• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1091-1094
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• 2004

전통적인 호스트 기반 침입탐지시스템과 네트워크 기반 침입탐지시스템은 각각 로그 데이터나 패킷 정보에서 단일 공격을 탐지하고 침입경보를 생성한다. 그러므로, 기존의 침입탐지시스템들은 침입경보간의 상호 연관성에 대한 정보가 부족하게 되고, 다수의 거짓 침입경보를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 추론 규칙을 이용하는 침입경보 연관관계 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 침입경보 수집기, 침입경보 전처리기, 침입경보 연관관계 분석기로 구성되어 있다. 침입경보 수집기는 각 침입탐지시스템으로부터 필터링 과정을 거쳐 전송된 침입경보를 받아 침입경보 데이터베이스에 저장한다. 침입경보 전처리기는 불필요한 침입경보를 줄임으로써 침입경보 연관관계 분석의 효율성을 높인다. 마지막으로, 침입경보 연관관계 분석기는 추론 규칙을 이용하여 침입경보간의 상호연관성을 파악한다.

• 무역학회지
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• 제48권2호
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• pp.175-195
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• 2023

해상운송은 개별 국가만이 아니라 세계 경제에 높은 영향력을 미치며, 글로벌가치사슬(GVSc)을 통한 분업 실현에 이바지 하고 있으며 이러한 국제분업 활동은 일상화되어 있다. 해상운송업 사이에도 국제분업을 통한 글로벌 가치사슬(GVSs)이 존재하며 국가 간 해상운송업 사이 혹은 관련 산업 사이에도 거래관계가 발생해 상호 연관구조가 긴밀한 국가들이 있다. 이에 본 연구에서는 아시아개발은행(ADB)에서 1년 단위로 발표하는 국제산업연관표(WIOT)을 이용하여 63개 국가 중에서 세계 30대 선박 보유국 안에 포함되면서 수상운송업의 총 산출액이 높은 14개 국가를 대상으로 수상운송업 간의 상호 연관구조를 분석하였다. 분석을 통해서 우리나라 수상운송업과 높은 연관구조를 가진 국가와 우리나라 수상운송업의 특징을 확인하였다. 분석 결과 우리나라는 투입구조에서 국산 중간재비중이 약 70%로 유럽의 주요 해운 국가 대비 국내산 이용 비율이 높았다. 하지만 2000년 이후로 꾸준히 국외 중간투입이 증가하면서 국외 산업과 연관구조가 높아졌으며, 발생하는 부가가치는 하락하였다. 줄어드는 부가가치에 비해 국내 산업으로 생산유발계수는 크게 변화가 없어 같은 금액 투자에도 국내에 미치는 경제적 영향은 줄어든 것으로 평가되어 해운산업의 부가가치를 높이기 위한 정책적인 방안이 필요한 것으로 생각된다. 우리나라 수상운송업과 높은 연관구조를 가진 국가는 투입구조 상에서는 미국(USA), 배분구조에서는 싱가포르(SIN), 일본(JPN) 순으로 해당 국가의 생산활동에 높은 영향을 받는 것을 확인하였다. 생산유발계수를 통한 연관구조를 보면 우리나라 수상운송업과 높은 연관구조를 가진 국가의 수상운송업은 싱가포르(SIN)이다. 싱가포르(SIN)는 유럽 항로의 중간지역으로 우리나라 수상운송업과 상호 간에 높은 생산유발효과를 주고받는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.157-165
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• 2004

본 논문에서는 현재 증가하고 있는 웹 서비스 공격을 정확하고 빠르게 탐지할 수 있고, 잘못된 공격탐지를 줄여줄 수 있는 웹서버 보안관리시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 단위보안모듈들의 결과를 실시간으로 수집하고 상호연관성 분석과정을 통해 탐지의 정확성을 향상시킨다. 단위보안모듈은 네트웍기반 침입탐지시스템 모듈, 파일무결성 검사 모듈, 시스템로그분석 모듈 그리고 웹로그분석 모듈로 구성되며, 그리고 각각의 단위보안모듈들의 결과에 연관성을 부여하여 실시간으로 분석하는 상호연관성 분석 모듈이 있다. 제안한 시스템은 공격탐지의 정확성 뿐 아니라 단위보안모듈의 추가 그리고 상호연관성 분석의 범위확장이 용이한 프레임워크를 제공한다. 그리고 제안한 시스템의 단위보안모듈 중 침입탐지시스템 모듈은 다중 쓰레드 기반으로 Snort를 재구성하여 보다 빠른 공격 탐지 시간을 갖는다. 처리량이 많은 단위보안모듈의 처리시간을 단축함으로서 웹서버 보안관리시스템 처리 성능을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.392-394
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• 2003

연관 규칙 마이닝은 일반적으로 않은 빈발항목집합과 연관 규칙을 생성하며, 생성된 연관 규칙은 상호 포함관계에 있거나 중복되는 경우가 많다. 이는 효과적인 마이닝 뿐 아니라 마이닝의 활용 효용성을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위하여 연관 규칙 마이닝과 동일한 성능을 가지며 생성되는 규칙의 수를 줄일 수 있는 빈발 폐쇄 항목집합 마이닝이 제안되었다. 본 연구에서는 연관규칙 마이닝 방법 중 가장 우수한 성능을 가지는 ARCS 알고리즘을 개선한 빈발 폐쇄 항목집단 마이닝을 제안한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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• pp.243-246
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• 1998

텍스트 자동분석을 통해 얻어진 통계적인 용어연관성은 정보검색 및 언어 처리와 관련된 여러 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 용어연관성을 구하기 위한 연관계수는 여러 가지가 있지만 적용분야에 관계없이 유사계수 공식이나 상호정보량 공식이 주류를 차지하고 있다. 이런 공식들은 그 통계적 특성이 서로 다르기 때문에 알맞은 적용분야를 파악할 필요가 있다. 이 연구에서는 필요 연관계수 공식의 특성을 이론적으로 파악하였고, 실험으로 검증하기 위하여 240만 어절 분량의 실험용 한국어 신문기사 데이터베이스를 구축하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.289-307
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• 2016

본 논문에서는 생의학 분야의 특정 세부 분야에 특화된 관계 추출 학습 말뭉치를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대상 분야에 해당하는 용어집(유전자, 단백질, 질환 명칭 등)을 입력하면, 대용량 상호 작용 데이터베이스를 통해서 이들 용어 간의 연관 관계를 1차적으로 생성하고 생성된 연관 관계 집합을 다시 학술 데이터베이스에서 검색하여 최종적으로 연관 관계 포함 문장을 추출하는 형태로 수행된다. 개발된 시스템의 유용성 검증을 위해서 알츠하이머병 분야에서의 유전자 간 상호 작용 학습 말뭉치를 구축하는데 본 시스템을 적용하였고, 140개의 유전자 집합을 입력하여 이 분야에 특화된 학습 집합인 유전자 쌍 및 상호 작용 포함 문장 3,510 건을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용함으로써 기존에 완전 수작업으로 수행되던 연관 관계 추출용 학습 말뭉치 구축의 효율성을 높일 수 있고 다양한 세부 분야에 적합한 학습 말뭉치 구축에 도움을 줄 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.347-348
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• 2011

단백질 상호작용 네트워크에 대한 분석은 거시적인 생물학적 현상을 이해하는 하나의 수단으로써 보편적인 연구방법으로 활용하고 있다. 매우 복잡한 단백질 상호작용 네트워크로부터 유용한 정보를 도출하는 연구의 일환으로 우리는 단백질 네트워크에 있는 단백질들이 KEGG 경로에 있는 생체대사와의 연관성을 분석하였다. 여기서 구축된 네트워크를 KEGG 경로 흐름 네트워크로 명명하고 두 네트워크 사이의 연관성을 분석하였다. 이를 위해 피루브산 탈수소 효소 및 알파-케토글루탐산 탈수소 효소 2차 상호작용 네트워크의 전체 단백질 목록을 기반으로 각각의 KEGG 경로들을 추출하였다. 각 KEGG 경로들에 나타난 단백질들을 통해 KEGG 경로 흐름 네트워크를 구축하였고 이 흐름 네트워크에 포함된 단백질의 분류를 통하여 유용한 정보를 추출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.656-659
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• 2020

초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.

• 벤처창업연구
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• 제11권2호
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• pp.63-73
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• 2016

스타트업은 이제 전세계적으로 산업발전에서 가장 떠오르는 이슈로 자리 잡고 있다. 그럼에도 불구하고 가장 큰 문제는 대부분의 스타트업은 죽음의 계곡을 극복하지 못하고 실패의 길로 들어선다는 것이다. 이러한 상황에서 많은 스타트업은 벤처캐피탈에게서 이를 극복하기 위한 투자를 받기 원하고 있다. 하지만 스타트업의 비즈니스는 그 자체로 보안이 중요한 영업비밀이기에 벤처캐피탈을 접근하는데 있어 전략적 접근이 필요하다. 본 연구는 이를 위해 스타트업의 특성과 벤처캐피탈의 기존 투자 포트폴리오와의 연관성을 분석함으로서 투자유치를 위한 전략적 의사결정 요인을 확인하고자 한다. 분석을 위해 기존 유명한 해외 벤처캐피탈인 Sequoia capital, Lightspeed venture, Firstround, Khosla venture와 그들이 엔젤투자로 불리우는 seed 투자를 한 스타트업인 Dropbox, Airbnb, Snapchat, Uber, Instacart의 사례를 살펴보고 연관성에 대한 탐색적 분석을 실행하였다. 그 결과 각각의 벤처캐피탈은 각자 그들만의 투자 카테고리 특성을 보여줬으며 seed 투자 된 스타트업 또한 그들의 주요 카테고리에 포함되었다. 이뿐만 아니라 투자 시점 기준 1년간 투자된 총 244개의 기업과의 연관 관계를 살펴본 결과 36.4%의 기업이 산업내 수요와 공급관계를 형성하여 해당 산업의 양적, 질적 성장을 촉진할 수 있는 상호 수직적 통합관계를 보였으며 단지 0.5%만이 수평적 통합관계를 보여주어 벤처캐피탈이 스타트업에 투자하는데 있어서 기존 사업과의 상호 연관성에 따른 포트폴리오를 구성함을 보여주었다. 이는 스타트업에게는 seed 투자를 위한 벤처캐피탈 유치에 있어 기존 투자된 포트폴리오와의 연관성 확인이 주요한 전략적 요인임을 확인시켜 줬으며, 벤처캐피탈에게 있어서는 위험성 감소를 위한 상호 보완할 수 있는 스타트업 포트폴리오 구성의 중요성을 보여주었다. 이는 또한 갈수록 늘어나는 기업간 분쟁에 있어 상호 방어적 지식재산(IP) 포트폴리오 구성이 가능하게 되어 향후 사업성장을 위한 전략적 대응에 있어 그 중요성이 더욱더 클 것으로 보인다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.75-75
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• 2010

단일벽 탄소나노튜브(SWNT)는 뛰어난 물리적 성질과 화학적 안정성을 가지고 있어서 다양한 분야의 응용이 기대되어 폭넓은 연구가 진행 되고 있다. 특히 SWNT의 전기적 및 기계적 특성들은 SWNT의 직경 및 뒤틀림도(chirality)에 의해 크게 좌우되기 때문에, 합성하는 단계에서 직경 또는 chirality를 제어에 관한 많은 이론적 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 초기 SWNT의 핵생성 단계에서의 촉매의 거동 및 상호 연관성 등에 관한 실험적인 연구결과들이 속속 보고되고 있는 실정이다. 하지만, 아직도 이에 관한 더욱 다양하고 활발한 연구 접근 및 결과들이 필요한 시점이다. 상기 배경을 바탕으로 본 연구에서는 균일한 직경을 갖는 SWNT의 합성을 위한 기초연구로서 SWNT의 직경과 촉매나노입자의 크기의 상호 연관성에 대해 체계적으로 조사하였다. 우선 SWNT합성을 위한 촉매나노입자를 얻기 위해 페리틴(ferritin)용액의 농도 및 스핀코팅 조건을 변화시킴으로써 기판 위에 분산농도를 제어한 후, 대기 열처리를 통하여 촉매나노입자의 농도를 제어하였다. 나노입자의 평균직경은 4 nm 정도로 비교적 균일하였으며, 고농도의 촉매입자는 SWNT의 다발화(bundling)를 유발하였다. 따라서, SWNT와 나노입자 직경의 상호연관성을 조사하기 위해서는 단분산(monodispersed) 된 나노입자를 이용하였으며, 아르곤 분위기에서 추가적으로 고온($900^{\circ}C$) 열처리를 실시함으로써 나노입자의 크기감소를 도모하였다. 실험결과, 열처리 시간의 증가에 따라 입자크기가 감소함을 확인하였으며, 이는 나노입자의 증발에 의한 것으로 예상된다. 다음으로는 열처리를 통하여 직경이 제어된 나노입자를 이용하여 SWNT를 합성한 후 SWNT와 촉매크기 사이의 크기 관계를 조사하였다. SWNT의 합성은 메탄을 원료가스로 열화학증기증착법을 이용하였고, 합성기판으로는 산화실리콘웨이퍼와 퀄츠기판을 이용하였다. 성장한 SWNT의 직경은 AFM을 이용하여 측정하였으며, 퀄츠기판에 수평배향 성장시킨 SWNT를 3차원 구조의 기판으로 전사(transfer)하여, 라만분석이 용이하도록 하였다.