• 산업공학
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• 제23권4호
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• pp.311-318
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• 2010

In the daily multi-reservoir operating problem, monthly storage targets can be used as principal operational guidelines. In this study, we tested the use of a simple back-propagation Artificial Neural Network (ANN) model to derive monthly storage guideline for daily Coordinated Multi-reservoir Operating Model (CoMOM) of the Han-River basin. This approach is based on the belief that the optimum solution of the daily CoMOM has a good performance, and the ANN model trained with the results of daily CoMOM would produce effective monthly operating guidelines. The optimum results of daily CoMOM is used as the training set for the back-propagation ANN model, which is designed to derive monthly reservoir storage targets in the basin. For the input patterns of the ANN model, we adopted the ratios of initial storage of each dam to the storage of Paldang dam, ratios of monthly expected inflow of each dam to the total inflow of the whole basin, ratios of monthly demand at each dam to the total demand of the whole basin, ratio of total storage of the whole basin to the active storage of Paldang dam, and the ratio of total inflow of the whole basin to the active storage of the whole basin. And the output pattern of ANN model is the optimal final storages that are generated by the daily CoMOM. Then, we analyzed the performance of the ANN model by using a real-time simulation procedure for the multi-reservoir system of the Han-river basin, assuming that historical inflows from October 1st, 2004 to June 30th, 2007 (except July, August, September) were occurred. The simulation results showed that by utilizing the monthly storage target provided by the ANN model, we could reduce the spillages, increase hydropower generation, and secure more water at the end of the planning horizon compared to the historical records.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.223-228
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• 2020

주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.357-368
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• 2013

우리 사회는 광대역 ICT 인프라의 확충과 스마트 디바이스, 클라우드 서비스 및 소셜 미디어 서비스의 활성화로 인해 언제 어디서나 다양한 지식의 공유 / 관리 / 제어 / 창조가 가능한 혼합현실 환경의 상시 연결사회로 진화하고 있고 이로 인해 사이버 위협이 점차 증가하고 있는 상황이다. 향후 사회는 물리 및 논리공간의 융합, 스마트 객체의 유기적 연결, 상시연결 사회의 보편화로 인하여 사이버 위협에 대한 효과적 대응을 하지 못하는 경우에 더욱 복잡하고 미묘한 문제를 야기할 수 있어 APT와 같은 고도화된 사이버 위협에 대한 새로운 접근방법과 대응 체계에 관한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 향후 다양한 미래서비스 환경 변화와 상시 연결사회의 보편화에 따른 새로운 유형의 사이버 위협에 능동적으로 대응하기 위한 기반으로써 국가 보안 Knowledge-Base 구축 전략을 제시한다.

• Safety and Health at Work
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• 제2권2호
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• pp.105-121
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• 2011

Objectives: This paper presents the framework and protocol design for a construction industry risk management toolbox. The construction industry needs a comprehensive, systematic approach to assess and control occupational risks. These risks span several professional health and safety disciplines, emphasized by multiple international occupational research agenda projects including: falls, electrocution, noise, silica, welding fumes, and musculoskeletal disorders. Yet, the International Social Security Association says, "whereas progress has been made in safety and health, the construction industry is still a high risk sector." Methods: Small- and medium-sized enterprises (SMEs) employ about 80% of the world's construction workers. In recent years a strategy for qualitative occupational risk management, known as Control Banding (CB) has gained international attention as a simplified approach for reducing work-related risks. CB groups hazards into stratified risk 'bands', identifying commensurate controls to reduce the level of risk and promote worker health and safety. We review these qualitative solutions-based approaches and identify strengths and weaknesses toward designing a simplified CB 'toolbox' approach for use by SMEs in construction trades. Results: This toolbox design proposal includes international input on multidisciplinary approaches for performing a qualitative risk assessment determining a risk 'band' for a given project. Risk bands are used to identify the appropriate level of training to oversee construction work, leading to commensurate and appropriate control methods to perform the work safely. Conclusion: The Construction Toolbox presents a review-generated format to harness multiple solutions-based national programs and publications for controlling construction-related risks with simplified approaches across the occupational safety, health and hygiene professions.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.127-147
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• 2020

세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제19권2호
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• pp.91-104
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• 2019

본 논문에서는 성별 인식을 위해 얼굴 영상을 효과적으로 기술하는 새로운 지역 패턴 방법 Local Prominent Directional Pattern (LPDP)를 제안한다. 제안된 LPDP 방법은 성별 인식에 중요한 얼굴 모양을 명확하게 구분하기 위해 주변 패턴이 누적된 히스토그램을 통계적으로 분석하고 패턴 변화가 크게 발생하는 픽셀을 부호화 한다. 통계적인 정보를 사용하는 얼굴 모양 구분에 중요한 뚜렷한 에지 방향 패턴 영역을 구분하는 중요한 정보를 제공 할 수 있다. 이는 뚜렷한 에지 방향 패턴이 나타나는 영역의 주변도 유사한 에지 방향 패턴이 나타내기 때문에 통계적으로 특정 방향이 히스토그램에 많이 누적될 수 있기 때문이다. 또한 통계적인 방법은 주변 영역의 정보를 많이 수용하기 때문에 잡음으로 발생하는 에지 방향 변화 오류에 강력한 장점이 있다. 제안된 방법은 기존 방법들 보다 더 강력한 성별인식에 중요한 얼굴 모양 구분 능력을 보여주면서 국소적으로 발생하는 잡음에 견고함을 보여준다. 우리는 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 밝기, 표정, 연령, 머리 포즈가 변화하는 성별 인식 데이터 셋에 다양한 실험을 실험 했고 기존 방법 보다 제안된 방법의 성능이 우수함을 입증했다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.79-88
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• 2022

특수교는 중요한 대형 시설물로 장기적이고 체계적인 유지관리 전략을 필요로 한다. 특히, 시설물 부재별 및 위치별로 다양한 센서를 설치하고 계측 항목별 관리 기준치 설정과 같은 시설물의 안전 확보를 위해 여러 방안들이 제시되고 있다. 이 중 지속적으로 증가하는 특수교의 수와 여러 센서에서 수집되는 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 전략적인 방안을 제시해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 특수교 계측 시스템에서 수집되는 광범위한 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 목적으로 자동적으로 이상신호를 처리하고 통계 결과를 산출할 수 있는 분석 툴을 개발하고자 한다. 분석 툴 개발을 위해 우선 특수교에 설치된 주요 센서 종류 및 수량과 같은 기본적인 정보와 수집된 데이터에 대한 신호 특성을 분석하였다. 이후 험펠 필터 기법을 활용 신호의 이상 유무를 판별하고 필터링하여 통계 결과를 산출하였다. 마지막으로 개발된 분석 툴의 성능 검증을 위해 현재 공용 중인 사장교와 현수교 형식의 교량을 각 1개소씩 성능검증 대상 교량으로 선정하여 신호처리 및 자동 통계 분석 성능을 실시하였고, 기존의 통계 작업 결과와 유사한 결과를 산출 할 수 있었다.

• 해양안보
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• 제4권1호
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• pp.115-138
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• 2022

국방혁신 4.0과 더불어 우리 군은 첨단과학기술을 활용한 성공적인 인력감축을 준비하고 있다. 이에 따라 군(軍) 내·외적으로 국방개혁과 관련된 핵심기술에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 그 결과물들이 도입되고 있다. 하지만 이러한 기술의 발전에 비해 새롭게 도입되는 장비들에 대한 운용에 관련된 정책에 대해서는 더 많은 준비가 필요한 것으로 보인다. 가령 감시장비 운용에 있어 적절한 인력배치, 근무시간 편성은 관행적인 편성에 따르는 경향을 보여왔다. 이에 본 연구에서는 성공적인 차세대 해안경계시스템의 도입을 위한 정보분야의 인력 운용 및 보안규정 운용의 정책적 개선방안을 제시하고자 한다 이를 위해 본 연구는 기존연구들이 경계시스템의 장비·기술적인 측면에 집중한 것과는 달리 운용정책 측면에서 접근하였다. 더불어 선행연구들을 바탕으로 한 사람이 감시장비 모니터를 통해 감시할 수 있는 가장 효율적인 시간을 도출함으로써 인지과학적 측면에서 효율적인 경계시스템 운영을 위한 연구를 진행하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권5호
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• pp.473-486
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• 2005

최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다. 본 논문의 저자들은 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델[4]을 제안하였다. 본 논문에서는 동적 프레디킷(dynamic predicate)이라는 새로운 개념을 제안하고, 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델에서의 액세스 통제에 이 개념을 적용한다. 동적 프레디킷은 권한에 의해 액세스가 허용되는지를 결정하는데 적용될 수 있는 질의 처리 도중에 동적으로 생성되는 조건을 나타낸다. 동적 프레디킷은 권한 검사를 질의 계획에 효과적으로 통합하여 액세스가 허용되지 않은 엘리먼트들이 질의 처리 과정에서 일찍 제외될 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 219배, 상향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 499배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델 상에서 동적 프레디킷을 사용하여 액세스 통제 방법을 질의 계획에 효과적으로 통합할 수 있도록 한 것이다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.684-698
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• 2004

최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스(Hippocratic database)는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 기반한 모델이므로 최근에 널리 사용되는 XML 데이타베이스에 적용하기 위해서는 확장이 필요하다. 본 논문에서는 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라데스 XML 데이타베이스(Hippocratic XML database) 모델과 이 모델에서의 효과적인 액세스 통제 방법을 제안한다. XML 데이타는 관계형 모델과 달리 트리 형태의 계층 구조를 가진다. 따라서, 히포크라테스 데이타베이스의 모델에서 제시한 개념들인 프라이버시 선호 및 정책, 프라이버시 권한, 데이타 레코드의 사용목적을 트리 형태의 계층 구조에 맞게 확장하며, 확장된 개념들을 정형적으로 정의한다. 다음으로, 본 모델의 액세스 통제 방법에 사용되는 새로운 방법인 다차원 인덱스를 사용한 권한 인덱스(authorization index)를 제안한다. 이 권한 인덱스는 최근접 질의(nearest neighbor search) 기법을 활용하여 가장 가까운 조상 엘리먼트에 부여된 권한에 의해 내포되는 권한을 효율적으로 찾을 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식(top-down) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 13.6배, 상향식(bottom-up) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 20.3배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 1) 히포크라테스 데이타베이스 모델을 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델로 확장하고 2) 제안한 모델 상에서 권한 인덱스와 최근접 질의 기법을 사용하는 효과적인 액세스 통제방법을 제안한 것이다.