• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1071-1077
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• 2022

타원곡선 암호 (elliptic curve cryptography; ECC) 기반의 공개키 기반구조 구현에 사용될 수 있는 보안 SoC(system-on-chip)를 설계하였다. 보안 SoC는 타원곡선 디지털 서명 알고리듬 (elliptic curve digital signature algorithm; ECDSA)용 하드웨어 가속기가 AXI4-Lite 버스를 통해 Cortex-A53 CPU와 인터페이스된 구조를 갖는다. ECDSA 하드웨어 가속기는 고성능 ECC 프로세서, SHA3 (secure hash algorithm 3) 해시 코어, 난수 생성기, 모듈러 곱셈기, BRAM (block random access memory), 그리고 제어 FSM (finite state machine)으로 구성되며, 최소의 CPU 제어로 ECDSA 서명 생성과 서명 검증을 고성능으로 연산할 수 있도록 설계되었다. 보안 SoC를 Zynq UltraScale+ MPSoC 디바이스에 구현하여 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 하였으며, 150 MHz 클록 주파수로 동작하여 초당 약 1,000번의 ECDSA 서명 생성 또는 서명 검증 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다. ECDSA 하드웨어 가속기는 74,630개의 LUT (look-up table)와 23,356개의 플립플롭, 32kb BRAM 그리고 36개의 DSP (digital signal processing) 블록의 하드웨어 자원이 사용되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.671-685
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• 2023

인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.189-198
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• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.849-858
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• 2023

지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.

• 분석과학
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• 제37권3호
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• pp.155-165
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• 2024

본 연구는 비건 인구의 증가 및 비건 문화의 확대에 발맞추어 대체육 제품에 대한 시장의 요구가 커짐에 따라, 대체육의 영양학적인 부적합의 가능성이 제시된 아미노산 조성과 아연 생체 이용률의 측면에서 대체육 제품이 동물성 육류 제품을 영양학적으로 대체할 수 있는지 평가하고자 수행되었다. 텐더 형태의 동물성 계육 제품 1종과 대체육 제품 2종을 선정하여 HPLC를 통한 아미노산 함량 및 조성측정, ICP-AES를 이용한 아연, 칼슘 등의 미량 원소 함량 측정, 아연 생체 이용률 저해 화학종인 피트산의 침전 추출 및 UV-Vis 분석을 통한 정량을 수행하고, 측정 결과를 실제 제품 섭취의 맥락에 맞추어 적용, 분석하였다. 연구 결과, 대체육 제품에서 valine, lysine 등 일부 필수 아미노산 함량이 동물성 육류 제품에 비해 부족하고, 제품을 통해 권장 섭취량을 달성하기 어려운 것으로 나타났다. 아연 생체 이용률의 경우, 칼슘에 의한 아연 생체 이용률 저해는 유의미하지 않을 것으로 분석되었으며, 같은 대체육이라 하더라도 제품 원재료의 아연 함량, 피트산 함량에 따라 낮은 단계에서부터 높은 단계까지 다양한 아연 이용률을 보였다. 따라서 아연 함량이 높고 피트산 함량이 낮은 식물성 원재료를 선정, 적절히 가공함으로 적절한 아연 생체 이용률을 달성하는 대체육 제품을 생산할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권3호
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• pp.239-248
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• 2024

선박교통관제사는 관제구역 내 통항선박의 동정을 관찰하고 필요한 정보를 제공하고 있다. 이를 위해 관제구역 내 선박과 교신을 하며, 교신내용은 수기로 관제일지에 기록하고 있다. 그러나 수기로 작성하는 관제일지는 상황적 한계로 내용을 상세히 기록할 수 없으며, 여러 업무로 매 순간 기록하기는 어려운 실정이다. 본 연구의 목적은 관제사 시선분석을 통해 수기로 기록하고 있는 관제일지의 업무량을 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 부산항 선박교통관제사를 대상으로 시선추적장치를 활용하여 당직자의 시선을 측정했다. 시선 측정결과, 해상교통정보가 집중되는 운용콘솔에 약 65% 시선이 향하고 있었다. 관제일지는 약 9% 시선이 향하고 있는 것으로 분석되었다. 관제사의 시선이 향하는 영역은 대부분 정보를 수집하거나 제공하는 영역인데 반해, 관제일지는 정보를 기록하는 영역으로 집중적인 교통관리를 위해서는 정보 처리 및 제공에 업무가 집중되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제17권2호
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• pp.190-195
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• 2010

본 연구는 비가열 신선 과채음료 6종에 대한 250~350 MPa 범위의 중고압 처리에 따른 미생물 개체수, 비타민 함량, 관능적 특성 변화 측면에서 권장 유통기간 3일 동안의 품질 안정성 확보 및 유통기간 연장가능성을 검토하였다. 초기 미생물 개체수가 g당 $1{\times}10^3$ 이하로 유지되는 채소 및 과일 원료에 있어서 온도 $21{\sim}25^{\circ}C$, 습도 55~60% 가 유지되며, 낙하균과 부유균의 미생물이 각각 $1{\times}101$CFU/plate, $1{\times}10^2{\sim}10^3$ $CFU/M^3$의 수준으로 관리되는 신선 음료 생산 현장의 경우, 외부 환경에 의한 시료의 대장균군과 내열성균 오염은 거의 없는 것으로 조사되었다. 반면, 압력 처리전 시료의 초기 일반 세균수가 g당 $1{\times}10^4{\sim}10^5$, 대장균군이 g당 $1{\times}10^1{\sim}10^2$ 수준으로 다른 시료에 비해 초기 미생물 개체수가 높았던 당근즙의 경우 저장 5일 이후 일반세균수가 g당 $1{\times}10^5$, 대장균군이 g당 $1{\times}10^2$ 수준을 넘어섰으며, 베타 카로틴 함량이 20% 이상 감소되었을 뿐만 아니라 관능적인 품질 또한 급격히 떨어지는 것으로 나타나 $300{\pm}10$ MPa 압력처리에 의한 품질 안전성 확보가 어려울 것으로 예측되었다. 이와 달리 압력 처리전 시료의 초기 미생물 개체수가g당 $1{\times}10^2{\sim}10^3$, 대장균군이 g당 $1{\times}100{\sim}10^1$ 수준의 시금치즙은 저장 후 10일전까지 일반세균수는 g당 $1{\times}10^4$이하, 대장균군은 g당 $1{\times}10^2$ 이하로 유지되며 관능적인 품질 저하 또한 거의 없는 것으로 나타나 $300{\pm}10$ Mpa 압력처리에 의한 품질 안정성 확보 및 유통기간 연장 또한 가능한 것으로 예측되었다. 또한 압력 처리전 초기 일반 세균수와 바실러스 세레우스가 각각 g당 $1{\times}10^2$ 이하, $1{\times}10^1$ 이하이며 대장균군이 검출되지 않은 퓨레 타입의 과일시료의 경우 채소 시료보다 낮은 압력($270{\pm}10$ MPa)에서 처리하였음에도 불구하고, 저장 15일 경과 후에도 미생물 개체수 제어, 비타민 함량 유지와 관능적 품질 변화도 거의 없는 것으로 나타나 $270{\pm}10$ MPa 압력처리에 의한 품질 안정성 확보는 물론 현재보다 2~3배 유통기간 연장 또한 가능한 것으로 예측되었다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제42권3호
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• pp.267-274
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• 2014

초고압 공정(HPP)은 비가열 공정 중 하나로 식품 중의 세균 증식을 억제하는 방법으로 근래 들어 산업적으로 각광받고 있다. 현재 우유의 살균은 대부분 가열살균법에 의존하고 있으나, 가열살균은 우유의 영양소 및 이화학적 특성을 변화시키는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 초고압 처리가 우유의 미생물학적 및 이화학적 특성에 미치는 영향을 알아보았다. 우유를 $15^{\circ}C$에서 600 MPa의 압력조건으로 3분간 처리했을 시 일반세균 및 유산균의 수는 2-3 Log CFU/ml 수준으로 감소하였으며, 대장균군은 HPP 처리 후 $4^{\circ}C$에서 15일 저장 기간 중에 검출되지 않았다. HPP 처리에 따른 유단백의 변성을 알아보고자 유단백의 전기영동 패턴을 분석한 결과, HPP 처리 우유가 가열살균 우유에 비하여 단백질 변성도가 낮게 나타났다. 또한 HPP 처리 우유의 경우 비타민 및 무기질의 함량 변화는 상대적으로 낮았으나, protease, lipase 및 alkaline phsophatase와 같은 우유 효소는 불활성화 시키는 특징을 나타내었다. 이러한 결과는 HPP가 우유의 영양소 파괴 및 이화학적 특성을 변화시키지 않으면서 우유의 미생물 제어에 사용될 수 있음을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.975-976
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• 1993

This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.109-125
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• 2020

군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.