• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.67-75
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• 2018

Symantec의 인터넷 보안위협 보고서(2018)에 따르면 크립토재킹, 랜섬웨어, 모바일 등 인터넷 보안위협이 급증하고 있으며 다각화되고 있다고 한다. 이는 멀웨어(Malware) 탐지기술이 암호화, 난독화 등의 문제에 따른 질적 성능향상 뿐만 아니라 다양한 멀웨어의 탐지 등 범용성을 요구함을 의미한다. 멀웨어 탐지에 있어 범용성을 달성하기 위해서는 탐지알고리즘에 소모되는 컴퓨팅 파워, 탐지 알고리즘의 성능 등의 측면에서의 개선 및 최적화가 이루어져야 한다. 본고에서는 최근 지능화, 다각화 되는 멀웨어를 효과적으로 탐지하기 위하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 멀웨어 탐지 기법인, stream order(SO)-CNN과 incremental coordinate(IC)-CNN을 제안한다. 제안기법은 멀웨어 바이너리 파일들을 이미지화 한다. 이미지화 된 멀웨어 바이너리는 GoogLeNet을 통해 학습되어 딥러닝 모델을 형성하고 악성코드를 탐지 및 분류한다. 제안기법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.

• 자원환경지질
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• 제53권4호
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• pp.479-489
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• 2020

단층은 근원암에서 형성된 석유 가스 등의 탄화수소가 이동하는 통로이자 탄화수소를 가두는 덮개암의 역할을 할 수 있는 지질구조로, 탄화수소가 축적된 저류층을 찾기 위한 탄성파 탐사의 주요 대상 중 하나이다. 하지만 기존의 유사성, 응집성, 분산, 기울기, 단층가능성 등 탄성파 자료의 측면 방향 불연속성을 활용하는 단층 감지 방법들은 전문지식을 갖춘 해석자가 많은 계산 비용과 시간을 투자해야 한다는 문제가 있다. 따라서 많은 연구자들이 단층 해석에 필요한 계산 비용과 시간을 절약하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있고, 최근에는 머신러닝 기술을 활용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 단층 해석에는 다양한 머신러닝 기술들 중 서포트백터머신, 다층퍼셉트론, 심층 신경망, 합성곱 신경망 등의 알고리즘이 사용되고 있다. 특히 합성곱 신경망을 활용한 연구는 독자적인 구조의 모델을 사용한 연구뿐만 아니라, 이미지 처리 분야에서 성능이 검증된 모델을 활용한 연구 및 단층의 위치와 주향, 경사 등의 정보를 함께 해석하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여, 현재까지 단층 위치 및 단층 정보 해석에 가장 효과적인 기술은 영상 처리 분야에서 검증된 U-Net 구조를 바탕으로 한 합성곱 신경망인 것을 확인했다. 이러한 합성곱 신경망에 전이학습 및 데이터 증식 기법을 접목하면 앞으로 더욱 효과적인 단층 감지 및 정보 해석이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국자기학회지
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• 제13권4호
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• pp.182-186
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• 2003

펄스자장종축성형법(pulse die press, PDP)을 이용하여 32 wt%RE-67 wt%TM-1 wt%B(RE: 희토류원소, TM: 30천이금속)조성을 갖는 소결자석을 제조함에 있어서 자장성형시 분말의 탭밀도, 성형밀도, 인가자장세기 및 인가방법의 변화에 따라 얻어지는 자석의 배향율과 감자곡선상의 각형성 변화를 조사하였다. 출발합금 제조방법으로서 strip casting process에 의하여 $\alpha$-Fe 편석없이 미세하고 균일한 조직을 갖는 합금 flake가 얻어졌고, 합금 flake를 수소처리한 후 고압가스를 이용한 건식분쇄방법(jet mill)에 의하여 평균입도, 표준편차가 각각 3.65 $\mu\textrm{m}$, 1.39인 미세하고 균일한 입도의 분말로 제조하였다. 제조된 분말은 30-50 kOe치 고펄스자장에 의하여 분말을 배향시키고 동일한 펄스자장을 인가하면서 종축성형을 실시함으로써 배향율을 향상시킬 수 있었다. 결과적으로 32 wt%RE조성의 분말을 이용하여 종전의 자장성형방법인 TDP(transverse die press)와 본 연구에서 제안된 PDP에 의하여 제조된 자석의 최대자기에너지적은 각각 42.0 MGOe 및 44.8 MGOe가 얻어져, PDP가 분말의 배향율과 감자곡선상의 각 형성을 향상시키는데 효과적인 자장성형방법임을 알 수 있었다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제40권4호
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• pp.533-542
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• 2017

진단용 X선 영상에서 산란선은 화질을 열화시키는 주요한 원인이다. X선 장치는 필름/스크린을 사용한 아날로그 시스템부터 Imaging plate (IP) 및 평판 검출기(Flat panel detector; FPD)를 사용한 디지털 시스템으로 바뀌어 가고 있다. 그러나 산란 X선 제거를 위한 Grid는 아날로그 시대에 사용됐던 구조부터 큰 변화가 없다. 본 논문에서는 선행연구에서 고안된 산란선 제거율을 향상시키기 위한 간접변환형 평판검출기의 새로운 구조를 다양한 입사 X선을 사용하는 임상현장에서의 활용 가능성을 검토했다. 일반적으로 FPD는 3개의 층으로 구성되어 있다. 신호를 검출하는 화소와 화소 사이에는 전압을 거는 voltage line이나 데이터를 전달하는 data line과 같은 X선 불감영역이 존재한다. 선행연구에서는 이 불감영역에 정확히 맞추어 방사선 불 투과성의 납을 그물 모양으로 substrate layer에 삽입함으로서 검출기 자체가 산란선 제거 효과가 있도록 설계하였다. 새로운 구조의 임상 유용성을 평가하기 위해, 삽입된 그물 모양의 납을 입사 X선에 대해 가로, 세로성분으로 나누어 각각의 성능을 확인하였으며, 동시에 납의 높이를 변화시켜 납 높이가 성능에 미치는 영향을 영상 대조도와 grid 노출 인자를 통해 검토했다. 검출기면에 대해 대각선으로 입사한 X선($0^{\circ}$, $15^{\circ}$, $30^{\circ}$)에 대해서, 입사 X선에 대해 평행한 가로성분이 세로 성분에 비해 높은 영상 대조도와 낮은 그리드 노출 인자를 나타냈으며, 세로성분의 납 높이가 높을수록 본 연구에서 고안한 검출기에 악영향을 미치는 것을 확인했다. 그러므로 본 연구에서 고안한 새로운 FPD 시스템은 FPD의 구조를 방사선검사 조건과 목적에 맞추어 최적화함으로써 임상 의료현장에서의 사용 가능성이 확인되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.472-484
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• 2019

본 논문에서는 심층신경망을 이용한 시간 영역 음향 이벤트 검출 알고리즘을 제시한다. 본 시스템에서는 주파수 영역으로 변환되지 않은 시간 영역의 음향 데이터를 심층신경망의 입력으로 사용한다. 전반적인 구조는 CRNN 구조를 사용하였으며, GLU, ResNet, Squeeze-and-excitation 블럭을 적용하였다. 그리고 여러 계층에서 추출된 특징을 함께 고려하는 구조를 제안하였다. 또한 본 연구에서는 강한 라벨이 있는 훈련 데이터를 확보하는 것이 현실적으로 어렵다는 전제 아래에서 약한 라벨이 있는 훈련 데이터 약간 그리고 다수의 라벨이 없는 훈련 데이터를 활용하여 훈련을 수행하였다. 적은 수의 훈련 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 타임 스트레칭, 피치 변화, 동적 영역 압축, 블럭 혼합 등의 데이터 증강 방법을 적용하였다. 라벨이 없는 데이터에는 의사 라벨을 붙여 부족한 훈련 데이터를 보완하였다. 본 논문에서 제안한 신경망과 데이터 증강 방법을 사용하는 경우, 종래의 방식으로 CRNN 구조의 신경망을 훈련하여 사용하는 경우보다, 음향 이벤트 검출 성능이 약 6 % (f-score 기준)가 개선되었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권1호
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• pp.10-22
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• 2022

메밀을 대상으로 주산지, 해발고도별, 재배작형별 방화곤충의 종류와 밀도를 조사하였다. 이를 바탕으로 선발된 수분곤충을 망실 격리재배에 처리하여 수량성 등 농업적 형질을 검토하였다. 메밀 주산지에서 방화곤충 비율은 파리목이 71%로 대부분을 차지하였으며, 그 다음으로 나비목, 벌목, 딱정벌레 순이었다. 해발고도별로는 고랭지 및 준고랭지 지역에서 파리목이 72-98%의 높은 비율을 보였으나, 평난지인 강릉에서는 비율이 50%로 낮았다. 재배작형별로 파리목은 봄재배에서 71%의 비율을 보여 가을재배보다 1.2배 높았으나, 벌목의 경우 가을재배에서 8%로 봄재배보다 4.8배 높아 방화곤충 비율에서 뚜렷한 차이를 보였다. 메밀 재배지역과 작형에서 가장 많이 관찰된 파리목에는 집파리, 연두금파리, 고자리파리, 기타 초파리목이 주로 관찰되었으며, 벌목에서는 꿀벌, 기생벌 등이 발견되었다. 노지재배(관행)와 비교하여 망실에서 파리목이나 뒤영벌의 수분매개효과가 우수하여 수량이 높았으며, 단독 처리보다는 혼합처리에서 다소 높았다. 이상의 결과를 볼 때, 메밀에서는 파리목이나 벌류가 가장 활발한 수분곤충 역할을 하는 것으로 구명되었으며, 메밀 생산성 향상을 위해 선발된 곤충을 적극 활용할 필요가 있다고 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1517-1524
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• 2022

본 논문에서는 하나의 매크로 기지국과 다수의 소형 기지국들로 구성된 이기종 네트워크를 고려하고, 그 기지국들간 협력적 다중 포인트 전송을 가정한다. 또한, 기지국과 단말간 채널은 경로 손실과 레일레이 페이딩으로 구성된다고 가정한다. 이러한 가정에서 주어진 기지국에 대해 단말이 달성할 수 있는 에너지 효율을 제시하고, 이기종 네트워크의 총 에너지 효율을 최대화하기 위한 동적 셀 선택과 송신 전력 할당의 최적화 문제를 공식화한다. 본 논문에서는 최적화 문제를 해결하기 위하여 비지도 딥러닝 기법을 제안한다. 제안된 딥러닝 기법은 기존의 반복적 수렴 방식의 기법들에 비해서 낮은 복잡도를 갖는 동시에 높은 에너지 효율을 제공하는 것이 가능하다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 동적 셀 선택 기법이 최대 신호 대 간섭 및 잡음비 기법과 Lagrangian dual decomposition 기법 보다 높은 에너지 효율 성능을 제공함을 보여주고, 제안된 송신 전력 할당 기법은 최대 에너지 효율을 달성할 수 있는 trust region interior point 기법과 유사한 성능을 제공함을 보여준다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제11권3호
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• pp.97-107
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• 2006

인천 연안 장봉도의 상부 조간대를 이용하는 유영생물 군집의 종 조성과 계절변화 양상을 파악하기 위하여 2001년 3월부터 동년 11월까지 매월별로 건간망을 이용하여 현장조사를 실시하였다 현장조사 결과, 유영생물은 총 49종이 채집되었고, 출현 개체수와 생체량은 월 평균 489개체와 5,170.4 g을 나타내었다. 출현 밀도가 가장 높았던 종은 밀새우(Exopalaemon carinicauda, 40.9%)타 민태(Johnius grypotus, 13.2%)이었고, 생체량에서는 풀망둑(Acanthogobius hasta, 33.7%), 민태(14.6%)와 삼치(Scomberomorus niphonius, 10.2%)이었다. 조간대 상부를 이용하는 유영생물의 시간적인 변화양상을 파악하기 위하여 집괴분석(cluster analysis)과 다차원배열법(MDS ordination)을 실시한 결과, 크게 봄철(그룹 1)과 여름/가을철(그룹 2)로 대별되는 2개의 생물그룹으로 구분되었다. 그룹 1은 비늘흰발망둑(Acanthogobius luridus), 칠게(Macrophthalmus japonicus), 민칭이(Bullacta exarata)와 갯우렁이 (Lunatia gilva)등이 대표적인 생물이었다. 그룹 2는 민태, 밴댕이(Saydinella zunasi), 전어(Konosirus punctatus), 가숭어(Chelon haematocheila), 삼치, 복섬(Takifugu niphobles), 중하(Metapenaeus joyneri)와 참오징어 (Loligo beka) 등이 특징적인 생물이었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.114-122
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• 2015

많은 부동산 개발 사업에서 초기 사업부지 확보를 통한 토지매입 후 인허가 지연 및 사업비 부족에 따른 지연이 빈번하게 일어나고 있다. 이렇게 사업기간이 길고 외부요인의 변동성에 따라 사업의 성패가 좌우되는 부동산 개발 사업은 미래의 불확실성을 반영한 전략적인 투자가치 평가가 필요하다. 그러나 일반적으로 사용하는 현금흐름할인법(DCF)은 미래의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 지니고 있다. 이 연구의 목적은 미래의 불확실성을 고려할 수 있는 실물옵션, 더 나아가 다양한 상황을 고려한 다중 실물옵션을 활용한 가치평가 방법을 제시하여 부동산 개발 사업의 의사결정을 하는 의사결정권자가 전략적이고 유연한 결정을 내릴 수 있도록 도움을 주고자 함이다. 부동산 개발 사업 프로젝트 중 오피스 개발 사업을 선택하여 다중 실물옵션 모델을 적용하고 기존의 현금흐름할인법과 단일 실물옵션 모델의 결과값과 비교하였다. 연구 결과 다중 실물옵션의 가치가 현금흐름할인법과 단일 실물옵션의 가치보다 높게 나타났고, 이러한 상황변화에 따른 유연성이 실물옵션 가치평가에서 사업의 가치를 증가시킴을 알 수 있었다. 의사결정권자는 본 연구와 같이 프로젝트의 가치를 다양한 상황에서 고려함으로써 의사결정의 유연성을 보다 높일 수 있을 것이다.