• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.71-80
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• 2021

기계학습에서 정확한 데이터 예측을 위해서는 적절한 인공신경망 알고리즘을 선택해야 한다. 이러한 알고리즘에는 심층 신경망 (DNN), 반복 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 게이트 반복 단위 (GRU) 신경망등을 들 수 있다. 개발자가 실험을 위해, 하나를 선택해야 하는 경우, 각 알고리즘의 성능에 대한 충분한 정보가 없었기 때문에, 직관에 의존할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 완화하기 위해 실험을 통해 예측 오류(RMSE)와 처리 시간을 비교 평가 하였다. 각 알고리즘은 텐서플로우를 이용하여 구현하였으며, 세금 데이터를 사용하여 학습을 수행 하였다. 학습 된 모델을 사용하여, 세금 예측을 수행 하였으며, 실제값과의 비교를 통해 정확도를 측정 하였다. 또한, 활성화 함수와 다양한 최적화 함수들이 알고리즘에 미치는 영향을 비교 분석 하였다. 실험 결과, GRU 및 LSTM 알고리즘의 경우, RMSE(Root Mean Sqaure Error)는 0.12이고 R2값은 각각 0.78 및 0.75로 다른 알고리즘에 비해 더 낳은 성능을 보여 주었다. 기본 심층 신경망(DNN)의 경우, 처리 시간은 가장 낮지만 예측 오류는 0.163로 성능은 가장 낮게 측정 되었다. 최적화 알고리즘의 경우, 아담(Adam)이 오류 측면에서 최고의 성능을, 처리 시간 측면에서 최악의 성능을 보여 주었다. 본 연구의 연구결과는 데이터 예측을 위한 알고리즘 선택시, 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.53-61
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• 2022

4차 산업혁명 기술의 발전으로 가상과 현실의 경계가 모호한 디지털 환경 속에서 MZ세대와 메타버스가 가장 큰 주목을 받고 있다. 이러한 MZ세대에 부합되는 교수학습 방식으로 메타버스가 주목받고 있다. 본 연구에서는 에듀테크 관점에서 언론사 뉴스 분석을 통해 메타버스 플랫폼 중의 하나인 게더타운의 활성화 요인을 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 한국언론재단에서 제공하는 빅카인즈 시스템을 이용하여 빅데이터 관점에서 분석해 보았다. 그 결과 COVID-19 팬데믹 이후에 나타날 미래교육에서 '게더타운'의 활용도는 크게 증가할 것으로 예상된다. 둘째, 연관어와 워드크라우드 분석에서, '비대면'이나 '대학' 그리고 '신입생' 등 교육 관련 용어들의 가중치가 비교적 높게 나타났으며, '메타버스', '메타버스 플랫폼'을 포함하여, '코로나19'나 '아바타' 등의 용어도 중심적인 위치에 있는 것으로 나타났다. 셋째, 네트워크 분석에서 도출된 주요 용어로는 '코로나19, 아바타, 대학생, 진로, 유튜브' 가 포함되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 여건 하에서, 본 연구 결과는 메타버스 플랫폼의 하나인 게더타운의 향후 교육 영역에서의 활용이 보다 활성화 되는데 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.41-48
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• 2022

본 연구는 사회서비스원과 관련한 국내 언론보도기사를 주요 원자료로 삼고, 기사에 내재된 주요 키워드 및 토픽을 분석하여 사회서비스원과 관련한 이슈, 즉 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 실증적으로 탐색하고자 하였다. 본 연구는 사회서비스원에 관한 사회 전반적인 인식 및 동향을 여론을 통해 파악한다는 점에서 의의가 있다. 언론동향의 데이터를 추출하기 위해 검색은 빅테이터 분석 시스템인 텍스톰을 사용하여 대표적 포털인 네이버 뉴스와 다음 뉴스에서 자료를 수집하였다. 수집된 기사는 2020년도 1,299개, 2021년도 총 1,410로, 총 2,709개였다. 분석결과로 첫째, 텍스트 출현빈도와 관련해서 가장 많이 도출된 단어는 '사회서비스원', '설립', '운영' 등으로 주로 사회서비스원의 설립과 관련한 내용이 주를 이루고 있었다. 둘째, N-gram분석결과 사회서비스원과 직접 관련된 단어의 쌍(pairs)은 '사회서비스원과 공공', '사회서비스원과 개원', '사회서비스원과 출범', '사회서비스원과 원장', '사회서비스원과 직원', '사회서비스원과 돌봄종사자' 등으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석결과 및 단어 네트워크 분석결과에서는 단어출현빈도와 N-gram의 결과와 유사하게 '설립', '운영', '공공', '출범', '제공', '개원', '개최', '돌봄' 등의 결과가 도출되었다. 상기분석결과를 통해 긴급돌봄지원단의 강화, 구체적인 사업화, 일자리의 안정화 등을 제언하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권4호
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• pp.231-250
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• 2021

국내의 외국인 유학생들의 증가에도 불구하고, 유학생들의 건강정보탐색행위에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 한국에 거주하는 외국인 유학생의 건강정보탐색행위를 설문지와 결정적사건기법을 이용한 면담을 병행하여 조사하였다. 최근 경험한 건강정보 요구 중에는 코로나와 관련된 정보요구(코로나 검사, 증상, 백신)와 병원을 찾는 요구가 가장 많이 보고되었다. 건강정보탐색 과정에서 경험한 어려움으로는 언어의 문제가 가장 많았고, 한국 의료시스템에 대한 이해의 부족, 인터넷상의 정보 불충분 또는 정보과잉 등도 보고되었다. 언어의 장벽에도 불구하고, 유학생들은 한국어 정보원(친구/가족, 웹사이트, 소셜미디어)을 주요 건강정보원으로 사용하였다. 유학생들은 구글번역기를 사용하거나, 이중언어가 가능한 친구/가족의 도움을 받아 한국어 정보원을 통해 건강정보를 탐색하는 것으로 조사되었다. 한국 체류기간이 짧거나 한국어 능력이 부족한 경우, 소셜네트워크 상의 커뮤니티를 통해 건강정보를 얻는 경향을 보이는 반면, 한국 체류기간이 길고 한국어 능력이 좋을수록 웹사이트를 사용하는 것으로 나타났다. 필요한 건강정보를 찾는데 있어 어느 정도 자신감을 가지는가에 대한 질문에는 참가자의 28%만이 긍정적인 대답을 하였다. 본 연구 결과를 통한 유학생들의 건강정보추구행위에 대한 이해를 바탕으로 유학생들이 필요한 건강정보를 탐색하는데 도움을 줄 수 있는 방안에 관한 제언을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권2호
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• pp.167-177
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• 2022

위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.67-75
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• 2022

장비 도입 시 해당 장비에 설치된 커널의 정확한 버전을 식별하는 것은 매우 중요하다. 특정 커널 버전에 취약점이 발견된 경우 이에 대해 조치 여부를 판단하거나, 특정 커널 버전의 제외 또는 포함 등에 대한 도입 요구 조건이 있는 경우 이를 판단하는데 사용될 수 있기 때문이다. 하지만 많은 시스템 및 네트워크 장비 제조업체들은 공식적으로 배포되고 있는 리눅스 기저 커널을 그대로 사용하지 않고, 장비에 최적화된 펌웨어를 제작하기 위해 커널을 수정하여 사용하므로 리눅스 커널 버전을 판단하기 어려운 상황이 발생한다. 또한, 커널의 패치가 공개될 경우 제조사는 수정한 커널에 패치 내용을 반영하므로, 이런 과정이 지속될 경우 커스터마이징된 커널은 리눅스 기저 커널과 매우 다른 형상이 된다. 따라서, 특정 파일 존재 여부 등의 단순한 방법으로는 리눅스 커널을 정확히 식별하기 어렵다. 새로운 리눅스 커널 버전이 공개될 때는 새로운 함수가 포함되기도 하고 기존 함수가 삭제되기도 한다. 본 논문에서는 심볼 테이블에 저장된 함수명을 이용하여 펌웨어 커널 버전의 정적 식별 방안을 제안하고 실험을 통해 그 실효성을 증명하였다. 100개의 리눅스 펌웨어를 대상으로 한 실험에서 99%의 정확도로 리눅스 커널 버전을 식별할 수 있었다. 본 연구를 통해 펌웨어 이용 환경의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제22권4호
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• pp.175-196
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• 2022

본 연구는 연구자가 부여한 논문의 키워드 분석을 통해 기록보존 분야의 연구동향을 밝히고 시간의 경과에 따른 기록보존 분야 연구 주제의 변천과정을 파악하고자 하였다. 2000년부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 기록보존 연구 463편을 중심으로 NetMiner V.4를 통해 연결 중심성 분석과 매개 중심성 분석을 수행하였다. 수집한 연구논문을 학술지 게재 시기에 따라 제1구간(2000년~2007년), 제2구간(2008년~2014년), 제3구간(2015년~2021년)으로 나누어 분석하였다. 분석결과 전 구간에서는 '전자기록'과 '장기보존', 제1구간에서는 'OAIS참조모형', 제2구간에서는 '전자기록', 제3구간에서는 '기록관리기준표'과 '장기보존'이 핵심 주제 키워드로 영향력과 확장성이 높은 것으로 나타났다. 제1구간에서 '디지털 보존', '디지털화', 'OAIS참조모형' 등 기록보존을 위한 개념적 틀과 이론 중심 연구, 제2구간에서 '전자기록', '평가', 'DRAMBORA' 등 보존 활동과 관련된 절차와 실제 적용 중심 연구, 제3구간에서 '데이터세트', '행정정보시스템', '소셜미디어' 등 기록관리 환경 변화에 따른 기술적 구현 연구 주제로 진행되는 과정을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.633-638
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• 2022

최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al₂O₃/HfO_x/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.337-342
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• 2021

본 연구의 목적은 아이코닉스를 중심으로 문화 콘텐츠 기업의 환경 및 전략 행태를 분석하고 지속적인 경쟁우위를 창출하기 위해 아이코닉스가 나아가야 할 전략적 제언을 도출하고자 한다. 분석 결과 아이코닉스는 이미 세계시장을 주도하는 미국, 유럽의 메이저들과 당당하게 경쟁할 수 있는 전천후 엔터테인먼트 콘텐츠 사업자로 발전해나가고자 하는 그들의 미션에 걸맞게 콘텐츠의 기획에서부터 사업에 이르는 수직 계열화된 개발-비즈니스 시스템 구축하고 있으며, 국내 및 해외를 포괄하는 강력한 글로벌 비즈니스 네트워크를 단계적으로 구축해나가며 고도의 글로벌 전략을 취하고 있다. 하지만 뽀로로의 성공에 의존하거나 조직 구조 내의 다양한 문제점으로 인해 한계에 부딪히고 있다. 이에 엔터테인먼트 산업 각 부문별 선도 회사들의 참여와 사업적 연계를 통해 콘텐츠의 부가가치를 극대화할 수 있는 One Source Multi Channel/Multi Use 전략을 기반으로 본 연구에서 제시한 다양한 전략적 제언들을 실행한다면 안정화된 Total Entertainment Contents 산업에서의 선두주자로 자리매김할 것이다.