• 응용통계연구
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• 제20권3호
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• pp.423-440
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• 2007

본 논문의 목적은 기업 신용점수에 영향을 미치는 기업 인적자원 요소들을 찾아서 기업 신용점수 모형을 구축하는 것이다. 모형 구축을 위해 사용된 자료는 2005년 한국직업능력개발원의 인적자본 기업패널 (Human Capital Corporate Panel, HCCP) 설문조사 자료와 한국신용평가(주)의 KIS-신용평점모델에서 생성된 기업 신용점수이다. 모형 구축을 위한 독립변수는 McLagan (1989)의 '인적자원 바퀴모델'을 토대로 인적자본 기업패널 설문조사 문항을 선택하여 사용하였으며, 종속변수로는 기업 신용평가점수를 사용하였다. 또한 기업 인적자원 관련 변수를 이용한 기업 신용점수 모형 구축을 위해 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 모형 구축 결과 최종적으로 선택된 변수는 22개였다 영역별로 세분화해서 살펴보면 대분류 기준으로 HRD 영역은 6개, HRM 영역은 15개, 기타 1개이고, 중분류 기준으로 개인개발 2개, 경력개발 2개, 조직개발 2개, 조직직무설계 1개, 인적자원계획 4개, 정보체계 2개, 보상 및 장려 6개, 복지후생 1개, 노사관계 1개, 기업규모 1개가 선택되었다. 구축된 모형을 평가하기 위하여 10등급 교차타당성 분석을 통한 오분류율, G-mean은 각각 30.81, 68.27이었다. 그리고 반응율은 가장 좋은 십분위가 가장 나쁜 십분위보다 약 6.08배가 크고 점차 감소하는 경향을 보이고 있다. 그러므로 구축된 모형은 기업 인적자원 관련 변수를 이용해 기업 신용점수를 측정하는데 적당한 모형이라는 결론을 내릴 수 있다

• 디자인학연구
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• 제19권2호
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• pp.151-162
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• 2006

이 연구의 목적은 브랜드로고의 가치를 타당성 있는 평가방법을 통하여 객관화하고 이에 따라 브랜드로고의 역할과 브랜드이미지 기여도의 중요성을 부각시켜 궁극적으로 브랜드로고의 존재가치를 향상시키는데 있다. 브랜드 아이덴티티의 이미지를 형성하는 핵심요소라 할 수 있는 브랜드로고는 주관적인 요소로 간주되어 그 가치를 객관화할 수 없는 것으로 간주되어 왔다. 이러한 인식은 로고의 결정과정에서 전문적인 프로세스 없이 경영진의 주관적이고 순간적인 판단으로 이어져 브랜드이미지에 좋지 않은 영향을 주는 것은 물론 브랜드로고 자체의 가치를 하락시키는 결과를 가져오게 된다. 이러한 비전문가의 주관적 판단에 따른 잘못된 선택을 최소화하기 위해서 브랜드로고는 객관적으로 수치화 된 평가의 틀을 필요로 한다. 또한 브랜드로고는 현재의 이미지보다는 미래의 이미지에 초점을 맞추어 개발되어야 하므로 일반인들의 선호도에 의족하기 보다는 전문가의 주관적 판단을 객관화시킨 평가에 의해 결정되어야한다. 본 연구는 로고를 개발하거나 최종안을 선택 할 때 현업에서 발생하는 디자인에 대한 판단을 가능한 객관적으로 비교 평가할 수 있도록 로고의 개발과정과 검수과정에서 객관적이면서 동시에 전문적인 측정모형(가칭: GradingLogo)을 제시하고자 한다. 또한 제시된 측정모형으로 실제 로고평가에 적용하여 그 효과를 검증해 보고자 한다. 본 연구의 구체적인 방법은 다음과 같다. 첫째, 기존문헌을 통해 로고평가에 대하여 고찰 후 전문 디자이너의 주관적인 인식에서 로고평가항목을 발견함으로서 좋은 로고를 결정짓는 모델을 구체화시킨다. 둘째, 도출한 평가기준을 실제로 로고평가에 적용하여, 로고디자인의 기준에 대한 각 차원의 중요도를 논의하고, 디자인 경영의 효과적인 도구로서의 기준을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제10권1호
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• pp.9-17
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• 2010

인트라넷의 네트워크는 악성트래픽의 확산과 분산을 차단하는 역할이 수행되는 영역이다. 네트워크 구조상에서는 트래픽 소통경로상에서 악성코드 침투와 보안차단기능이 수행된다. 네트워크보안 아키텍쳐란 침투와 보안차단기능이 수행되는 네트워크 구조상에서의 트래픽처리 영역과 그룹을 차별화하여 구분시키는 개념이다. 인트라넷 네트워크 아키텍쳐는 보안도메인은 영역과 가능을 기준으로 차별화가 가능하고 따라서 도메인별로 차별화된 보안 메커니즘이 개발되고 적용되어야한다. 본 논문는 네트워크 아키텍쳐의 보안 취약성을 진단하고 네트워크는 구조적으로 어떤 가준으로 보안 도메인이 설정되어야하는가에 대한 방법론 개발을 위해 네트워크 형상(Topology) 결정 요소, 보안 아키텍쳐 설정기준, 구조도 선택기준, 차단위치 결정, 경로 방역망 구성기준을 도출한다. 설계된 방법론을 적용할 경우 전통적인 네트워크 구조상에서보다 바이러스 차단 효율이 증대되고 있음이 실험을 통해 입증한다. 따라서 아키텍쳐 영역기준에 따라 차별화된 차단기능이 필요하며 보안 메커니즘 개발이 요구되고 있음을 본 연구를 통해 제시하고자한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2A호
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• pp.34-42
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• 2005

본 논문에서는 비동기 사용자가 존재할 때 OFDMA 상향 시스템의 성능을 주파수 선택적 페이딩 채널 환경에 대해 분석한다. 이를 위해, 각 사용자의 시간오차를 기지국 기준시간에 대한 상대적인 시간오차로 표현하고 상대적인 시간오차에 의한 다중접속간섭을 유도한다. 다중접속간섭은 주파수 선택적 페이딩 채널의 WSSUS (Wide-sense stationary uncorrelated scattering) 채널 모델에 기반하여 유도된다. 성능 분석을 위하여 다중접속간섭을 포함한 평균 신호대 간섭잡음비를 유도하고 최종적으로 평균 심볼에러확률을 표현한다. 유도된 심볼에러확률은 컴퓨터 모의실험을 통하여 분석의 정확도를 확인한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1034-1042
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• 2004

본 논문에서는 64-QAM 디지털 무선중계 장치에 적용할 목적으로 주파수 선택적 페이딩 책 중의 하나인 아날로그 기울기 등화기의 이론적 모델, 구현 및 성능을 제시하였다. 또한 주파수 선택적 페이딩에 대해 기저대역 의 채널 모델링을 통해 I 및 Q 채 널의 상호간섭을 분석 하였고, 이 를 근거로 IF 대역에서 아날로그 기울기 등화기 구현을 위한 방법을 유도하였다. 페이딩을 받은 채널에 대해 기울기 등화기의 적용 유무에 따라 시간 및 주파수 영역에서 각각 신호의 영향을 살펴보았다. 그리고 무선중계 장치의 성능을 나타내는 시그너쳐(signature)를 통해 비트 오율 $10^{-3}$ 기준으로 신호 대역폭의 가장자리에서 약 6.2 dB 개선됨을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.330-331
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• 2010

소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어의 품질에 지대한 영향을 미치는 요소 중 하나이다. 소프트웨어 개발 생명주기 초기에 아키텍처를 분석하고 평가하지 않으면, 점점 품질결함을 발견하고 수정하는 비용이 증가한다. 기존 소프트웨어 아키텍처 분석 및 평가 방법은 아키텍처라는 상당히 추상화된 수준에서 분석 및 평가가 이루어지기 때문에 평가기준이 주관적이며, 선택된 아키텍처 후보들만으로 서로에게 미치는 품질속성의 영향을 파악하기 힘들다. 따라서 품질 속성 시나리오나 아키텍처 전략을 구현하기 위한 세부적인 아키텍처 전술들의 품질평가가 필요하다. 본 연구는 이러한 아키텍처 전술의 품질 평가를 위해, Q-SIG(Quantified Softgoal Interdependency Graph)을 이용한 품질속성과 이를 달성하기 위한 아키텍처 전술의 관계를 정성적, 정량적으로 표현한다. 또한 Bayesian Belief Network(BBN) 모델 구축을 통해 Q-SIG에서 표현할 수 없는 다수의 품질속성을 만족하는 아키텍처 전술들 간의 조합에 대해 분석하고, 평가하여 아키텍트가 소프트웨어 디자인 단계에서 높은 품질속성을 달성할 수 있는 아키텍처 전술들의 조합을 선택할 수 있는 방법을 제시한다.

• 지질공학
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• 제18권1호
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• pp.45-54
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• 2008

본 연구에서는 기 조사된 편마암 지역에서의 급경사지재해 발생지역 및 미발생지역에 대한 현장조사자료 및 토질시험자료를 토대로 통계적인 분석방법인 의사결정나무모형을 이용하여 급경사지재해 예측기법을 개발하였다. 편마암 지역에서의 조사된 급경사지재해 자료는 서울 및 경기지역에서 1998년 집중호우로 발생된 104개소구간이다. 이 가운데 예측모델 개발에 활용된 자료수는 결측치를 제외한 61개소로서, 급경사지재해 발생구간 34개소와 미발생구간 27개소이다. 의사결정나무모형을 이용한 통계적인 분석은 카이제곱 통계량, 지니 지수 및 엔트로피 지수를 적용하여 실시하였다. 분석결과 사면경사, 포화도 및 사면고도가 분리기준으로 선택되었으며, 엔트로피 지수를 이용한 의사결정나무모형 예측모델이 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 선정된 급경사지재해 예측모델의 분리기준은 최상위부터 사면경사, 포화도 및 사면고도의 순서로 선택되었으며, 각각의 분리기준치는 사면경사의 경우 $17.9^{\circ}$, 포화도의 경우 52.1%, 사면고도의 경우 320m로 결정되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.89-100
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• 2024

컴퓨터 비전 분야에서 You Look Only Once(YOLO)와 ResNet 등의 모델은 실시간 성능과 높은 정확도로 인해 널리 사용되고 있다. 그러나 실제 환경에 이러한 모델들을 적용하려면 런타임 호환성, 메모리 사용량, 컴퓨팅 리소스 및 실시간 조건 등의 요소를 고려해야 한다. 본 연구에서는 세 가지 심층 모델 런타임 ONNX Runtime, TensorRT 및 OpenCV DNN의 특성을 비교하고, 2가지 모델에 대한 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 현장 적용을 위한 런타임 선택에 기준을 제공해 주는 것이 논문의 목표이다. 실험에서는 차량 번호판 인식 및 분류 업무에 대해 소요 시간, 메모리 사용량, 정확도 평가 지표를 기반으로 런타임들을 비교한다. 실험 결과, ONNX Runtime은 복잡한 객체 탐지 성능이 우수하며, OpenCV DNN은 제한된 메모리 환경에 적합하고, TensorRT는 복잡한 모델의 실행 속도가 우수하다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.411-418
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• 2020

정보보안을 위한 IDS(Intrusion Detection Systems)는 통상적으로 서명기반(signature based) 침입탐지시스템과 이상기반(anomaly-based) 침입 탐지시스템으로 분류한다. 이 중에서도 네트워크에서 발생하는 트래픽 데이터를 기계학습으로 분석하는 이상기반 IDS 연구가 활발하게 진행됐다. 본 논문에서는 공격 유형 학습에 사용되는 데이터에 존재하는 희소 클래스 문제로 인한 성능 저하를 해결하기 위한 전처리 방안에 대해 연구했다. 희소 클래스(Rare Class)와 준 희소 클래스(Semi Rare Class)를 기준으로 데이터를 재구성하여 기계학습의 분류 성능의 개선에 대하여 실험했다. 재구성된 3종의 데이터 세트에 대하여 Wrapper와 Filter 방식을 연이어 적용하는 하이브리드 특징 선택을 수행한 이후에 Quantile Scaler로 정규화를 처리하여 전처리를 완료한다. 준비된 데이터는 DNN(Deep Neural Network) 모델로 학습한 후 TP(True Positive)와 FN(False Negative)를 기준으로 분류 성능을 평가했다. 이 연구를 통해 3종류의 데이터 세트에서 분류 성능이 모두 개선되는 결과를 얻었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.97-104
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• 2015

최근 스마트폰을 비롯한 각종 IT 장치의 도입과 차량항법시스템의 보편화로 인하여 위치기반 공간정보 서비스의 활용이 활발해 짐에 따라, 공간정보 사용자가 요구하는 품질의 수준이 높아지게 되었다. 본 연구에서는 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료를 통합함으로써 정밀한 3차원 공간정보 구축하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 실험지역에서 관측한 지상 MMS 측정자료와 항공측량자료 간의 편차경향을 분석하였고 각 데이터의 편차경향이 일관되지 못한걸 확인하였다. 편차 보정 모델 결정을 위해 GPS/INS 처리결과에 포함되어 있는 외부표정정보를 직접 수정하는 방법을 선택하였고 보정모델이 사용하는 기준인 보정용 기준점 좌표의 취득방법을 분류하여 각각의 장단점을 분석하였다. 항공사진 프로젝트에서 취득한 기준점 정보를 사용하여 지상 MMS 측정자료를 보정하는 방법을 통해 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하는 편차를 소거하였을 뿐만 아니라 항공측량자료와 지상 MMS 측정자료 사이에 존재하던 편차도 대부분 소거된 것을 확인할 수 있었다.