• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.656-664
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• 2023

연구목적: 고용노동부에서는 사업장 내 화재·붕괴 등의 대형재난이 발생하면 사업장 대규모 인적사고 위기관리 표준매뉴얼에 근거하여 재난을 관리하고 있다. 현재 운용중인 표준매뉴얼을 점검하고 미흡한 항목에 대해 개선방안을 제시하고자 한다. 연구방법:이에 따라, 재난관리 매뉴얼 내·외부 전문가, 본부·지방관서의 재난업무 담당자 등과 함께 표준매뉴얼을 점검하였고 우선적으로 개선해야 할 항목을 도출하였다. 연구결과: 붕괴사고의 경우에는 재난관리 주관부처 선정의 논란을 제거하기 위해 행정안전부에서 선정기준을 정확히 제시할 필요가 있으며, 인파밀집사고의 경우에는 표준매뉴얼 보다는 행동·실무 매뉴얼에 구체적으로 반영하여 유사시 근로자 대피 안전성을 확보해야 할 것이다. 이 외에도 재난안전 통신망 운영 및 대피요령에 대해 상세한 내용의 추가 보완이 필요해 보인다. 결론: 향후에도 국민의 눈높이에 부응하는 재난관리 제도 개선을 위해서 해당 분야별 전문가, 재난업무 담당자, 그리고 일반시민 등의 의견수렴을 통해 근로자의 생명과 안전을 보장하고 좀 더 현장감 있는 사업장 대규모 인적사고 위기 관리 표준매뉴얼 마련을 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1776-1785
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• 2015

인터넷을 이용하는 사용자의 관점이 호스트 중심에서 콘텐트 중심으로 변화하면서 콘텐트 중심 네트워크 (Content Centric Network, 이하 CCN)라는 새로운 패러다임이 소개되었다. 한편, 최근 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증하고 있으며 더 높은 사용자의 만족도를 위한 적응형 스트리밍이 소개되면서 많은 연구가 진행 중에 있다. 따라서 CCN에서도 사용자의 수요에 따라 적응형 스트리밍을 고려할 필요성이 있다. 하지만 CCN에서 기존의 네트워크 구조에서와 동일한 방식으로 적응형 비디오 스트리밍 서비스를 할 경우 CCN 라우터 내 캐시를 (CS) 충분히 활용하지 못한다는 한계점이 있으며 또한 단말의 달라지는 요구 사항을 캐시 활용에 반영할 수 없는 문제점도 있다. 따라서 본 논문에서는 정규표현식을 활용한 콘텐트 네이밍 방식을 적용하여 기존 적응형 스트리밍 비트레이트 선택 알고리즘의 캐시활용도를 높이면서도 CCN의 기본 프로토콜에 적합한 프레임워크를 제시하고, 단말의 상태에 따라 동적인 표현식 기술 전략 및 선택 알고리즘을 통하여 비디오 스트리밍 품질을 개선하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.679-684
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• 2005

현재 사용되고 있는 대표적인 무선 네트워크 접속 기술들로는 높은 이동성을 지원하는 휴대 전화망인 WWAN(Wireless Wide Area Networks), 높은 대역폭을 지원하는 WLAN(Wireless Local Area Networks), 그리고 방송 및 데이터를 수신할 수 있는 WDMB(Wireless Digital Multimedia Broadcasting) 등을 들 수 있다. 그러나 각각의 기술들은 각각 이동성 및 데이터 전송률, 그리고 데이터의 방향성 등의 한계를 내포하고 있다. 이러한 제약점을 극복하기 위해, 서로 다른 접속 기술을 상황에 따라 전환하여, 현재 서비스 받고 있는 데이터 접속을 끊김없이 연결해 주어야하는 수직적 핸드오프(Vertical Handoff) 기법에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 WWAN 인터페이스를 기반으로, 단말에 장착되어 있는 다른 인터페이스들(WLAN과 WDMB)에 대한 에너지 소모를 최소화하여 전체 시스템의 생명시간(Life time)을 최대화하는 인터페이스 선택 알고리즘과 망구조를 제안한다. 또한 다양한 서비스에 대한 트래픽을 분석하여 망단에 존재하는 사용자 버퍼를 관리하고 이를 수직적 핸드오프의 기준으로 활용하여 기존 방식들에 비교하여 전체적 에너지 소모가 기존 기법 대비 각각 $75\%$(WDMB 우선), $34\%$(WLAN 우선) 절감됨을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.294-302
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• 2020

대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 유전알고리즘은 생명체의 자연 진화 과정을 컴퓨터 시뮬레이션하며 이 과정에서 선택, 교차, 그리고 돌연변이가 수행된다. 이 과정에서 유전알고리즘은 정의길이가 짧고, 차수가 낮은 반면, 높은 적응도를 갖는 스키마타의 병렬배열에 의해 최적해에 근접해 간다. 본 연구에서는 유전알고리즘의 핵심 작동원리 중 하나인 빌딩블록가설과 상수관망 시스템이 가지고 있는 공학적, 수리학적 특성을 동시에 고려한 최적해 효율성 제고의 가능성을 살펴보고자 하였다. 즉, 공학적 문제 해결에 있어 유전알고리즘 수행을 위한 유전자의 배치순서에 따른 최적화 결과의 효율성을 평가하였다. 공학적 문제로 상수관로 최적설계 문제를 선택하여 적용하였으며, 유전자 배치순서는 기존배치, 네트워크 위상 기반 배치, 그리고 유량크기 기반 배치로 구분하여 공학적 특이성을 반영하였다. 적용결과 유량 크기 기반 배치를 적용한 최적화 결과가 기존배치에 비하여 평균적으로 약 2-3% 우수한 것으로 나타났다. 이것은, 실제 공학 최적화 문제의 적용성과 효율성을 증대시키기 위해서는 명확한 사전지식(수리학적 특성 등)을 활용하여 가능한 이와 같은 우수한해의 특성이 소멸되지 않도록 하는 장치가 반드시 필요하다는 것을 의미한다. 제안된 방법론은, 향후 대규모 상수관망 최적설계에 있어 효율성 제고를 위한 방안으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.114-131
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• 2000

항공사는 항공기단을 편성하거나 특정노선에 투입할 항공기종을 결정할 때 항공기 좌석수가 어느 정도인 항공기로 선택할 것인지 심각하게 고려하지 않을 수 없다. 또한 공항의 혼잡 완화 정책과 같은 외부요인도 항공기 크기 선정에 작용하기도 한다. 이때 두 가지 요인을 고려하여 항공기의 크기를 결정하게 되는데, 첫째는 항공기의 운영비용이고 둘째는 예상되는 수익과 시장 점유율이다. 항공사를 이윤 극대화를 목표로 하는 기업이라고 가정하면 좌석 수에 의한 항공기종별 비용과 수익을 이용해 최적의 항공기종을 선택할 수 있다. 본 연구는 다음과 같은 4단계의 분석을 통하여 항공사의 항공기 크기 선택 행위를 분석한다: (1) 항공기 좌석 수에 따른 운영비 분석 (2) 시장점유율과 수익분석 (3) 비용, 수익분석에 의한 단위노선의 항공기 크기 선정 (4) 네트워크 단위의 항공기 크기 선정, 항공사는 증가하는 수요를 수용하기 위해 운항횟수를 늘리거나, 대형기종으로 교체해야 하는데 이때 항공기 크기 선정 방법을 잘 선택하여 대처해야 할 것이다. 공항이 혼잡한 경우는 운항횟수 증가가 어려워 대형기로의 교체가 불가피한데 이때도 이윤율 증가를 고려한 의사결정이 필요할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.60-73
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• 2010

본 연구의 목적은 한국어 수분류사 체계를 설정하고, 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하는 한국어 수분류사 어휘의미망 "KorLexClas 1.5"의 정보구조와 구축방식을 소개하는 데 있다. KorLex 명사, 동사, 형용사, 부사가 영어 워드넷(Princeton WordNet)을 기반으로 참고구축 방식으로 개발된 것에 비해, KorLexClas 1.0버전과 이를 확장한 1.5버전은 직접구축 방식으로 개발하였다는 점에서, 수분류사의 계층구조와 언어단위 간 의미관계 설정은 매우 방대한 시간과 정교한 구축 방식을 요구한다. 따라서 작업의 효율성을 기함과 동시에, 구축된 어휘의미망의 신뢰성 및 확장성을 높이기 위해, (1) 다양한 기구축 언어자원을 활용하되 상호 검증하는 절차를 거치고, (2) 부분문장 분석방법을 이용하여, 수분류사 및 공기명사 목록을 확장하며, (3) 언어학적 준거를 기준으로 수분류사의 계층구조를 설정하고, (4) 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하되 확장성을 확보하기 위해, KorLexNoun 1.5에 '최하위 공통상 위노드(LUB : Least Upper Bound)'를 설정하는 방식을 택한다. 이러한 특성을 가진 KorLexClas 1.5는 기계번역을 비롯한 한국어정보처리의 제 분야에 응용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권3호
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• pp.221-230
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• 2004

원격 모니터링 시스템이란 네트웍에 분산된 호스트 혹은 원격 어플리케이션의 상태를 실시간으로 모니터링 하는 시스템이다. 네트웍에 분산된 호스트들은 다양한 플랫폼을 갖추고 있는 것이 현실이다. 하지만, 기존의 모니터링 시스템들은 플랫폼에 의존적인 성격을 띠고 있다. 네트웍을 통해서 모니터링을 하기 때문에 잠재적인 네트웍의 문제발생에 대한 적절한 대응이 필요하지만, 기존의 모니터링 시스템들은 네트웍의 문제에 대해서 적절하게 대응을 못하고 있다. 그리고 호스트의 상태를 변화시키는 요인은 호스트의 시스템 자원보다는 어플리케이션의 상태변화가 주 요인이 되고 있지만, 기존의 시스템들은 주로 호스트의 상태정보만 모니터링을 하고 있다. 따라서, 분산된 호스트들의 플랫폼에 독립적이고, 네트웍의 잠재적인 문제발생을 적절하게 대응을 할 수 있고, 호스트의 상태정보 보다는 호스트의 어플리케이션의 상태정보를 모니터링 하는 시스템이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 네트웍에 분산된 어플리케이션의 실시간 모니터링을 통해서 어플리케이션 상태를 효과적으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템인 RAMS (Remote Applications Monitoring System)의 설계 및 구현을 제시한다. 이 시스템은 네트웍에 분산된 호스트들의 효과적인 관리를 위해 호스트 어플리케이션의 상태를 모니터링 한다. RAMS는 모니터링 대상인 호스트 어플리케이션의 모니터링을 담당하는 Agent, 호스트의 등록, 관리를 담당하는 Manager로 구성된다. Manager와 Agent는 네트웍 단절 혹은 호스트 failure의 상황에도 자동으로 복구가 가능할 수 있도록 JINI를 최대한 활용함으로써 다른 시스템에 비해 시스템의 구성 및 관리가 용이한 특성을 갖는다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권2호
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• pp.230-254
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• 2007

과학기술이 다양해지고 융합기술이 발달함에 따라 동료평가만으로 기술과 성과를 평가하는 것은 더욱 어려워졌다. 해당 전문가를 찾기도 쉽지 않을 뿐만 아니라 연구자들 사이에 이해관계가 한층 복잡해졌기 때문이다. 과학계량학(Scientometrics)은 과학자의 연구활동을 정치성이나 이해관계를 배척하고 객관적으로 계측하여, 성과에 비해 시그널이 약하게 발산되는 우수한 연구자나 연구 분야를 찾아내어 올바른 평가를 가능하게 한다. 본 논문에서는 OLED 기술에 대해 집계분석과 몇 가지 네트워크 분석 기법을 활용하여 과학계량학적 분석을 수행하고, 결과에 대해 한국에서는 어떤 평가가 가능한지에 대해 기술한다.