• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.438-447
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• 2019

IoT 기반의 초연결사회가 되어감에 따라 암호, 인증, 전자서명 등을 위해 RSA와 같은 공개키암호시스템이 빈번하게 사용되고 있다. 공개키암호시스템은 악의적인 공격으로부터 보안성을 확보하기 위해 크기가 매우 큰 (안전)소수를 사용하는데 기기의 성능이 크게 발전하였음에도 불구하고 크기가 큰 (안전)소수생성은 수행시간이 오래 걸리거나 메모리를 많이 요구하는 작업이다. 본 논문에서는 수행시간과 사용공간의 효율을 높이기 위해 오일러체(Euler sieve)를 사용하는 ET-MR 소수검사법과 ET-MR-MR 안전소수검사법을 제안한다. 제안한 검사법을 확률적으로 분석한 수행시간 예측 모델을 제안하고 기존 방법들과 수행시간, 메모리 사용량을 비교하였다. 실험결과, 이론적 예측시간과 실제 수행시간의 차이는 거의 없었으며(4%미만) 각 알고리즘이 가장 빠를 때의 수행시간을 비교하면 ET-MR이 TD-MR보다 34.5%, DT-MR보다 8.5% 더 빨랐으며, ET-MR-MR이 TD-MR-MR보다 65.3% 더 빨랐고, DT-MR-MR과는 비슷하였다. 공간의 경우 k=12,381일 때 ET-MR이 DT-MR보다 약 2.7배 더 사용했지만 TD-MR보다 98.5% 더 적게 사용하였고 k=65,536일 때 ET-MR-MR이 TD-MR-MR 보다 98.4%, DT-MR-MR보다 92.8% 더 적게 사용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.36-46
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• 2019

인터넷에 연결된 호스트의 개수가 대폭 증가해 1984년 도메인 네임 시스템(Domain Name System, 이하 DNS)이 도입되었다. DNS는 웹 사이트를 검색할 때, 일련의 숫자로 이루어진 복잡한 IP 주소를 외우지 않고 편리성이 높은 문자 형태의 주소를 사용할 수 있게 함으로써 현재 인터넷을 이용하는 모든 사용자에게 중요한 핵심 요소로 사용되고 있다. 그러나 이러한 DNS의 중요성에 비해 권한 할당 문제, 공인 등록 관련 분쟁, DNS 캐시 포이즈닝(DNS Cache Poisoning), DNS 스푸핑(DNS Spoofing), 중간자 공격(Man-in-the-Middle Attack), DNS 증폭 공격(DNS Amplification Attack)과 같은 각종 보안 취약점, 초연결 네트워크 시대의 더 많은 도메인 네임의 필요성 등 많은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 DNS가 가지는 이러한 문제점을 효과적으로 개선하고자 분산원장기술인 블록체인을 이용해 DNS를 구현하는 법을 제안하고, 이더리움 기반의 플랫폼을 이용해 구현하였다. 추가적으로 기존의 도메인 네임 등록 및 도메인 네임 서버의 정성적 성능 비교 평가를 하고, 제안하는 시스템이 기존 DNS의 보안 문제점을 개선할 수 있는지 보안 평가를 하였다. 결론적으로 블록체인을 이용해 더 안전하고 효율적으로 DNS 서비스를 제공할 수 있다는 것을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.489-495
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• 2020

4차혁명이 진행되고 있는 초연결사회에선 다양한 IT기기를 통해 데이터량이 증가하고 있고, 이렇게 생산된 데이터를 분석하여 새로운 가치를 창출 할 수 있다. 본 연구에서는 빅카인즈에서 2017년부터 2019년까지 중앙지, 경제지, 지역조합지, 주요방송사 등에서 "(동해안 관광 또는 동해안 여행) 그리고 강원도"라는 키워드로 기사를 총 1,526건을 수집하였다. 수집된 1,526건의 기사를 분석하기 위해 R언어로 구현된 LDA 알고리즘을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였다. 2017년부터 2019년까지 각각의 년도별 키워드를 추출하고, 각 년도별로 빈도수가 높은 키워드를 분류하여 비교하였다. Log Likelihood와 Perplexity를 이용하여 최적의 토픽 수를 8로 설정한 후, 깁스 샘플링 방법으로 8가지의 토픽을 추론하였다. 추론된 토픽들은 강릉과 해변, 고성과 금강산, KTX와 동해북부선, 주말바다여행, 속초와 통일전망대, 양양과 서핑, 체험관광, 교통망 인프라이다. 추론된 8개의 토픽의 비중을 이용해 동해안 관광에 대한 기사들의 변화를 분석하였다. 그 결과, 통일전망대와 금강산의 비중은 큰 변화가 없는 것으로 나타났고, KTX와 체험관광의 비중은 증가하였고, 그 외의 토픽들의 비중은 2017년에 비해 2018년에 감소하였다. 2019년에는 KTX와 체험관광의 비중은 감소하였으나, 나머지 토픽들의 비중은 큰 변화가 없는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.

• 한국사회복지학
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• 제69권4호
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• pp.41-65
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• 2017

이 연구는 4차 산업혁명으로 은유되는 인류사적 전환의 의미를 사회복지실천의 내부로 초대해 성찰하고 사회복지실천의 발전방향을 모색하는 데 목적을 둔다. 4차 산업혁명을 구심으로 하는 근미래 사회의 변화상을 예측하고 이에 적합한 사회복지실천의 발전전략은 무엇인가를 주제로 4인의 사회복지 연구자가 7회에 거쳐 토론한 내용을 분석하는 공동자문화기술지 방법을 사용하였다. 분석결과, 근미래의 특징은 초연결성, 새로운 공동체의 출현과 확대, 다원화와 개인화, 삶의 질에 대한 새로운 기준의 등장 등으로 집약되었다. 인터넷을 통해 사람과 사물이 시간과 공간을 초월해 유기적으로 연계되고, 노동에서 해방된 인간은 다양한 공동체를 추구하는 동시에 원자화된 개인 또한 증가할 것으로 분석되었다. 범주와 규범의 해체로 다원화와 개인화가 확대되고, 탈물질주의의 동향으로 생태주의적 세계관 등 새로운 삶의 질서가 부상할 것으로 예견되었다. 한편 현재의 사회복지실천은 거시적 맥락으로부터 분리, 기술 중심 전문가주의로의 편향, 통합성을 상실한 개인 중심 실천 등이 한계로 지적되었다. 현재의 한계를 극복하고 미래의 사회적 변화에 조응적인 사회복지실천을 구현하기 위해 첫째, 사회복지실천의 본질인 사람과 사회에 푯대를 둔 실천 지식, 기술, 가치의 재배열, 둘째, 공유경제 등 개인 삶의 경계를 공동체로 확대한 확장적 실천, 셋째, 사회복지 전문직의 고유성 탐색을 통한 매력의 회복을 풀어야 할 과제로 제안했다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권3호
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• pp.383-391
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• 2017

영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.543-551
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• 2023

기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개선할 수 있었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제36권8호
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• pp.595-601
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• 2003

다한증 환자의 가장 효과적인 치료방법은 흉강경 최소절개를 이용한 교감신경 차단술로 알려져 있다. 하지만 수술 후 발생하는 보상성 다한증과 무한증이 수술의 만족도를 감소시키는 중요한 요인이므로 환자에게 적극적인 수술 적응을 하기가 어렵다 합병증을 줄이기 위한 방법으로 교감신경의 선택적인 교통가지 차단술을 시행하였으나 시술의 어려움과 혈관 손상으로 인한 출혈의 위험성으로 보편화되지 못하였다. 본원에서는 사체를 이용하여 새로운 수술기법을 연구하고 이를 임상에 적용하여 좋은 결과를 얻었기에 보고한다. 대상 및 방법:포르말린 처리를 하기 전 사체 3구를 대상으로 실험하였다. 앙와위에서 전흉부를 모두 절제한 후 양측 흉부 교감신경을 노출시켰다. 교감신경의 분지와 교통가지의 위치를 확인하였고 2번째와 3번째 교통가지에 클립을 이용한차단술을 시행하였다. 교통가지 차단술 후 교감신경절을 포함한 교감신경을 절제하여 교통가지의 차단 정도를 관찰하였다. 임상적용은 25명의 환자에서 시행하였으며 평균 연령은 21세였다. 수술은 전신마취와 양측 페 환기를 하고 반 좌위 자세에서 시행하였다 4번째 늑간에 2 mm 흉강경을 삽입하였고 겨드랑이에 5 mm 트로카를 삽입하고 내시경용 클립을 이용하여 2번째와 3번째 교감 신경절 교통가지를 차단하였다. 수술 후 전화 설문 조사를 통하여 합병증의 유무, 만족도, 보상성 다한증의 발생 정도를 관찰하였다. 결과: 사체 3구에서 모두 교감신경 교통가지의 차단을 완벽하게 시행할 수 있었다 임상환자에서 모두 수술로 증세의 호전이 있었으며 기존의 교통가지 절제술에 비하여 수술 시간을 단축할 수 있었고 수술로 인한 합병증은 발생하지 않았다. 수술 후 수부 다한증은 모든 환자에서 호전되었으나 4명의 환자는 수술의 만족도가 감소하였다. 보상성 다한증은 15명의 환자(60%)에서 중증 이상으로 발생하였고 6명의 환자는 없거나 잘 느끼지 못하는 정도로 발생하였다. 미각다한증은 2명의 환자에서 발생하였으나 정도는 심하지 않았다 걸론: 본 연구의 수술방법은 2개의 피부 절개와 하모닉 스칼펠, 클립을 사용하여 쉽게 교감신경의 교통가지를 차단할 수 있었고 교통가지 절제술에 비하여 수술시간 및 출혈의 위험성을 감소시킬 수 있었다. 또한 교감신경 절제술에 비하여 비슷한 정도의 수술 성공률을 보이면서 보상성 다한증의 정도나 발생 빈도를 줄일 수 있어 우수한 수술 방법이라 생각한다.