다양한 산업에서의 키 관리 시스템 비교 분석

권우주,장항배 아이씨티플랫폼학회 2024 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.12 No.3

디지털 환경이 복잡해지고 사이버 공격이 정교해지면서 데이터 보호에 대한 중요성이 부각되고 있다. 데이터 유출, 시스템 침입, 인증 우회와 같은 다양한 보안 위협이 증가하면서 안전한 키 관리가 대두되고 있다. 키 관리 시스템(Key Management System, KMS)은 암호 키 생명주기 절차 전체를 관리하며, 여러 산업에서 사용되고 있다. 공공, 금융을 포함하는 다양한 산업의 환경에 맞는 요구 사항을 고려한 키 관리 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문은 대표적인 산업에서 사용하는 키 관리 시스템을 비교 분석하여, 산업별 키 관리 시스템의 특성을 도출하는 것이 목적이다. 연구 방법은 문헌 및 기술 문서 분석, 사례 분석으로 정보를 수집하여, 산업 분야별 비교 분석을 진행하였다. 본 논문의 결과는 산업 환경에 맞는 키 관리 시스템을 도입하거나 개발 시 실질적인 가이드를 제공할 수 있을 것이다. 한계점은 분석한 산업 분야가 부족하고, 실험적 검증이 부족하였다. 이에 향후 연구에서 다양한 분야의 키 관리 시스템을 포함하여, 실험을 통한 구체적인 성능 테스트를 진행하고자 한다. As the digital environment becomes more complex and cyber attacks become more sophisticated, the importance of data protection is emerging. As various security threats such as data leakage, system intrusion, and authentication bypass increase, secure key management is emerging. Key Management System (KMS) manages the entire encryption key life cycle procedure and is used in various industries. There is a need for a key management system that considers requirements suitable for the environment of various industries including public and finance. The purpose of this paper is to derive the characteristics of the key management system for each industry by comparing and analyzing key management systems used in representative industries. As for the research method, information was collected through literature and technical document analysis and case analysis, and comparative analysis was conducted by industry sector. The results of this paper will be able to provide a practical guide when introducing or developing a key management system suitable for the industrial environment. The limitations are that the analyzed industrial field was insufficient and experimental verification was insufficient. Therefore, in future studies, we intend to conduct specific performance tests through experiments, including key management systems in various fields.

양식 조피볼락 (Sebastes schlegeli)에서 megalocytivirus의 무증상적 감염과 특성 분석

권우주(Woo-Ju KWON),김영철(Young-Chul KIM),윤민지(Min-Ji YOON),정현도(Hyun-Do JEONG) 한국수산해양교육학회 2015 水産海洋敎育硏究 Vol.27 No.4

Monitoring for megalocytivirus infection was conducted for ten months from March to December in 2013 in 15 aquatic farms culturing, red sea bream, rock bream, rock fish and black sea bream around Tongyoung coastal area in Korea, to assess spatial and temporal variability of detection prevalence, and to explore possible links with seawater temperature. In nested-PCR targeted major capsid protein (MCP) gene, asymptomatic megalocytivirus infection was detected in the externally healthy farmed fish with a significant prevalence in range from 0 to 58.3% for ten months. Higher prevalence of megalocytivirus (46.7% -57.1%) was observed in high water temperature season from September to November than that in other months with lower prevalence of 0.0% to 20.0%. Even though an acute infection of megalocytivirus was occurred in rock bream (positive in the first PCR) with high mortality in one of fifteen farms, there was no expansion or transmission of the disease to the rock fish and red sea bream culturing in net cage just proximal to the rock bream cage in which disease outbreaked. Nucleotide sequence analysis of the cloned MCP gene isolated asymptomatically infected rock fish revealed that the megalocytivirus in this study was clustered together with the rock bream iridovirus (RBIV) under the subgroup II of the genus megalocytivirus (Iridoviridae), which is known to be the major megalocytivirus strain in Korea. The typical histopathological signs were not found in the spleen of rock fish asymptomatically infected by megalocytivirus. Experimental infection of rock bream with the spleen homogenate of the rock fish infected asymptomatically did not induce any mortality unlike the homogenate of infected rock bream with hih mortlity. However, these results may suggest that the asymptomatic infection of megalocytivirus in other fish species can be a potential risk threatening aquaculture industries as a transmission factor of megalocytivirus to susceptible fish species, especially rock bream.

딥러닝을 활용한 딸기 생육지표 인식

최우주,권경도,김경철,김국환,양창주,이기범,홍영기 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.11

As the risks of securing stable food resources increase due to climate change and a decrease in the agricultural workforce, agricultural technologies are being developed to address this issue. In particular, many strawberries are grown in South Korea and require accurate and fast monitoring technology for stable profits. The reason is that many agricultural tasks are required depending on the cultivation period. This study attempted to find a suitable model for detecting the strawberry growth index during the reproductive growth period using an RGB image and deep learning. Among algorithms used for training, the YOLO v5-Large algorithm showed an mAP50 of 0.66 and FPS of 89.29 in the object detection results for a total of six classes (flowers, fruits, etc.). In addition, the Mask R-CNN algorithm's performance was similar with an mAP50 of 0.59, but the FPS was decreased to 26.04. The model that showed high performance to detect the growth index can be used in monitoring technology that supports decision making for appropriate resources and manpower input during growth. Future studies will improve the performance of detection.

CNN 모델을 활용한 작물, 잡초 인식 알고리즘 연구

권경도 ( Kyung-do Kwon ),김조철 ( Jocheol Kim ),신나리 ( Nari Sin ),최우주 ( Woo-joo Choi ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

잡초 제거는 작물의 정상적인 생육과 수확량에 크게 영향을 주는 농작업 중 하나로 수시로 잡초 제거가 진행되어야 한다. 하지만 잡초 제거 시 예초기 및 농기구 사용 미숙에 따른 사고, 근골격계 질환, 농약에 중독되는 등 크고 작은 피해가 발생하고 있다. 이러한 작업자의 안전사고 방지와 투입되는 노동력 감소를 위해 자동화 및 무인화 시스템에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 밭에서 발견되는 잡초를 작물과 구분하는 알고리즘을 개발해 스마트 농업기술 발전에 활용하고자 했다. 재배 중인 콩(전라남도 나주)과 콩 주위의 잡초를 함께 촬영하여 영상 데이터를 획득했다. 출현기부터 1주일 간격으로 7주 동안 주기적으로 획득하여 인식 모델 개발을 위한 학습 데이터를 구축했다. 작물과 잡초의 인식을 위해 CNN 기반의 모델을 활용했다. 인식 모델의 과적합을 방지하기 위해 Accuracy와 loss가 일정 값에 수렴하는지 확인하고, 학습 모델의 깊이와 학습 수를 설정했다. 작물과 잡초의 인식 결과에서 유의미한 결과를 도출했으며, 본 연구에서 개발된 인식 모델을 활용하면 선택적 잡초 제거에 활용될 수 있음을 확인했다. 추후 연구에서 데이터 다양성 확보, 대상 작물 확대 및 인식 알고리즘 최적화를 통해 인식 정확도를 높일 예정이다.

인공지능 기반 노지작물과 잡초 인식 기술

최우주 ( Woo-joo Choi ),김조철 ( Jocheol Kim ),신나리 ( Nari Sin ),권경도 ( Kyung-do Kwon ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1

노지작물에 대한 생산성 향상 및 생산비용 절감을 위해 정밀농업 기술이 고도화됨에 따라 작물 모니터링 및 실시간 관리의 중요성이 높아지고 있다. 정밀농업의 실현을 앞당기기 위해 영상처리 및 인공지능 기술을 농업에 활용하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 작물 재배 과정에서 잡초는 빠르게 생장해 작물의 생장을 저해하고, 병충해 피해를 확대하며, 투입자원의 손실을 유발할 수 있다. 따라서 작물과 잡초를 인식하는 기술 개발을 통해 작물 모니터링 및 잡초 제거 등에 활용이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대표적인 노지작물인 콩, 마늘, 배추에 대해 RGB영상 기반 작물 및 잡초 인식 알고리즘을 개발했다. 재배기간 동안 주기적으로 작물과 잡초 영상을 카메라(GoPro HERO 10, GoPro Inc., USA)를 이용하여 취득했다. 전체 영상 중 각 작물당 300장의 영상을 Annotation했으며, 학습, 검증, 테스트를 위해 각각 80%, 10%, 10%의 비율로 데이터 세트를 구성했다. 학습을 위해 다양한 분야에서 높은 성능을 보이는 인공지능 알고리즘 중 RetinaNet, Faster RCNN, YOLO v5을 활용했고, mAP50와 추론 속도 고려한 학습결과, YOLO v5 large 기반의 알고리즘이 정확도가 높게 나타났으며, 콩, 마늘, 배추에 대한 mAP50는 각각 0.67, 0.45, 0.65으로 확인됐다. 개발된 모델은 정밀농업 기술 개발에 활용될 수 있다고 판단되며, 추후 연구에서 추가 데이터 수집 및 알고리즘 최적화를 진행할 계획이다.

심층신경망을 이용한 딸기 생육상태 추정

최우주 ( Woo-joo Choi ),홍영기 ( Young-ki Hong ),권경도 ( Kyung-do Kwon ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

For high-quality, high-yield cultivation, especially work in protected horticulture such as the control of an appropriate environment and physical actions are essential. Recently, automating cultivation technique for agricultural work using long cultivation experience and artificial intelligence has been proposed. And automating work should be based on crop statuses such as age and condition. In particular, since fruits and vegetables have both vegetative and reproductive growth stages, it is important to understand more precisely the status of crops. The purpose of this study is to estimate the growth status of strawberry plant after transplanting from RGB images using a deep neural network. The images were acquired using a GoPro camera (GoPro HERO 10, GoPro Inc., USA) of the strawberry plant ‘Seolhyang’, which was transplanted in a venro-type glass greenhouse. Videos were filmed for 8 weeks at the interval of 1 week from July 6th. The images were augmented using ImageDataGenerator in keras module and inputted to a deep neural network model of various structures. The models used for training are MLP, CNN, and vision transformer. The model showed a performance of more than 95% accuracy. In the future, for the deep neural network structure that showed the highest performance, We are going to proceed ablation test for each RGB channel and compare performance for the different numbers of layers. The application of the deep neural network in this study shows that it could be the basis for the design of work for each growth status in the construction of an automated system for high quality and high yield in strawberry cultivation.

심층신경망을 이용한 딸기 생육상태 추정

최우주 ( Woo-joo Choi ),홍영기 ( Young-ki Hong ),권경도 ( Kyung-do Kwon ) 한국농업기계학회 2022 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2

For high-quality, high-yield cultivation, especially work in protected horticulture such as the control of an appropriate environment and physical actions are essential. Recently, automating cultivation technique for agricultural work using long cultivation experience and artificial intelligence has been proposed. And automating work should be based on crop statuses such as age and condition. In particular, since fruits and vegetables have both vegetative and reproductive growth stages, it is important to understand more precisely the status of crops. The purpose of this study is to estimate the growth status of strawberry plant after transplanting from RGB images using a deep neural network. The images were acquired using a GoPro camera (GoPro HERO 10, GoPro Inc., USA) of the strawberry plant ‘Seolhyang’, which was transplanted in a venro-type glass greenhouse. Videos were filmed for 8 weeks at the interval of 1 week from July 6th. The images were augmented using ImageDataGenerator in keras module and inputted to a deep neural network model of various structures. The models used for training are MLP, CNN, and vision transformer. The model showed a performance of more than 95% accuracy. In the future, for the deep neural network structure that showed the highest performance, We are going to proceed ablation test for each RGB channel and compare performance for the different numbers of layers. The application of the deep neural network in this study shows that it could be the basis for the design of work for each growth status in the construction of an automated system for high quality and high yield in strawberry cultivation.

봉단 용접부 와전류탐상의 기초적인 연구

박춘호,권우주,서동만,심기섭,김정하 韓國非破壞檢査學會 1998 한국비파괴검사학회지 Vol.18 No.2

핵연료 제작과정에서 봉단마개 용접부는 완벽한 품질이 요구되고 있다. 본 연구에서는 와전류탐상방법을 이용하여 봉단마개 용접부의 검사를 위한 기초적인 방법을 연구하였다. 봉단마개 용접부 와전류검사를 위한 주사속도와 와전류신호의 최대주파수를 찾았고 잡음신호제거를 위해 대역통과여파기(0-250Hz)를 사용하였다. 이러한 와전류탐상방법은 직경 0.35mm의 작은 핀홀결함에서도 좋은 감도를 얻을 수 있었다. In nuclear fuel manufacturing process, end closure welding has long been recognized as requiring very high integrity. In this basic study, ECT(eddy current testing) method for end-closure welding has been developed to detect end cap weld discontinuities for nuclear fuel safety. In order to improve the inspection reliability, the maximum scanning speed and the maximum frequency is investigated for end-closure welding inspection. The bandpass filter(0-250Hz) is used for removing noise effects. This study shows that ECT method is effective and sensitive for the detection of small defect(0.35mm diameter).

이단계 Latin Hypercube 추출법과 그 응용

임미정,권우주,이주호 한국통계학회 1995 응용통계연구 Vol.8 No.2

본 논문에서는 컴퓨터 모델을 이용하여 복잡한 시스템을 모형화할 때 결과값의 분포를 보다 정확히 추정하기 위한 입력변수의 추출방법으로서 McKay 등(1979)이 제안한 Latin Hypercube 추출법을 개선한 이단계 Latin Hypercube 추출법을 제시하고 모의 실험을 통하여 새로운 표본추출법이 기존의 표본추출법들보다 더 효율적임을 보였다. When modeling a complicated system with a computer model, it is of vital importance to choos input values efficiently. The Latin Hypercube sampling (LHS) proposed by MaKay et al.(1979) has been most widely used for choosing input values for a computer model. We propose the two-stage Latin Hypercube sampling(TLHS) which is an improved version of the LHS for procucing input values in estimating the excectation of a function of the output variable. The proposed method is applied to simulation study of the performance of a printer actuator and it is shown to outperform the other sampling methods including the LHS in accuracy.

Surface Functionalization of Liquid-Phase Exfoliated, 2D MoS2 and WS2 Nanosheets with 2-Mercaptoethanol

정다운,김대윤,양우주,조의식,권상직,한재희 한국진공학회 2019 한국진공학회 학술발표회초록집 Vol.2019 No.8