• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.68-72
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• 2008

최근 들어서 병원에서도 일반 기업에서와 같이 CRM시스템의 구축 및 운용 사례가 늘고 있다. 이런 환경에서 병원의 CRM 시스템의 구축 및 운용 현황에 관심을 갖는 것은 당연하다 할 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 구축 운영 중인 병원 CRM 시스템의 성과를 측정하기 위한 분석 방법에 대해서 연구하였다. 이를 위해 선행 연구를 통한 CRM의 성공 요인을 도출하고, 실증분석을 통해 요인 분석의 타당성을 분석하였다. 요인 분석 결과 도출된 요인의 중요성의 측정을 위해서는 요인 간 중요도를 측정할 수 있는 AHP 기법을 적용하였다. 이는 요인의 분류 외에는 측정변수의 가중치 등의 주요 정보를 제공하지 못한다는 요인 분석방법론의 단점을 보완하기 위함이다. 결과적으로 본 연구를 통해서 병원의 CRM시스템의 운용 성과를 측정하기 위한 주요요인 도출과 가중치 분석을 통해 병원의 고객관리시스템의 운용 성과를 합리적으로 측정할 수 있는 지표를 제공하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.664-666
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• 2001

침입탐지의 종류를 탐지 방법 측면에서 구분해보면 크게 이상탐지와 오용탐지로 나뉘어진다. 침입탐지의 주된 목적은 탐지오류를 줄이고 정확한 침입을 판가름하는데 있다. 그러나 기존의 이상탐지와 오용탐지 기법은 그 방법론상에 이미 판단오류 가능성을 내포하고 있다. 이상탐지는 정상적인 사용에 대한 템플릿을 기초로 하므로 불규칙적인 사용에 대처할 수 없고, 오용탐지는 침입 시나리오라는 템플릿에 기초하므로 알려지지 않은 침입에 무방비 상태인 문제가 있다. 침입의 주요 목적은 관리자의 권한을 얻는 것이며 그 상태에서 쉘을 얻은 후 원하는 바를 행하는 데 있을 것이다. 그러므로 그 상태를 얻으려는 프로세스와 추이와 결과를 모니터링하여 대처하면 호스트기반 침입의 근본적인 해결책이 될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 프로세스의 상태를 모니터링함으로써 컴퓨터시스템의 침입을 탐지하는 새로운 기술에 대해 제안하고 설명한다. 프로세스의 상태는 일반상태, 특권상태 관리자상태 등으로 구분되며, 시스템에 의해 부여된 실사용자ID, 유효ID, 실그룹ID, 유효그룹ID를 점검함으로써 이루어진다. 본 연구에서 모니터링에는 BSM을 사용하며, 호스트기반에서 사용한 프로세스의 상태 모니터링에 의한 침입탐지시스템 구현한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2003.11a
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• pp.107-112
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• 2003

2003년 1월 25일의 인터넷 침해사고는 정보통신망의 중요성을 실감하게 해준 사건이다. 이 사건의 원인을 여러 가지로 말할 수 있지만, 가장 근본적인 원인은 소프트웨어의 취약점에 대한 관리가 부재한 것이었다. 소프트웨어가 특정 취약점을 갖게되는 데에는 다양한 원인이 존재하며 이에 대한 연구는 폭넓게 진행되어 왔다. 본 논문은 이러한 연구들을 기반으로 취약성을 모델링하는 방법에 대해서 다루고자 한다. 특히, 단위 취약점 개념을 사용한 취약성의 시스템적인 분석 방법을 설명하고, 이러한 개념이 생존성 평가에 어떻게 활용될 수 있는지를 다루고자 한다. 본 논문의 연구 결과는 기존의 취약성 분석 기법을 좀더 정형화 해주는 역할을 할뿐만 아니라, 정보보호 영역에 시뮬레이션 기술을 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 하나의 방법으로 활용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.877-880
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• 2004

본 논문에서는 서로 다른 곳에 구축되어 있는 이기종 가상환경을 네트워크로 연동하고 이러한 환경에서 3D 게임을 지원하기 위한 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 각각의 가상환경은 수평-수직-정방형 디스플레이 장비 및 마그네틱-하이브리드 방식의 트랙킹 장비를 이용하여 구축되었다. 제안 시스템에서는 서로 다른 형태의 디스플레이, 트래킹 및 인터랙션 도구로 이루어진 개별 가상환경을 연동함으로써 발생하는 데이터 간의 이질성을 해결하기 위한 뷰 동기화, 인터랙션 동기화 기법 및 사용자 인식 모듈을 제공한다. 또한 별도의 컨트롤 서버를 구축하여 개별 노드간의 동기화를 제공하고 공유 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 하였다. 개발된 환경 및 시스템에서 "Alice in Virtual World" 라는 1 인칭 슈팅 게임을 수행하여 그 활용 가능성을 입증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1815-1817
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• 2010

TMSM을 통한 검진 및 센싱 결과를 바탕으로 다량의 복잡한 의료 정보를 지능적으로 통합하는 의료서비스 방식과 앰비언트 정보 시스템을 통한 시각화 시스템은 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하며, 환자의 응급상황에 대하여 보다 유연하고 조기 적으로 대처할 수 있게 하여 정보 인지적 부담을 덜고, 인적, 진단 비용을 절약할 수 있다.

• Journal of Families and Better Life
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• v.12 no.1
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• pp.49-61
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• 1994

본 논문은 아동의 도덕성 발달에 영향을 미치는 요인들에 관한 연구이다. 아동적 도 덕성 발달에 관한 경험적 모델은 기존 경험적 연구들을 기초로하여 설정되었다. 모델에 포 함된 변인들은 미시체계환경 중간체계환경 거시체계환경으로 범주화 하였다. 미시체계환경 은 심리적으로 근접하기 때문에 어린이의 도덕성 발달에 다른 체계보다 더 강한 영향을 미 치리라 가정하였다 다중회귀분석기법으로 아동의 도덕성 발달에 영향을 미치는 요인의 순효 과를 검증한 결과는 다음과 같았다. (1) 모델에서 대부분 이론적 변인들은 아동의 도덕성 점 수에 유의미했으나 (2) 그 중에서는 미시체계환경은 아동의 도덕성 발달에 가장 유의미한 변인으로 나타났다. 특히 부모와의 의사소통정도는 아동의 도덕성발달에 대단히 중요한 요 인으로 나타났다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.443-446
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• 2021

의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.453-455
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• 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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.918-919
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• 2023

딥러닝 기술이 발전함에 따라 모델의 복잡성 역시 증가하고 있다. 본 연구에서는 모델 경량화를 위해 Knowledge Distillation 기법을 Crowd Counting Model에 적용했다. M-SFANet을 Teacher 모델로, 파라미터수가 적은 MCNN 모델을 Student 모델로 채택해 Knowledge Distillation을 적용한 결과, 기존의 MCNN 모델보다 성능을 향상했다. 이는 정확도와 메모리 효율성 측면에서 많은 개선을 이루어 컴퓨팅 리소스가 부족한 기기에서도 본 모델을 실행할 수 있어 많은 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.57-58
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• 2023

우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.