• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.730-741
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• 2011

인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며 사용자의 다양한 요구가 생겨나게 되었다. 이로 인해 대용량의 문서를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 기존의 문서 범주화는 분서의 분류를 위해 연관된 문서의 키워드를 중심으로 하는 방법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 범주 내의 문서들 간에 연관성 있는 키워드들의 집합을 추출하고 각 범주 별로 의미적으로 대표성을 가진 키워드들로 분류 규칙을 생성한다. 또한 효율적인 키워드 생성을 위한 데이터 전처리 방안을 제시하고, 새로운 문서 범주를 예측한다. 프로파일의 분류성능을 높이기 위한 분류함수를 설계하고 실험을 통하여 성능을 측정한다. 마지막으로 평면적인 범주 구조에서 확장하여 계층적인 분류체계 구조에서도 적용할 수 있는 자동분류 방안을 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.249-260
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• 2013

고해상도의 고품질 비디오 서비스가 보편화됨에 따라 최근 초고해상도(UHD) 비디오 부호화를 위한 HEVC(High Efficiency Video Coding) 표준이 마무리되었으며, 향후 융합환경에서 HD 및 UHD 비디오를 동시에 제공하기 위한 스케일러블 확장 HEVC 표준화도 진행되고 있다. 본 논문에서는 UHD/HD 비디오를 동시에 제공하기 위한 H.264/SVC의 확장 부호화 기법을 제시한다. 즉, HEVC의 대표적인 부호화 툴인 Large Block 개념을 H.264/SVC에 적용함으로써 계층간 예측 및 신택스 부호화 등의 부호화 효율성을 개선한 부호화 기법을 제시하고 그 부호화 성능을 분석한다. 실험결과 Large Block을 적용한 SVC가 기존의 H.264/SVC에 비하여 평균 4.53% 내외의 비트 감소의 이득이 있음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-10
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• 2018

본 연구는 디지털 마케팅의 구성요인과 앞으로의 흐름을 예측하기 위해 계층적 분석 방법(AHP)을 활용하여 디지털 마케팅 구성 요인간의 상대적 중요도를 도출하고 광고 부문 전문가와 비광고 부문 전문가의 의견을 비교 분석하였다. 연구 결과, 디지털 마케팅 상위요인들의 상대적 중요도는 결합(0.260), 전환(0.259), 최적화(0.243), 기반 기술(0.238)의 순으로 나타났으며 하위요인들의 상대적 중요도는 인공지능과 머신러닝(0.086), 빅데이터(0.085), 콘텐츠 큐레이션(0.060) 순으로 나타났다. 또한, 광고 부문 전문가들은 결합과 최적화의 상대적 중요도가 높은데 반해 비광고 부문 전문가는 전환과 기반기술로 나타나 직무 특성 별 상대적 중요도가 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 디지털 마케팅의 전체적인 구성 요인과 중요도를 통해 향후 디지털 마케팅 전략을 수립하는데 유용한 시사점을 제공할 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제1권1호
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• pp.17-28
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• 1993

본 논문에서는 지리정보데이타베이스 구축과정에서 자원이 많이 소요되는 벡터화 작업을 최소화하면서도 센서스지도제작 업무를 효과적으로 지원할 수 있는 데이타베이스 구조에 대해 연구하였다. 센서스지도의 기본이 되는 전국지형도를 스캐닝하여 래스터자료형태로 저장하고 센서스작업을 위해 필요한 조사고경계 등의 일부자료 항목에 대해서만 벡터형태로 변환하여 이를 문자형태의 각종 관리정보와 결합시킴으로써 지도의 제작 및 검색시 필요한 요소들을 추출.결합할 수 있는 구조로 데이타베이스를 설계하였다. 센서스용 기본지도들은 데이타베이스내부에서 논리적으로 한장의 커다란 연속지도(Continuous Map)로 구성할 수 있도록 타일(Tile) 형식의 저장 구조를 갖게 하였고, 이미지자료와 벡타자료 그리고 이와 관련된 문자 속성정보들의 연결 미 통합을 위해 다중계?(Multi-Layer)구조를 갖게 하였다. 또한 축척이 상이한 지도의 종류에 따라 서로 다른 계층구조를 가지면서 물리적으로 분리된 데이타베이스 구조를 갖도록 하였으며 이들간의 연결을 위해서는 소축적 데이타베이스가 대축척 데이타베이스의 색인(Inedex)데이타베이스 역할을 하도록 설계하였기 때문에 사용자 관점에서는 전체가 하나로 통합될 수 있게 하였다. 상기 방법에 의하여 센서스매핑시스템을 구축할 경우, 예산, 인력 및 비용 측면에서 괄목할 만한 기대효과를 예측할 수 있었으며, 활용면에서도 고품질의 실용적인 지도제작이 가능한 것으로 나타나, 향후 본 시스템이 실제 구축되면 각종 통계조사는 물론, 통계자료를 이용하는 각 기관 및 개인에게 다양한 정보를 제공할 수 있게 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.101-107
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• 2022

모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.8-15
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• 2001

본 논문은 3GPP2 All IP Ad Hoc 회의에서 언급된 IP/UDP/RTP 헤더 압축을 위한 IETF의 요구사항에 대해 언급하고, 3GPP2 3G cdma2000에 기반을 두고 있는 VoIP 멀티미디어 서비스와 같은 실시간 응용을 위한 차세대 이동통신 단말기의 프로토콜 스택을 연구하였다. All IP 네트워크 단말기의 다양한 프로토콜에 대한 프레임은 IETF ROHC Working Group의 draft에 기반을 둔 헤더 형태의 비트별 설명을 포함하여 그림으로 설명하였다. 특히, 본 논문은 실시간 패킷 데이터를 수용하기 위해 All IP 단말기의 Medium Access Layer 계층에서 변형될 헤더 압축관련 IS-707 RLP 프로토콜의 문제점을 포함하고 있다. PPP프로토콜은 현재 이슈가 되고 있는 Mobile IP(PN-4286)에 기반을 둔 3세대 cdma2000 패킷 데이터 네트워크을 위한 단말기의 프로토콜 스택에서 헤더 압축과 이동성 측면에서 많은 문제를 가지고 있기에 PPP프로토콜의 헤더 압축을 위한 해결책의 문제점을 제시하였다 마지막으로 우리는 예측 프로토콜 스택, 자원 효율성과 성능에 대한 All IP 네트워크 단말기 헤더 압축에 대한 guideline를 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.525-531
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• 2020

다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제25권4호
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• pp.325-351
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• 2019

본 연구는 외상 사건을 경험한 국내 성인의 외상 후 스트레스(Post Traumatic Stress Disorder) 증상과 외상 후 성장(Post Traumatic Growth) 양상을 토대로 잠재계층(latent class)을 도출하고, 각 집단 구분에 영향을 미치는 특성을 탐색하며, 집단에 따른 자기파괴적 행동의 차이를 탐색함으로써, 외상 사건을 경험한 개인에 대해 보다 심층적으로 이해하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 DSM-5 진단기준에 해당하는 외상 사건을 경험한 국내성인 860명을 대상으로 잠재프로파일분석(Latent Profile Analysis)과 R-3STEP 방식을 이용하였다. 집단 예측 변인으로 개인의 인구사회학적 변인(성별, 연령, 최종 학력, 종교유무, 종교활동 정도, 월 평균 소득)과 사회적 고립, 외상 경험 빈도가 포함되었으며, 종속변인으로 자기파괴적 행동(폭식 정도, 비자살적 자해 유무, 음주의 양, 음주 형태, 음주로 인한 정신 사회적 문제)을 포함하였다. 연구결과 집단은 '저PTSD/중 PTG집단', '저 PTSD/고 PTG집단', '고 PTSD/고 PTG집단'으로 분류되었다. 또한 성별, 최종학력, 사회적 고립, 외상 노출 빈도가 집단 예측 변인으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 폭식 정도, 비자살적 자해 유무, 음주 형태, 음주로 인한 정신사회적인 문제에서 집단 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 결과를 바탕으로 논의와 시사점을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권5호
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• pp.451-460
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• 2005

본 논문은 ffGA상에서 에너지 효율이 높은 데이터 경로 설계 방법론을 제안한다. 에너지, 처리시간, 그리고 면적간의 트레이드오프를 이해하기 위하여, 도메인 특성 모델링, coarse-grained 성능평가, 설계공간 조사, 그리고 로우-레벨 시뮬레이션 과정들을 통합한다. 도메인 특성 모델링 기술은 도메인의 특성에 따른 시스템 전체의 에너지 모에 영향을 미치는 여러 가지 구성요소와 파라미터들을 식별함으로써 하이-레벨 모델을 명시한다. 도메인이란 주어진 어플리케이션 커널의 알고리즘에 대응하는 아키텍쳐 패밀리이다. 하이-레벨 모델 또한 에너지, 처리시간 그리고 면적을 예측하는 함수들로 구성되어 트레이드오프 분석을 용이하게 한다. 설계 공간 조사(DSE)는 도메인에 명시된 설계 공간을 분석하여 설계 셋을 선택하도록 한다. 로우-레벨 시뮬레이션은 설계 공간 조사(DSE)에 의해 선택된 설계와 최종 선택된 설계의 정확한 성능평가를 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 설계 방법은 매트릭스 곱셈에 대응하는 알고리즘과 아키텍쳐 패밀리를 사용한다. 제안된 방법에 의해 검증된 설계는 에너지, 처리시간과 면적간의 트레이드오프를 보인다. 제안된 설계 방법의 효율성을 보이기 위하여 Xilinx에서 제공되는 매트릭스 곱셈 커널과 비교하였다. 성능 비교 메트릭으로 평균 전력 밀도(E/AT)와 에너지 대 (면적 x 처리시간)비를 사용하였다. 다양한 문제의 크기에 대하여 Xilinx설계들과 비교하였을 때 제안한 설계 방법이 전력밀도(E/AT)에서 평균 $25\%$우수하였다. 또한 본 논문에 제안한 설계의 방법을 MILAN 프레임워크를 이용하여 구현하였다.