• 한국인구학
• /
• 제22권1호
• /
• pp.93-121
• /
• 1999

이 연구는 인천의 정체성을 알아보는 데 연구의 초점을 맞추었다. 연구방법으로는 실증적 방법과 민속학적 방법 두 가지를 병행하였다. 시민단체, 공무원, 학생을 대상으로 임의목적표본방법을 사용하여 총 613명이 분석되었다. 분석방법은 교차통계분석 및 다중분류분석을 하였다. 정체성은 한 지역에 거주하는 주민들의 집단결속력과 성취도를 결정하여 주며, 그 지역의 사회적 통합과도 밀접한 관련을 지니고 있어서, 지역의 문제나 관심사를 해결하고 발전시키는데 가장 핵심적인 요소이다. 인천의 정체의식은 세 집단 모두 낮으며, 전체응답자의 절반 이상은 그저 그렇다는 중용의 의견이었다. 인천에 대한 정체의식을 응답집단의 특성별로 보면 여자보다는 남자가 높고, 기혼자보다는 미혼자가 높으며, 30세 이상으로 연령이 많을수록, 수입과 생활수준이 낮을수록 정체의식이 상대적으로 높게 나타났다. 그리고 전문.관리.사무직보다는 판매.서비스.생산.농업직 종사자들의 정체의식이 높았다. 전문대 정도의 교육을 받은 시민의 정체의식이 상대적으로 높고, 인천의 문화.복지.환경개선을 위한 특별기금 기부의사가 있는 시민과 인천을 마음붙이고 살 곳으로 생각하는 시민의 정체의식이 높다. 총괄적인 의미에서 본 인천의 정체성에 관한 조사를 보면, 인천은 "주인의식 없음"과 "이제부터 만들어 가야 한다"는 답변이 제일 많았고 그 다음은 "포용력", "선구적 개척정신", "긍정적인 의미의 짠물", "합중시(合衆市)적 다양성", "외세에 대한 호국정신", "세계의 관문도시"로 나타났다. 이와 같은 응답유형으로 보아서는 인천지역에 대한 이미지를 한마디로 딱 잘라 말하기는 어렵다. 그러나 인천은 서울.경기인, 충청인, 호남인, 영남인, 이북인, 외국인 등을 가리지 않고 받아드리는 "포용력이 있는 합중시적 다양성을 가진 도시"로 지역차가 서로 다른 출신성분이 공존할 수 있다는 점에서 의미하는 바가 크다. 이는 "세계속의 도시"와 "동북아의 거점도시"를 추구하는 미래지향적인 시각에서는 지역주의를 지양하고 지역통합이슈와 세계화 물결속에서 외국인에게도 열린 상태문화를 제공하는 관문이 될 것이라는 면에서 인천이 추구해야 할 정체성으로 시사하는 점이라고 본다.는 미래지향적인 시각에서는 지역주의를 지양하고 지역통합이슈와 세계화 물결속에서 외국인에게도 열린 상태문화를 제공하는 관문이 될 것이라는 면에서 인천이 추구해야 할 정체성으로 시사하는 점이라고 본다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.1569-1580
• /
• 2016

2.4 GHz 능동형 RFID가 보다 활성화되기 위해 개선되어야 할 요인 중 하나는 배터리 수명 문제다. 그러나 현재 까지 소비 전력 예측을 위한 정확한 모델이 존재하지 않는다. 본 연구에서는 태그의 전력 소비를 정확하게 예측 할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 충돌 제어와 query 명령어 사용 방법에 따라 6개의 시뮬레이션 모델을 제안 하였다. 예측 정확도를 높이기 위하여 태그의 작동 모드를 몇 개로 분류하고 그에 따른 전력 소비와 작동 시간을 조사하였다. 태그 수집과 응답 확인 과정을 간소화 하는 Query command 명령 방법과 최근에 제안된 충돌 제어 알고리즘을 본 시뮬레이션 모델에 사용하였다. 소비 전력 이외에도 시스템 효율과 다중 태그의 인식 시간, 그리고 인식률과 같은 성능 지표를 구하여 기존의 ISO/IEC 18000-7 시스템과 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권11호
• /
• pp.1001-1014
• /
• 2003

빠르게 변화하는 시장의 요구에 대응하고자 특정 영역에 속하는 애플리케이션 간의 재사용을 높이려는 프로덕트 라인 개발 방법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 프로덕트 라인 개발 방법에서는 영역 내의 여러 애플리케이션들 간의 차이점과 공통점을 분류하는데 피쳐 모델링이라는 분석 방법을 주로 사용하고 있다. 기존 피쳐 모델링에서는 피쳐를 비정형적으로 명세화하기 때문에 모호성, 이해의 오류, 잘못된 해석 등의 문제가 발생하고 있다. 피쳐를 추상화하여 도메인에 독립적인 메타 모델로 나타내고 정형화 기법을 도입하여 명세화 한다면 기존의 피쳐 모델에서 발생하는 문제점들을 해결할 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 첫째, 메타 수준에서의 피쳐 모델링을 통하여 피쳐의 구조와 속성을 정의한 후 다중 패러다임 정형화 명세 언어를 사용하여 피쳐를 명세화하는 기법을 제시하였다. 둘째, 피쳐에 대한 정형화 명세 프로세스를 기술하였으며, 셋째, 명세화된 피쳐들 간에 발생할 수 있는 문제점들을 해결하기 위한 피쳐 상호작용 관리기법을 정의하였다. 그리고 마지막으로, 제시된 피쳐의 정형화 명세 기법을 분산 미팅 스케줄러 시스템에 적용시켜보았다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.7-17
• /
• 2019

기계 학습은 다양한 현상의 예측 및 분석 등을 가장 정확하게 수행하는 기술 중 하나이다. K-평균 클러스터링은 주어진 데이터들을 비슷한 데이터들의 군집으로 분류하는 기계 학습 기법의 한 종류로 다양한 분야에서 사용된다. K-평균 클러스터링의 성능을 높이기 위해서는 가능하면 많은 데이터에 기반한 분석을 수행하는 것이 바람직하므로, K-평균 클러스터링은 데이터를 제공하는 다수의 클라이언트들과 제공받은 데이터들을 사용하여 클러스터의 중심값을 계산하는 서버가 있는 모델에서 수행될 수 있다. 그러나 이 모델은 클라이언트들의 데이터가 민감한 정보를 포함하고 있는 경우, 서버가 클라이언트들의 프라이버시를 침해할 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다수의 클라이언트가 있는 모델에서 이러한 문제를 해결하기 위해 동형 암호를 사용하여 클라이언트의 프라이버시를 보호하며 기계 학습을 수행할 수 있는 프라이버시 보장형 K-평균 클러스터링 방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.15-28
• /
• 1999

다단계 보안 데이타베이스 관리 시스템(multilevel secure database management system (MLS/DBMS)은 시스템이 사용자를 위한 여러 개의 보안 인가등급(security clearance level)과 시스템내의 데이타를 위한 여러 개의 분류 등급(classification level)을 가진 데이타베이스 관리 시스템으로써 이러한 시스템의 목적은 기밀 정보를 인가 받지 않은 사용자로부터 보호하는 것이다. 이미 연구되어온 알고리즘들은 로킹이나 타임스탬프 기법을 변형하여 비밀채널을 제거하는데 주안점을 두었기 때문에 상위 등급 트랜잭션들이 하위 등급 트랜잭션에 의해 반복적으로 지연되는 기아현상을 유발시켰다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 오렌지 로크를 기반으로 하는 다단계 보안 DBMS에서 직렬화 순서의 동적인 재조정 방식을 이용하여 상위 등급 트랜잭션의 기아현상을 완화하는 알고리즘을 제안한다 기존의 보안 알고리즘이 다중버전상에서 수행되었던 것과는 달리 제안된 알고리즘은 단일버전상에서 수행함으로써 트랜잭션의 병행성 정도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 병행수행 상에서 직렬성을 만족함을 증명하고, 보안성을 만족함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.31-40
• /
• 2024

국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.

• 토지주택연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.65-79
• /
• 2022

본 연구에서는 부산·경남지역 청년 1인가구 임차인의 주거만족도에 영향을 미치는 주요 특성 및 청년층 주거관에 대한 영향력을 분석하고 세부적으로 분류하여 향후 주거 문제 및 방향에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 선행연구를 토대로 한 이론을 바탕으로 청년 1인가구 임차인의 주거 특성 만족도에 대한 주요 변수 및 향후 1인가구 지속 의향, 혼인 의향 및 가구원 증가에 대한 의향을 질문하기 위한 청년층 주거관에 대한 변수도 포함하여 연구하였다. 실증분석은 설문조사의 결과를 바탕으로 SPSS Statistics 25.0 통계 프로그램을 사용하여 다중회귀분석 및 의사결정나무모형 분석을 실시하였다. 실증분석 결과 첫째, 주거 임차특성 만족도 및 1인가구 지속 의향은 자연적 특성, 주거 특성, 물리적 특성, 1인가구 지속 의향 순으로 주거만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 주거 임차특성 만족도 및 향후 혼인 의향은 자연적 특성, 주거 특성, 물리적 특성 순으로 주거만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 주거 임차특성 만족도 및 향후 가구원 증가 의향은 자연적 특성, 주거 특성, 물리적 특성 만족도 순으로 주거만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 주거만족도를 종속변수로 한 의사결정나무모형 분석 결과, 자연적 특성이 3.4 초과이며, 전세일 때 주거만족도가 가장 높게 나타났다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 부산·경남지역 청년 1인가구의 주거환경 개선 정책이 필요하다. 둘째, 부산·경남지역 청년 1인가구 임차인을 위한 맞춤형 주택 공급은 청년층의 주거만족도를 향상시키는데 도움이 될 것이다. 셋째, 부산·경남지역 청년 1인가구 임차인의 라이프스타일에 적합한 공간에 일정비율 주거공급이 이루어져야 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제26권6호
• /
• pp.175-181
• /
• 2022

구조물의 공용연수가 증가함에 따라 각종 성능 저하가 발생한다. 특히 국내 인프라 구조물은 대부분 경제가 성장하는 시기에 집중적으로 건설되었기 때문에 노후 인프라 비율 급증이 최근 주요 이슈가 되고 있다. 인프라의 노후화는 자칫 안전사고로 이어질 수 있으며 인명 피해까지 유발할 수 있다. 이러한 문제를 사전에 예방하기 위하여 주기적이고 정확한 점검 및 유지관리가 필수적이다. 이 같은 이유로 최근 컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용하여 다양한 손상을 탐지하는 연구에 대한 수요가 원격점검 혹은 점검자동화 분야에서 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 콘크리트 손상의 종류를 세 가지로 구분하여 이를 탐지할 수 있는 신경망 구조를 제안했다. 특히 계층적 학습 기법을 통해 보다 정확하게 다양한 손상을 탐지할 수 있는 신경망을 개발하였다. 이 신경망은 2,026장의 손상 영상으로 학습되었고, 508장의 손상 영상으로 실험하였다. 그 결과 67.04%의 평균 중첩 정확도와 52.65%의 F1 점수를 갖는 알고리즘을 완성하였다. 이 같은 손상 탐지 알고리즘은 향후 구조물의 정확한 상태 진단에 활용될 수 있으리라 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.187-201
• /
• 2024

골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.148-160
• /
• 2003

현재 세계 48개국의 의료기관에서 임상을 위해 널리 사용 중인 모발분석(TMA)은 중요 미네랄 비율을 분석하여 체내에 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고 인체에 미치는 영향을 예측하여 건강유지 방향을 제시하는 임상 영양학 및 독성학 검사방법을 말한다. 그러나 국내 모발분석방법에는 몇 가지 문제점이 있다. 즉, 모발분석결과를 처리하고 해석할 수 있는 한국형 의료정보 데이터베이스가 없으므로 미국에 의뢰하고 있는데, 외화낭비는 물론 보내오는 모발분석 검사결과지가 영문이고 철저한 보안 위주파일이므로 국내의료 기관에서의 활용도가 매우 낮다. 또한 모발분석 결과가 서구식 데이터베이스로부터 분석된 것이므로 검사결과의 신뢰성 문제도 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 최초로 TMA 기반 한국형 의료정보시스템을 구축하였다. 이 시스템은 복잡한 모발분석 자료의 분류를 다단계 통계분석 방법에 의한 결정트리 분류기를 통해 수행하고, 다중 퍼지 규칙방식의 데이터베이스를 구축하여 지능형 퍼지추론 방법에 의해 모발분석 자료를 분석한다. 본 시스템의 성능을 실제 작업 환경에서 측정한 결과, 시스템을 사용하는 경우가 사용하지 않았을 경우보다 업무능률과 사용자 만족도가 각각 86%, 92% 증가하였다.