• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.500-509
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• 2022

With the rapid development of educational informatization, teaching methods become diversified characteristics, but a large number of information data restrict the evaluation on teaching subject and object in terms of the effect of English education. Therefore, this study adopts the concept of incremental learning and eigenvalue interval algorithm to improve the weighted decision tree, and builds an English education effect evaluation model based on association rules. According to the results, the average accuracy of information classification of the improved decision tree algorithm is 96.18%, the classification error rate can be as low as 0.02%, and the anti-fitting performance is good. The classification error rate between the improved decision tree algorithm and the original decision tree does not exceed 1%. The proposed educational evaluation method can effectively provide early warning of academic situation analysis, and improve the teachers' professional skills in an accelerated manner and perfect the education system.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.288-288
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• 2022

행정안전부는 뉴딜사업 일환으로 인명피해 우려가 높은 산악지역 및 마을 상류부에 위치한 재해위험지구, 급경사지 및 노후저수지 등에 대해 위기상황에 신속·정확하게 작동하는 조기경보시스템 구축 사업을 진행 중이다. 특히 재난발생 시, 인명피해에 가장 민감한 조기경보발령에 대해서는 지역적 수리·수문특성을 고려한 단계별 위험요소(강우량, 수위, 조위 등)를 정량화하여 위험지역 내 주민들이 적절한 대응을 할 수 있도록 조기경보 기준을 정립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 충청남도 보령시를 관통하는 대천천 유역에서 집중호우가 발생할 경우 침수피해 발생 가능성이 높은 대천천 하상주차장 구간을 중심으로 상류의 청천저수지에서 방류하는 홍수량과 하류의 서해 조위가 대천천 본류의 하상주차장에 미치는 영향을 수리학적 모형을 이용하여 분석하고자 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.47-53
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• 2020

최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권5호
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• pp.537-548
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• 2018

A tunnel deformation monitoring system is developed with the use of fiber Bragg grating (FBG) sensing technique, aiming at providing continuous monitoring of railway tunnel deformation in the long term, and early warning for the rail service maintainers and authorities to avoid catastrophic consequences when significant deformation occurs. Specifically, a set of FBG bending gauges with the ability of angle measurement and temperature compensation is designed and manufactured for the purpose of online monitoring of tunnel deformation. An overall profile of lateral tunnel displacement along the longitudinal direction can be obtained by implementing an array of the FBG bending gauges interconnected by rigid rods, in conjunction with a proper algorithm. The devised system is verified in laboratory experiments with a test setup enabling to imitate various patterns of tunnel deformation before the implementation of this system in an in-service high-speed railway (HSR) tunnel.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.17-22
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• 2021

The attack trend on end-users via mobile devices is increasing in both the danger level and the number of attacks. Especially, mobile devices using the Android operating system are being recognized as increasingly being exploited and attacked strongly. In addition, one of the recent attack methods on the Android operating system is to take advantage of Android Package Kit (APK) files. Therefore, the problem of early detecting and warning attacks on mobile devices using the Android operating system through the APK file is very necessary today. This paper proposes to use the method of analyzing abnormal behavior of APK files and use it as a basis to conclude about signs of malware attacking the Android operating system. In order to achieve this purpose, we propose 2 main tasks: i) analyzing and extracting abnormal behavior of APK files; ii) detecting malware in APK files based on behavior analysis techniques using machine learning or deep learning algorithms. The difference between our research and other related studies is that instead of focusing on analyzing and extracting typical features of APK files, we will try to analyze and enumerate all the features of the APK file as the basis for classifying malicious APK files and clean APK files.

• 산업융합연구
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• 제22권2호
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• pp.23-32
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• 2024

본 연구에서는 서울 소재 한 전문대학 학생들을 대상으로 하여 최소한의 인구통계학적 변수와 1학년 1학기 성적을 활용하여 학생들의 최종 학적 상태를 예측하고자 하였다. XGBoost와 LightGBM 모델을 사용한 결과, 이러한 변수들이 학생들의 제적 여부 예측에 유의미한 것을 발견하였다. 이는 학업 시작 초기의 성적이 학업 중단의 중요한 지표가 될 수 있음을 시사한다. 또한, 전문대학의 학제가 최종 학적에 영향을 미칠 가능성을 확인하였으며, 이는 학업 기간이 학생들의 학업 중단 결정에 중요한 요소임을 나타낸다. 전문대학에서 조기 학업 중단 의도를 파악하는 데 있어 심리적, 사회적, 경제적 요인에 의존하지 않고 학업 성취도만을 기준으로 모델링을 시도하였다. 이는 향후 학업 중단에 대한 조기 경보 시스템 구축에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.157-164
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• 2006

최근에는 대부분의 인터넷 공격은 악성코드(Malware)에 의한 잘 알려지지 않은 제로데이 공격 형태가 주류를 이루고 있으며, 이미 알려진 공격유형들에 대해서 탐지하는 오용탐지 기술로는 이러한 공격에 대응하기가 어려운 실정이다. 또한, 다양한 공격 패턴들이 인터넷상에 나타나고 있기 때문에 기존의 정보 보호 기술로는 한계에 다다르게 되었고, 웹기반 서비스가 보편화됨에 따라 인터넷상에 노출된 웹 서비스가 주공격 대상이 되고 있다. 본 논문은 인터넷상의 트래픽 유형을 분류하고, 각 유형에 따른 이상 징후를 탐지하고 분석할 수 있는 비정상행위공격 탐지기술(Anomaly Intrusion Detection Technologies)을 포함하고 있는 위협관리 시스템(Threat Management System)을 제안한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권53호
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• pp.45-54
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• 1999

Manufacturing today is becoming increasingly competitive. If a company is to exist and successfully compete, it must pay very careful attention to production management, total quality assurance and total proactive maintenance issues. Overall machine performance, repair efficiency, system level utilization, productivity and quality of output need to be optimized as possible. To accomplish that objective, the behavior of manufacturing equipment and systems need to be monitored and measured continuously if it is possible. Then early warning of possible failure should be generated and proacted on that type of the situation to improve overall operation performance of manufacturing environment. In this paper, Proactive maintenance framework using performance-based reliability structure as enabler technology is proposed. Its paradigm enables one to maximize system through-put and product quality as well as resources in the performance domain. In the case of inadequate knowledge of the failure mechanics, this empirical modeling concept along with performance degradation knowledge can serve as an important product and process improvement tool. The real-time framework extension to proposed framework uses on-line performance information and is capable of projecting the remaining useful period.

• 대한환경공학회지
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• 제34권12호
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• pp.828-834
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• 2012

본 연구는 발광박테리아(Vibrio fischeri)를 생물종으로 이용하는 생태독성 검출장치의 개발을 목적으로 수행되었다. 시험용으로 제작된 생태독성 검출장치(Test jig)를 이용하여 6가 크롬, 아연, 납, 카드뮴, 구리, 수은 등 6종의 중금속류에 대한 독성 검출특성을 검토하였다. 결과적으로, 검토된 Test jig로 각 중금속류의 농도에 따라 발광박테리아의 상대적인 발광값(Relative Luminescence Unit, RLU)이 일정하게 감소하는 검출특성을 얻을 수 있었다. 타 중금속류와 달리, 납과 수은은 저농도에서 일정한 감소경향을 갖는 RLU가 얻어졌으나, 수은의 경우는 0.13 mg/L에서 0.25 mg/L로 농도를 증가시켰을 때, RLU의 감소가 급격히 진행되는 것으로 나타났다. $EC_{50}$ 산출 결과, 6가 크롬, 아연, 납, 카드뮴 등은 노출 후 시간이 경과함에 따라 $EC_{50}$이 점차적으로 감소하였다. 반면, 구리와 수은의 경우에는 $EC_{50}$이 노출 이후 시간경과에 따라 크게 변동이 없는 나타났다. 한편, Reference device와의 비교를 통해 Test jig의 독성검출 정확도를 확인한 결과, 두 장치의 $EC_{50}$값에 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며, 또한, 기존 문헌에 제시된 $EC_{50}$값들과도 거의 유사한 수준인 것으로 확인되었다. 결과적으로, Test jig의 중금속류에 대한 생태독성 검출 장치로써의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 본 실험에서 얻어진 중금속류에 대한 발광박테리아의 독성 검출값들은 실시간 생태독성 모니터링 장치 개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.320-331
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• 2013

재단법인 국가농림기상센터는 지난 3년간 기상청의 재정지원으로 기후스마트농업의 전제조건인 개별농장 수준의 기상위험 관리서비스를 설계하였다. 이 서비스는 기존 기상청 관측 및 예보시스템 외에 추가적인 자원소모 없이 해당 농지에 주어진 기상조건을 재배중인 작물의 종류와 그 발육단계에 맞게 '기상위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 농민에게 일대일로 전달한다. 서비스 실용화에 필요한 기상실황 및 예보의 경관규모 추정기술, 시범 집수역 내 필지별 경과기상 및 예보에 근거한 작목 맞춤형 기상위험 산정기술을 개발하고, 이들 기술의 통합 및 시스템화를 완료하였다. 단일 집수역인 경남 하동군 악양면을 선정하여 이 시스템을 설치하고 230농가 400필지를 대상으로 시범서비스를 구현하였다. 이 과정에서 얻어진 경험을 공유함으로써 향후 농업부문의 기상이변 대응 조기경보서비스 구축에 기여하고자 한다.