• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.515-522
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• 2021

본 논문에서는 관형 철탑의 용접부 결함을 상시적으로 감시하기 위하여 초음파 탐상 신호에 대한 기계학습 알고리즘의 적용 방법을 제시하고 분석하였다. 기계학습 방법으로는 유전자 알고리즘에 의한 특징 선택과 서포트 벡터머신을 이용한 탐상 신호 분류 방법을 사용하였다. 특징 선택에서는 30개의 후보 특징들 가운데 피크, 히스토그램 하한 경계, 정규 음로그우도가 선택되었으며, 이들은 결함의 깊이에 따른 신호의 차이를 명확하게 나타내었다. 또한, 선택된 특징들을 서포트 벡터 머신에 적용한 결과 정상 부위와 결함 부위를 완벽하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 향후 초음파 신호 기반 결함 성장 조기 감지시스템의 개발과 이를 통한 에너지 송전 관련 산업에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.157-163
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• 2022

온라인 게임 시장이 성장하면서 게임 봇의 사용은 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에 서는 MMORPG 장르의 게임 봇 중 채집을 진행하는 봇을 탐지하기 위한 채집 좌표 분석 모델을 제안한다. 제안한 모델은 좌표 데이터를 기반으로 플레이어의 채집 행위를 분석 한다. 정상적인 플레이어보다 손쉽게 게임 내 재화와 아이템을 수급할 수 있는 게임 봇은 수면 시간, 캐릭터 조작 피로도와 같은 현실적인 제약의 영향을 받지 않기 때문에 채집 행위를 시도하는 좌표 구역에 차이가 발생한다. 좌표 구역을 나누고 각 플레이어의 좌표 구역 차이를 이용하여 게임 봇 플레이어와 정상적인 플레이어를 구분해 낼 수 있도록 했다. NCSoft 사의 AION 로그로 데이터셋을 만들고 random forest 모델에 적용하여 게임 봇을 탐지한 결과 재현율 72%, 정밀도 92%의 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1935-1941
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• 2021

최근 다양한 분야에 적용되고 있는 딥러닝을 활용한 알고리즘 개발을 위해서는 양질의 풍부한 학습데이터가 갖춰져야 한다. 본 논문은 딥러닝 알고리즘 개발 시 활용도가 높고 정보 도출 시 유용한 광학 영상, 열화상, 음성 등의 생체신호 데이터를 동시에 수집하여 서버에 전송하는 생체신호 수집시스템을 제안한다. 수집기의 이동성을 높이기 위해 라즈베리 파이를 기반으로 제작하였고, 수집한 데이터는 무선 인터넷을 통해 서버로 전송한다. 복수의 수집기에서 동시에 데이터 수집이 가능하도록 피실험자별로 로그인을 위한 아이디를 부여했고, 이를 데이터베이스에 반영하여 데이터 관리가 용이하게 하였다. 제안하는 수집시스템의 활용방안을 보이기 위해 피로도 측정을 위한 생체신호 데이터 수집의 예시를 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.234-234
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• 2023

유해 남조 대발생(Harmful Algal blooms, HABs)이 담수호에 발생하면 마이크로시스틴과 같은 독성물질과 맛·냄새 물질을 생성하여 상수원이용과 친수활동을 방해한다. 그래서 유해 남조 대발생 전 유해남조 세포수를 예측하여 선제적 대응하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구는 머신러닝기반 Random Forest(RF)를 활용하여 팔당댐 앞의 유해남조 세포수를 예측하는 모델을 개발하고 성능을 평가하고자 한다. 모델 구축을 위해 2012년 4월부터 2021년 12월까지의 팔당호(삼봉리, 경안천) 및 남북한강(의암댐~이포보)권역의 조류, 수질, 수리/수문, 기상 자료를 수집하여 입력 및 출력 자료로 이용하였다. 수집된 데이터에는 다양한 입력변수들이 있어 남조 세포수 예측 성능 비교를 위한 전체 26개 변수 적용과 통계학적으로 상관관계가 높은 12개 변수 적용을 통해 모델을 구축하였다. 입력, 출력 자료로 이용한 유해남조 세포수는 로그변환된 값으로 사용하였으며 일반적인 조류 시료 채취기간이 7일이므로 7일 후를 예측하기 위한 모델을 구축하였다. 구축한 모델의 성능은 실측데이터와 예측데이터의 R²로 산출하여 평가하였다. 전체 26개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 결과 R²의 학습 0.803, 검증 0.729로 나타났고, 유해남조 세포수와 유의미한 상관관계를 보이는 12개 입력변수로 모델 구축 후 학습 및 검증 수행 R²은 학습 0.784, 검증 0.731로 나타났다. 두 모델의 성능을 살펴본 결과 입력변수 개수의 변화에 따른 성능차이는 크지 않은 것으로 나타났으며, 남조세포수 예측을 위한 모델로서 활용가능함을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 Random Forest 외 다른 기계학습 모델들과 딥러닝 모델을 통해 남조세포수 예측 성능이 높은 모델을 구축해볼 필요성이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.101-109
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• 2009

오라클 DBMS의 8i버전에서는 암호화 모듈이 기본적으로 장착되어 있으나, 암호화 모듈은 성능저하가 야기되어 제한적으로 적용되고 있다. 본 논문에서는 인덱스검색, 객체관리 혼란, 암호화로 인한 심각한 DB성능 저하, 실시간 데이터 암호화 미지원 IP기반의 데이터 접근제어 미지원으로 인한 기술별로 DB 보안의 문제점을 분석한다. 그리고 DB 보안의 가용성을 향상시키기 위해 암호화기술의 대체수단인 DB Masking 기법을 활용한 종합적인 보안 프레임워크를 제안한다. 취약점 개선안으로 가상계정을 이용하여 보안등급별로 DB Masking 기준을 설정하고, 가상계정을 통한 사용자 인증과 SQL문의 사전, 사후 결재 및 무결성을 체크하고, 감사 로그로 수집하여 DB를 안전하게 관리 할 수 있는 방안으로 활용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.181-190
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• 2009

초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1188-1191
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• 2021

블랙박스의 기능을 차에 접목하여 영상을 클라우드 서버를 통하여 확인 가능하며, 메모리카드를 통해 영상을 확인하는 번거로움을 줄이고 PC 및 스마트폰을 통해 실시간으로 블랙박스 영상을 확인할 수 있으며 사고 당시 사용자의 엑셀, 브레이크 작동상태 및 핸들 제어 기록 등을 확인 할 수 있다. 또한 클라우드 서비스를 활용하여 블랙박스의 영상을 인공지능 객체 인식을 통해 차량 사고의 정확한 파악과 사고처리 간편화에 목표를 두었다. 사고시 일어나는 화재, 침수, 파손 등의 블랙박스 자체의 손실이 일어나도 영상을 보존할 수 있는 대책을 마련할 수 있다. 실제 주행하는 실험조건에서 객체 인식 및 로그 기록 기능을 제공함으로써 사고 발생 즉시 정확한 전후 상황을 파악할 수 있음을 확인했다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-10
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• 2023

본 논문은 국내 농업 산업이 직면한 주요 과제를 해결하기 위한 농업 데이터 공유 플랫폼의 설계 과정을 제시한다. 사용자의 편의성을 위해 사용자 요구사항을 우선적으로 고려한 인터페이스로 설계되었으며 다양한 분석 기술을 제공하여 현장에서의 환경, 생육, 경영 및 제어 데이터에 대한 분석 결과를 시각화하여 제공하는 플랫폼을 설계하였다. 또한 플랫폼은 File to DB 및 DB to DB 연결 방식을 지원하여 플랫폼과 농가 간의 원활한 연결을 보장한다. UI 디자인 프로세스는 HTML/CSS 기반 언어, JavaScript, React를 활용하여 플랫폼 로그인부터 데이터 업로드, 데이터 분석, 시각화 기능까지 포괄적인 서비스를 제공하도록 설계되었다. 본 연구를 통해 한국형 스마트팜 모델 개발에 기여하고 농업 현장 및 연구자들에게 신뢰할 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.69-86
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• 2021

인공지능 기술이 발달함에 따라 빅데이터를 활용한 개인화 추천시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 뷰티 제품의 경우 개인의 취향과 더불어 피부 특성 및 민감도에 따라 제품 선호도가 명확히 구분되므로 축적된 고객 데이터를 활용하여 고객 맞춤형 추천서비스를 제공하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 제품 검색 기록과 개인 사용자의 피부 타입과 고민 등의 콘텍스트 정보를 함께 반영한 심층 신경망 기반의 추천시스템 모델을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 실제 화장품 검색 플렛폼의 데이터를 활용하여 성능 평가를 실시하였다. 본 연구의 실험 결과, 고객의 콘텍스트 정보를 포함한 모델이 제품 검색 기록만을 활용한 기존의 협업 필터링 모델들 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.57-65
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• 2024

내화 구조물에서는 환기 계수, 재료 탄성 계수, 항복 강도, 열팽창 계수, 외력 및 화재 위치에서 불확실성이 관찰된다. 환기 불확실성은 화재 온도에 영향을 미치고, 이는 다시 구조물 온도에 영향을 미친다. 이러한 온도는 재료 특성과 함께 불확실한 구조적 응답으로 이어지고 있다. 화재 시 구조적 비선형 거동으로 인해 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 화재 취약성을 계산하는데, 이는 시간이 많이 소요된다. 따라서 머신러닝 알고리즘을 활용해 화재 취약성 분석을 예측함으로써 효율성을 높이고 정확성을 확보하려는 연구가 진행되고 있다. 이 연구에서는 화재 크기, 위치, 구조 재료 특성의 불확실성을 고려하여 철골 모멘트 골조 건물의 화재 취약성을 예측했다. 화재 시 비선형 구조 거동 결과를 기반으로 한 취약성 곡선은 로그 정규 분포를 따른다. 마지막으로 제안한 방법이 화재 취약성을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있음을 보여주었다.