• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.691-694
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• 2005

최근에 들어서 전력산업에 규제완화가 도입되면서 환경이 급변하고 있는 실정이다. 여러 가지의 환경 변화가 예상되지만, 그 중에서도 공급자간에 경쟁 도입이 전력산업 참여자간에 주요 이슈로 부상하고 있다. 이와 같은 변화는 전력시스템의 기술 개발 뿐만 아니라 경영전략에도 큰 영향을 미치고 있으며, 대 수요자 서비스의 제공이 전략의 핵심이 되고 있다. 따라서 공급자는 보다 나은 서비스를 제공하기 위해서, 수요자 정보의 수집 및 분석을 해야 할 필요가 있다. 이와 같은 수요자 정보의 분석은 여러 분야가 있지만 그 중에서도 수요특성을 파악하는 것이 가장 기본이 된다. 본 논문에서는 전력 수요자의 부하 특성을 분석하고 평가하기 위하여 수요특성별로 그룹으로 분류하는 방법을 개발하고, 분류된 그룹의 특징을 검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1399-1402
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• 2002

네트워크 기반의 응용 서비스들이 다양하게 개발되고 업무 전산화로 인한 분산 컴퓨팅 환경이 확대됨에 따라 네트워크 트래픽은 증가 일로에 있다. 특히, 많은 트래픽이 집중되는 백본망에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위하여 효과적인 트래픽 관리 방법이 요구되고 있다. 이를 위해서는 우선적으로 네트워크 트래픽의 총 양에 의한 정량적이고 단순 평면적인 정보가 아닌 네트워크 트래픽을 정밀 분석하고 특성을 파악할 수 있는 방법이 필요하며 또한 어느 한 순간의 데이터나 일괄처리 방식에 의한 분석이 아닌 실시간으로 장기적인 트래픽 측정 및 분석이 필요하다. 본 논문은 트래픽 측정방법 및 특성과 한국전력 백본망을 대상으로 네트워크 트래픽의 발원지로부터 목적지까지의 트래픽을 플로우별로 수집, 분석학 수 있는 트래픽 측정 및 분석 시스템에 대하여 기술하였다. 본 시스템은 백본망 전체의 트래픽을 지속적이며 실시간으로 이용자별, 시간대별, 프로토콜별, 응용 서비스별로 정보 추출이 가능하며 그래픽 환경과 웹 기반의 사용자 환경을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.318-327
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• 2008

정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.

• 정보보호학회지
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• 제30권2호
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• pp.11-19
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• 2020

드론은 군용에서부터, 공공 관제 및 모니터링, 촬영 및 취미, 배송 서비스에 이르기까지 다양하게 활용되고 있다. 그러나 드론에 내장된 센서 값 조작이나 수집 데이터 누출, 통신 내용 도감청 및 GPS 신호 조작 등의 보안 취약점을 이용한 공격은 드론을 포획하거나 추락시키고 중요한 데이터를 탈취하는 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 보안 취약점을 해결하기 위해 드론 전용 난수 생성기와 통신보호를 위한 암호프로토콜, 화이트박스 암호를 통한 정보보호 및 신호 인증을 통한 GPS 스푸핑 탑지 기법 등 안전한 드론 보안 메커니즘이 활발히 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 드론 시스템의 구성 요소별 보안 위협 요소를 살펴보고, 보안 위협 사례를 공격 유형별로 분석한다. 또한 이러한 보안 위협들에 대응하기 위해 드론에 적용된 암호 기술 현황에 대해 살펴본다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.55-62
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• 2009

u-GIS 환경에서는 센서 네트워크를 통해 필요한 공간 데이터를 수집하고 이를 실시간 처리 및 가공 또는 기 저장되어 있는 정보와 함께 유통된다. 웹 기반 응용서비스 등에서 인터넷 망을 통한 정보가 요청되는 경우 표준 문서인 XML로 전달된다. 특히 요청되는 정보에 공간 데이터가 포함되는 경우 공간데이터 처리가 가능한 GML, S-XML 등의 문서가 사용된다. 이 과정에서 DSMS에서와 같이 실시간 처리된 스트림데이터는 S-XML 문서 형태로 변환되고, 웹 기반의 공간정보 응용서비스는 인터넷 망을 통해 S-XML 문서를 전달받는다. 대부분의 공간정보 응용서비스는 저장시스템으로 기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템을 사용하기 때문에 S-XML 데이터와 SDBMS에서 사용되는 데이터간의 상호 변환과정이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 캐싱을 이용한 S-XML 변환 기법을 제안한다. 제안 기법은 공간 정보유통을 위한 S-XML과 관계형 공간 데이터베이스와의 효율적인 변환을 위해, S-XML에서 공간 데이터에 해당하는 부분을 캐싱하고, 동일 지역의 공간데이터에 대한 변환이 요구될 경우 캐시 데이터를 재사용하여 별도의 변환 비용 없이 변환한다. 제안 기법을 통해 u-GIS 환경에서 공간정보의 유통을 위한 S-XML 문서와 이를 이용하는 웹 기반 공간정보 응용서비스 사이의 변환 비용을 감소하였으며, 성능평가를 통하여 질의 처리 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.95-104
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• 2017

2014년 서울시는 시민의 목소리에 신속한 응대를 목표로 '서울특별시 응답소' 서비스를 시작하였다. 접수된 민원은 내용을 바탕으로 카테고리 확인 및 담당부서로 분류 되는데, 이 부분을 자동화시킬 수 있다면 시간 및 인력 비용이 감소될 것이다. 본 연구는 2010년 6월 1일부터 2017년 5월 31일까지 7년치 민원 사례 17,700건의 데이터를 수집하여, 최근 화두가 되고 있는 XGBoost 모델을 기존 RandomForest 모델과 비교하여 한국어 텍스트 분류의 적합성을 확인하였다. 그 결과 RandomForest에 대비 XGBoost의 정확도가 전반적으로 높게 나타났다. 동일한 표본을 활용하여 업 샘플링과 다운 샘플링 시행 후에는 RandomForest의 정확도가 불안정하게 나타난 반면, XGBoost는 전반적으로 안정적인 정확도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권1호
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• pp.72-81
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• 2014

최근 불규칙적인 전력 수요에 따른 수차례의 전력난에 의해, 양방향 통신을 이용하여 전력의 공급과 수요 정보를 실시간으로 교환함으로써 변동하는 전력 수요에 맞추어 효율적으로 전력을 공급할 수 있게 해주는 스마트 그리드의 도입의 필요성이 급속하게 높아지고 있다. 향후 국내에 스마트 그리드환경이 구축되면, 스마트 그리드 환경에서 얻을 수 있는 정보를 이용하여 서비스를 제공하는 third-party들 역시 활성화될 것이다. 본 논문에서는 스마트 그리드 환경이 구축된 가정에서 발생하는 가전기기 소비전력 패턴을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하고, 가족 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 가족 유형을 분류하는 분류기를 만들기 위해서는 소비전력이 어떤 가족 유형에서 생성되었는지에 대한 데이터가 필요한데, 현실적으로 그러한 데이터를 수집하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 가상의 데이터를 생성하기 위해 가족 유형에 따른 소비전력을 생성하는 시뮬레이터를 개발하고, 시뮬레이터에서 생성되는 소비전력 정보를 이용하여 가족 유형을 분류한다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법이 향후 각 가구의 특성에 따른 맞춤형 서비스 또는 마케팅에 활용될 수 있는 가능성을 제시한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.129-136
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• 2012

최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.15-24
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• 2003

현재 국내 교통정보제공 서비스는 공공기관과 민간기업에서 다양한 기술과 장비를 수도권에 집중하여 교통정보수집 인프라를 구축하고 사업화를 추진하고 있으나, 자료의 처리방법과 제공장비, 통신 프로토콜 등이 상이하여 정보의 부정확성과 공공성의 미흡, 중복투자 등 다양한 문제점이 발생하고 있다. 이에, 이러한 문제를 해결하고 교통정보서비스 사업의 활성화와 수집된 교통정보의 활용을 유도하기 위한 국가차원의 표준화 전략이 필요한 시점이다. 이를 위해, 본 연구에서는 시스템 구축 현황과 국가 ITS 표준화 추진현황을 토대로 교통정보의 통합관리 및 공유방안을 제시하고자 한다. 먼저 교통정보제공을 위한 데이터 요소와 메시지 집합의 관계를 살펴보고, 다음으로 도로공사-첨단모델도시-천안 $\cdot$논산 고속도로, 인천공항고속도로-도로공사, 서울지방경찰청-서울시 교통국 등 기존의 민간 또는 공공의 교통정보관련기관 에서 교통정보의 공유를 위해 메시지 집합 형식을 어떻게 사용하고 있는 지를 비교 분석하였다. 각 센터간 메시지 집합을 비교해 본 결과, 데이터 전송 형식 구조와 각 항목이 갖는 값이 다르고 센터 고유주소와 링크 ID가 정해져 있지 않아 데이터 전송이 불가능하거나 시스템의 변경이 불가피한 것으로 나타났다. 또한 이를 국가 ITS 기술표준안과 비교해 본 결과, 국가 ITS 기술표준화에서 제시하고 있는 종류와 실제 사용되고 있는 항목의 종류와 내용도 서로 다른 것으로 나타났다. 지금까지 분석한 결과를 토대로 우선적으로 교통정보의 통합관리를 위한 방안으로 수집된 표준에서 제시한 요소와 각 센터간 메시지 형식에서 공통으로 사용되고 있는 항목을 기준으로 헤더부분과 데이터 부분의 기본요소와 내용을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.432-436
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• 2023

초거대언어모델(LLM)의 도래에 따라 다양한 과업들이 도메인 관계 없이 제로샷으로 추론이 가능해짐에 따라서 LLM이 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 대표적으로 ChatGPT와 GPT-4는 상용 API로 서비스를 제공하여 용이한 서비스 접근으로 다양한 이용층을 끌어들이고 있다. 그러나 현재 상용 API로 제공되고 있는 ChatGPT 및 GPT-4는 사용자의 대화 내역 데이터를 수집해 기업의 보안 문제를 야기할 수 있고 또한 생성된 결과물의 환각 문제로 인한 기업 문서의 신뢰성 저하를 초래할 수 있다. 특히 LLM 생성 글은 인간의 글과 유사한 수준으로 유창성을 확보한만큼 산업현장에서 LLM 작성 글이 판별되지 못할 경우 기업 활동에 큰 제약을 줄 수 있다. 그러나 현재 한국어 LLM 작성 글 탐지 서비스가 전무한 실정이다. 본 논문에서는 한국어 초거대언어모델 작성 글 판별기: KoCheckGPT 를 제안한다.KoCheckGPT는 산업현장에서 자주 사용되는 문어체, 개조식 글쓰기로 작성된 문서 도메인을 목표로 하여 글 전체와 문장 단위의 판별 정보를 결합하여 주어진 문서의 LLM 작성 여부를 효과적으로 판별한다. 다국어 LLM 작성 글 판별기 ZeroGPT와의 비교 실험 결과 KoCheckGPT는 우수한 한국어 LLM 작성 글 탐지 성능을 보였다.