• 대한토목학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.195-201
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• 2019

장대케이슨은 1함당 작용하는 평균파력이 감소하는 파력의 평활화 효과로 인해 케이슨의 활동파괴에 대한 구조안정성을 향상시킬 수 있으나, 장대케이슨은 제작 및 시공상의 이유로 사용하는데 어려움이 있다. 이에 대한 대안으로 개별 케이슨을 인접한 케이슨과 서로 인터로킹시켜 파력을 분산시키는 인터로킹 케이슨에 대한 연구가 되고 있다. 본 연구에서는 케이슨의 장대화가 가능한 전단키형 인터로킹 케이슨을 제안하고, 해석적 방법을 통해 전단키에 의한 파력분산효과를 평가하였다. 해석결과, (1) 전단키형 인터로킹 케이슨은 좌우비대칭 형상으로 인해 구조물 거동 및 파력분산효과 또한 좌우비대칭으로 나타난다. (2) 파력분산효과는 전단키의 전단경사각, 높이, 전단길이비 등 전단키의 형상보다는 각 케이슨에 작용하는 파력 분포 및 특성에 더 큰 영향을 받는다. (3) 장대화된 인터로킹 케이슨 방파제는 완전일체형 방파제와 거의 유사한 거동 및 파력분산효과를 나타낸다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.345-349
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• 2019

우리나라는 산지가 70% 이상으로 도로, 철도, 산업단지 조성 등의 기반시설 구축시 원지반 일부를 깍아 부지를 형성하는 이른바 깍기 비탈면이 널리 쓰이고 있다. 최근에는 환경 훼손에 대한 규제가 더욱 엄격해져 대규모 깍기 비탈면을 지양하고 최소한의 용지사용으로 목적구조물을 건설하기 위하여 다양한 방법의 공법들이 개발되어 적용되고 있으며, 그 중 활발하게 적용되는 공법이 패널식 옹벽 공법이다. 패널식 옹벽은 지보재 보강을 통한 원지반의 전단강도 증가와 그 지보재 전면에 프리캐스트 옹벽을 체결하여 벽체를 형성시킴으로써 수평토압에 저항하는 공법이다. 지보재는 쏘일네일링, 어스볼트, 그라운드앵커 등이 사용되고 있으며, 그 중 그라운드앵커는 강선에 미리 인장하중을 도입하는 보다 적극적인 보강형태로 전면판인 패널에 큰 집중하중이 작용하게 된다. 이러한 집중하중은 콘크리트 패널에 균열을 발생시키고 옹벽 자체의 내구성을 저해시키는 요인으로 본 연구에서는 이러한 기존 패널식 옹벽의 단점을 보완하기 위하여 패널 정착부에 강관 슬리브 및 보강재를 매입함으로써 균열을 방지하고, 패널 단부에 요철 모양의 전단키를 적용하여 기존 그라우트앵커가 가지는 개별거동에 대한 취약점을 보완하여 안정성을 향상시켰으며, 옹벽 전면 콘크리트 노출 및 정착부 돌출에 의한 경관성 저하문제를 자연석 문양 연출과 정착부를 돌출시키지 않는 단면구성으로 해결하였다. 패널에 사용된 균열방지 슬리브 및 보강재의 효과를 검증하기 위하여 실내시험 및 3차원 수치해석을 수행한 결과, 강관슬리브 및 보강재의 사용으로 패널의 전반적인 강도 증가와 균열억제 효과가 입증되었다.

• 융합보안논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-31
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• 2018

ICT기술이 발전함에 따라 산업 전분야에 걸쳐 이전보다 훨씬 많은 디지털 데이터들이 생성, 이동, 보관, 활용되고 있다. 산출되는 데이터의 규모가 커지고 이를 활용하는 기술들이 발전함에 따라 대규모 데이터 기반의 신 서비스들이 등장하여 우리의 생활을 편리하게 하고 있으나 반대로 이들 데이터를 위변조 하거나 생성 시간을 변경하는 사이버 범죄 또한 증가하고 있다. 이에 대한 보안을 위해서는 데이터에 대한 무결성 및 시간 검증 기술이 필요한데 대표적인 것이 공개키 기반의 서명 기술이다. 그러나 공개키 기반의 서명 기술의 사용은 인증서와 키 관리 등에 필요한 부가적인 시스템 자원과 인프라 소요가 많아 대규모 데이터 환경에서는 적합하지 않다. 본 연구에서는 해시 함수와 머클 트리를 기반으로 시스템 자원의 소모가 적고, 동시에 대규모 데이터에 대해 서명을 할 수 있는 데이터 서명 기법을 소개하고, 서버 고장 등 장애 상황에서도 보다 안정적인 서비스가 가능하도록 개선한 해시 트리 분산 처리 방법을 제안하였다. 또한, 이 기술을 구현한 시스템을 개발하고 성능분석을 실시하였다. 본 기술은 클라우드, 빅데이터, IoT, 핀테크 등 대량의 데이터가 산출되는 분야에서 데이터 보안을 담보하는 효과적인 기술로써 크게 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권2호
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• pp.335-344
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• 2019

기존건물의 수직증축시, 추가되는 증축하중을 지지하기 위해서 기초를 보강하는 것은 필수적이다. 일반적으로 기초의 지지력을 증대시키고 침하를 감소시키기 위하여 마이크로파일공법이 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 마이크로파일에 전단키가 추가된 새로운 형식의 파형마이크로파일을 활용하여 연구를 수행하였다. 유한요소해석법(FEM)을 통해 기초보강시 파형마이크로파일의 하중침하거동과 하중분담율을 평가하였으며, 3가지 길이 다른 일반적인 마이크로파일들의 지지거동과 비교를 통해 보강효과를 확인하였다. 해석 결과, 파형마이크로파일의 지지력과 축강성이 일반 마이크로파일보다 크게 나타났으며, 이는 파형 마이크로파일의 전단키에 의한 효과인 것으로 판단된다. 또한, 수직증축 리모델링 시, 기존하중 대비 20 %의 증축하중이 재하될 때, 파형마이크로파일의 하중분담율이 동일한 길이의 일반 마이크로파일에 비해 약 40 % 증가하였으며, 보강효과는 길이 1~1.5배의 일반적인 마이크로파일보다 우수한 것으로 나타냈다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.45-50
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• 2021

본 논문에서는 IoT를 이용하여 원격 개폐가 가능한 스마트 공간 보안에 대한 장치 개발을 제안한다. 기존의 공간 보안 장치는 하드웨어를 부수거나 버튼 장치 또는 복제된 열쇠를 사용하여 개폐를 제어할 수 있었다. 최근 COVID-19 사태로 비접촉 장치에 대한 여러 응용 분야가 생겨났다. 본 연구에서는 장치에 접촉하지 않아도 앱을 통해 잠금을 해제 하는 기능을 가진 소형 공간 보안 장치 개발을 제안한다. 제어의 권한을 스마트폰으로 이전하여 사용자의 선택에 따라 하드웨어 조작만으로는 개폐할 수 없는 기능을 가진 장치를 고안하였다. 잠금 장치 접촉을 하지 않아도 앱을 이용하여 개폐가 가능하므로 편리하고 위생적이다. 스마트폰의 지문 인식 및 패턴 입력으로 사용자 인증 후 앱을 이용하므로 다중보안 기능을 가지고 있다. 사용자가 원한다면 앱 보안 해제 후 금고 또는 공간에 장착된 버튼을 직접 터치하거나 열쇠로 열면 보안이 해제된다. 또한 앱에 비활성 기능을 추가시켜 열쇠를 분실하거나 소형의 금고를 분실했을 경우 사용이 불가능하게 되어 금고의 문이 열리지 않도록 설계하였다. 본 연구는 보안이 필요한 사물에 다양하게 응용하여 효과적으로 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.101-111
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• 2004

Preneel, Govaerts, Vandewalle은 1994년 [13]에서 블록 암호를 이용한 충돌 저항 해쉬 함수의 구성에 관한 64 가지 방법을 고려하였다. 그들은 64 가지 방법 중에서 12 가지가 안전하다고 주장하였으나 이에 대한 엄밀한 증명은 제시하지 않았다. Black, Rogaway, Shrimpton은 2002년 [2]에서 위의 64 가지 방법에 대하여 수학적 정의를 토대로 엄밀하게 분석한 결과를 제시하였다 그들은 블랙 박스 안전성 모델 하에서 타 가지의 압축 함수들 중 12 가지가 충돌 저항 해쉬 함수가 되며 이에 대응하는 64 가지의 화장된 왜쉬 함수들 중에서 20 가지가 충돌 저항 해쉬 함수가 됨을 증명하였다. 본 논문에서는 Preneel, Govaerts, Vandewalle이 제시한 64가지 방법을 기초로 하여 블록 암호를 이용한 UOWHF의 구성 방법에 대한 최초의 결과를 제시한다. 본 논문에서는 Black, Rogaway, Shrimpton이 사용한 블랙 박스 안전성 모델을 통하여 64 가지의 압축 함수 집합들 중에서 30 가지의 압축 함수 집합들이 UOWHF가 되며 이에 대응하는 64가지의 확장된 해쉬 함수 집합들 중에서 42 가지가 UOWHF가 됨을 보일 것이다. 이러한 결과는 또한 CRHF를 구성하는 것보다 UOWHF를 구성하는 것이 용이하다는 것을 간접적으로 시사한다. 또한 본 논문의 중요 결과들 중 하나는 블랙 박스 모델 하에서는 UOWHF의 안전성을 위하여 일반적으로 널리 알려진 안전성 모델 하에서는 필수적인 마스크 키들이 필요하지 않다는 것이다. 이는 UOWHF의 효율성을 매우 향상시킴을 의미한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1291-1300
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• 2020

최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.36-44
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• 2022

영상의 히스토그램을 시프트 시켜 영상에 기밀 데이터를 은닉하는 가역 데이터 은닉기법들이 개발되었다. 이러한 기법들은 은닉된 기밀 데이터의 보안이 취약한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 픽셀값 정보를 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화한 후 커버 이미지에 은닉하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 기밀 데이터를 삼중으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉하여 스테고 이미지를 생성하면, 픽셀 정보에 기반한 암호화가 삼중으로 수행되었으므로 삼중으로 암호화되어 은닉된 기밀 데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제안된 기법의 성능을 측정하기 위한 실험에서, 스테고 이미지로부터 삼중으로 암호화된 기밀 데이터를 추출하여도 암호화 키 없이는 원본 기밀 데이터를 추출할 수 없었다. 그리고 스테고 이미지(stego-image)의 화질이 48.39dB 이상인 매우 우수한 영상이기 때문에 스테고 이미지에 기밀데이터가 은닉되어있는지 인지할 수 없었으며, 스테고 이미지에 30,487비트 이상의 기밀 데이터가 은닉되었다. 제안된 기법은 스테고 이미지에 은닉되어있는 삼중으로 암호화된 기밀 데이터로부터 원본 기밀 데이터를 손실 없이 추출할 수 있으며, 스테고 이미지로부터 원본 커버 이미지를 왜곡 없이 복원할 수 있다. 따라서 제안된 기법은 보안이 중요하고 원본 커버 이미지를 완벽하게 복원하는 것이 필요한 군사, 의료, 디지털 라이브러리 등의 응용 분야에 효과적으로 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권1호
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• pp.35-42
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• 2022

가시광 통신은 LED의 빠른 점멸을 통해 데이터를 보내는 통신 방법이며, 조명이 영향을 미치는 범위가 넓어 도청에 취약하다. IEEE 표준 802.15.7에서는 가시광 통신을 위해 OOK(On-Off Keying), VPPM(Variable Pulse Position Modulation), CSK(Color Shift Keying)를 모듈레이션을 정의한다. 이 논문에서는 VPPM을 사용한 통신에서 보안을 위한 물리계층 암호화를 제안한다. VPPM은 4B6B를 사용하여 메시지를 인코딩하는데 16개의 출력을 6-bit를 사용해 표현한다. 제안하는 인코딩은 4B6B의 생성조건을 위배하지 않으며 복잡도를 높이기 위해 20개의 출력으로 확장한다. 그리고 확장된 4B6B 테이블의 각 출력을 vigenère cipher를 이용하여 암호화한다. 도청자가 암호화된 각 6-bit 데이터를 복호화할 확률은 $\frac{1}{20}$ 이다. 따라서 키의 개수가 n일 때 도청자는 메시지를 복호화하기 위해 최대 $\sum\limits_{k=1}^{n}20^k$ 만큼 전수조사해야 한다. PHY II의 OOK와 PHYIII의 CSK에서도 입력과 출력을 관리하는 테이블을 사용하기 때문에 제안하는 방식을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 OOK와 CSK방식에서도 성능 저하 없이 사용할 수 있는 보안 인코딩에 대해 논의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1599-1607
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• 2022

저출산과 노령화로 보험 수요가 지속해서 감소하고 있다. 나아가 언택트 소비가 주류가 되면서 기존의 대면 서비스를 중심으로 한 보험상품 마케팅은 실효성이 크게 떨어지고 있다. 그러므로 보험업계는 비대면 서비스를 기반으로 한 새로운 마케팅이 절실한 시점이다. 확보된 내 외부 및 공공데이터를 바탕으로 보험 트렌드를 반영한 맞춤형 전략을 통해 기존 고객의 로열티를 강화하고 신규 고객을 확보할 수 있는 개인 맞춤형 보험 상품 추천시스템을 제안하고자 한다. 보험회사 데이터베이스에 등록된 고객을 대상으로 공공 데이터(시군구별 총인구수, 건강생활 실천율, 고령 인구 비율, 출생률, 노인여가복지 수, 연령대별 경제활동참가율 등), 고객 개인정보 및 기 계약 정보를 사용하여 인구통계학 기반과 모델 기반 추천시스템을 설계하였다. 인구통계학 기반 추천시스템은 군집화된 고객 내 코사인 유사도를 계산하여 유사도가 높은 고객들이 많이 가입한 보험상품을 추천하였다. K-means를 이용한 군집화 방식과 고객의 지역, 성별 및 연령대 기준의 Segmentation 방식으로 각각 수행하였다. 모델 기반 추천시스템은 Decision Tree, Random Forest Classifier를 사용하여 각각 추천시스템을 설계하였다. 본 연구 결과 군집 된 고객 간 코사인 유사도를 활용한 인구통계학 기반 추천시스템의 성능이 가장 우수하였다. 이는 개인의 특성(성별, 나이 등) 및 환경적인(경제력, 직업 거주지역 등) 요소에 따라 보험 상품을 선택하기 때문에 고객 간 유사도가 보험 추천시스템의 성능에 주요 요소인 것을 보여준다.