• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권12호
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• pp.445-452
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• 2022

디지털 세상에서 불균형 데이터에 대한 클래스 분포는 중요한 부분이며 사이버 보안에 큰 의미를 차지한다. 불균형 데이터의 비정상적인 활동을 찾고 문제를 해결해야 한다. 모든 트랜잭션의 패턴을 추적할 수 있는 시스템이 필요하지만, 일반적으로 패턴이 비정상인 불균형 데이터로 기계학습을 하면 소수 계층에 대한 성능은 무시되고 저하되며 예측 모델은 부정확하게 편향될 수 있다. 본 논문에서는 불균형 데이터 세트를 해결하기 위한 접근 방식으로 Synthetic Minority Oversampling Technique(SMOTE)와 Light GBM 알고리즘을 이용하여 추정치를 결합하여 대상 변수를 예측하고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과는 Logistic Regression, Decision Tree, KNN, Random Forest, XGBoost 알고리즘과 비교하였다. 정확도, 재현율에서는 성능이 모두 비슷했으나 정밀도에서는 2개의 알고리즘 Random Forest 80.76%, Light GBM 97.16% 성능이 나왔고, F1-score에서는 Random Forest 84.67%, Light GBM 91.96% 성능이 나왔다. 이 실험 결과로 Light GBM은 성능이 5개의 알고리즘과 비교하여 편차없이 비슷하거나 최대 16% 향상됨을 접근 방식으로 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.181-186
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• 2022

포아즌 볼츠만 방정식 (Poisson-Boltzmann equation, PBE)은 생물물리, 콜로이드 화학 등에서 등장하는 문제들을 모델링하는데 사용되는 방정식이다. 따라서 PBE의 수치해를 효율적으로 예측하는 것은 중요한 이슈이다. 저자들은 기존의 연구에서 PBE를 풀기위한 딥러닝 방법을 제안하였으나, 딥러닝을 훈련하기 위한 샘플을 생성하는 시간이 컸다는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 FEM 수치해를 생성하는데 걸리는 시간을 줄이는 두가지 방안을 마련하였다. 첫째로 대수 방정식을 만들 때 bilinar form에 포함되는 penalty 파라메터를 실험적으로 조정하였다. 두 번째로, 대수적멀티그리드 기법을 활용하여 대수 방정식의 컨디션 넘버를 meshsize와 무관하게 만들었다. 따라서 PBE 방정식의 대수 방정식을 풀 때 계산 시간을 효과적으로 줄였다. 이러한 대수적 멀티그리드를 사용한 방법은 다양한 분야에서 딥러닝의 샘플을 생성하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권4호
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• pp.135-142
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• 2023

최근에는 디지털 변환이 확대됨에 따라 많은 기업들이 퍼블릭 클라우드 서비스를 이용하거나 자체 데이터센터를 구축하고 있다. 소프트웨어 정의 스토리지는 클라우드 플랫폼에서 데이터를 저장하기 위한 핵심적인 솔루션으로 전세계적으로 이용이 확대되고 있다. 소프트웨어 정의 스토리지는 전체 스토리지 자원을 하나의 저장장치와 같이 가상화하여 사용할 수 있고 유연한 Scale-out을 지원하는 장점이 있는 반면에, 가변 크기의 오브젝트 방식으로 인한 디스크의 이용에 불균형이 발생하고, 장애를 유발할 수 있다. 본 연구에서는 디스크 이용의 불균형 문제를 해결하기 위하여 스토리지의 상태정보를 바탕으로 디스크의 가중치를 최적화하여 오브젝트를 재분배하는 방법에 대하여 제안하고, 그 실험 결과를 제시하였다. 실험을 수행한 결과, 디스크의 최대 이용률이 89%에서 79%로 10%만큼 감소한 것을 확인하였다. 디스크의 이용률을 최적화함으로써 장애를 예방하고, 더 많은 데이터를 균등하게 저장할 수 있어 효율적인 스토리지 이용이 가능할 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.186-197
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• 2023

In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.

• 교육녹색환경연구
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• 제22권4호
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• pp.1-8
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• 2023

학령인구의 급격한 감소에 따른 학교의 소규모화가 가속화되고 있으며, 지역 및 학교 소멸에 대한 위기가 고조되고 있는 상황에서 소규모학교에서 미래교육 대응에 대한 필요성이 점점 증가하고 있다. 미래에는 유연한 교육과정, 디지털·인공지능 기반의 교실 수업 개선 등과 같은 교육과정을 통해서 학생들의 학교생활 만족도 향상, 창의성 및 인성 함양, 학업성취도 향상, 협력적 소통 역량 강화와 교사들의 교수학습 방법의 변화 등의 교육적 효과가 중요하다고 볼 수 있으며, 이를 위해서는 학교공간혁신 등 학교시설을 미래지향적인 공간으로 변화시킬 필요가 있다. 본 연구는 소규모 학교에서 미래형 교육체제가 무엇인지를 살펴보았고 학교공간 변화와 학교교육 상관관계, 스마트 환경 등 공간혁신의 교육적 효과와 지속가능성에 대한 인식을 중점적으로 분석하여 향후 소규모학교 공간혁신사업의 바람직한 추진 방향을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.71-78
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• 2024

양자 컴퓨팅의 급속한 발전으로 현재의 공개키 암호화 방식이 취약해지자, 미국의 국립표준기술연구소(NIST)는 양자컴퓨터 공격에 대응할 수 있는 새로운 암호화 표준을 개발하기 위한 Post-Quantum Cryptography(PQC) 프로젝트를 시작했다. 이 프로젝트는 전 세계 연구자들이 제안한 다양한 암호 알고리즘들을 검토하고 평가하는 과정을 포함한다. 초기에 선택된 양자 저항성 암호화 알고리즘은 격자와 해시 함수를 기반으로 개발됐다. 현재는 BIKE, Classic McEliece, HQC 등 다양한 기술적 접근 방식을 제공하는 알고리즘들이 네 번째 라운드에 검토 중이다. CRYSTALS-KYBER, CRYSTALS-Dilithium, FALCON, SPHINCS+는 세 번째 라운드에서 표준화 대상으로 선정됐다. 2024년에는 네 번째 라운드에서 선정된 알고리즘들과 현재 평가 중인 알고리즘들에 대한 최종 결정이 내려질 예정이다. 양자 컴퓨팅 시대를 대비해 공개 키 암호 시스템의 보안을 강화하는 중요한 단계로, 미래의 디지털 통신 시스템을 위협으로부터 보호하는 데 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다. 본 논문에서는 양자 내성 암호 알고리즘의 보안성과 효율성을 분석하여 그 동향을 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1273-1300
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• 2024

In the complex virtual environment of cyberspace, comprised of digital and communication networks, ensuring the security of information is being recognized as an ongoing challenge. The importance of 'Cyber Situation Awareness (CSA)' is being emphasized in response to this. CSA is understood as a vital capability to identify, understand, and respond to various cyber threats and is positioned at the heart of cyber security strategies from a defensive perspective. Critical industries such as finance, healthcare, manufacturing, telecommunications, transportation, and energy can be subjected to not just economic and societal losses from cyber threats but, in severe cases, national losses. Consequently, the importance of CSA is being accentuated and research activities are being vigorously undertaken. A systematic five-step approach to CSA is introduced against this backdrop, and a deep analysis of recent research trends, techniques, challenges, and future directions since 2019 is provided. The approach encompasses current situation and identification awareness, the impact of attacks and vulnerability assessment, the evolution of situations and tracking of actor behaviors, root cause and forensic analysis, and future scenarios and threat predictions. Through this survey, readers will be deepened in their understanding of the fundamental importance and practical applications of CSA, and their insights into research and applications in this field will be enhanced. This survey is expected to serve as a useful guide and reference for researchers and experts particularly interested in CSA research and applications.

• 산업진흥연구
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• 제9권3호
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• pp.155-161
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• 2024

본 연구는 국내 모바일 커머스 내 게임화 요소인 보상형 미니게임의 사용자 경험에 관한 연구이다. 최근 모바일 커머스 서비스에 고객 유입, 체류시간 증가, 재방문율 향상의 목적으로 게임화 마케팅 전략이 적극적으로 도입되고 있다. 이에 본 연구는 게임화 요소의 사용자 경험을 연구하고, 사용자가 모바일 커머스의 게임화 요소에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 평가를 수치화하였다. 연구 방법으로는 즐거움, 몰입, 보상, 가치성, 유용성을 기준으로 설문지를 작성하여 설문조사를 실시하고, 그중 20~40대 남녀 사용자를 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 진행하였다. 실험 결과 즐거움과 몰입에서 사용자 만족도를 높일 수 있는 전략이 필요하며, 예측할 수 있는 보상 시스템과 상품 탐색에 관한 사용자 경험을 개선하여 상품 구매로 연결할 수 있는 전략이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구가 게임화 요소를 적용하려는 기업의 마케팅 전략 수립 및 사용자 경험 개선에 시사점을 줄 수 있기를 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.35-41
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• 2024

최근 디지털 변화와 코로나19의 영향으로 온라인 활동이 급증함에 따라 대규모 데이터 처리와 유지보수의 중요성이 점점 커지고 있다. 이 연구는 데이터 저장 및 관리에 널리 사용되는 두 주요 데이터베이스 유형인 관계형 데이터베이스(RDBMS)와 비관계형 데이터베이스(NoSQL)의 성능을 비교 분석한다. 구체적으로, RDBMS의 대표 예인 MySQL과 NoSQL의 대표 예인 Redis를 사용하여 데이터 삽입, 조회, 삭제 기능의 수행 시간을 측정하고 평가했다. 실험 결과, Redis는 MySQL에 비해 데이터 삽입에서 약 5.84배, 조회에서는 약 6.61배, 삭제에서는 약 12.33배 빠른 성능을 보였다. 이 결과는 Redis가 특히 대규모 데이터 처리와 유지보수가 필요한 환경에서 뛰어난 성능을 제공함을 보여준다. 이에 따라 기업 및 온라인 서비스 제공자들은 Redis와 같은 NoSQL 데이터베이스를 선택함으로써 보다 효율적인 데이터 관리 솔루션을 확보할 수 있을 것이다. 본 연구가 데이터베이스 선택 시 데이터 처리 성능을 고려하는 데 중요한 참고 자료로 활용되기를 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.15-20
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• 2024

국내 선박검사 분야는 노후화된 업무 처리 프로세스로 인해 검사 결과에 대한 위, 변조 발생 가능성을 차단하지 못하고 있다. 그에 따라 실시간으로 데이터를 추적하고 공유할 수 있는 블록체인 기술과 클라우드 기반의 시스템을 도입함으로써 검사 결과의 위변조를 방지하고, 투명하고 효율적인 의사소통 체계를 구축하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 선박검사 관련된 전체 데이터 관리 및 검사 수행에 대한 단위 및 통합 프로세스를 구현하여 선박검사 과정에서 발생하는 각종 검사 결과를 자동으로 수집하고 관리, 추적하는 체계를 구축하였다. 이를 통해 선박검사 프로세스 전반의 효율성을 높여 선박검사 산업 전반의 성장을 유도하고자 하였다. 구현된 웹 포털은 선박별 검사 결과를 토대로 결과 추이 분석과 타 선박과의 비교분석 등이 가능한 수준에 도달하였으며 후속 연구를 통해 시스템의 우수성을 실증하고자 한다.