한국판 ‘헤이트 스피’

김길호 문예운동사 2024 수필시대 Vol.22 No.봄

Quantum size effect of surface-channeled charge carrier transport in Au nanoparticles-VO2 nanowire assembly

김길호,RATHISERVIN,백정민,이경수 한국물리학회 2015 Current Applied Physics Vol.15 No.10

Confined charge carriers in nano-scaled structures have revealed great impacts on scientific and technological advances during the last few decades. Here we present quantum size effect of surfacechanneled Au nanoparticles-VO2 nanowire assembly fabricated via ac dielectrophoresis. Carrier injection is manipulated through Au nanoparticles decorated on the surface of single crystal VO2 nanowire. Plateau structures are seen in the IeV characteristic of the assembly at 150 K, and the corresponding oscillation in channel conductance is analyzed in terms of quantum confinement induced two-dimensional layer of the carriers in a nanobelt formed around the insulating core of the VO2 nanowire.

하천제방의 정책적 효용 평가를 위한 비용·효과 분석

김길호,최천규,이충성,이진희 한국방재학회 2012 한국방재학회논문집 Vol.12 No.3

The study performs the economic analysis to evaluate the efficiency of buyout land project comparing to the conventional levee project. The cost of buying the potential flood prone area which is identified according to the designated design flood and is compared to the cost of the corresponding levee project. The main stream of Nakdong river between Hwang river and Nam river confluence was chosen as a case study area because those area are prone to the 200 year flood and the land is mostly inexpensive crop field. As a conclusion we proposed that the buyout land project is more efficient than the levee project in an economic viewpoint. Although the study analyzed under certain circumstances and focused on the economic efficiency, it is necessary our object of decision making has to be shifted to the flood prone area not on the river itself. 본 연구는 과거 선 개념의 대표적 치수사업인 하천 제방사업의 정책적 효용 평가를 위하여 계획빈도 홍수 발생시 잠재적 피해예상지역에 대한 주민이주사업을 비교대안으로서 비교·평가하였다. 이를 위해서 낙동강 본류 가운데 200년 빈도 홍수시 비교적 취약한 구간이고, 주변이 농업지역으로 주민이주사업의 현실성이 있다고 판단되는 황강 합류후부터 남강 합류전 구간을 본연구의 사례지역으로 선정하였다. 제방신축사업과 보축사업에 대한 각각의 주민이주사업의 비용 대비 효과를 사례지역에 한정적으로 분석한 결과, 경제성 측면에서 주민이주사업이 전반적으로 제방사업보다 유리한 것으로 나타났다. 이는 지역적 특수성을전제한 결론이나, 향후 치수관리를 위한 정책수립의 대상이 ‘하천’ 보다는 ‘지역’에 맞추어 져야 한다는 것을 시사한다.

스마트폰 다종 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 사용자 동행 상태 인식

김길호,최상우,채문정,박희웅,이재홍,박종헌 한국지능정보시스템학회 2019 지능정보연구 Vol.25 No.1

As smartphones are getting widely used, human activity recognition (HAR) tasks for recognizing personal activities of smartphone users with multimodal data have been actively studied recently. The research area is expanding from the recognition of the simple body movement of an individual user to the recognition of low-level behavior and high-level behavior. However, HAR tasks for recognizing interaction behavior with other people, such as whether the user is accompanying or communicating with someone else, have gotten less attention so far. And previous research for recognizing interaction behavior has usually depended on audio, Bluetooth, and Wi-Fi sensors, which are vulnerable to privacy issues and require much time to collect enough data. Whereas physical sensors including accelerometer, magnetic field and gyroscope sensors are less vulnerable to privacy issues and can collect a large amount of data within a short time. In this paper, a method for detecting accompanying status based on deep learning model by only using multimodal physical sensor data, such as an accelerometer, magnetic field and gyroscope, was proposed. The accompanying status was defined as a redefinition of a part of the user interaction behavior, including whether the user is accompanying with an acquaintance at a close distance and the user is actively communicating with the acquaintance. A framework based on convolutional neural networks (CNN) and long short-term memory (LSTM) recurrent networks for classifying accompanying and conversation was proposed. First, a data preprocessing method which consists of time synchronization of multimodal data fromdifferent physical sensors, data normalization and sequence data generation was introduced. We applied the nearest interpolation to synchronize the time of collected data from different sensors. Normalization was performed for each x, y, z axis value of the sensor data, and the sequence data was generated according to the sliding window method. Then, the sequence data became the input for CNN, where feature maps representing local dependencies of the original sequence are extracted. The CNN consisted of 3 convolutional layers and did not have a pooling layer to maintain the temporal information of the sequence data. Next, LSTM recurrent networks received the feature maps, learned long-term dependencies from them and extracted features. The LSTM recurrent networks consisted of two layers, each with 128 cells. Finally, the extracted features were used for classification by softmax classifier. The loss function of the model was cross entropy function and the weights of the model were randomly initialized on a normal distribution with an average of 0 and a standard deviation of 0.1. The model was trained using adaptive moment estimation (ADAM) optimization algorithm and the mini batch size was set to 128. We applied dropout to input values of the LSTM recurrent networks to prevent overfitting. The initial learning rate was set to 0.001, and it decreased exponentially by 0.99 at the end of each epoch training. An Android smartphone application was developed and released to collect data. We collected smartphone data for a total of 18 subjects. Using the data, the model classified accompanying and conversation by 98.74% and 98.83% accuracy each. Both the F1 score and accuracy of the model were higher than the F1 score and accuracy of the majority vote classifier, support vector machine, and deep recurrent neural network. In the future research, we will focus on more rigorous multimodal sensor data synchronization methods that minimize the time stamp differences. In addition, we will further study transfer learning method that enables transfer of trained models tailored to the training data to the evaluation data that follows a different distribution. It is expected that a model capable of exhibiting robust recognition performance against changes in data that is not considered in the model learning stage wil... 스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

스트림 암호 Salsa20/8의 재설계

김길호,김성기,조경연,Kim, Gil-Ho,Kim, Sung-Gi,Cho, Gyeong-Yeon 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.8

스트림 암호의 동일한 키 재사용 금지와 무결성 보장이 안 되는 단점을 개선한 256비트 출력의 스트림 암호를 개발 했다. 개발한 스트림 암호는 Salsa20의 라운드 함수를 사용하여 8라운드 적용하고 5단계 파이프라인 구조의 하드웨어로 구현 했으며, WSN, DMB 등과 같은 응용에 적용하기 위해 실시간 처리와 빠른 성능을 보이며, 안전성도 만족하고 있다.

대칭구조RC6블록 암호 알고리즘

김길호,박창수,김종남,조경연,Kim, Gil-Ho,Park, Chang-Soo,Kim, Jong-Nam,Cho, Gyeong-Yeon 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.4

RC6 which has different algorithm of encryption and decryption has been proposed to have the same algorithm between encryption and decryption through inserting symmetry layer using simple rotate and logical operation. That means the half of whole RC6 round uses encryption algorithm and the rest of it uses decryption one and symmetry layer has been put into the middle of encryption and decryption. The proposed RC6 algorithm has no difference with the original one in the speed of process. However it is quite safe because by inserting symmetry layer the path of high probability which is needed for differential and linear analysis is cut off so that it is hard to be analyzed. The proposed symmetry layer algorithm can be easily applied to the algorithm which has different encryption and decryption and make it same, and it can be good idea to be used to design a new block cipher algorithm. 암호/복호 알고리즘이 서로 다른 RC6을 간단한 논리 연산과 회전 연산을 사용한 대칭단의 삽입으로 암호/복호를 같게 하는 알고리즘을 제안한다. 즉 RC6의 전체 라운드의 반은 RC6의 암호 알고리즘을, 나머지 반은 RC6의 복호 알고리즘을 사용하고 암호와 복호 알고리즘 중간에 대칭 단을 넣어 암호/복호가 같은 개선된 RC6을 구현했다. 제안한 RC6 알고리즘은 기존의 RC6 알고리즘과 수행 속도에서는 거의 차이가 없고, 안전성은 대칭단의 삽입으로 차분 및 선형 분석에 필요한 높은 확률의 패스를 단절시켜 효과적인 분석을 어렵게 하고 있다. 제안한 대칭단 알고리즘은 암호/복호가 다른 블록 암호 알고리즘에 간단히 적용하여 암호/복호가 같게 만들 수 있으며, 새로운 블록 암호 알고리즘의 설계에도 좋은 아이디어로 사용할 수 있다.

수자원사업 의사결정 지원을 위한 환경성 평가 방안

김길호,김우찬,여규동,이충성 한국습지학회 2011 한국습지학회지 Vol.13 No.2

본 연구의 목적은 수자원사업과 관련된 대표적 환경지표를 제시하고 더불어 사업전후 정량, 정성적 예측을 통합, 반영하는 일련의 방법을 제시하는 것이다. 구체적으로 수질, 경관, 생태계의 3가지 환경성 평가기준과 각각의 평가지표를 제시하였고, MAUT 기법을 이용하여 3가지 평가기준에 대한 효용함수를 전문가 설문을 통해 각각 도출하였다. 사업에 따른 영향정도는 정량적으로 예측된 결과를 사용하거나 이것이 어려울 경우 각 기준별 영향정도를 설문을 통하여 정성적으로 예측하는 방안을 제시하였다. 한편, 평가기준별 가중치는 해당 사업의 특수성을 고려하고자 사업별로 결정하는 것이 바람직하다고 제시하였으며, 이러한 일련의 과정은 사례연구로부터 적용성을 검토하였다. 본 연구의 결과물은 향후 사업에 따른 환경변화에 민감한 수자원사업에서 의사결정 지원수단으로 사용가능할 것으로 기대된다.

국외 홍수피해액 평가 모델 현황 및 비교

김길호,김경탁,최천규,Kim, Gil-Ho,Kim, Gyeong-Tak,Choe, Cheon-Gyu 한국수자원학회 2017 물과 미래(한국수자원학회지) Vol.50 No.8

Ex-ante 관점의 홍수로 인한 농업피해 연구사례 및 연구방향 논의

김길호,김경탁,Kim, Gil-Ho,Kim, Gyeong-Tak 한국수자원학회 2019 물과 미래(한국수자원학회지) Vol.52 No.6

누에(Bombyx mori) 무름병을 야기하는 병원성 세균 Staphylococcus gallinarum의 동정

김길호,박영진,김용균 한국응용곤충학회 2002 한국응용곤충학회지 Vol.41 No.4

누에(Bombyx mori) 5령 유충에서 무름병 증상이 발견되었다. 세균성 병원균이 감염 누에 혈액에서 분리되었고, 본 연구에서 동정되었다. 분리된 세균을 각각의 누에 5령 유충에 $5{\times}10^{6}$ cfu(colony-forming unit) 농도로 혈강 주사되었을 때, 뚜렷한 무름병 증상을 유발시켰다. 이렇게 감염된 유충들은 접종 6일 후부터 죽기 시작하여, 10일 경과 후 처리된 유충 모두 사망하였다. Bergey의 세균동정집에 기록된 형태적 및 생리적 형질을 기준으로 이 곤충병원세균이 Staphylo-coccue gallinarum으로 판명되었다. 이 판정은 탄소원 분석 미생물동정장치($MicroLog^{\circledR}$) 분석 결과와 16S-23S rDNA internal transcribed space 구조에 의해서 확인되었다. 이 세균이 발휘하는 살충기작의 일환으로서, 감염 후 누에 유충 혈구에 세포치사 효과를 주어 패혈증을 유발하는 것으로 분석되었다. Flacherie symptom was found in the fifth instar larvae of silkworm, Bombyx mori. The bacterial pathogen was isolated from the hemolymph of the infected silkworm and identified. The isolated bacteria caused a significant flacherie pathogenicity to the fifth instar larvae of B. mori when $5{\times}10^{6}$ cfu (colony-forming unit) of the bacteria was injected into each larva. The infected larvae began to die at 6 days after injection and resulted in complete mortality at 10 days. The bacterium was identified as Staphylococcus gallinarum based on the morphological and physiological characteristics described in Bergey's manual. This identification was further supported by the characters of carbohydrate utility analyzed from a bacterial identification system ($MicroLog^{\circledR}$) and also by the molecular structure of 165-23S rDNA internal transcribed spaces. As an insecticidal action, S. gallinarum caused hemolymph septicemia by its cytotoxic effect on the hemocytes of B. mori.