• 터널과지하공간
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• 제30권5호
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• pp.462-472
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• 2020

암종 분류은 현장의 지질학적 또는 지반공학적 특성 파악을 위해 요구되는 매우 기본적인 행위이나 암석의 성인, 지역, 지질학적 이력 특성에 따라 동일 암종이라 하여도 매우 다양한 형태와 색 조성을 보이므로 깊은 지질학적 학식과 경험 없이는 쉬운 일은 아니다. 또한, 다른 여러 분야의 분류 작업에서 딥러닝 영상 처리 기법들이 성공적으로 적용되고 있으며, 지질학적 분류나 평가 분야에서도 딥러닝 기법의 적용에 대한 관심이 증대되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 동일 암종임에도 다양한 형태와 색을 갖게 되는 실제 상황을 감안하여, 정확한 자동 암종 분류를 위한 딥러닝 기법의 적용 가능성에 대해 검토하였다. 이러한 기법은 향후에 현장 암종분류 작업을 수행하는 현장 기술자들을 지원할 수 있는 효과적인 툴로 활용 가능할 것이다. 본 연구에서 사용된 딥러닝 알고리즘은 매우 깊은 네트워크 구조로 객체 인식과 분류를 할 수 있는 것으로 잘 알려진 'ResNet' 계열의 딥러닝 알고리즘을 사용하였다. 적용된 딥러닝에서는 10개의 암종에 대한 다양한 암석 이미지들을 학습시켰으며, 학습 시키지 않은 암석 이미지들에 대하여 84% 수준 이상의 암종 분류 정확도를 보였다. 본 결과로 부터 다양한 성인과 지질학적 이력을 갖는 다양한 형태와 색의 암석들도 지질 전문가 수준으로 분류해 낼 수 있는 것으로 파악되었다. 나아가 다양한 지역과 현장에서 수집된 암석의 이미지와 지질학자들의 분류 결과가 학습데이터로 지속적으로 누적이 되어 재학습에 반영된다면 암종분류 성능은 자동으로 향상될 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.919-929
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• 2013

최근에 많은 IT기술들이 자동차에 적용되고 있다. 하지만 일부 자동차 IT 기술들은 보안에 대한 적절한 고려 없이 자동차에 적용되어 보안 사고를 야기할 수도 있다. 특히 최근의 연구 결과들은 차량 소유자 인증을 해주는 특정 모델의 스마트키가 무선 신호를 재전송하거나 이를 위조하는 공격으로부터 안전하지 않고, 이를 통해 차량을 탈취할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트키의 무선 신호 조작 공격을 이용한 차량도난으로부터 안전한 차량 운전자 인증 방법을 제안한다. 오늘날 차량에 구축된 전자장치간의 네트워크에서는 운전자의 운전 패턴에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 소유자의 운전 패턴 정보를 학습시켜 이를 표준 정규분포화한 후, 운전자에 대한 인증이 가능한 인증 모델을 설계하였다. 또한 제안하는 인증 모델을 검증하기 위해 k-묶음 교차 검증을 수행하였고, false positive rate가 0.35일 때 true positive rate 0.7 로 운전자 인식이 가능함을 확인하였다. 제안하는 인증모델은 차량 소유자에게 연락할 수 있는 모듈(eg. 3G/4G 통신 module)과 함께 사용된다면 기존의 소유기반(스마트 키)의 인증 방식 보다 더 안전하게 차량을 보호할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.175-189
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• 2013

농산물의 수입개방으로 질이 낮은 수입 농산물이 국산으로 둔갑하여 소비자의 신뢰가 낮아지고 있으며, 국산 농산물의 가격 경쟁력이 지속적으로 하락하고 있는 실정이다. 이러한 위기 상황에서 국산 농산물의 원산지에 대한 신뢰도를 높이고 아시아의 주식이지만 여전히 기술이 낙후되어 있는 미곡 산업에서도 이러한 첨단 기술을 적용하고자 하는 노력이 진행중이나 아직도 미흡한 실정이다. 나아가, 기존의 농산물 생산이력시스템은 기초적인 이력정보만 제공하고 있으며, 미곡종합처리장의 경우에 경험적인 수확시기 결정으로 인해 일시에 수확이 몰리는 홍수반입이 발생하여 미곡의 품질 손상이 빈번히 발생하기도 한다. 본 논문에서는 스마트 기기와 GIS/LBS, RFID 등의 유비쿼터스 기술을 적용하여 유비쿼터스 벼 생산 및 반입 관리 시스템을 개발하였다. 기존에 수기로 작성하던 농가 및 농지 정보를 스마트 기기로 입력하고, 재배단계에서의 품질 모니터링을 제공하며, 수집된 생산, 재배, 품질정보를 스마트 기기를 통하여 제공한다. 데이터베이스를 기반으로 하여 품질에 따른 반입시기를 결정하는 과학적인 반입체계를 구축하고, 농가와 유통업자, 소비자간의 신뢰도를 높이고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.27-30
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• 2012

클러스터 기반 라우팅 프로토콜(CBRP, Cluster-Based Routing Protocol)은 각 클러스터 내에 헤더를 선출하고 클러스터 헤더는 모든 이동 노드들을 관리, 운영하기 때문에 전력 소모가 심하게 일어나게 된다. 기존의 CBRP는 각 노드의 잔여전력량을 고려하지 않고 헤더를 임의로 선출하기 때문에 클러스터 헤더의 평균 수명이 짧아지고 빈번하게 다른 헤더를 선출해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 클러스터 헤더를 선출할 때 클러스터 내 각 노드의 잔여전력량을 비교하여 잔여전력량이 가장 높은 노드를 클러스터 헤더로 선출하고 잔여전력량이 두 번째로 높은 노드를 보조 헤더로 선출한다. 선출된 클러스터 헤더의 잔여전력량이 낮아져 헤더 역할을 수행할 수 없게 되면 이웃 멤버 노드들에게 알림 메시지를 전송하여 미리 선출해둔 보조 헤더가 클러스터 헤더 역할을 하게 한다. 클러스터의 수명과 네트워크 전체의 수명을 연장시키면서 헤더 재선출로 인한 문제점을 줄이고 경로의 안정성을 높이는 개선된 프로토콜을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-13
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• 2008

신뢰 컴퓨팅(Trusted Computing)은 하드웨어를 통해 컴퓨터 사용자가 제어할 수 있는 범위 이상에서 보안성을 제공하고, 컴퓨팅 장치에 대한 신뢰를 보장하는 기술을 말한다. 신뢰 컴퓨팅에서 규정한 TPM(Trusted Platform Module)이라는 전용 보안칩은 신뢰성 있는 데이터 저장 및 신뢰성 있는 플랫폼 상태 보고를 가능하게 하는 핵심 장치이다. 데이터 실링은 데이터를 암호화할 때 특정한 플랫폼의 상태와 연관시켜 기존의 암호화를 통한 기밀성 보호를 한층 더 강화한 강력한 보안 기법이다. 데이터 실링에는 이진 해쉬 값 기반의 플랫폼 구성 상태를 직접 활용하는 방식과 플랫폼의 제공 성질(property)을 실링에 활용하는 방식이 있다. 본 논문에서는 Dijkstra가 제안한 최소 전제조건 개념을 이용한 새로운 성질 기반의 데이터 실링 및 해제 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 실링 할 때와 동일한 성질에서 실링 해제를 가능하게 하여 정상적 시스템 업데이트 시 실링 해제가 가능하도록 한다. 그러면서 기존 성질 기반 실링 방식의 문제점인 제3자 신뢰 기관의 비현실성 및 플랫폼의 프라이버시 노출 문제를 해결하였다. 본 논문은 제안 프로토콜의 보안성을 분석적으로 제시하였으며, Strasser가 개발한 소프트웨어 TPM 에뮬레이터 환경에서 프로토콜을 구현하여 그 동작성을 실험적으로 입증하였다. 제안 기법은 데스크탑 PC는 물론 무선 이동 네트워크 상의 PDA나 스마트 폰 플랫폼에도 적용 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권3호
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• pp.253-264
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• 2002

최근에, 개인 통신 시스템(PCS)에서 증가하는 개인 사용자의 수요에 대처하기 위하여 위치 관리 데이타베이스의 계층적 구조가 제안되어 왔다. 특히, 3-레벨 계층적 데이타베이스 구조는 현재 셀룰러 이동 시스템에 쉽게 적용 가능하며, 이 구조에서는 기존 HLR과 VLR 사이에 새로운 부가적 데이터베이스인 지역 위치 데이타베이스 RLR이 위치한다. 본 논문은 이동단말의 위치 관리를 위한 효과적인 캐시 기법인 이중 T-임계값 위치 캐시 기법을 제안한다. 이 기법은 IS-41과 GS에 적용된 위치 관리 데이타베이스의 2-레벨 구조에 응용할 수 있는 기존 T-임계값 캐시 기법을 확장한 것이다. 제안하는 기법은 2개의 캐시 정보, 즉 현재 피 호출 이동단말을 서비스하고 있는 VLR과 RLR 정보를 함께 이용한다. 이 두개기 캐시 정보를 통하여, 등록 영역(RA)의 지역성과 RLR에 의해 관리되는 영역인 지역 등록 영역(RRA)의 지역성을 동시에 이용할 수 있다. 또한, 제안하는 기법은 두 개의 캐시 정보가 유효한지를 결정하기 위하여 각각에 대응되는 두 개의 임계값을 이용한다. 한편, RRA 상주시간을 모델링하기 위하여, Branching Erlang-$\infty$ 분포를 이용하고, 이것을 이용한 비용 분석은 제안하는 기법이 이동단말의 대부분의 유형에 대하여 네트워크와 데이타베이스 비용을 대폭 감소시킴을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.463-472
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• 2012

지난 10년간 인터넷과 컴퓨팅 기술의 발전, 모바일 기기와 센서들의 진화, 페이스북이나 트위터와 같은 소셜 네트워크의 출현 등으로 정보량은 급속도로 늘어나고 있다. 대용량의 데이터와 이로 인해 파생되는 방대한 정보는 그것을 얻고자 하는 사람들에게 한계를 느끼게 한다. 따라서 방대한 정보 속에서 의미있는 지식을 추출하기 위한 시스템 기반의 연구가 활발히 시도되고 있다. 이로 인해 지식 추출 시스템의 중요성이 날로 강조되고 있지만, 정확성과 효율성 측면에서 여전히 많은 과제가 있다. 지식 추출 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션이 중요하다. 본 논문에서는 기술 지식의 자동 추출을 위해 개발된 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션을 소개한다. KEEC/KREC(KISTI Entity Extraction Collection/KISTI Relation Extraction Collection)라 명명된 테스트 컬렉션에 대한 구축 절차 및 기준과 구축된 테스트 컬렉션의 특징을 제시한다. 특히 테스트 컬렉션의 주요한 평가 기준이 되는 정확도를 높이기 위해 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅 방식을 사용하는 것이 주요 특징이다. 태깅 지원 도구를 활용한 전문가 태깅은 시스템에 의한 자동 태깅 도구들 또는 사람이 태깅을 하되, 지원 도구 없이 태깅하는 방법보다 태깅의 정확도를 높여준다. 구축된 KEEC/KREC은 실제로 과학기술 문헌에 존재하는 PLOT(Person, Location, Organization, Technology) 간 연관관계 추출 성능 평가를 위해서 사용되었고, 의미있는 연구결과를 도출하는데 기여하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.22-31
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• 2007

본 논문에서는 웨이블릿 변환에 기반을 둔 JPEG2000 정지영상의 압축 시도 시 웨이블릿 변환을 decomposition 하는 레벨과 이를 구성하는 블록의 활성도를 내포하는 에너지에 기반 하여 그 양에 따라 적응적으로 계수 변환 후 복원시 효율적 자원 관리를 통하여 복잡도를 감소시키고 계산량을 줄이는 적응식 DWT 변환 기법을 제안하였다. 수많은 멀티미디어 응용 분야 또는 서비스 중의 하나인 디지털 카메라의 핵심 분야를 차지하고 있는 정지영상 압축 분야에서의 최첨단 기술을 꼽으라면 단연 JPEG2000 표준을 이용한 압축, 전송의 응용 분야이다. JPEG2000 기반의 정지영상압축 전송 표준의 핵심을 이루고 있는 웨이블릿 변환은 기존의 JPEG 표준에 사용된 이산 코사인 변환의 약점인, 복원 시 나타나는 블록킹 문제를 해결한 대안이다. 적응식 DWT 변환을 거친 정지영상이 복원된 후 일반적인 과정의 웨이블릿 변환 후 복원된 영상간의 MSE(Mean Square Error), PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), 0의 계수의 개수 등을 비교하여 본 연구에서 제안된 에너지 기반의 적응적 웨이블릿 변환의 우수성을 연산 속도를 계산함으로써 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.768-779
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• 2017

최근 급격히 증가한 모바일 기기의 활성화로 인하여 CMM 기반의 LTE/EPC 네트워크에 과다한 데이터/제어 트래픽의 수용이 힘들어지는 문제가 중요 이슈로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위하여 IETF에서는 Distributed Mobility Management (DMM) 기반의 이동성 관리 방안을 제안하였다. 하지만, DMM 기술은 중앙의 트래픽 부하 분산에 초점을 두고 있어서 과다한 제어 트래픽 수용에 관한 문제를 해결하기에는 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 SDN을 기반으로 CMM과 DMM을 함께 이용하는 C-DMM LTE/EPC 네트워크 구조를 제시한다. 이를 위하여, 기존의 LTE/EPC 네트워크 구조 변경을 최소화 하면서도 효율적인 DMM을 지원하기 위하여 기존 P-GW와 유사한 기능을 수행하는 Packet Data Network Edge Gateway (P-EGW)를 LTE 단말에 근접한 위치에 분산 배치하는 새로운 LTE/EPC 모델을 제안하고, 이를 위하여 단말의 이동성 및 PDN 연결 개수에 따라서 CMM과 DMM 기법 사이 중 하나를 선택하는 방안을 제안한다. 마지막으로, ONOS 컨트롤러와 Mininet 환경에서 각 기법들 사이의 데이터 처리량 및 제어 트래픽의 처리량을 비교하여 제안하는 네트워크 구조 및 기법에 대한 타당성을 입증한다.

• 한국환경과학회지
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• 제25권10호
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• pp.1349-1368
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• 2016

Concentrations of fine particulate matter ($PM_{2.5}$) and several of its particle constituents measured outside homes in Houston, Texas, and Los Angeles, California, were characterized using multiple regression analysis with proximity to point and mobile sources and meteorological factors as the independent variables. $PM_{2.5}$ mass and the concentrations of organic carbon (OC), elemental carbon (EC), benzo-[a]-pyrene (BaP), perylene (Per), benzo-[g,h,i]-perylene (BghiP), and coronene (Cor) were examined. Negative associations of wind speed with concentrations demonstrated the effect of dilution by high wind speed. Atmospheric stability increase was associated with concentration increase. Petrochemical source proximity was included in the EC model in Houston. Area source proximity was not selected for any of the $PM_{2.5}$ constituents' regression models. When the median values of the meteorological factors were used and the proximity to sources varied, the air concentrations calculated using the models for the eleven $PM_{2.5}$ constituents outside the homes closest to influential highways were 1.5-15.8 fold higher than those outside homes furthest from the highway emission sources. When the median distance to the sources was used in the models, the concentrations of the $PM_{2.5}$ constituents varied 2 to 82 fold, as the meteorological conditions varied over the observed range. We found different relationships between the two urban areas, illustrating the unique nature of urban sources and suggesting that localized sources need to be evaluated carefully to understand their potential contributions to $PM_{2.5}$ mass and its particle constituents concentrations near residences, which influence baseline indoor air concentrations and personal exposures. The results of this study could assist in the appropriate design of monitoring networks for community-level sampling and help improve the accuracy of exposure models linking emission sources with estimated pollutant concentrations at the residential level.