• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.26-35
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• 2020

미래의 주가를 예측하기 위한 시도는 과거부터 꾸준히 연구되어왔다. 그러나 일반적인 시계열 데이터와 달리 금융 시계열 비정상성(non-stationarity)과 장기 의존성(long-term dependency), 비선형성(non-linearity) 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한, 광범위한 데이터의 변수는 기존에 사람이 직접 선택하는 것에 한계가 있으며 모델이 변수를 자동으로 잘 추출할 수 있도록 하여야 한다. 본 논문에서는 비정상성 데이터를 정규화할 수 있는 슬라이딩 타임스텝 정규화(sliding time step normalization) 방법과 LSTM 형태의 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 모든 변수로부터 압축된 변수로 미래 주가를 예측하는 방법, 기간을 나누어 전이 학습을 하는 이동 전이 학습(moving transfer learning)을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 100개의 주요 금융 변수들만을 사용하는 것보다 뉴럴 네트워크를 통해서 가능한 많은 변수를 사용하였을 때 성능이 우수함을 보이며, 슬라이딩 타임스텝 정규화 방법을 사용하여 모든 구간에서 데이터의 비정상성에 대해 정규화를 수행함으로써 성능 향상에 효과적임을 보인다. 이동 전이 학습 방법은 스텝 별 테스트 구간에서 모델의 성능을 평가하고 전이학습을 함으로써 긴 테스트 구간에서 성능 향상에 효과적임을 보인다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.345-353
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• 2021

Cloud computing represent a new era of computing that's forms through the combination of service-oriented architecture (SOA), Internet and grid computing with virtualization technology. Virtualization is a concept through which every cloud is enable to provide on-demand services to the users. Most IT service provider adopt cloud based services for their users to meet the high demand of computation, as it is most flexible, reliable and scalable technology. Energy based performance tradeoff become the main challenge in cloud computing, as its acceptance and popularity increases day by day. Cloud data centers required a huge amount of power supply to the virtualization of servers for maintain on- demand high computing. High power demand increase the energy cost of service providers as well as it also harm the environment through the emission of CO₂. An optimization of cloud computing based on energy-performance tradeoff is required to obtain the balance between energy saving and QoS (quality of services) policies of cloud. A study about power usage of resources in cloud data centers based on workload assign to them, says that an idle server consume near about 50% of its peak utilization power [1]. Therefore, more number of underutilized servers in any cloud data center is responsible to reduce the energy performance tradeoff. To handle this issue, a lots of research proposed as energy efficient algorithms for minimize the consumption of energy and also maintain the SLA (service level agreement) at a satisfactory level. VM (virtual machine) consolidation is one such technique that ensured about the balance of energy based SLA. In the scope of this paper, we explore reinforcement with fuzzy logic (RFL) for VM consolidation to achieve energy based SLA. In this proposed RFL based active VM consolidation, the primary objective is to manage physical server (PS) nodes in order to avoid over-utilized and under-utilized, and to optimize the placement of VMs. A dynamic threshold (based on RFL) is proposed for over-utilized PS detection. For over-utilized PS, a VM selection policy based on fuzzy logic is proposed, which selects VM for migration to maintain the balance of SLA. Additionally, it incorporate VM placement policy through categorization of non-overutilized servers as- balanced, under-utilized and critical. CloudSim toolkit is used to simulate the proposed work on real-world work load traces of CoMon Project define by PlanetLab. Simulation results shows that the proposed policies is most energy efficient compared to others in terms of reduction in both electricity usage and SLA violation.

• 한국기록관리학회지
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• 제23권3호
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• pp.63-87
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• 2023

본 연구는 영국의 대표적인 기록관리학 학술지인 Archives and Records에 수록된 연구 논문을 분석하여 국외 기록관리학 연구의 동향을 살펴보고 국내의 기록관리학 연구 동향과 비교하기 위해 수행되었다. 2013년부터 최근까지 10년 동안 ｢기록학연구｣에 수록된 318편의 논문과 ｢Archives and Records｣에 수록된 142편의 논문을 대상으로 정량분석을 통해 저자 분포와 공동연구의 비율, 소속기관의 유형별 분포, 주제분야별 분포를 파악하고, ｢기록학연구｣에서 1,251개, ｢Archives and Records｣에서 508개의 저자키워드를 추출하여 네트워크 분석을 수행한 결과 ｢기록학연구｣에는 (1) 아카이브, 기록, 기록관리, 기록정보 서비스 등 기록관리 일반에 관한 연구, (2) 공공기록물 관련 연구, (3) 민간기록물 관련 연구, 그리고 (4) 기록의 평가·선별, 폐기 등 기록관리의 기술에 관한 연구 등이 군집을 이루고 있고, ｢Archives and Records｣에는 (1) 커뮤니티 아카이브나 지역 아카이브와 관련한 다양한 실제 사례를 다루는 연구가 많고, (2) 기록의 기술이나 선별, 접근, 보존, 서비스 등 기록관리의 기술과 관련된 연구가 꾸준히 이루어지고 있으며, (3) 구술기록이나 시청각기록 등의 디지털화에 관한 연구도 주요 주제 중 하나라는 점을 알 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.99-113
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• 2023

고객 기반의 산업에서 고객 Retention은 기업의 경쟁력이라 할 수 있으며, 고객 Retention을 높이는 것은 기업의 경쟁력을 높이는 것이라 할 수 있다. 따라서, 미래 휴면 고객을 잘 예측하여 관리하는 것은 기업의 경쟁력을 높이는데 무엇보다 중요하다. 왜냐하면, 신규 고객을 유치하는데 필요한 비용이 기존 고객을 Lock-in 시키는데 드는 비용 보다 많은 것으로 알려져 있기 때문이다. 특히, 수 많은 카드사가 존재하는 국내 카드 산업의 휴면 카드를 관리하고자 정부에서 휴면 카드 자동 해지 제도를 도입하고 있으며, 카드 산업에서 휴면 고객을 관리하는 것이 무엇보다 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하기 위해 Recurrent Neural Network (RNN)방법론을 사용하였으며, RNN방법론 중에서 긴 시간을 효율적으로 학습할 수 있는 Long-Short Term Memory (LSTM)을 활용하였다. 또한, 통합기술수용이론 (UTAUT)을 입각하여 카드 산업에서 휴면 고객을 예측하는데 필요한 변수를 재정의하였다. 그 결과 안정된 모형의 정확도와 F-1 score를 얻을 수 있었으며, Hit-Ratio를 통하여 모형의 안정된 결과를 입증하였다. 기존 연구에서 지적된 통합기술수용이론 (UTAUT)에서 발생 될 수 있는 인구통계학적 정보의 조절 효과도 발생 되지 않은 것을 보였으며, 이로 인해 통합기술수용이론(UTAUT)를 이용한 변수 선정 모형에서 LSTM을 이용한 휴면 고객 예측 모형은 편향되지 않고 안정된 결과를 가져다 줄 수 있다는 것을 입증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.487-494
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• 2023

본 연구에서는 무료 딥러닝 도구인 R과 텐서플로우에 대한 성능 비교를 수행하였다. 실험에서는 각 도구를 사용하여 6종류의 심층 신경망을 구축하고 10년간의 한국 온도 데이터셋을 사용하여 신경망을 학습시켰다. 구축된 신경망의 입력층 노드 갯수는 10개, 출력층은 5개로 설정 하였으며, 은닉층은 5, 10, 20개로 설정하여 실험을 진행 하였다. 학습 데이터는 2013년 3월 1일부터 2023년 3월 29일까지 서울시 강남구에서 수집된 온도 데이터 3681건을 사용하였다. 성능 비교를 위해, 학습된 신경망을 사용하여, 5일간의 온도를 예측하고 예측된 값과 실제값을 사용하여 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE)값을 측정하였다. 실험결과, 은닉층이 1개인 경우, R의 학습 오차는 0.04731176이었으며, 텐서플로우는 0.06677193으로 측정되었으며, 은닉층이 2개인 경우에는 R이 0.04782134, 텐서플로 우는 0.05799060로 측정되었다. 전체적으로 R이 더 우수한 성능을 보였다. 우리는 기계학습을 처음 접하는 사용자들에게 두 도구에 대한 정량적 성능 정보를 제공함으로써, 도구 선택에서 발생하는 어려움을 해소하고자 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.4-7
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• 2022

최근 다 시점 영상 콘텐츠 기반 3차원 공간(장면) 복원을 위한 다 시점 깊이 추정 딥러닝 네트워크 방법론이 널리 연구되고 있다. 다 시점 영상 콘텐츠는 촬영 구도, 촬영 환경 및 세팅에 따라 다양한 특성을 가지며, 고품질의 3차원 복원을 위해서는 이러한 특성을 이해하고, 적절한 깊이 추정 네트워크 기법들을 적용하는 것이 중요하다. 다 시점 영상 촬영 구도로는 수렴형, 발산형이 존재하며, 촬영 세팅에는 카메라 시점 간 물리적 거리인 baseline이 있다. 본 연구는 이와 같은 다 시점 영상 콘텐츠의 종류와 각 특징에 기반하여 콘텐츠(데이터 셋)의 특성에 따른 적절한 깊이 추정 네트워크 방법론을 다룬다. 실험 결과로부터, 기존의 다 시점 깊이 추정 네트워크를 발산형 또는 large baseline 특성을 가지는 데이터 셋에 곧바로 적용하는데 한계점이 존재함을 확인하였다. 따라서, 각 영상 환경에 적합한 '참조 시점 개수' 및 적절한 '참조 시점 선택 알고리즘'의 필요성을 검증하였다. 결론적으로, 3차원 공간(장면) 복원을 위한 딥러닝 기반 깊이 추정 네트워크 구현 시, 본 연구 결과가 다 시점 영상 콘텐츠 기반 깊이 추정 기법 선택에 있어 가이드라인으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제11권3호
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• pp.123-138
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• 1995

절리암반내에서 이루어지는 주입재의 유동을 분석하기 위하여 서의 주입재 유동에 대한 전산실험을 수행하였다. 암반내 유체유 주입재의 전단강도와 점성도변화 특성을 반영하였다. 다양한 문제 극분포 발생장치 및 절리망 형성장치와의 연계성을 확보하였다. 주입재와 절리면과의 마찰에 의한 수두손실을 계산하기 위하였으며 주입재의 고화에 따른 유동멈춤현상을 반영하기 위하여다. Binghamian grout(이후 Bingham 주입재)와 Newtonian grout(이후 Nweton 주입재)의 유동특성에 관한 자료를 구하기 위하여 실험실 시험결과를 수식화하였다. 단일절리면에서의 주입재 유동특성에 대한 전산실험을 수행한 결과 평판모델에서는 발견할 수 없는 주입재의 채널유동을 확인할 수 있었다. 전단강도 및 점성도의 변화가 주입재 유동에 미치는 영향을 파악하여 주입관리와 주입재 선정을 위한 기본방안을 제시할 수 있었다. 또한 지하수의 유동이 주입재 유동에 미치는 영향을 분석하여 주입지역에 작용하는 수리구배와 주입압과의 관계를 도출하였다. 마지막으로 터널주변에서의 주입재 유동을 관찰하여 주입작업에 대한 이해를 증진시키고자 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11B호
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• pp.960-968
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• 2006

HMIPv6(Hierarchical MIPv6)는 MAP(Mobility Anchor Point)이라는 에이전트를 사용하여 MIPv6의 핸드오버 처리 성능을 향상시켰다. 이 프로토콜은 모바일 노드 대신에 모든 패킷을 받으며, 모바일 노드를 대신하여 모바일 노드를 목적지로 하는 모든 패킷을 받아서 모바일 노드의 CoA(Care-of Address)로 패킷을 재전송한다. 그러나, 계층적 MAP 구조에서 발생되는 등록의 집중화 현상 때문에 전체 네트워크에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 모바일 노드가 MAP 선택 시 트래픽 특성에 의하여 MAP을 선택하는 방법과, 흠 에이전트나 상대 노드에서 바인딩 업 데이트를 처리할 때 실시간 트래픽을 위한 멀티 레벨 큐에 의한 차등화 처리방법을 제안하였다. 성능 평가는 겔 거주 시간에 따른 전체 핸드오버 비용의 변화를 분석하였다 성능 분석을 통해 제안방법이 위치 등록 비용과 모바일 노드의 전체 비용에서 향상됨을 보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1883-1890
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• 2009

무선 메쉬 네트워크 환경에서는 기존의 MAC Protocol이 완벽한 성능을 발휘하기 힘들다. MP들의 끊임없는 이동성, 완전 분산 환경, 과부하 트래픽 등의 문제로 인해 새로운 MAC Protocol들이 제안되고 있다. 이 논문에서는 무선 메쉬 네트워크를 위한 MAC Protocol인 Mesh DCF를 이용한 우선순위 채널 경쟁 접근 방법을 제안한다. Mesh DCF에서는 TDMA Frame안의 ACH Phase를 이용해서 중요도에 따른 선택 및 그룹화를 이용한 삭제 방법을 사용한다. ACH안의 우선 순위화된 PP(Prioritized Phase)의 slot개수 m과 FEP(Fair Elimination Phase)의 slot개수 n은 경쟁 수준을 결정함과 동시에 하나의 MP가 경쟁에서 선택될 확률을 높여주는 역할을 한다. FEP의 경쟁수준을 결정하는 CNG(Contention Number Groups)의 K값은 경쟁의 공정성과 비례하지만 MP가 하나 선택될 수 있는 확률과는 반비례를 한다. 실험 결과 충분한 n과 K의 크기는 전체적인 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.