• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.234-237
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• 2021

최근 인공지능에대한 관심과 COVID-19의 영향으로 인공지능을 적용하려는 연구가 계속되고 있다. 인공지능 학습 방식 중 딥러닝에서는 학습 결과에 따라 가중치를 두며 지속적인 학습을 수행한다. 이때 사용하는 가중치에 따라 학습 능력이 향상되게 되지만, 과다 학습으로 인한 퇴화 현상과 잘못된 결과 도출이 되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문제를 해결하기 위해 비연속적 PoW 합의방식을 사용한 블록체인에 가중치와 학습 결과를 지속적으로 보관하여 형상관리를 할 수 있는 시스템을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.290-292
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• 2021

최근 인코더-디코더 구조의 자연어 처리모델이 활발하게 연구가 이루어지고 있다. 인코더-디코더기반의 언어모델은 특히 본문의 내용을 새로운 문장으로 요약하는 추상(Abstractive) 요약 분야에서 널리 사용된다. 그러나 기존의 언어모델은 단일 문서 및 문장을 전제로 설계되었기 때문에 기존의 언어모델에 다중 문장을 요약을 적용하기 어렵고 주제가 다양한 여러 문장을 요약하면 요약의 성능이 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 다중 문장으로 대표적이고 상품 리뷰를 워드 임베딩의 유사도를 기준으로 클러스터를 구성하여 관련성이 높은 문장 별로 인공 신경망 기반 언어모델을 통해 요약을 수행한다. 제안하는 모델의 성능을 평가하기 위해 전체 문장과 요약 문장의 유사도를 측정하여 요약문이 원문의 정보를 얼마나 포함하는지 실험한다. 실험 결과 기존의 RNN 기반의 요약 모델보다 뛰어난 성능의 요약을 수행했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.547-548
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• 2020

데이터의 양은 기술의 발전과 함께 크게 증가하였다. Hadoop은 빅데이터 분야에서 사용되는 대표적인 빅데이터 처리 플랫폼으로 IoT 분야에서도 사용된다. HDFS(Haddop Distributed File System)는 Hadoop의 코어 프로젝트로 블록 기반의 대용량 데이터 저장소다. 기존의 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경은 HDFS를 사용한다. 그러나 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 한 번 Import된 데이터의 Update와 Delete를 지원하지 않는 Hadoop의 특징으로 인해 성능과 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경의 단점을 극복하기 위해 Lambda 구조를 적용한 IoT 센서 데이터 수집 환경을 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.524-527
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• 2021

인터넷 서비스의 발전으로 프로젝트의 규모가 커짐에 따라 발생하는 문제를 해결하기 위해 프로젝트의 구조가 Monolith 구조에서 Micro Service 구조로 변하는 중이다. Micro Service 구조는 각각 독립된 데이터베이스를 가지기 때문에 각 서비스들 간에 데이터를 공유하고 관리하는 것에 어려움이 있다. Apache Kafka와 같은 분산 메시징 시스템은 여러 개로 분산된 서비스 간에 메시지를 전송 및 수신하여 데이터의 통신과 교환을 가능하게 한다. 본 논문에서는 분산 메시징 시스템에서 지원하는 압축 방식 별로 성능을 측정하고 분석하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.145-146
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• 2023

최근 결제 시스템은 인간 친화적이며 다양한 디지털 기술들의 발전으로 간편화되고 있다. 특히 핀테크의 일종인 간편 결제 시스템은 효율성과 간편성을 강조하면서 금융 시장에서 크게 화두 되는 시스템이다. 그러나 효율성과 간편성에 집중하다 보니 보안성이 낮아지는 단점을 가지고 있다. 특히, 간편 결제 시스템의 핵심인 토큰 시스템의 취약점은 가장 큰 문제를 발생할 수 있다. 이에 대응하기 위해, 이 논문에서는 기존 결제 시스템 방식에 비대칭 암호화 방식을 추가하여 간편 결제 시스템의 보안성을 높여 토큰 취약점 대응 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.342-344
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• 2023

클라우드 시장의 성장과 마이크로 서비스 접근식이 제기됨에 따라 IT인프라를 관리하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 하지만 고도화 및 분산된 환경에서 관찰 가능성 응용을 확보하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 모니터링 시스템을 통한 데이터 분석 중 수집한 데이터의 분석이 난해하다는 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 NAB 데이터셋을 대상으로 STUMPY를 이용하여 데이터를 시각화하고, CNN을 이용하여 분류 작업을 수행한다. 분류를 수행한 데이터셋은 이상치 데이터와 이상 전조 데이터, 정상 데이터셋으로 분류하여 데이터셋을 구성한다. 구성한 학습 데이터셋에 대해 훈련을 마친 딥러닝 모델은 부하 테스트 환경에서 수집한 데이터에 대한 그래프 패턴을 분석하여 이상치 데이터와 이상 전조 데이터를 탐지한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.556-558
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• 2024

오늘날 클라우드 컴퓨팅은 FIFA, WTA, F1, MLB등과 같은 비디오 및 실시간 스포츠 이벤트에 널리 사용된다. DataM에 따르면 비디오 스트리밍 플랫폼 시장은 545억 달러에서 2,523달러에 달할 것으로 예측된다. 기존 실시간 스트리밍 방법은 스트리밍 비디오의 개수가 증가하고나 스트리밍 이용자가 증가할 경우 성능 저하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 Apache Kafka Server를 활용한 대규모 비디오 스트리밍 기법을 제안한다. Apache Kafka Server를 사용하여 네트워크를 수집하면 대규모 데이터를 처리할 수 있으며, 데이터의 안정성과 실시간 처리를 할 수 있어 온라인 비디오 스트리밍에 적합하다. 이에 비디오 품질을 선택할 때 적합한 비디오 품질을 선택할 수 있다. 향후 제안하는 기법은 많은 데이터와 실험으로 실질적인 검증을 할 예정이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.698-701
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• 2024

인공지능 기술이 발전함에 따라 인공지능은 인간이 하는 업무들을 대체하고 있다. 현재 인공지능 기술은 시각, 청각 분야로 초점이 맞춰져 있으나 최근 후각 분야에 관련된 연구도 활발히 진행 중이다. 후각 AI는 식품, 의료, 보안, 안전 등에 활용될 전망이며 본 논문에서는 우리 사회의 안전불감증 문제를 언급하고 오작동 비율이 높은 화재경보기에 후각 AI를 대입하여 화재경보기의 오작동 비율을 줄이고 화재경보기에 대한 인식을 해결되는 것을 기대한다.

• 재무관리연구
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• 제21권2호
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• pp.99-123
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• 2004

본 연구는 국내 상장기업 중에서 2000년에서 2002년도까지 사모사채를 발행한 124건의 발행 정보와 공모사채 발행을 실시한 203건의 발행정보를 표본으로 기업의 사모사채 발행에 영향을 미치는 결정요인들을 분석하였다. 회사채 조달원천의 선택에 영향을 미치는 요인으로 정보비대칭, 재무위험, 대리인비용, 독점적 정보, 신용등급 등 5개 변수를 도입하였다. 기업에 대한 정보비대칭의 정도는 사모사채 발행의 선택에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 정보비대칭에 따른 역선택을 회피하기 위한 수단으로 사모를 선택하는 것으로 보인다. 또한, 기업의 재무위험의 정도가 클수록 공모사채 발행보다는 사모사채 발행이 이루어지는 경향이 높은 것으로 나타났는데, 이러한 결과는 사모계약이 가지는 재무적 재조정의 수월성과 관련이 있는 것으로 보인다. 대리인비용의 경우에는 대용변수의 선택에 따라 상이한 결과를 보이고 있다. 먼저, 주가수익률이 높은 기업일수록 사모발행을 통해 자본을 조달하는 경향이 높은 것으로 나타났다. 즉 사모발행은 부채의 대리인비용을 감소시키기 위한 수단이 될 수 있다고 추정된다. Tobin의 Q 경우는 기업의 공모사채와 사모사채 선택 의사결정에 유의적인 영향을 주지 않는 것으로 나타났는데, Tobin Q값이 높은 기업들은 강탈문제(hold-up problem)를 회피하기 위해 공모시장에 접근하는 경향이 있는 것으로 추정된다. 한편, 독점적 정보와 관련하여 기업은 내부의 정보보호를 위해서 사모사채 발행에 대한 동인을 가지는 것으로 보인다. 신용등급이 투기등급에 해당하는 기업들의 사모발행 경향이 높은 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과들은 정보비대칭의 문제점이 있는 기업이거나 또는 대리인문제를 해결하기 위한 수단으로서 사모사채 발행은 기업의 우선적 자금조달방법이 될 수 있다는 것을 시사하고 있다고 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권1B호
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• pp.71-79
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• 2003

인터넷에서 트래픽의 폭발적인 증가로 인하여 데이터 흐름에 대한 서비스품질(QoS) 보장과 트래픽 엔지니어링 문제가 매우 중요하게 되었다 MPLS는 출발지와 목적지 사이에 다중의 경로를 사용하는 데 자유롭기 때문에 기존의 IP 라우팅보다 이러한 문제를 해결하는데 장점을 갖고 있다 특히 제한기반 최소 거리(CSPF) 알고리즘과 MPLS의 explicit 결로는 위의 문제를 해결하도록 해주었다. 그러나, CSPF 알고리즘은 QoS 제한 이내의 최소 거리 경로를 찾기 때문에 QoS가 만족되는 다른 경로를 찾을 수 없으며, 트래픽이 몰리는 정체가 발생하였을 경우 최선형(best-effort) 트래픽 데이터는 잃게 된다. 본 논문에서는 MPLS 망에서 트래픽을 분산시키는 라우팅을 통해 네트워크 자원을 최적으로 사용하는 방안을 제시한다