남기훈 / 전공의

남기훈 대한의사협회 의료정책연구소 2015 의료정책포럼 Vol.13 No.4

OpenCL을 이용한 랜더링 노이즈 제거를 위한 뉴럴네트워크 가속기 구현

남기훈 국제문화기술진흥원 2018 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.4 No.4

In this paper, we propose an implementation of a neural network accelerator for reducing the rendering noise using OpenCL. Among the rendering algorithms, we selects a ray tracing to assure a high quality graphics. Ray tracing rendering uses ray to render, less use of the ray will result in noise. Ray used more will produce a higher quality image but will take operation time longer. To reduce operation time whiles using fewer rays, Learning Base Filtering algorithm using neural network was applied. it's not always produce optimize result. In this paper, a new approach to Matrix Multiplication that is based on General Matrix Multiplication for improved performance. The development environment, we used specialized in high speed parallel processing of OpenCL. The proposed architecture was verified using Kintex UltraScale XKU6909T-2FDFG1157C FPGA board. The time it takes to calculate the parameters is about 1.12 times fast than that of Verilog-HDL structure. 본 논문에서는 OpenCL을 이용한 랜더링 노이즈 제거를 위한 가속기 구현을 제안한다. 렌더링 알고리즘 중에 고품질 그래픽스를 보장하는 레이트레이싱을 선택하였다. 레이 트레이싱은 레이를 사용하여 렌더링하는데 레이를 적게 사용하면 노이즈가 발생한다. 레이를 많이 사용하게 되면 고화질의 이미지를 생성할 수 있으나 연산 시간이 상대적으로 길어지게 된다. 레이를 적게 사용하면서 연산시간을 줄이기 위해 뉴럴 네트워크를 이용한 LBF(Learning Based Filtering) 알고리즘을 적용하였다. 뉴럴 네트워크를 사용한다고 해서 항상 최적의 결과가 나오지는 않는다. 본 논문에서는 성능향상을 위해 일반적인 행렬 곱셈을 기반으로 하는 새로운 기법의 행렬 곱셈 접근법을 제시하였다. 개발환경으로는 고속병렬 처리가 특화된 OpneCL을 사용하였다. 제안하는 구조는 Kintex UltraScale XKU690T- 2FDFG1157C FPGA 보드에서 검증하였다. 하나의 픽셀에 사용되는 파라미터를 계산 시간은 Verilog-HDL 구조보다 약 1.12배 빠른 것으로 확인했다.

리튬 및 나트륨 이차전지용 GeP₃-C 나노복합체의 전기화학적 특성 연구

남기훈,김태현,박철민 한국공업화학회 2018 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2018 No.0

에너지 저장 시스템의 개발과 발전으로 인하여 화석연료를 대체하기 위한 이차전지에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며, 그 중에서도 대용량 리튬 이차전지에 대한 수요가 많이 증가하고 있다. 리튬 이차전지에는 대표적인 음극재료인 흑연의 이론용량(372 mAh/g)은 고용량 이차전지 음극재료로 사용되기에는 부족함이 있다. 따라서 리튬 또는 나트륨과 합금반응이 가능한 인(P)을 이용한 연구가 활발히 진행 중이다. 하지만 P는 이차전지 충방전시 큰 부피팽창으로 인한 전기화학적 성능 저하로 인하여 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 P와 게르마늄(Ge)의 이원계 층상구조 화합물인 GeP₃를 제조하여 리튬 및 나트륨 이차전지의 전극소재로 적용하였고, 다양한 분석기기를 활용하여 반응메커니즘을 확보하였다. 또한, 탄소가 포함된 나노복합체를 제조하여, 우수한 전기화학적 특성을 확보하여 고용량 리튬 및 나트륨 이온 이차전지의 음극재료로써의 새로운 연구 방향을 제시하였다. ^** This research was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea Government (MSIP) (NRF-2018R1A2B6007112).

패스워드 매니저 취약점을 이용한 사용자 계정 탈취 방법

남기훈,석병진,공성현,김역,이창훈 한국디지털포렌식학회 2018 디지털 포렌식 연구 Vol.12 No.1

사용자는 다수의 인터넷 서비스 사용을 위해 각각에 대한 아이디와 패스워드를 갖게 된다. 이는 다수의 아이디와 패스워드를 갖게 됨으로써 관리의 어려움을 발생시키고, 유사한 아이디와 패스워드 사용으로 인해 한 사이트의 정보 유출로 다른 사이트에 위험을 초래할 수도 있다. 이러한 문제 해결을 위해 패스워드 매니저 사용이 늘고 있다. 패스워드 매니저는 사용자 계정 정보를 관리해 줌으로써 사용자에게 관리의 편리함과 취약한 아이디와 패스워드에 대해 보안성을 제공한다. 하지만 패스워드 매니저는 취약점이 존재한다. 본 논문은 관련연구를 바탕으로 안드로이드 환경에서의 패스워드 매니저의 취약점을 분석하고 모든 계정 정보 유출 가능성 여부와 대응방안을 제안한다. User has an ID and password for each of the multiple Internet services. This can lead to administrative difficulties by having multiple IDs and passwords, and may cause other sites to be compromised by information leakage from one site due to the use of similar IDs and passwords. Password managers are increasingly used to solve these problems. The password manager manages the user account information to provide the user with the convenience of management and security against vulnerable IDs and passwords. However, a vulnerability exists in the password manager. This paper analyzes vulnerability of password manager in Android environment based on related research and suggests possibility of all account information leakage and countermeasures.

한국어 비정형 데이터 처리를 위한 효율적인 오피니언 마이닝 기법

남기훈 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.6

In this paper, we proposed a new mining approach to process unstructured data with complex structure in Social Networking Service(SNS). The proposed method is to extract meaningful emotional information more effectively by analyzing the texts posted on the SNS. In general, SentiwordNet method, which is the main purpose of forming the relationship between existing vocabularies, has a problem that is difficult to apply to korean sentences of implicit expression and Unique character structure. To improve this, applying the Levenshtein distance algorithm, Korean words are efficiently searched and the sentiment word dictionary is constructed by assigning weights to the result. Sentence analysis was processed in realtime to distinguish general, positive, negative sentences and the results were expressed as a percentage. According to the result of the experiment, we proved that is more effective for classifying emotions in sentences than Navie Baysian. Hadoop system was used for efficient with handle web-scale data. 본 논문에서는 소셜 네트워킹 서비스(SNS)에서 구조가 복잡한 비정형 데이터를 처리하기 위해 새로운 마이닝 접근법을 제안한다. SNS에 올라온 텍스트 형태의 문장들을 분석하여 의미있는 감성 정보를 보다더 효과적으로 추출하기 위해서이다. 어휘 사이의 관계를 형성하는데 주목적으로 하는 기존방식의 SentiwordNet은 함축적 표현의 한글 문장 및 초성, 중성, 종성으로 이루어진 독특한 글자 구조인 한글에 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 개선하기위해 레빈쉬타인 거리 알고리즘을 적용하여 한글 문장을 효율적으로 탐색하고 결과에 가중치를 부여하여 감성 사전을 구축했다. 문장 분석을 실시간 처리하여 일반문, 긍정문, 부정문으로 평가 계산식을 사용하여 구별했으며 그 결과를 백분율로 표기하였다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 Navie Baysian 방식의 실험보다 문장에서 감정 분류에 효과적이라는 것을 증명했다. 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 하둡 시스템을 이용했다.

Knowledge Graph 적용사례와 카카오엔터프라이즈의 Knowledge Graph+AI

남기훈 한국IT서비스학회 2021 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.-

한글 단어의 음성 인식 처리에 관한 연구

남기훈 국제문화기술진흥원 2019 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.5 No.4

In this paper, we propose a technique for processing of speech recognition in korean words. Speech recognition is a technology that converts acoustic signals from sensors such as microphones into words or sentences. Most foreign languages have less difficulty in speech recognition. On the other hand, korean consists of vowels and bottom consonants, so it is inappropriate to use the letters obtained from the voice synthesis system. That improving the conventional structure speech recognition can the correct words recognition. First, the words is preprocessed and combine token. After combining the levenstein algorithm and the hashing algorithm, the normalized words are output. TThe experimental environment was developed by using a smartphone application. The proposed structure shows that the recognition rate is improved by 2% in standard language and 7% in dialect. 본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 먼저 단어를 전처리하고 토큰화한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘을 조합한 후 표준화 단어를 출력한다. 실험 환경은 스마트폰 앱을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.

안드로이드 환경의 OAuth 프로토콜을 이용한 원격지 데이터 수집 방법 연구

남기훈,공성현,석병진,이창훈 한국정보보호학회 2018 정보보호학회논문지 Vol.28 No.1

Using OAuth protocol, third-party applications on the Android operating system use user's credentials or access tokensthat have access authority on user's resources to gain user's account and personal information from account informationproviders. These credentials and token information are stored in the device by the OAuth data management method providedby the Android operating system. If this information is leaked, the attacker can use the leaked credential and token data toget user's personal data without login. This feature enables the digital forensic investigator to collect data directly from theremote server of the services used by the target of investigation in terms of collecting evidence data. Evidence datacollected at a remote location can be a basis for secondary warranties and provide evidence which can be very importantevidence when an attacker attempts to destroy evidence, such as the removal of an application from an Android device. Inthis paper, we analyze the management status of OAuth tokens in various Android operating system and device environment, and show how to collect data of various third party applications using it. This paper introduces a method of expanding thescope of data acquisition by collecting remote data of the services used by the subject of investigation from the viewpointof digital forensics. 안드로이드 운영체제의 서드파티 애플리케이션들은 사용자의 계정 및 개인정보에 대한 접근 권한을 획득하기 위해 OAuth 프로토콜을 이용하여 계정 정보 제공자들로부터 사용자의 크리덴셜 및 사용자의 자원에 접근할 수 있는권한을 내포하는 접근 토큰을 전달받는다. 이러한 크리덴셜 및 토큰 정보는 안드로이드 운영체제가 제공하는OAuth 관련 데이터 관리 방식에 의해 기기 내부에 저장되는데, 이 정보가 유출될 경우 공격자는 유출된 크리덴셜및 토큰 정보를 이용하여 사용자의 계정에 대한 자유로운 로그인 및 데이터 접근이 가능하다. 이러한 특징은 디지털포렌식 수사관이 증거 데이터를 수집하는 관점에서 피압수자가 사용하는 서비스의 원격지 서버로부터 직접 데이터를수집하는 것을 가능하게 한다. 원격지에서 수집되는 증거 데이터는 2차적인 영장발부의 토대로 작용함으로써 수집한디지털 증거의 증거능력을 확보할 수 있기 때문에 피압수자가 안드로이드 기기에서 애플리케이션 삭제 등의 증거 인멸을 시도한 경우 매우 중요한 증거가 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 안드로이드 운영체제 및 기기 환경에서OAuth 토큰의 관리 현황을 분석하고, 이를 이용하여 다양한 서드파티 애플리케이션의 데이터를 수집하는 방법을소개한다. 이를 통해 디지털 포렌식 관점에서 피압수자가 사용하는 서비스의 원격지 데이터를 수집함으로써 증거 수집의 영역을 확장할 수 있는 방안을 제안한다.

북한 친구들에게

남기훈 한국국어교육학회 1996 세계가 한동네 Vol.1996 No.-

내장형 3D 그래픽 가속을 위한 부동소수점 Geometry 프로세서 설계

남기훈,하진석,곽재창,이광엽,Nam Ki hun,Ha Jin Seok,Kwak Jae Chang,Lee Kwang Youb 대한전자공학회 2006 電子工學會論文誌-SD (Semiconductor and devices) Vol.43 No.2

본 논문에서는 휴대용 정보기기 시스템에서 더욱 향상된 실시간 3D 그래픽 가속 능력을 갖는 SoC 구현을 위해 효과적인 3D 그래픽 Geometry 처리 IP 구조를 연구하였다. 이를 기반으로 3D 그래픽 Geometry 처리 과정에 필요한 부동소수점 연산기를 설계하였으며, 내장형 3D 그래픽 국제 표준인 OpenGL-ES를 지원하는 부동소수점 Geometry 프로세서를 설계하였다. 설계된 Geometry 프로세서는 Xilinx-Vertex2 FPGA에서 160k gate의 면적으로 구현되었으며, 80 MHz의 동작주파수 환경에서 실제 3D 그래픽 데이터를 이용하여 Geometry 처리 과정의 성능 측정 실험을 하였다. 실험 결과 80 MHz의 동작주파수에서 초당 1.5M 개의 폴리곤 처리 성능이 확인되었으며, 이는 타 3D 그래픽 가속 프로세서에 비하여 평균 2배 이상의 Geometry 처리 성능이다. 본 지오메트리 프로세서는 Hynix 0.25um CMOS 공정에 의한 측정결과 83.6mW의 소모전력을 나타낸다. The effective geometry processing IP architecture for mobile SoC that has real time 3D graphics acceleration performance in mobile information system is proposed. Base on the proposed IP architecture, we design the floating point arithmetic unit needed in geometry process and the floating point geometry processor supporting the 3D graphic international standard OpenGL-ES. The geometry processor is implemented by 160k gate area in a Xilinx-Vertex FPGA and we measure the performance of geometry processor using the actual 3D graphic data at 80MHz frequency environment The experiment result shows 1.5M polygons/sec processing performance. The power consumption is measured to 83.6mW at Hynix 0.25um CMOS@50MHz.