• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.135-140
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• 2015

WDSS는 네트워크 연동구간을 이용한 DDoS 대피소 시스템에 L7 스위치와 웹캐시서버를 추가 구성하여 웹 응용계층 DDoS 공격에 대한 방어성능을 향상시킨 시스템이다. WDSS는 웹 DDoS 공격 발생 시 백본 네트워크로부터 트래픽을 우회한 뒤 비정상 요청은 DDoS 차단시스템과 L7 스위치에서 차단하고 정상적인 클라이언트의 요청에 대해서만 웹캐시서버가 응답하게 함으로써 소규모 트래픽 기반의 세션 고갈형 DDoS 공격에 대응하고 정상적인 웹서비스를 유지한다. 또한 정상 트래픽을 웹서버로 재전송하기 위한 IP 터널링 설정이 없이도 공격 대응이 가능하다. 본 논문은 WDSS를 국내 ISP 백본 네트워크상에 구축하여 시스템 작동에 대한 유효성과 웹 응용계층 DDoS 공격 방어성능을 검증한 결과를 다룬다. 웹 DDoS 방어성능 평가는 실제 봇넷과 동일한 공격 종류와 패킷수의 공격을 수행할 수 있는 좀비 PC로 구성한 DDoS 모의테스트 시스템을 이용하여 실시하였다. 웹 응용계층 DDoS 공격 종류와 강도를 달리하여 WDSS의 웹 DDoS 방어성능을 분석한 결과 기존의 DDoS 대피소 시스템에서 탐지/방어하지 못한 소규모 트래픽에 기반하며 동일 플로우를 반복적으로 발생하지 않는 웹 DDoS 공격을 탐지/방어할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1273-1284
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• 2016

본 연구에서는 기계 학습 분야의 특허를 수집하여 키워드 네트워크를 구축하고 클릭 분석을 실시하였다. 먼저 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 핵심 키워드들을 선정한 다음, 이 키워드를 기반으로 키워드 네트워크를 구축하였다. 다음으로 네트워크 구조 분석, 중요 키워드 분석 및 클릭 분석을 시행하여 2005년도와 2015년도에 출원된 기계 학습 특허의 동향을 파악하였을 뿐만 아니라 양해년도의 분석 결과를 통해 특허 경향을 파악하였다. 분석 결과 기계 학습 특허의 키워드 네트워크는 밀도와 군집 계수가 낮은 것으로 드러났으며 기계 학습 기법 자체에 대한 특허보다는 다양한 응용 영역에서 기계학습을 적용한 특허들이 다수이기 때문으로 판단된다. 클릭 분석 결과 2005년도 클릭 분석에 의해 발견된 주제는 뉴스메이커 검증, 상품 소비 예측, 바이러스 공격 예방, 바이오마커, 그리고 워크플로우 관리였으며, 2015년도 기계 학습 특허 주제는 디지털 이미지 편집, 직불카드, 수신자 인라이닝 시스템, 유방 촬영 시스템, 재고 관리 시스템, 이미지 편집 시스템, 비행기 티켓 가격 예측, 그리고 문제 예측 시스템으로 나타났다. 2005년도에 비하여 2015년도의 근접 중앙성은 낮아지고 매개 중심성은 높아진 것으로 보아 최근의 특허 경향은 보다 다양한 분야에서 출원되고 있으며 이들 간의 연결이 활발해지고 있음을 알 수 있다. 클릭 분석은 클릭을 형성하는 키워드 집합을 해석하여 주제를 파악하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 추출된 공유 멤버쉽 키워드 집합은 특허 검색 시스템과 같이 키워드 검색 기반의 시스템에서 검색 키워드로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.204-208
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• 2018

본 논문에서는 시계열 데이터인 주가의 변동 패턴을 학습하고, 주가 가격을 예측하기 적합한 주가 예측 딥러닝 모델을 제시하고 평가하였다. 일반신경망에 시계열 개념이 추가되어 은닉계층에 이전 정보를 기억시킬 수 있는 순환신경망이 시계열 데이터인 주가 예측 모델로 적합하다. 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결하며, 장기의존성을 유지하기 위하여, 순환신경망의 내부에 작은 메모리를 가진 LSTM을 사용한다. 또한, 순환신경망의 시계열 데이터의 직전 패턴 기반으로만 학습하는 경향을 보이는 한계를 해결하기 위하여, 데이터의 흐름의 역방향에 은닉계층이 추가되는 양방향 LSTM 순환신경망을 이용하여 주가예측 모델을 구현하였다. 실험에서는 제시된 주가 예측 모델에 텐서플로우를 이용하여 주가와 거래량을 입력 값으로 학습을 하였다. 주가예측의 성능을 평가하기 위해서, 실제 주가와 예측된 주가 간의 평균 제곱근 오차를 구하였다. 실험결과로는 단방향 LSTM 순환신경망보다, 양방향 LSTM 순환신경망을 이용한 주가예측 모델이 더 작은 오차가 발생하여 주가 예측 정확성이 향상되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.43-50
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• 2019

2018년 12월 세계 최초로 5G 출시 등 대한민국은 전 세계 IT시장을 주도하고 있다. 그러나 국내의 사용자들은 공인인증서의 불편함, 익스플로우와 다른 여러 브라우저와의 비호환성 문제 등 사용자 환경과 시스템 환경의 기술 요소 문제는 투자비용의 이중화, 정보서비스의 품질저하 등 정보서비스에 대한 비판도 날로 혹독해지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 IT 산업은 꾸준히 발전하고 있으며 전 세계 IT 시장의 화두로 자리 잡은 블록체인이 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술로그 활용에 대한 관심이 주목되고 있다. 블록체인은 '강한 보안성', 동일한 원장의 원본을 공유하는 '분산화', IoT, 로봇, AI 등을 연결하는 '초연결성'이라는 특징으로 인해 '신뢰가 강력히 요구되는' 공공기관에서는 블록체인을 활용한 기술 도입에 매우 긍정적이다. 대학의 정보서비스 설계도 예외는 아니다. 대학에서도 대학 내 다양한 정보서비스를 구현하는 기초 발판을 블록체인을 이용한 정보서비스 개발에 기여하고자 많은 고심과 그 활용에 적극 대처하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업군에서 활용되는 블록체인 적용 사례 경험을 토대로 대학 내 다양한 정보시스템을 통합 구성하는 통합정보서비스 교육 플랫폼 실증 모델을 설계한다. 대학 정보서비스를 기획에서 실제 서비스 설계까지 기초로드맵을 블록체인 기반으로 구성하고 이를 실제 대학 내 통합 정보시스템 실증 모델 설계에 적용하여 블록체인을 활용한 대학 내 통합정보서비스 모델을 제시한다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.92-100
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• 2022

본 논문에서는 SC가 시멘트 복합재료의 균열 자기치유 성능 및 역학적 회복성능에 미치는 영향을 평가하기 위하여 캡슐화된 팽창성 무기재료 기반 고상 치유재를 제조하였다. SC는 시멘트 복합재료에 혼합하여 기초특성, 투수시험, 하중 재부하 시험을 평가하였다. SC는 시멘트 복합재료의 플로우를 다소 향상되었으며, 압축강도는 약 10 % 감소하였다. 또한 휨강도의 경우 약 30 % 감소하였다. SC를 시멘트 복합재료에 5 % 혼합할 경우, Plain의 균열 자기치유율이 약 𝜟10 % 수준을 향상시키는 효과가 있는 것으로 나타났으며, 하중 재부하 실험 결과, Plain의 역학적 회복율을 약 𝜟20 % 수준을 향상시키는 것으로 나타났다. 균열 자기치유율과 하중 재부하 시험에 의한 역학적 회복율의 상관관계를 분석한 결과, SC로 인하여 Plain의 치유면적을 증대시킬 수 있는 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.18-36
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• 2024

본 연구는 글로벌 경제 시장에서 중국의 제조 기업들이 동적역량을 기반으로 어떠한 ESG 활동을 수행하고 있으며 그 활동에는 어떠한 차이가 있는가를 분석하였다. 상하이와 선전 증권 거래소 (Shanghai & Shenzhen Stock Exchange)에서 151개 중국 상장 제조 기업들의 ESG 연례 보고서와 상하이 화정 지표 정보 회사(CSI, China Securities Index Company)의 ESG 지표를 데이터로 사용하였다. 연구 분석에는 TensorFlow-BERT 모델과 코사인 유사도를 사용하여 환경, 사회, 지배구조로 구분된 ESG 키워드를 분류하였고 이를 기반으로 다음 세가지의 연구 질문을 구성하였다. 첫번째는 ESG 점수가 높은 기업(TOP-25)과 낮은 기업(BOT-25)을 구분하여 이 기업들 사이의 ESG 활동에는 어떠한 차이가 있는지를 확인하였으며, 두 번째는 ESG 점수가 높은 기업만을 중심으로 10년간(2010~2019년)의 ESG 활동에는 어떠한 변화가 있는지도 확인하였다. 그 결과 ESG 점수가 높은 기업과 낮은 기업간의 ESG 활동에는 유의한 차이를 보였으며, TOP-25기업의 연도별 활동 변화 추적에서는 ESG 활동의 모든 부분에서 차이를 보이지 않은 것으로 나타났다. 세번째 연구에서는 연도별로 작성된 각 항목별 E, S, G 키워드에 대하여 소셜 네트워크 분석을 진행하였다. 동시발생행렬(Co-occurance matrix) 기법을 통해 기업들의 ESG활동을 4사분면 그래프로 시각화하였으며 이를 바탕으로 ESG활동에 대한 향후 방향을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.333-339
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• 2016

인터넷 기반 전력 수요 관리 망에서 소비자와 공급자간 전기에너지 공급과 사용을 최적화, 효율화하기 위한 기술은 스마트 그리드 망에서 핵심 요소 기술로 대두되고 있다. 현재 전력 수요 관리 망에서 수요 반응 신호를 전기에너지 공급자와 시스템 제공자 및 사용자까지 전달하는 개방형 자동수요반응 표준 프로토콜은 openADR 2.0b가 사용되고 있다. 본 논문은 가장 신뢰성 있고 전 세계적으로 확산되어 있는 EPRI 오픈 소스를 사용하여 개발한 VEN, VTN 시스템의 다양한 공격 취약성에 대한 분석을 목적으로 하고 있다. 공격용 시뮬레이터를 이용하여 EPRI 오픈 소스로 구현한 VEN, VTN 시스템을 다양한 방법으로 공격하여 분석을 수행하였고 분석 결과 VEN, VTN 시스템이 파라미터 변조 공격, 서비스 플로우 변조 공격에 대한 보안 취약성이 존재한다는 결과를 얻을 수 있었다. 개방형, 양방향 통신 환경의 스마트 그리드 망에서 openADR 2.0b 프로토콜을 구현할 때는 다양한 보안 취약성을 고려한 프로토콜에 특화된 보안 기술이 반드시 모색되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-21
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• 2014

본 논문은 시각 정보로 인해 유발되는 어지럼증(Visually Induced Motion Sickness, VIMS)에 따른 뇌전도(EEG)와 활력 징후(vital sign)의 신체적 반응 및 유발 요인에 대한 분석에 대한 연구이며, 피험자 상태 기반의 동영상 모션 보정을 위한 선행 연구로 수행되었다. 이를 위해 어지럼증을 유발하는 동영상을 제작하여 총 11명의 피험자들에 대한 설문조사와 실험을 수행하였다. 동영상 제작을 위해 모션 벡터 추출 기법인 옵티컬 플로우(optical flow) 측정법을 이용하여 VIMS 유발 동영상으로부터 전역 모션을 추출하고 이를 모션이 없는 동영상에 적용하여 인위적인 모션을 갖는 동영상을 제작하였다. 실험 동영상은 콘텐츠 종류에 따라 영화, 텍스트 두 종류로 분류되며, 적용된 모션 강도에 따라 콘텐츠 별 세 편씩 총 여섯 편의 실험 동영상을 제작하였다. 피험자가 시청하는 동안 간이 뇌전도 측정기를 이용하여 실시간으로 뇌전도를 측정하였고, 이와 동시에 전자혈압계를 이용해 최고/최저 혈압과 맥박을 주기적으로 측정하였다. 측정된 뇌전도 신호는 채널 별 신호 간 상관도(correlation) 연산을 통해 얻어진 Distance Map(DM)을 활용하여 분석하였으며, 측정된 신체 반응 지수와 모션 강도 및 설문조사 결과와 관계에 대한 정량적 분석 및 분류를 수행하였다. 결과 분석을 통해 동영상의 모션 강도와 동영상 시청 전후의 신체 반응의 변화 정도에 따라 모션과 피험자가 느끼는 어지럼에 대한 상관관계를 분석하여 피험자를 특정한 그룹으로 분류할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.357-364
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• 2017

본 논문에서는 생물학적 판넬의 모재로써 마그네시아-인산칼륨 복합체의 품질을 제어하기 위하여 마그네시아-인산칼륨 복합체의 혼합비와 물-결합재비(W/B)에 대한 유동 및 압축강도의 영향을 고찰하고자 하였다. MPPC는 W/B 7수준(30, 35, 40, 45, 50, 55 and 60 vol. %) 및 인산칼륨 및 마그네시아 비율(P:M) 4수준(1;0.5, 1;1.0, 1;2.0 and 1;3.0)으로 제조하였으며, 실험결과, MPPC의 유동 및 압축강도는 P:M비 및W/B에 크게 의존하는 것을 확인할 수 있었다. MPPC의 플로우는 P:M이 증가할수록 반응을 위한 배합수의 부족으로 혼합이 되지 않는 것으로 나타났으며, 이러한 원인은 P의 밀도와 M의 밀도가 크기 때문인 것으로 나타났다. 또한 MPPC의 압축강도는 P:M이 증가함에 따라 강도가 감소하는 경향이 나타났으나 W/B에 따라서는 비례적인 변화가 나타나지 않아 모순된 결과가 나타났다. 이러한 결과는 MPPC의 경우 W/B에 따라 최적의 배합비율이 존재함을 확인할 수 있었다. 본 논문의 이러한 결과를 통하여 생물학적 판넬 설계시 재료적 측면에서 모재 재료의 유동성 및 압축강도에 대한품질 제어를 위한 기반자료로써 활용하고자 한다.