• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.41-49
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• 2021

악성코드를 포함한 모든 응용프로그램은 실행 시 API(Application Programming Interface)를 호출한다. 최근에는 이러한 특성을 활용하여 API Call 정보를 기반으로 악성코드를 탐지하고 분류하는 접근방법이 많은 관심을 받고 있다. 그러나 API Call 정보를 포함하는 데이터세트는 그 양이 방대하여 많은 계산 비용과 처리시간이 필요하다. 또한, 악성코드 분류에 큰 영향을 미치지 않는 정보들이 학습모델의 분류 정확도에 영향을 미칠 수도 있다. 이에 본 논문에서는 다양한 특성 선택(feature selection) 방법을 적용하여 API Call 정보에 대한 차원을 축소시킨 후, 핵심 특성 집합을 추출하는 방안을 제시한다. 실험은 최근 발표된 안드로이드 악성코드 데이터세트인 CICAndMal2020을 이용하였다. 다양한 특성 선택 방법으로 핵심 특성 집합을 추출한 후 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 안드로이드 악성코드 분류를 시도하고 결과를 분석하였다. 그 결과 특성 선택 알고리즘에 따라 선택되는 특성 집합이나 가중치 우선순위가 달라짐을 확인하였다. 그리고 이진분류의 경우 특성 집합을 전체 크기의 15% 크기로 줄이더라도 97% 수준의 정확도로 악성코드를 분류하였다. 다중분류의 경우에는 최대 8% 이하의 크기로 특성 집합을 줄이면서도 평균 83%의 정확도를 달성하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권3호
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• pp.187-194
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• 2019

한국의 수자원 총량중 이용량은 26.3%로 강으로부터의 취수 비율은 3%에 불과하며, 중국, 인도, 이탈리아, 남아공 등과 함께 물 스트레스 기준 중~고에 해당한다. 따라서 본 연구에서는 댐 수자원 확보를 위한 적지선정과 관련하여 연구하였다. 미국, 일본 및 한국의 댐 건설절차에 대한 조사 결과, 정량적인 기준 및 계산 방법 또는 공식이 부재하였다. 댐 적지선정의 정량적 기준 제시를 위하여 먼저 기후 변화 시나리오를 조사, 분석하였으며, IPCC제 5 차 평가 보고서에 제시된 12.5 km 격자 해상도의 RCP 4.5 및 8.5를 SWAT와 HEC-ResSim를 이용하여 유역 연구에 적용하였다. 댐 시뮬레이션 결과를 토대로 홍수 및 가뭄의 감소 효과를 정량적으로 제시하였다. 그리고 댐 적지 선정 지표 결정과, AHP 기법을 이용하여 평가지표에 대한 전문가 설문을 실시하여 가중치를 부여하였으며, 이를 통해 댐 적지 선정 함수식(FSDS)을 제안하였다. 함수식의 경우 4곳의 기 설치된 유역에 대하여 보정 및 검증 하였으며, FSDS와 GIS의 'Model builder'를 사용하여 댐 적지선정 자동화 모델을 개발하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권4호
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• pp.664-671
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• 2011

Random Walk Model을 이용하면 토석류 피해범위 예측할 수 있지만 이 모델을 적용하기 위해서는 각 지형조건에 맞는 3가지 파라미터가 추출되어야 한다. 본 연구에서는 이 3가지 파라미터인 1회토사량 및 정지조건, 관성가중치에서 최적의 파라미터를 추출하기 위한 기법을 개발하였고, 토석류가 발생한 지역에 적용하여 검증을 실시하였다. 최적 파라미터의 추출은 일치율이란 정확도 판단방법을 개발하고 3가지 파라미터의 범위를 한정하여 무작위로 수행하였다. 이 중 가장 정확도 및 일관성이 높은 파라미터 조합을 최적 파라미터로 결정하였다. 연구지역인 봉화군지역에 적용하여 추출한 최적 파라미터는 일치율이 -0.2일 때 1회토사량이 $1.0m^3$, 정지조건이 $4.2^{\circ}$, 관성가중치가 2로 결정되었고, 검증결과도 일치율이 평균 -0.2에 가깝게 나타냈다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.9-15
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• 2021

최근 5G와 인공지능 기술이 발전하면서 클라우드 엣지 환경에서 정보를 수집/처리/분석 하기 위한 AIoT 기술에 많은 관심을 갖고 있다. AIoT 기술은 다양한 스마트 환경에 적용되고 있지만 수집된 정보의 정확한 분석을 통해 빠른 대응처리를 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 수집된 정보를 AIoT에서 빠른 처리와 정확한 분석/예측을 통해 AIoT 정보들간 연계 처리를 블록 처리함으써 대역폭 및 처리시간을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 블록체인으로 수집된 정보를 다중 연계하여 AIoT 장치에서 데이터 인덱스에 대한 시드를 생성하여 수집정보와 함께 블록처리하여 데이터 센터로 전달한다. 이 때, 클라우드와 AIoT 장치사이는 DNN(Deep Neural Network) 모델을 배치하여 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 그리고, 서버/데이터센터에서는 전달된 분석 및 예측된 결과를 통해 정확하지 못한 AIoT 정보의 정확도를 개선하여 지연시간을 최소화하도록 하였다. 또한, 제안기법은 AIoT 정보에 가중치를 적용하여 블록체인으로 그룹핑하기 때문에 계층화된 다층 네트워크로 분할 가능하도록 하여 데이터 지연시간을 최소화하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.103-126
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• 2021

본 연구의 목적을 구체적으로 기술하면 다음과 같다. 첫째, 해상운송분야에서의 디지털 전환이 무엇인 지에 대한 정의를 내리고자 한다. 둘째, 디지털 전환과 관련된 다양한 선행연구를 검토하여 해상운송분야의 디지털 전환에 대한 성공요인을 도출하고자 한다. 마지막으로 도출된 성공요인들에 대한 우선 순위를 도출하기 위하여 AHP 분석 모형을 구축하고 해상운송분야 실무 전문가들을 대상으로 전문가 설문조사를 실시한다. 설문조사 결과를 바탕으로 해상운송분야의 디지털 전환의 성공요인들 중 우선적으로 고려해야 할 요인들이 무엇인지 가이드라인을 제공하고자 한다. 본 연구에서는 해상운송분야 디지털 전환을 위한 성공요인의 우선순위를 도출하기 위하여 4개의 상위 평가항목(전략요인, 조직문화 및 인적요인, 기술요인, 환경요인)과 21개의 하위 평가항목으로 계층구조를 설정하였고 AHP(Analytic Hierarchy Process)기법 중에서 항목들의 가중치를 매기는 상대적 평가방법을 적용하였다. 해상운송분야 관련 대학교수, 연구단체, 해운회사, 컨테이너터미널, 해상운송 관련 IT업체에 종사하는 전문가들을 통해서 수집된 설문지 중에서 정보의 정확도를 높이기 위하여 일관성 비율을 0.1이하인 24부의 설문을 대상으로 AHP 분석을 실시하였다. 분석결과, 해상운송분야 디지털 전환의 성공요인에 대한 제1계층 요인들의 우선순위는 전략요인, 조직문화 및 인적요인, 기술요인, 환경요인 순으로 나타났다. 또한 21개의 세부항목에 대한 우선순위를 살펴보면 새로운 비즈니스 모델 개발, 적극적인 미래 디지털 전략의 조성, 최고디지털 책임자의 리더십 등이 높게 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.51-58
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• 2023

본 논문에서는 X-ray 영상에서 의료 진단지표를 자동으로 추출하기 위한 조직분할 기법을 제안한다. 척추질환이나 심장질환에 대한 진단지표로서, 흉추-심장 비율이나 콥 각도 등의 지표를 산출하기 위해서는 흉부 X-ray 영상으로부터 흉추, 용골 및 심장의 영역을 정확하게 분할하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위하여 계층별로 영상의 고해상도의 표현과 저해상도의 특징지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층신경망 모델을 채택하였다. 이러한 구조는 영상에서 세부 조직의 상대적인 위치정보가 분할 과정에 효과적으로 반영될 수 있게 한다. 또한 픽셀 정보와 객체 정보가 다단계의 과정으로 상호 작용되는 OCR 모듈과, 네트워크의 각 채널이 서로 다른 가중치 값으로 반영되도록 하는 채널 어텐션 모듈을 결합하여 학습 성능을 개선할 수 있음을 보인다. 부수적으로 X-ray 영상에서 피사체의 위치 변화, 형태의 변형 및 크기 변이 등에도 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습데이터를 증강하는 방법을 제시하였다. 총 145개의 인체 흉부 X-ray 영상과, 총 118개의 동물 X-ray 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1A호
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• pp.1-9
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• 2006

선박충돌의 위험이 있는 교량의 교각에 대해 연파괴빈도 계산을 수행하였다. 이러한 해석을 통해 각각의 교각에 대한 선박충돌 수평내하력을 결정할 수 있다. 교각의 수평내하력은 선박충돌 위험도 평가로부터 예측된 연파괴빈도와 허용기준을 비교하는 확률기반 해석과정을 통해 결정된다. 해석과정은 교량 각 부재요소에 대한 초기 충돌저항력을 가정하여 계산된 연파괴빈도가 허용기준을 만족하도록 해석변수를 반복 수정하면서 해를 찾는 과정이다. 일반적으로 선박충돌 위험이 있는 교각들에 대한 연파괴빈도 허용기준의 분배는 설계자의 공학적 판단에 근거한다. 본 연구에서는 선박충돌 위험도 평가로부터 사전 계산되는 연파괴빈도 할당 가중치에 의해 각각의 교각에 허용기준을 분배하였다. 주탑과 교각 등 교량 부재요소의 설계 수평내하력을 결정하기 위해 주탑과 교각의 충격저항력 비를 변수로 수치해석을 수행하였다. 설계 수평내하력은 수로의 기하형상, 수심, 교각의 배치, 선박 통행량의 특성에 의해 동일한 교량에서도 많은 변화가 있다. 따라서 연파괴빈도의 분배 모델과 수평내하력 결정에 대한 많은 연구가 요구된다.

• 한국노년학
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• 제29권2호
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• pp.579-591
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• 2009

본 연구는 사회복지시설 특별히 노인요양시설의 선택이라는 의사결정에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 검증하였다. 노인장기요양보험제도의 실시에 따라서 시설이용자는 서비스선택이라는 의사결정에 직면하게 된다. 하지만 이용자의 의사결정이란 우리나라의 사회복지 현실에서는 비교적 새로운 개념이다. 검증을 위해서 전북지역의 20개 노인요양시설로부터 212명의 응답자에게 자료를 수집했고, 구조방정식(SEM)을 이용해서 분석했다. 연구모형으로 서비스품질은 서비스만족을 매개로 의사결정에 영향을 미친다는 모형을 제안했다. 구조방정식을 통한 분석결과 서비스품질에서 서비스만족 경로의 표준경로계수는 0.556(t=4.608, p<0.01)으로 나타났고, 서비스 만족에서 의사결정 경로의 표준경로계수는 0.785(t=5.249, p<0.01)로 나타났다. 모형의 절대적합지수는 χ² = 580.151(d.f.=317, p-value=0.000)이고, RMSEA=0.063이며, 상대적합지수 CFI=0.915로 모형은 절대적으로 뿐만 아니라 상대적으로 적합했다. 또한 서비스품질의 결정요인인 응답성, 신뢰성, 확신성, 공감성, 유형성이 검증되었고, 이들의 서비스품질 결정 가중치는 제시된 순서임이 확인되었다. 연구결과는 서비스품질이 노인요양시설 이용자의 의사결정으로 이어지는 모델과 요인간의 역학관계를 제시하고 있으며, 시설관리자가 시설운영을 위해서 고려해야 할 서비스품질, 서비스만족, 그리고 의사결정과 관련된 요소를 시사하고 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.671-679
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• 2023

본 연구는 일학습병행 학습기업 평가지표 개발의 후속연구로 평가지표를 정량화하여 평가모형을 정립하는데 그 목적이 있다. 선행연구에서 도출된 최상위 레벨의 구성요소인 학습기업의 정량적요인, 정성적요인, 전담인력역량요인, 그리고 학 습근로자 역량 요인을 주축으로 2레벨 구성요소를 검증하여 평가모델을 구축하였다. 학습기업의 평가를 위해 해당기업을 담당하고있는 전문 가들과 AHP 설문을 수행하여 기업현장 교육훈련의 질을 결정하는 중요요인을 도출하고 평가항목간의 가중치산정을 통하여 학습기업의 평가모형을 완성하고 등급별 그룹핑을 진행하였다. 일 학습병행은 산업현장과 학교교육의 미스매치를 해소하고 능력중심 사회를 구현하기 위한 핵심적인 정책으로 추진되어 2022년 12월 기준으로 16,664개 기업이 훈련에 참여하였다. 학습기업은 현장훈련을 실시하는 교육훈련 공급기관으로써 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서 제시된 평가모형에 따른 학습기업 등급별 지원 및 컨설팅방안이 일학습병행의 내실화와 질적수준을 향상하는 기초자료로 활용될 것을 기대한다.