• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.101-124
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• 2018

최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권4호
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• pp.69-93
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• 2012

블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-31
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• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권12호
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• pp.108-116
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• 2009

본 논문에서는 고품질 비압축 오디오 트래픽의 분배 시에 요구되는 낮은 지연 및 지터를 보장하고 이더넷 환경에서 데이터 트래픽의 효율적인 교환을 가능하게 하는 새로운 L1/L2 혼합형 중계 방식을 적용한 이더넷 기반 오디오 분배 시스템을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안하는 방식이 적용된 오디오 분배 시스템은 마스터 노드와 다수의 중계 노드로 구성되며 이들은 상호간에 상향 하향 링크를 통하여 데이지 체인 형태로 연결된다. 마스터 노드는 스테레오 24채널에서 PCM샘플링된 16비트 오디오 채널을 수납할 수 있는 오디오 프레임을 125us의 주기마다 생성하여 하향 링크를 통해 전송한다. 하향 링크를 통하여 오디오 프레임을 수신한 중계 노드들은 생성한 오디오 트래픽을 해당 노드에게 할당된 오디오 채널에 수납하고 다음 중계노드로 물리 계층 기반(L1)의 전송을 한다. 망의 종단 노드는 수신되는 오디오 프레임을 상향 링크를 통하여 마스터 노드로 루프백시키고 오디오가 상향 링크를 통하여 전송되는 과정에서 모든 중계 노드들은 자신이 수신해야 할 오디오 채널을 복사하여 오디오를 재생한다. 오디오 프레임의 송신이 완료되면 남은 기간 동안 중계 노드들은 L2 스위치로 동작하면서 데이터 프레임을 데이터 링크 계층 기반(L2)에서 교환한다. 이와 같은 L1/L2 혼합형 중계 방식의 동작을 위해 노드 입력 부의 물리 계층과 데이터 링크 간에 존재하는 MII에 오디오 프레임과 데이터 프레임을 구분하는 기능을 가지는 글루로직을 새로 추가하였다. 제안된 방식에 대하여 네트워크 시뮬레이터인 OMNeT++를 사용하고 다양한 파라미터를 통하여 제안된 방식이 오디오 트래픽의 지연 특성과 데이터 트래픽의 전송 효율 면에서 우수한 특성을 제공할 수 있음을 보였다. 제안된 방식은 물리 계층 기반의 전송 또는 데이터 링크 기반의 전송 방식을 사용하는 기존 이더넷 기반 오디오 분배 기술에 비하여 향상된 지연 성능 및 전송 효율을 제공할 수 있어 오디오분배 시스템뿐만 아니라 비디오분배 시스템, 디지털 AV장치 간의 연결 등에도 활용될 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.863-871
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• 2013

최근 정보통신 기술의 발전으로 국가 주요 핵심 기반시설(Critical National Infrastructure)의 제어시스템에 대한 개방형 프로토콜 적용 및 외부 시스템과의 연계 등이 점차 증가되고 있다. 이러한 추세는 국가 핵심 기반시설이 사이버 침해 및 공격에 따른 위협에 노출됨은 물론 사이버 테러 및 해킹, 바이러스 등에 의해 원격 조작 및 통제되는 경우 심각한 위험에 빠질 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 최근 IT분야의 화두로 떠오르고 있는 가상화(Virtualization)기술을 적용하여 기존 허니넷 시스템의 장점을 유지하면서 허니넷 시스템의 자원문제, 구축 및 운영관리 문제를 줄일 수 있는 가상 허니넷 모델을 제시하였다. 또한 공격의도 확인기반의 데이터 분석 및 수집기법, 포커스 지향(Focus-Oriented) 분석기법을 제시하여 운영비용을 최소화할 수 있는 가상 허니넷 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 기반으로 서비스 공격의도 확인 기반의 호스트 및 데이터 수집 기법, 네트워크 공격패턴 시각화 기법 등을 적용한 가상 허니넷 기반의 신종공격 탐지시스템인 Cybertrap을 설계하고 구현하였다. 또한, 제안된 시스템의 시험을 위한 테스트베드를 구축하였고, 일련의 실험을 통해 시스템의 기능 및 성능을 평가하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권4호
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• pp.371-382
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• 2007

본 논문에서는 주기 및 비주기 태스크의 효율적인 관리를 제공하는 실시간 센서 노드 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 기존 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼은 제한된 센서 노드의 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 메모리 및 전력 소비량의 최소화에만 초점을 두었기 때문에 태스크의 실시간성과 빠른 평균 응답시간을 보장하는 실시간 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 센서 노드의 소프트웨어 플랫폼으로 많이 사용되고 있는 TinyOS 기반에서 태스크의 실시간성과 빠른 평균 응답시간을 보장할 수 있는 기법과 한계를 분석하였으며, 모든 주기 태스크가 마감시한 내에 실행이 완료되는 것을 보장하고 비주기 태스크의 응답시간을 최소화하는 실시간 센서 노드 플랫폼을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 플랫폼은 Atmel사의 초경량 8비트 마이크로프로세서인 Atmega128L이 탑재된 센서 보드에서 구현되었다. 구현된 실시간 센서 플랫폼의 성능을 분석한 결과, 모든 주기 태스크의 마감시한 보장을 제공함과 동시에 향상된 비주기 태스크의 평균 응답시간과 낮은 시스템의 평균 처리기 이용률을 확인할 수 있었다.

• 기술혁신연구
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• 제23권3호
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• pp.169-199
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• 2015

최근 사물인터넷(Internet of Things)과 같이 정보통신기술이 다른 산업의 제품들과 결합하여 새로운 기능을 제공하고 있다. 모듈성은 기술 융합을 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있고, 이는 조직 간의 관계뿐만 아니라 산업 내의 경쟁 구조에도 영향을 미치고 있다. 모듈성이 조직 체계 및 산업 내 지배구조에 영향을 미치는 데 있어서 핵심 요인은 개별 모듈 간의 연계를 담당하는 인터페이스 표준이다. 모듈성과 인터페이스 표준에 관한 연구들은 기술 체계와 조직 체계 간의 상호 작용과 이로 인해 산업의 역학 구도가 변화하는 과정을 설명하고 있어서, 상기 언급한 현상을 이해하는 데 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 모듈성에 관한 기존 해외 연구들을 모듈성과 제품 아키텍처, 인터페이스 표준과 조직 체계, 지배구조와 제도적 요소 측면에서 정리하였다. 또한 전자 산업과 자동차 산업을 비교 분석하여 표준화 정책에 대한 시사점을 도출하였다. 이를 통해 다양한 모듈 제조업체 육성과 네트워크 효과에 기반을 둔 글로벌 경쟁력 강화, 사용자 중심의 혁신 체계 도입을 위해서는 개방형 인터페이스 표준을 외부형으로 설정하는 것이 중요하다는 것을 밝혀냈다. 또한 성능 최적화 측면에서 제품의 특성 반영, 산업 내 핵심기업의 참여 유도, WTO 법과 같은 제도적 요소 등 개방형 인터페이스 표준화 정책을 수립할 때 고려할 사항들을 정리한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권10호
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• pp.746-758
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• 2006

광역 환경에서 존재하는 수많은 서버객체들은 이름이나 속성에 의해, 다양한 중복된 성질을 갖는다. 이러한 같은 성질을 갖는 서버객체들인 중복객체들에게 서비스를 요청할 때, 기존의 네이밍이나 트레이딩 서비스는 중복된 서버객체들의 바인딩 서비스가 불가능하다. 따라서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복객체의 선정 및 동적 바인딩 서비스를 위한 통합모델을 제시하였다. 본 모델은 중복된 객체들의 일치관리 기능뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템상의 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스 기능을 제공한다. 이러한 목적에서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복특성을 가진 서버객체들의 바인딩을 지원하기 위한 서비스 방안과 모델을 구축해 왔다. 본 논문에서는 구축된 모델에 대해 실험환경을 보이고, 연합 모델에서 클라이언트와 서버와의 바인딩 과정을 성능 평가하였고, 부하균형이 우리의 모델에 적용될 수 있는지 확인하기 위하여 주어진 조건을 이용하여 우리의 모델을 검증하였다. 또한 우리는 광역환경을 위한 도메인들간의 연합을 고려한 모델의 수행결과도 분석하였다. 이들 수행 결과를 통해 기존 네트워크의 물리적인 트리 구조상에서 검색 비용이 적음을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권8호
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• pp.703-711
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• 2018

상수도관의 파열은 과도한 압력, 노후화, 온도변화 나 지진 등에 의한 지반이동에 의해 발생한다. 상수도관 파열이 대규모 단수, 싱크홀 등과 같은 더 심각한 피해 이어지지 않도록 신속하게 탐지 및 대응하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 상수도관 파열 탐지를 위해 개선 Western Electric Company (WECO) 방법을 개발하였다. 개선 WECO 방법은 통계적공정관리기법 중 하나인 기존 WECO 방법에 임계치 조정자(w)를 추가하여 대상 네트워크에 적합한 이상탐지 의사결정을 할 수 있도록 했다. 개발된 개선 WECO 방법을 미국 텍사스 오스틴 관망에 적용 및 검증하였다. 상수도관 파열 발생 시 측정한 비정상데이터와 수요량 변동만 고려한 정상데이터를 이용하여 기존 및 개선 WECO 방법을 비교하였다. 최적 임계치 조정자 w값을 결정하기 위해 민감도 분석을 수행하였으며, 다양한 계측시간 간격 데이터(dt = 5, 10, 15분 등)의 영향도 분석하였다. 각 경우 별 탐지성능은 탐지확률, 오경보확률, 평균탐지시간을 계산하여 비교하였다. 본 연구에서는 도출된 결과를 바탕으로 WECO 방법을 실제 상수도관 파열 탐지에 적용하기 위한 가이드라인을 제공한다.