• 융합보안논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.59-68
• /
• 2016

최근 국내 외 여러 산업분야에서는 사물 인터넷(internet of things)과 클라우드 컴퓨팅 서비스(cloud computing service), 빅 데이터(big data) 등과 같은 융합 IT기술들의 등장으로 보안에 대한 중요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 가운데 산업 보안(Industrial Security) 시장은 점차 커질 것으로 전망하고 있으며, 보안 기술의 진화뿐만 아니라 취약성 또한 증가할 것으로 예상되고 있다. 따라서 다양한 IT 환경으로의 진화로 인한 물리적 취약요인의 증가는 여러 산업분야들의 보안성을 결정짓는 잣대가 된다고 해도 과언이 아니다. 이에 대해 본 논문은 융합 IT환경에서의 물리 보안 기술들과 적용 사례, 물리적 취약요인들에 대해 조사 및 분석해 봄으로써, 향후, 물리적 침해 및 공격에 대한 대응 방안 마련에 활용될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.11-19
• /
• 2014

본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.733-735
• /
• 2005

최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.928-930
• /
• 2020

본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.462-464
• /
• 2022

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.453-455
• /
• 2023

본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권9호
• /
• pp.381-386
• /
• 2023

기존의 다양한 테스트 케이스 생성에 대한 연구는 모델로부터 테스트 케이스를 추출한다. 하지만 실무의 경우 자연어 요구사항 문장으로부터 테스트 케이스를 생성할 수 있어야 한다. 이를 위해 자연어 문장의 분석하고, 분석 과정 및 결과를 요구공학 영역에 접목하는 연구는 매우 필요하다. 하지만 한국어 문장의 다양성 때문에, 한국어 자연어 요구사항 분석은 어려운 이슈이다. 우리는 한국어 자연어 요구사항으로부터 테스트 케이스 생성 연구 중 하나로써, 자연어 요구사항의 정의 분석, C3Tree 모델의 생성, 원인-결과 그래프의 생성, 결정 테이블의 생성 단계를 통한 테스트 케이스 생성 방법을 연구한다. 본 논문은 중단 단계로써, 메타모델링 변환 기법을 이용하여 C3Tree 모델 기반의 결정 테이블로부터 테스트 케이스 생성 방법을 제안한다. 이 방법은 모델 변환 규칙의 수정을 통해 모델 to 모델, 모델 to 텍스트로의 변환 과정을 제어한다. 모델이 변형되거나, 새로운 모델이 추가되더라도 프로그램 알고리즘의 직접적인 수정 없이 모델 변환 규칙을 유지보수 할 수 있다. 평가 결과, 결정 테이블에 대한 모든 조합이 테스트 케이스로 자동 생성되었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권4호
• /
• pp.95-103
• /
• 2023

본 논문은 초등 학습자를 대상으로 서포트 벡터 머신의 개념과 원리를 교육하는 인공지능 융합 교육 프로그램을 제안한다. 개발된 프로그램은 초등 수학과 교육과정의 수직과 평행, 평행선 사이의 거리를 통해 서포트 벡터 머신의 결정 경계와 마진을 설명한다. 또한 제주의 자연환경을 학습 주제로 반영하여 사회과 교육과정과의 융합을 도모한다. 서포트 벡터 머신 융합 교육 프로그램을 초등학교 3학년 및 5학년 학습자를 대상으로 각각 2차시에 걸쳐 적용한 결과, 두 학년 모두에서 학습자 대부분이 탐방로로 비유된 결정 경계의 위치를 직관적으로 유추해냈다. 이때 5학년 학습자의 전반적인 활동 수행 정확도가 더욱 높았고, 설정 원리에 대해 합리적인 추론을 한 비율도 높았다. 4학년 수학 교육과정의 이수 여부도 이해도에 영향을 미쳤다. 그러나 학습 내용 이해도에 대한 자기평가에서는 실제 이해도와 상반되게 3학년에서 더 높은 평균값을 보였다. 이는 중학년 학습자는 생소한 인공지능 원리에 대해 새로 알게 되었다는 만족감과 성취감을 느끼는 경향성이 더 컸다는 점에서 기인하였다. 반면 고학년 학습자는 심화 탐구에 대한 동기를 기반으로 유의미한 수업 후 질문을 더 많이 제시하였다. 우리는 연구 결과를 바탕으로 초등학생을 대상으로 하는 인공지능 융합 교육이 나아가야 할 길을 모색하고자 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
• /
• pp.475-478
• /
• 2004

본 논문에서는 multistatic 소나망의 효과도 분석을 하였다. 특히 본 논문에서는 multistatic 소나망의 탐지 성능 분석을 통해 효용성을 알아보았다. Multistatic 소나망은 송/수신기가 분리된 일종의 다중 분산 센서 시스템으로, 최적의 탐지 성능을 갖기 위해서는 적절한 융합 규칙 및 센서 배치가 필요하다. 분산 센서 융합 기법으로 bayesian 결정 기법을 기반으로 한 융합 기법을 적용하였으며, 실제 해양 환경하에서의 탐지 성능 분석을 위해 개선된 bistatic 표적 강도 모델과 거리 종속 전송 손실 모델을 이용한 multistatic 소나망 탐지 모델을 제안하였다. 기존 소나망과의 모의 비교 실험을 통해 multistatic 소나망의 우수성을 입증하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.430-433
• /
• 2009

최근 IT를 기반으로 한 다양한 산업 간의 융합이 이루어지고 있고, 그 중 가장 U-City 분야는 IT와 건설 산업의 융합으로 가장 대표적인 융합산업이다. 공공재로서의 성격이 강한 U-City 서비스는 다른 산업분야보다도 서비스 이용자의 만족도가 서비스의 성공여부를 결정하게 된다. 본 논문에서는 U-City 서비스의 핵심적인 서비스인 QPS에 사용자 품질 척도(QoE) 측정하고 관리하기 위한 방안에 대해서 논하고자 한다.