 본 논문에서는 이러한 실시간 모니터링을 위해 벽 전원 콘센트에서 나오는 교류 전류를 측정한다. 이때, 가전제품마다의 전류 패턴을 분류하고 어떤 제품이 동작하는지 판단을 위해 딥러닝(Deep learning)으로 실험하였다. 전류 패턴의 학습으로 제품의 종류에 따른 인식 성능을 검증하기 위하여, 교차 검증 방법과 붓스트랩(Bootstrap) 검증 방법을 이용하였다. 또한 Cost function과 학습 성공률(Accuracy)이 Train 데이터와 Test 데이터가 동일함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.95-103
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• 2022

원자력발전소의 중대사고 발생 시 신속하고 정확하게 사고 상황을 파악해야 하며, 이러한 사고진단 정보를 획득했을 때 적절한 사고관리 및 대응을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 국가원자력 재난관리 시스템인 AtomCARE (Computerized technical Advisory system for a Radiological Emergency)로 전송되는 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상황을 진단하는데 있어 딥러닝 기술의 접목을 고려하였다. 이를 위하여 주요 시나리오를 선정하고 사고 진행에 따른 상세 시나리오에 대하여 중대사고 해석 코드인 MAAP5 다량 계산을 통한 학습 DB를 구축하였다. 그리고 이 DB의 학습을 통하여 주요 발전소 정보로부터 중대사고 상세 시나리오를 분류할 수 있는, 즉 중대사고 상황을 진단할 수 있는 기술을 개발하였다. 또한 블라인드 테스트와 주성분분석을 통한 검증을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 기술은 향후 전체 중대사고 시나리오로 확장 및 적용 가능할 것으로 판단되며 신속하고 정확한 사고진단의 기반기술로 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권1호
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• pp.66-83
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• 2022

Artificial Intelligence (AI) is to assumed to be one of next generation technology which determine technological competitiveness and strategic advantage of a certain country. By using the patent data, this study aims to have a comparative analysis of the technological competitiveness of evolving artificial intelligence at different stages of development among the five largest intellectual property offices in the world (IP5). For the analysis data, all AI technology patent data from 1956 to 2019 were utilized according to the classification system presented in the "WIPO 2019 Technology Trend: Artificial Intelligence" report published by the World Intellectual Property Organization (WIPO) in 2019. The results shows that China has already surpassed the United States in terms of the number of patent applications in the field of artificial intelligence technology. However, in the domains of the United States, Europe, Japan, and Korea, the technology competitiveness of the United States is far ahead of China. Interestingly, the rate of increase of Korea's technology competitiveness is also very fast, and it has been shown that the technology strength is ahead of China in non-Chinese domains. The significance of this study can be found in the fact that the temporal and spatial change process of technological competitiveness of significant countries in the field of artificial intelligence technology artificial intelligence was viewed as a macro-framework using the technology index (TS) the differences were compared.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.397-409
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• 2014

지난 2011년 3월, 개인정보보호법 제정에 따라 업무적으로 암호화 대상이 되는 개인정보를 취급하는 개인정보처리자는 해당 개인정보처리시스템에 대한 DB 암호화를 적용해야 한다. 또한 이에 맞추어 법 집행 및 이행 기관인 관련 당국에서는 이러한 DB 암호화 규정이 제대로 적용되고 이행되고 있는지 관리 감독을 강화하고 있다. 그러나, DB 암호화라는 과정 자체가 시스템 및 업무 절차 등 현실적으로 고려해야 할 요소가 많고 DB 암호화 시 투입되는 시간 및 비용 또한 만만치 않다. 게다가 암호화 규정에 따른 암호화 기준 및 가이드에 비해 실질적으로 고려해야 할 요소들이 상당히 많음에도 불구하고 아직까지 암호화와 관련된 보다 구체적이고 현실적인 검증 항목이 다소 부족한 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 법규 준수의 의무가 있는 수범자, 즉, 개인정보처리자의 입장과 이러한 법규 준수에 대한 점검 및 통제 의무가 있는 관련 당국의 규제 기관 등에서 상호간 건전하고 합리적인 시각에서 DB 암호화에 대하여 현실적이고 구체적인 방향성을 제시하고자 DB 암호화 시 반드시 고려해야 할 DB 암호화 검증 프레임웍을 제안하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.531-538
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• 2024

수질 환경의 중요성이 강조되고 있는 가운데 광주광역시 도시 하천의 수질개선을 위한 수질 지표는 수생 생태계에 영향을 미치는 중요한 요소로 정확한 예측이 필요하다. 본 연구에서는 XGBoost와 LightGBM 머신러닝 알고리즘을 활용하여 광주천의 중요한 지점인 하류 평촌교(PyeongchonBr)와 상류 방학교(BangHakBr_Gwangjucheon1) 수계의 수질 검사 항목 중 통계적 검증 결과 유의미한 항목인 질소(TN), 질산염(NO3), 암모니아 양(NH3) 세 가지 수질 지표를 예측하는 연구를 수행하였고, 회귀 모델 평가 지표인 RMSE를 이용하여 예측 모델의 성능을 평가하였다. 수계별 개별적인 모델을 구현하여 교차 검증 후 성능을 비교한 결과, XGBoost 모델이 뛰어난 예측 능력을 보였다

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권5호
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• pp.331-338
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• 2011

RFID 시스템은 리더와 태그간의 무선 통신 구간이 존재한다. 이 부분은 항상 보안 취약성으로 공격자의 목표가 되며 기밀누설, 프라이버시침해등 보안적인 문제가 발생한다. 이와 관련하여 기존에 여러 가지의 프로토콜이 제안된 바 있으나 구현이 까다로워 대부분 이론적 정리증명의 수준에서 머물러 보안 프로토콜의 안정성이 정확히 증명되지 못했다. 따라서 본 논문에서는 특히 기존에 제안된 Kenji et al. 의 프로토콜이 보안 속성을 만족하는지 검사하고 ID 및 메시지의 노출 등 취약성을 확인하였다. 이 문제의 해결책으로 공개키 및 난수를 줄여 개선한 RFID 보안 프로토콜을 제안한다. 주요 특징으로는 불필요한 계산을 없애고 보안상으로 취약성이 없도록 구성했다. 안전한 프로토콜을 개발 및 검증하기 위해 Casper 및 FDR(Failure Divergence Refinements) 도구를 이용하여 확인하고 제안한 프로토콜이 보안상으로 안전함을 확인했다. 아울러 본 연구의 학술적 기여는 다음과 같이 요약된다. 첫째 정리증명에서 벗어나 모델 체킹으로 보안성을 검증하였다. 둘째 FDR 검증으로 프로토콜의 개발을 좀 더 효과적으로 할 수 있는 방법을 제시하였다.