• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.278-281
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• 2023

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• Journal of Appropriate Technology
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• v.5 no.2
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• pp.70-81
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• 2019

The garment industry is one of the most labor-intensive manufacturing industries, with its sewing process relying almost entirely on manual labor. Its costs highly depend on the efficiency of this production line and thus is crucial to determine the production rate in real-time for line balancing. However, current production tracking methods are costly and make it difficult for many Small and Medium-sized Enterprises (SMEs) to implement them. As a result, their reliance on manual counting of finished products is both time consuming and prone to error, leading to high manufacturing costs and inefficiencies. In this paper, a production tracking system that uses the sewing machines' energy consumption data to track and count the total number of sewing tasks completed through Convolutional Neural Network (CNN) classifiers is proposed. This system was tested on two target sewing tasks, with a resulting maximum classification accuracy of 98.6%; all sewing tasks were detected. In the developing countries, the garment sewing industry is a very important industry, but the use of a lot of capital is very limited, such as applying expensive high technology to solve the above problem. Applied with the appropriate technology, this system is expected to be of great help to the garment industry in developing countries.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.4
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• pp.667-677
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• 2013

As the firewall is a typical network security equipment, it is usually installed at most of internal/external networks and makes many packet data in/out. So analyzing the its logs stored in it can provide important and fundamental data on the network security research. However, along with development of communications technology, the speed of internet network is improved and then the amount of log data is becoming 'Massive Data' or 'BigData'. In this trend, there are limits to analyze log data using the traditional database model RDBMS. In this paper, through our Method of Analyzing Firewall log data using MapReduce based on NoSQL, we have discovered that the introducing NoSQL data base model can more effectively analyze the massive log data than the traditional one. We have demonstrated execellent performance of the NoSQL by comparing the performance of data processing with existing RDBMS. Also the proposed method is evaluated by experiments that detect the three attack patterns and shown that it is highly effective.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.1
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• pp.116-122
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• 2019

In recent years, small and medium-sized businesses are rapidly changing to an industrial structure where process/quality/energy data aggregates can be automatically or real-time to achieve global competitiveness. In particular, real-time information analysis produced in the production process of small businesses is evolving into a new process process that analyzes, predicts, prescribes and implements significant performance of small businesses. In this paper, we propose a platform-building model that can transform the automated production information system of small businesses into big data so that they can upgrade data that is generated by small businesses. The proposed model has the capability to support operational efficiency (consulting and training) and strategic decision making of small businesses by utilizing a variety of data on the basic information of products produced by small businesses for data collection by smart SMEs. In addition, the proposed model is characterized by close cooperation between small and medium-sized businesses with different regional characteristics and areas of information sharing and system linkage.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.6
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• pp.1145-1153
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• 2009

The problem of Korean registered population is that population classified by age increases as one grows older until 6 age or 7 age. This paper is to suggest an algorithm of the re-projection under 7 age on Korean registered population and to analysis of comparison with the reported population statistical data. As the result, the reprojections population is trusted in the number of 0 age on the comparison of other reported population statistical data.

• Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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• v.23 no.2
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• pp.9-16
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• 2021

The purpose of this study is to maintain the existing characteristics of the city by utilizing the physical decline status and floating population in small and medium cities residential areas. In addition, it intends to present the direction of flexible urban regeneration and maintenance by reflecting regional characteristics and current status. A total of three data were used in this study. Building data, floating population data, and census output area data were used. Building data and floating population data were classified into five classes. The graded data were joined to the census output area data and analyzed by overlapping the two data. As a result of analysis of 17 residential areas in 5 small and medium cities in Jeollanam-do, 4 types, 2 management models, and 4 indicators could be presented by grade and regional characteristics. This study is meaningful in that it is possible to plan regionally customized urban regeneration/maintenance management plans and projects through the typology of the current status and characteristics of the region, which is an important step in the bottom-up form.

• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.4
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• pp.97-119
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• 2002

본 연구는 우리나라의 주요 일간지들이 실시해 온 히트상품 선정행사의 현황을 집계하고, 그 타당성을 분석하며, 이러한 선정 결과의 공신력과 타당성을 높이기 위한 방안을 제시하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여, 본 논문에서는 지난 10년간 10개 주요 일간지들이 실시한 히트상품 선정행사와 여기에서 선정된 5269개의 히트상품들을 연구대상으로 삼았다. 연구대상 일간지들 중에서는 '히트상품'으로 선정되기 위한 요건을 규정하지 않은 경우와 선정 기준들을 연도별로 변경하는 경우가 많았다. 또한, 전적으로 객관적인 데이터에 의존하거나 전적으로 심사위원들의 판단에 의존하는 방식이 대부분이었다. 선정된 히트상품들의 수렴타당성에 있어서는, 일간지들간에 적지 않은 차이가 나타났으며, 특히 상위권의 일간지들과 하위권의 일간지들간에는 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 위와 같은 분석 결과들을 토대로, 일간지들의 히트상품 선정행사의 타당성과 공신력을 높이기 위한 몇 가지 방안들을 제시하고 있다. 첫째, 선정 기준들을 핵심기준과 확장기준으로 이원화하여 선정 기준의 일관성과 융통성 사이의 조화를 이루어야 한다. 둘째, 히트상품의 대상을 출시 후 1년 이상 2년 미만의 상품으로 한정하여야 한다. 셋째, 상품의 상업적 성공여부와 함께 상품의 윤리성에 대해서도 충분한 고려를 하여야 한다. 넷째, 같은 카테고리에서 경합하는 경쟁 상품들을 동시에 선정하는 경우는 최대한 지양되어야 한다. 다섯째, 전문가들의 판단과 객관적인 데이터를 효과적으로 결합하는 방법에 대해서 보다 많은 연구가 필요하다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2010.11a
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• pp.435-455
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• 2010

이 논문은 주식투자 결정과 도박(gamble)의 심리가 상호 연관성이 있는가와 관련된 것이다. 집계변수(aggregated level)에서 경기가 불황일 때, 개인투자가들은 직접 복권(lottery tickets)을 구입하거나 복권과 같이 일확천금을 누릴 수 있는 동시에 위험성(risk)을 수반하는 주식을 선호하는 경향이 있다. 즉 경기가 불황에 놓일 경우에는 개인투자가들은 이러한 복권형(lottery-type) 주식과 복권(lottery)의 구매 및 보유를 늘리는 경향이 있다는 것이다. 특히 이러한 경향은 저소득 계층(low-income investors)과 청년, 교육의 혜택을 덜 받은 부류의 독신자, 대도시 거주자, 미국의 경우 흑인(African-American)과 히스패닉 등의 사회적 약자 등으로 알려지고 있다. 이러한 일반적인 경우가 데이터를 통해 알아볼 수 있는 지와 관련하여 실증분석 하였다. 하지만 이 분석을 통하여 개인투자가들이 경기불황일 때 위험한(risky) 주식의 보유 경향을 늘린다는 가정을 지지할 수 있는 결과를 도출하지 못하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.46-48
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.593-596
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• 2005

데이터마이닝은 대량의 실제 데이터로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업으로, 본 논문은 최근 인문학 정보 자료가 전산화되고 있는 가운데 대량의 정보와 특정 체계를 갖춘 ‘조선왕조실록’ 전산자료를 분석하고 기존의 단순한 정보 검색이 아닌 데이터마이닝 기법을 적용한 상세하고 예측가능 한 정보자료 추출법을 제시한다. 먼저 텍스트화 되어 있는 컨텐츠를 형태소분석기법을 사용하여 색인어를 추출하고 집계를 낸다. 질의어와 유관한 색인어의 군집정도와 출현시점을 분석하는데, 사용된 마이닝 기법은 연관규칙분석과 클러스터링 분석기법이다. 최종 결과치는 기존의 인문학연구 결과물과 비교하여 그 정확도를 분석해 보인다.