• 화약ㆍ발파
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• 제39권2호
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• pp.1-14
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• 2021

최근에는 GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)와 같은 고성능 연산장치의 보급과 함께 국방, 우주항공분야에서 암질재료에 대한 충격실험을 대신할 수 있는 3차원 동적해석기법의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 높은 충격하중을 수반하는 암 발파 또는 소형미사일 등의 지중 관통과 같은 과정을 실험적으로 관찰하거나 계측하는 것은 암질재료의 비 균질성 및 불투명성 때문에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고속충돌에 의한 암석의 파괴 거동을 모사하기 위하여 3차원 동적 파괴 과정 해석 기법 (3D-DFPA)를 개발하였으며, 연산속도를 향상시키기 위하여 순차해석(explicity analysis) 및 접촉요소검색(Searching algolitm of contact elements)에 GPGPU연산이 가능한 알고리듬을 적용하였다. 제안된 동적파괴과정해석 기법에 대한 검증을 위해 Straight Notched Disk Bending (SNDB) 석회암시료에 대한 동적파괴인성시험을 모사하였고, 충격응력파의 전파과정, 암석-충격봉 경계면에서 반사 및 전달과정, 암석 시료의 파괴과정을 비교분석하여, 개발된 해석기법에 대한 검증을 수행하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.102-116
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• 2021

4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.559-566
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• 2021

최근 증가된 해상 교통량의 영향으로 지속적으로 발생하는 선박사고에 대한 신속한 탐지 및 대처가 필요하다. 이를 위해, 광역 범위로 실시간 모니터링이 가능한 위성영상을 기반으로 선박탐지 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나, 분광특성을 활용하여 선박탐지를 수행한 선행연구에서는 후류(Wake) 제거를 수행하지 않아 후류가 선박으로 오탐지될 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 Ship Detection Index (SDI)를 이용하여 Sentinel-2A/Multispectral Instrument (MSI) 위성영상에서 선박탐지를 수행하고 선박과 후류의 분광특성 차이를 기반으로 하는 Wake Detection Index (WDI)를 활용하여 후류를 제거하였다. 본 연구의 선박탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 Probability of detection (POD), False alarm rate (FAR) 지수를 활용하였으며, 검증 결과 SDI만 적용한 결과에 비해 POD는 유사하게 나타나고 FAR는 6.4% 개선되었다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권1호
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• pp.61-72
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• 2011

유역 단위 수문 및 수질 평가 모형인 SWAT 모형을 이용한 유역 내 정확한 수문과 비점오염원 거동을 평가하기 위해서는 유역 적용에 앞서 모형의 정확성 평가가 우선시 되어야 한다. SWAT 모형의 수문 보정및 검정 시, Nash-Sutcliffe의 효율계수(EI)가 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 EI 값은 비교되어지는 값들의 범위 중 큰 값 즉, 수문 분석에 있어 고유량에 대해 민감하게 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 그리하여 본 연구에서는 보다 정확한 수문 분석을 위해 K-means 군집화 알고리즘을 이용한 웹기반의 EI 평가시스템을 개발하였고, 이를 SWAT 모형의 수문 평가에 적용하였다. 본 연구의 결과 전체 유량의 EI 값은 높았지만, 수문성분에 따른 EI 값은 높지 않았다. SWAT 모형의 수문 보정 및 검정에 널리 활용되고 있는 SWAT auto-calibration tool은 전체 유량에 대해서는 높은 EI 값을 산정하는 것으로 보이지만, 직접유출과 기저유출 각각에 대한 유량 그룹 I 과 II 에 대해서는 대부분 음수(-)의 EI 값을 보였다. 그리하여 본 연구 결과를 통해 SWAT 모형의 수문성분 평가에 있어 보다 정확한 평가를 위해서는 직접유출과 기저유출에 대한 각각의 유량 그룹에 대해 양수(+)의 EI 값이 산정되도록 모형 보정 및 검정의 수행 필요할 것으로 사료된다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.19-30
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• 2018

영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.73-92
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• 1997

모듈라 멱승 연산(M$^{E}$ modN)은 공개키 암호시스템에 있어서 가장 기본적이고 중요한 연산들 중 하나이다. 그런데 이는 512-비트 이상의 정수들과 같이 매우 큰 수들을 다루기 때문에, 수행속도가 느려서 빠른 연산 알고리즘을 필요로 한다. 모듈라 멱승 연산은 모듈라 곱셈의 반복 수행으로 이루어져있고, 이 때의 반복횟수는 지수(E)에 대한 덧셈사슬의 길이에 의해 결정된다. 따라서, 모듈라 멱승 연산을 빠르게 수행하기 위한 방법에는 두 가지가 있을 수 있다. 하나는 보다 짧은 덧셈사슬을 구함으로써 모듈라 곱셈의 반복횟수를 줄이는 것이고, 다른 하나는 각각의 모듈라 곱셈을 빠르게 수행하는 것이다. 본 논문에서는 하나의 덧셈사슬 휴리스틱과 두 개의 모듈라 곱셈 알고리즘들을 제안한다. 두개의 모듈라 곱셈 알고리즘들 중 하나는 서로 다른 두 수들 간의 모듈라 곱셈을 빠르게 수행하기 위한 것이고, 다른 하나는 모듈라 제곱을 빠르게 수행하기 위한 것이다. 본 논문에서 제안하는 덧셈사슬 휴리스틱은 기존의 알고리즘들보다 짧은 덧셈사슬을 찾을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모듈라 곱셈 알고리즘들은 기존의 알고리즘들 보다 1/2 이하의 단정도 곱셈만으로 모듈라 곱셈을 수행한다. 실제로 PC에서 구현하여 수행한 결과, 기존의 알고리즘들 중 가장 좋은 성능을 보이는 Montgomery 알고리즘에 비해 30~50%의 성능향상을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.13-23
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• 2001

본 논문에서는 우리 나라 128 비트 블록 암호 알고리즘 표준인 SEED를 하드웨어로 구현하였다. 먼저 하드웨어 구 현 측면에서 SEED를 같은 비밀키 블록 암호 알고리즘으로 AES 최종 후보 알고리즘인 MARS, RC6, RIJNDAEL, SERPENT, TWOFISH와 비교 분석하였다. 동일한 조건하에서 분석한 결과, SEED는 MARS, RC6, TWOFISH보다는 암호 화 속도가 빨랐지만, 가장 빠른 RIJNDAEL보다는 약 5배정도 느렸다. 이에 속도 측면에서 우수한 성능을 가질 수 있는 고속 SEED 구조를 제안한다. SEED는 동일한 연산을 16번 반복 수행하므로 1라운드를 Jl 함수 블록, J2 함수 블록, key mixing 블록을 포함한 J3 함수 블록의 3단계로 나누고, 이를 파이프라인 시켜 더 빠른 처리 속도를 가지도록 하였다. G 함수는 구현의 효율성을 위해 4개의 확장된 4바이트 SS5-box 들의 xor로 처리하였다. 이를 Verilog HDL을 사용하여 ALTERA FPGA로 검증하였으며, 0.5um 삼성 스탠다드 셀 라이 브러리를 사용할 경우 파이프라인이 가능한 ECB 모드의 암호화와 ECB, CBC, CFB 모드의 복호화 시에는 384비트의 평문을 암복호화하는데 총 50클럭이 소요되어 97.1MHz의 클럭에서 745.6Mbps의 성능을 나타내었다. 파이프라인이 불 가능한 CBC, OFB, CFB 모드의 암호화와 OFB 모드의 복호화 시에는 동일 환경에서 258.9Mbps의 성능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.11-21
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• 2009

NTRU는 1990년대 Hoffstein 등에 의해 제안된 격자(Lattice) 기반 공개키 암호체계로서 기존의 공개키 암호와 비교하여 동일한 안전성을 제공하면서 암호화 및 복호화 속도가 빠르며 양자 연산 알고리즘을 이용한 공격에도 강하다는 이점이 있어 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 단순 전력 분석 공격과 통계적 특성을 이용한 전력 분석 공격인 상관계수 전력 분석 공격에 대한 NTRU의 안전성을 분석하고, NesC로 구현한 NTRU의 연산을 Telos 모트(mote)에서 수행시켜 측정한 전력 소모 데이터에 상관계수 전력 분석 공격을 적용하여 개인키 정보를 복원하는 실험 결과를 보인다. 또한 이러한 전력 분석 공격을 방지하기 위한 대응 방법을 제시한다. 먼저, 단순 전력 분석 공격을 방지하기 위해 연산 결과를 저장할 배열을 0이 아닌 수로 초기화시키는 방법을 제안하고, 통계적 특성을 이용한 전력분석 공격을 방지하기 위해 연산 순서를 변경하거나 컨볼루션(convolution) 연산에 사용되는 피연산자들에게 무작위성(randomness)을 부여하여 같은 입력에 대해서 랜덤한 전력 소모를 보이도록 하는 방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-34
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• 2002

본 논문에서는 최근 발표된 멱승방법인 나눗셈 체인을 적용한 새로운 모듈로 멱승기의 하드웨어 구조를 제안하였다. 나눗셈 체인은 제수(divisor) d=2 또는 $d=2^I +1$ 과 그에 따른 나머지(remainder) r을 이용하여 지수 I를 새롭게 변형하는 방법으로 전체 멱승 연산이 평균 약 1.4$log_2$E 번의 곱셈으로 가능한 알고리즘이다. 이것은 Binary Method가 하드웨어 구현 시 항상 worst case인 $2log_2$E의 계산량이 필요한 것과 비교할 때 상당한 성능개선을 의미한다. 전체 구조는 파이프라인 동작이 가능한 선형 시스톨릭 어레이 구조로 설계하였으며, DG(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 k비트의 키 사이즈에 대해 두 개의 k 비트 프레임이 k/2+3 개의 PE(Processing Element)로 구성된 두 개의 곱셈기 모듈을 통해 병렬로 동시에 처리되어 100% 처리율을 이루게 하였다. 또한, 규칙적인 데이터 패스를 가질 수 있도록 나눗셈체인을 새롭게 코딩하는 방법을 제안하였다. ASIC 구현을 위해 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 이용해 합성한 결과 최장 지연 패스는 4.24ns로 200MHz의 클럭이 가능하며, 1024비트 데이터 프레임에 대해 약 140kbps의 처리속도를 나타낸다. 복호화 시에는 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용하여 처리속도를 560kbps로 향상시켰다. 전자서명의 검증과정으로 사용되기도 하는 암호화 과정을 수행할 때 공개키 E는 3,17 혹은 $2^{16} +1$의 사용이 권장된다는 점을 이용하여 E를 17 비트로 제한할 경우 7.3Mbps의 빠른 처리속도를 가질 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.83-97
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• 2021

무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.