• 정보보호학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.135-144
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• 2003

침입탐지시스템은 사용된 알고리즘이나 기법의 특성에 따라 여러 탐지영역에 대해서 상이한 탐지결과를 나타내게된다. 따라서 서로 다른 탐지영역을 갖는 여러 탐지시스템들의 결과를 통합함으로써 탐지영역을 넓힐 수 있는 통합탐지 방법이 필요하다. 또한 통합 시에 발생할 수 있는 수많은 잘못된 보고의 수를 최소화함으로써 보안 관리자의 업무부담을 줄이고 탐지결과의 정확성을 높일 필요가 있다. 이 논문에서는 시스템 사용행위에 대해서 각 탐지시스템들이 모호한 판정의 결과값을 내어놓는 경우 분석된 탐지시스템의 특성을 퍼지추론을 이용하여 통합탐지 한다. 분석된 탐지 특성은 퍼지제어의 과정에서 적용된 각 탐지시스템에 대한 소속함수와 제어규칙으로 표현한다. 그리고, 모호한 판정 값을 통합하고 잘못된 보고의 숫자를 최소화하였으며, 여러 번의 실험을 통해 결정된 임계값의 적용으로 추론의 적용대상이 최소화되도록 하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-6
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• 2021

매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.107-114
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• 2022

위임은 사용자에게 접근 권한을 사상(mapping)하여 유연하고 동적인 접근제어 결정을 제공하는 강력한 메카니즘이다. 또한, 분산환경에 유용하다. 대표적인 위임 모델 중 RBDM0 와 RDM200은 사용자 대 사용자 위임으로서 역할위임이다. 그러나, RBAC에서 역할계층의 상속 개념은 실 기업 조직의 관리 규칙과 조화롭지 못하다. 본 논문에서 우리는 위임 권한의 영속성을 보장하고 의무 분리 원칙과 최소 권한의 보안 원칙에 위배되지 않는 속성을 첨가한 권한위임 모델 (APDM)을 제안한다. RBAC모델을 기반으로 하는 APDM은 속성을 사용하여 역할 대 역할과 사용자 대 사용자의 위임을 제공한다. 위임자는 원하는 권한만을 특정인에게 위임할 수 있고, 속성을 활용하여 위임자가 원하는 시점에서 권한을 회수할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.51-62
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• 2022

본 논문에서는 환자의 자세를 기반으로 행동을 예측하여, 의료진에 의해 입력된 개인의 병력 중심의 프로파일과 신체정보, 침상의 기본 정보를 모두 조합하여 침대에서의 낙상 위험을 예측하는 모델을 설계하고, 위험의 수준을 판단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 낙상 위험 예측은 크게 환자의 프로파일을 활용한 정성적 낙상 위험 노출도 평가와 실시간 낙상 위험 측정 단계로 구분된다. 정성적 낙상 위험 노출도는 의료진이 낙상 위험과 관련된 환자의 건강 상태를 점검하여 위험 노출도를 평가함으로써 위험 등급이 결정된다. 실시간 낙상 위험 측정 단계에서는 환자의 침대에서의 자세를 인식하고 환자의 정성적 위험등급 정보가 고려된 낙상 위험 측정을 위한 규칙 기반 정보를 추출한다. 인식된 환자 자세 정보와 정성적 위험평가 정보를 모두 조합하여 시그모이드 함수를 활용하여 최종 낙상 위험 수준을 예측한다. 본 연구에서 제시된 절차와 예측 모델은 입원 환자를 위한 낙상 사고 예방과 환자 안전을 위한 개인화 서비스에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1148-1157
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• 2022

2019년 코로나로 인하여 사람들의 많은 생활에 변화를 주었다. 그중 메타버스는 다양한 방식을 통한 비대면 서비스를 지원하여 일상에서 하던 일을 대체하고 있다. 이런 현상은 코로나19의 장기화로 하나의 문화처럼 만들어지고 형성되었다. 본 논문은 메타버스의 재미요인을 알기 위해 기존 게임에서 사용한 재미요소를 정리하여 전문가 5명과 함께 항목, 내용을 메타버스에 맞게 재분류하였다. 분류는 재매개성을 사용하여 분류하였고 감각적 재미[시각(그래픽), 청각, 텍스트, 조작, 감정이입, 유희, 시점], 도전적 재미[몰입, 도전, 성취, 발견, 스릴, 보상, 문제해결], 상상적 재미[새로운 이야기, 사랑, 자유도, 대리자아, 기대감, 변화], 사회적 재미[규칙, 경쟁, 사회적 행위, 지위, 협동, 참여, 교류, 소속, 화폐거래], 상호작용적 재미[의사결정, 커뮤니케이션 공유, 하드웨어, 감정이입, 육성, 자율성], 현실적 재미[현실 일체감, 학습 용이성, 순응, 지적문제해결, 패턴 인식, 실재감, 커뮤니티], 창조적 재미[응용, 창조, 커스텀마이징, 가상세계]로 구분하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.529-534
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• 2021

컴퓨팅 사고는 21세기에 필요한 중요한 소양 중 하나로 여겨지면서 여러 국가에서 컴퓨팅 사고 교육 과정을 도입하여 시행하고 있다. 컴퓨팅 사고 교육 방법 중 교육용 게임 기반 방법은 학생들의 참여와 동기를 증대시키고 컴퓨팅 사고에 대한 접근성을 높여준다. Autothinking은 학습자들에게 컴퓨팅 사고 교육을 제공하기 위한 목적으로 개발한 교육용 게임으로 학습자들에게 동적으로 피드백을 제공하고, 학습자의 컴퓨팅 사고 능력에 따라서 난이도를 자동으로 조절하는 적응적 시스템이다. 하지만 규칙기반으로 게임을 디자인하여 지능적으로 학습자들의 컴퓨팅 사고를 고려하거나 피드백을 주지 못한다. 본 연구에서는 Autothikning을 통해 수집한 게임 데이터를 소개하고, 이를 활용하여 해당 게임의 적응성을 높이기 위해 컴퓨팅 사고를 반영하는 게임 점수의 예측을 수행한다. 이 문제를 해결하기 위해 회귀 문제에 가장 많이 사용되는 선형 회귀, 결정 트리, 렌덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 알고리즘에 대한 비교연구를 수행하였다. 연구 수행결과 선형회귀 방법이 게임 점수 예측에 가장 좋은 성능을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.23-30
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• 2022

딥러닝은 주가 및 농산물 가격 예측과 같이 데이터를 분석해 일련의 규칙을 발견하고 미래를 예상해 우리의 삶에서 다양한 도움을 주고 있다. 본 연구는 태양광 에너지 사용의 중요성이 늘어나는 상황에서 기상에 따른 태양광 발전 실적을 딥러닝을 통해 분석하고 발전량을 예측한다. 본 연구에서는 시계열 데이터 예측에서 두각을 나타내고 있는 LSTM(Long Short Term Memory network)을 사용한 모델을 제안하며 이미지를 비롯한 다양한 차원의 데이터를 분석할 때 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)과 두 모델을 결합한 CNN-LSTM과의 성능을 비교한다. 세 가지 모델의 성능은 태양광 발전 실적의 실제값과 딥러닝을 통해 예측한 값으로 MSE, RMSE, 결정계수를 계산하여 비교하였고 그 결과 LSTM 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 LSTM을 사용한 태양광 발전량 예측을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.91-97
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• 2021

본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 본래 규칙개선 문제를 위해 고안되었던 데이터 확장 기법을 사용한다. 이 기법은 사건마다 중요도를 의미하는 가중치를 가질 수 있으며 각 변수를 확률값으로 나타낼 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서의 핵심 문제가 손실값과 가장 근사한 확률을 구하여 손실값을 확률로 대치하는 것이므로, 3가지 다른 알고리즘으로 손실값에 대한 확률을 구한 후 이 데이터 구조의 형식으로 저장한다. 그리고 각각의 확률 구조에 대한 평가를 위해 SVM 분류 알고리즘으로 각각의 정보 영역을 분류하는 학습을 한 후, 본래의 정보와 비교하여 얼마나 서로 일치하느냐를 측정한다. 손실값의 대치 확률을 위한 3가지 알고리즘들은 같은 데이터 구조를 사용하고 있으나 접근 방법에서는 서로 다른 특징을 가지고 있어 적용 분야에 따라 다양한 용도로 이용될 수 있기를 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.75-90
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• 2009

생산성 향상과 효율적인 프로세스 관리는 기존 업무의 문제점을 올바르게 파악하는 것에서부터 시작한다. 또한 데이터 수집에서 필요한 정보를 도출하는 데 많은 시간이 소요될 경우 고객의 요구와 수요를 충족시키고 업무의 효율성을 높이기 위한 지속적인 프로세스 관리가 더욱 어려워진다. 본 논문은 실시간 정보획득 기술의 도입을 통해 제조공정 관리상 발생 가능한 여러 문제점을 개선하기 위한 방안과 기초적 의사결정을 위한 상황인지(Context awareness) 시스템을 제시하는 것을 목적으로 한다. 공정 작업 중 획득한 데이터를 바탕으로 각 작업을 자동으로 분류하는 판단규칙을 제시하여 제조 현장에서의 상황인지를 구현하고자 하였다. 그리고 제안하는 개념과 구조를 작업자가 신속하게 문제를 파악하고 지시사항을 전달할 수 있는 사례를 기본적 시스템으로 구현하였다. 생산요소 객체 및 정보시스템의 데이터 일치와 공정에 대하 지속적이 모니터링을 통해 비효율적 자원 할당 및 공정 지연을 측정하고 해결하며 가시성을 높여 업무 효율을 지속적으로 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.190-190
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• 2022

최근 30년 강수량은 20세기 초보다 124mm 증가하였으며, 지역별 변동성 역시 매우 크다. 또한 일 강수량 80mm 이상의 강한 강수의 증가가 뚜렷하고 약한 강수가 감소하는 양극화로 인하여 홍수기에 홍수피해가 증가하는 추세를 보인다. 하지만 홍수에 대비하는 기간인 홍수기는 1970년 이전에 제정된 후 개선된 적이 없어 기후변화를 반영하지 못하고 있으며, 전국적으로 동일한 홍수기를 적용하고 있기에 최근 강수량의 지역특성이 강한 점을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 20세기와 21세기 두 그룹의 통계특성을 비교하여 홍수기의 강수량 변화를 정량화하여 기후변화를 보이고 국내 18개의 다목적댐 유역에서의 강수량 변화를 통계기법을 통해 지역 특성을 확인하였다. 이후 장마와 태풍을 기준으로 한 기존의 홍수기와 extension, shift, 그리고 split 등의 방법을 적용하여 개선한 홍수기를 비교하였다. 모의 방법은 댐 운영 기본 규칙에 국내 다목적댐에 가장 많이 활용되는 일정률-일정량 방식의 Rigid ROM과 예측한 유입수문곡선의 정확도가 관건인 일정량 방식의 Technical ROM을 활용하여 방류량을 결정하였다. 홍수저감효과는 계획방류량을 기준으로 한 세 가지 지표(frequency, duration, magnitude)를 통한 비교와 하천의 계획홍수량과 댐의 200년 빈도 계획홍수량을 기준으로 한 K-water 방법을 활용하여 평가하였다. 본 연구의 결과로 20세기와 21세기 홍수기의 통계량을 비교했을 때 강수량의 평균값이 86.55mm가 증가한 것을 확인할 수 있었으며, 각 댐 유역별로 비교하였을 때도 1개의 댐을 제외한 94%의 댐에서 증가 추세를 확인하였다. 추가적으로 모평균 차이를 95% 신뢰구간으로 확인한 결과 80% 이상의 범위에서 증가추세를 확인하였다. 가설검정 결과인 p-value가 최소 0.038에서 최대 0.3의 값을 가져 지역별 강수 차이 또한 유의미한 통계적 차이를 파악하였다. 홍수저감효과의 경우 2020년의 시범 유역에 대해서 15일의 extension을 적용한 홍수기가 기존의 홍수기에 비해 평균적으로 frequency는 0.002%, duration은 1.85hr, magnitude는 26.96% 정도 저감됨을 확인하였으며, flood의 횟수도 6회정도 적음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 기후변화에 대응한 새로운 홍수기의 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.