• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2129-2147
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• 2019

This paper introduces an adaptive face recognition method based on a Novel Incremental Kernel Nonparametric Discriminant Analysis (IKNDA) that is able to learn through time. More precisely, the IKNDA has the advantage of incrementally reducing data dimension, in a discriminative manner, as new samples are added asynchronously. Thus, it handles dynamic and large data in a better way. In order to perform face recognition effectively, we combine the Gabor features and the ordinal measures to extract the facial features that are coded across local parts, as visual primitives. The variegated ordinal measures are extraught from Gabor filtering responses. Then, the histogram of these primitives, across a variety of facial zones, is intermingled to procure a feature vector. This latter's dimension is slimmed down using PCA. Finally, the latter is treated as a facial vector input for the advanced IKNDA. A comparative evaluation of the IKNDA is performed for face recognition, besides, for other classification endeavors, in a decontextualized evaluation schemes. In such a scheme, we compare the IKNDA model to some relevant state-of-the-art incremental and batch discriminant models. Experimental results show that the IKNDA outperforms these discriminant models and is better tool to improve face recognition performance.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.151-176
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• 2021

정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.

• 정보관리연구
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• 제37권1호
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• pp.83-103
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• 2006

본 연구에서는 키워드 검색의 단점을 보완하기 위해 다수의 웹 포털에서 제공중인 디렉터리 검색 서비스의 분류항목 및 정보자원에 대해 계량적으로 분석했다. 구체적으로는 Yahoo, Naver, Empas 등 3개 디렉터리 서비스의 주제별 분류항목, 주제별 정보자원, 그리고 분류항목 대비 정보자원의 계량적 분석을 시도했다. 이같은 분석결과, 각 디렉터리 서비스별로 차이를 파악해 볼 수 있다. 주제별 분류항목의 검토결과, 분야에 따라 순항목과 참조항목의 비율상 차이가 있고 형식구분의 성격인 주제분야에서 참조항목 전개비율이 높다는 것을 알 수 있다. 등록된 정보자원의 계량분석을 통해 규모의 관점에서는 야후의 등록자원이 가장 많으며, 디렉터리 서비스별로 주제별 정보자원의 다과를 파악할 수 있었다. 해당 분류항목에 분류된 정보자원의 수에 대한 계량적 분석은 뉴스, 미디어 분야를 중심으로 수행했으며, 이를 통해 엠파스나 네이버가 야후보다 등록자원에 비해 많은 분류항목을 전개하고 있다는 점을 알 수 있다. 또한 동일 정보자원이 분류된 깊이를 비교한 결과 야후가 한 단계 세분된 분류항목에 등록하고 있음을 알 수 있다.

• 대한지리학회지
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• 제49권2호
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• pp.221-244
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• 2014

국내에서 보호되고 있는 심적습지, 장도습지, 그리고 화엄늪을 대상으로 퇴적물의 지화학적 특성을 비교하여 이에 대한 함의를 도출하였다. 치환성 양이온 자료를 중심으로 연구 대상 습지들의 지화학적 특성을 살펴본 결과, 이들 습지는 공통적으로 저층습원의 유형에 포함되었지만 치환성 양이온의 분포양상은 상이했다. 치환성 양이온의 함량비를 변수로 이단계군집분석을 한 결과 3개의 군집으로 퇴적물 유형이 구분되었다. 지질, 토양, 식생 등의 환경요인의 차이로 인해 심적습지는 Ca집중퇴적물이, 장도습지는 Ca집중퇴적물과 Mg집중퇴적물이, 화엄늪은 K집중퇴적물이 각각 주요한 유형으로 나타났다. 퇴적물의 지화학적 특성은 기후변화나 인위적 환경변화로 촉발되어지는 외부 환경요인으로 인해 변경될 수 있기 때문에 산지습지의 환경변화 지시자가 될 수 있으며, 관리적 측면에서 활용될 수 있다. 또한 치환성 양이온의 함량비를 이용한 분류는 산지습지를 분류하는 하나의 방법이 될 수 있을 것이다. 따라서 습지지형 또는 습지생태계의 변화에 대한 이해를 넓히고 적절한 산지습지의 보전을 위해서는 퇴적물의 지화학적인 특성에 대한 분석 및 유형화 시도가 지속적으로 이루어져야 한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권2호
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• pp.251-261
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• 2001

인터넷이 급속도로 발전되면서 트래픽이 폭발적으로 증가하여 현재 라우터에는 많은 부하가 걸리고 있으며 스위칭 기술은 라우팅 보다 빠르게 데이터를 전송하면서 라우터 병목 현상을 줄일수 있다. 따라서 IP 라우팅에 스위칭 기술을 접목한 레이블 스위칭 네트워크가 출현하게 되었다. 레이블 스위칭 기술 중 데이터 기반 레이블 스위칭에서는 흐름 분류와 캐쉬 테이블 관리가 중요하다. 흐름 분류는 패킷을 스위칭으로 전송할 것인지 그렇지 않으면 기존 라우팅으로 전송할 것인지를 결정하는 부분인데 이러한 흐름 분류를 위한 정보와 레이블 스위칭을 위한 정보를 저장하는 곳이 캐쉬 테이블이다. 이런 캐쉬 테이블이 크면 클수록 많은 패킷을 스위칭 할 수 있고 스위칭 설정 비용을 줄일 수 있기 때문에 캐쉬 테이블은 클수록 좋으나 라우터 자원에 의해 제약을 받으므로 적절한 캐쉬 테이블 관리가 필요하다. 따라서 효율적인 캐쉬 테이블 관리를 위해 인터넷 트래픽 특성을 고려한 캐쉬 대체 기법에 관한 연구가 요구되어 진다. 본 논문에서는 레이블 스위칭을 위한 여러 캐쉬 대체 기법들을 소개하고 제안한다. 첫째로 스위칭 용량에 한계가 없을 경우 FIFO, LFC, LRU,기법을 평가하고 우선순위 LRU 가중치 우선순위 LRU 기법을 제안한다. 둘째로 스위칭 용량에 한계가 있을 경우 LFC-LFC, LFC-LRU, LRU-LFC, LRU-LRU 기법이 한계가있을 경우 LRU-가중치 LRU 기법이 가장 나은 성능을 보였다

• 한국기록관리학회지
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• 제18권3호
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• pp.125-143
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• 2018

본 연구는 연구기관 기록관리업무에서 기본적으로 요구되는 기록물 분류체계와 평가도구로서의 보존기간기준표를 공동으로 설계했던 과정에 대한 기록이다. 8개 기관이 자발적으로 참여하여 약 4개월 동안 공통기능 16개, 단위업무 66개, 기록물철 381개로 구성된 보존기간기준표를 설계하였다. 그 과정은 '참여기관 전체의 기록관리 관련 규정 검토, 보존기간기준표의 계층구조와 범위 결정, 16개 공통기능 도출, 기능별 단위업무 도출, 단위업무별 기록물철 구성, 기록물철별 보존기간 책정'의 순으로 진행되었다. 연구기관 및 연구기록 관리에 특정된 국가주도의 연구기록 관리 정책과 전략을 당장은 기대하기 힘든 상황에서 과학기술분야 연구기관 기록관리담당자들이 공동으로 설계한 보존기간기준표는 기관에서 유용한 기록관리도구가 될 수 있을 것이다. 또한 유사기관 기록관리담당자들간의 이러한 협업 노력은 향후 새로운 정책과 혁신플랜에도 공동으로 대응할 수 있는 의미있는 경험이 될 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1153-1166
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• 2011

차량 네트워크에서 부정행위를 탐지하는 것은 안전 관련 응용 및 혼잡 완화 응용을 포함하는 광범위한 영향을 갖는 매우 중요한 문제이다. 대부분 부정행위 탐지 방법들은 악의적인 노드들의 탐지와 관련이 있다. 대부분 상황들에서, 차량들은 운전자의 이기적인 이유 때문에 틀린 정보를 보낼 수 있다. 합리적인 행위 때문에 부정행위를 하는 노드를 식별하는 것보다 거짓 경보 정보를 탐지하는 것이 더 중요하다. 이 논문에서, 우리는 경보 메시지를 전송한 후, 부정행위를 한 노드들의 행위를 관찰하여 거짓 경보 메시지를 탐지하는 가변 정밀도 러프집합 기반 부정행위 탐지 방법을 제안한다. 차량 네트워크에서 이동하는 노드의 타당한 행위들로부터 경보 프로파일인 경보 정보 시스템이 먼저 구축되어진다. 어떤 이동하는 차량이 다른 차량으로부터 경보 메시지를 받으면, 수신차량은 그 메시지로부터 경보종류를 알아낸다. 경과시간 후, 수신차량이 경보 전송차량으로부터 비콘을 받으면, 수신차량은 경보 정보 시스템으로부터 가변 정밀도 러프집합을 사용하여 상대적 분류 오차를 계산한다. 만일 그 상대적 분류 오차가 그 경보종류의 최대 허용 가능한 분류 오차보다 크면, 수신 차량은 그 메시지를 거짓 경보 메시지로 결정한다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험을 통하여 2가지 척도, 즉 정확률과 부정확률로 평가되어진다.

• 대한지리학회지
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• 제47권5호
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• pp.791-808
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• 2012

이 연구는 우리나라 대표적 현대 지리지인 "한국지지"와 "한국지리지"의 사업성과를 평가한 것이다. 1980년대와 2000년대에 수행된 지리지 발간사업에 대하여 지리학 전문가를 대상으로 지리지 편찬체계와 참여인력, 지리지의 내용과 구성, 시각자료 활용 등에 대해 델파이 조사를 실시하였다. 지리학 전문가들은 "한국지지"와 "한국지리지"의 의의를 높게 평가하였고, 동시에 문제점을 지적하였다. 편찬주기, 소요기간, 분량, 집필진 선정방식, 주제구분과 권역구분 등에 대해서는 현행방식에 만족하였다. 편찬방식에 있어 집필진 외에 상위책임자를 추가할 것, 난이도에 있어 보편적 독자를 더욱 염두에 둘 것, 시각자료 활용에 있어 도안과 표현의 다양화 등을 주문하였다. 이러한 응답성향은 응답자의 직업, 지리지 편찬 참여경력에 따라 다소 차이를 보였다. 전문가를 대상으로 수행한 지리지 사업성과 평가는 추후 지리지가 나아가야 할 방향을 고려하는 과정에서 주요 고려사항이 될 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.67-75
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• 2018

Symantec의 인터넷 보안위협 보고서(2018)에 따르면 크립토재킹, 랜섬웨어, 모바일 등 인터넷 보안위협이 급증하고 있으며 다각화되고 있다고 한다. 이는 멀웨어(Malware) 탐지기술이 암호화, 난독화 등의 문제에 따른 질적 성능향상 뿐만 아니라 다양한 멀웨어의 탐지 등 범용성을 요구함을 의미한다. 멀웨어 탐지에 있어 범용성을 달성하기 위해서는 탐지알고리즘에 소모되는 컴퓨팅 파워, 탐지 알고리즘의 성능 등의 측면에서의 개선 및 최적화가 이루어져야 한다. 본고에서는 최근 지능화, 다각화 되는 멀웨어를 효과적으로 탐지하기 위하여 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 멀웨어 탐지 기법인, stream order(SO)-CNN과 incremental coordinate(IC)-CNN을 제안한다. 제안기법은 멀웨어 바이너리 파일들을 이미지화 한다. 이미지화 된 멀웨어 바이너리는 GoogLeNet을 통해 학습되어 딥러닝 모델을 형성하고 악성코드를 탐지 및 분류한다. 제안기법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.