• 전기전자학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.162-167
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• 2018

이 논문에서는 수신된 레이더 신호로부터 추출한 파라미터 데이터에 기계학습을 적용하여 그 레이더에 대응하기 위한 재밍기법에 따라 레이더 신호를 분류하는 방법을 제안한다. 현재 군에서는 대부분 사전 조사에 의해 구축된 레이더 신호 파라미터에 대한 라이브러리를 기반으로 위협 형태에 따라 레이더 신호를 분류한다. 그러나 레이더 기술은 계속적으로 발전되고 다양해지고 있기 때문에 새로운 위협이나 기존의 라이브러리에 존재하지 않는 위협형태에 대해서 이 방법을 적용하는 경우 적절하게 신호를 분류할 수 없고 따라서 적합한 재밍기법을 선택하는데 제한이 따른다. 따라서 기존의 위협 라이브러리를 이용한 방식과 다르게 추정한 레이더 신호의 파라미터 데이터만을 이용하여 최적의 재밍기법을 선택할 수 있도록 신호를 분류하는 기술이 필요하다. 이 연구에서는 새로운 위협 신호의 형태에 대응하기 위한 방법으로 기계학습을 기반으로 한 방법을 제시한다. 제안한 방법은 기존에 축적된 라이브러리 데이터를 이용하여 은닉 마르코프(Markov) 모델과 신경망으로 구성된 분류기를 학습시킴으로써 새로운 위협 신호에 대해 적절한 재밍기법을 대응시킬 수 있도록 신호를 분류한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.43-54
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• 2016

최근 각종 사이버 범죄 위협이 증가하고 있고, 근래 각종 정보시스템을 대상으로 하는 사이버 공격에 대해서 사전 탐지, 차단 등 최전방에서 초동대응을 해야 하는 보안관제센터의 중요성이 높아가고 있다. 보안관제센터, 침해대응센터, 사이버테러 대응센터, Cert Team, SOC(Security Operater Center) 등의 이름으로 국가기관 및 금융권 등의 보안관제센터 분석인원들은 사이버 공격 예방을 위한 많은 노력들을 하고 있다. 침해사고 탐지를 위한 방법으로 관제시스템을 이용하거나 네트워크 보안장비들을 활용하여 탐지를 하고 있다. 하지만 단순 패턴기반으로만 모니터링 하는 1차원적인 방법으로는 침해사고의 예방을 위한 탐지방법으로 많이 부족하다. 관제시스템도 많은 발전을 하고 있으며 침해위협에 대한 예방활동으로 탐지방법에 대한 연구들도 많이 진행하고 있다. 근래 ESM에서 SIEM 시대로 넘어가면서 관제시스템으로 많은 정보를 가져올 수 있게 되었고 필요한 데이터만을 파싱, 분석하여 침해위협 시나리오에 접목시켜 상관분석 정책을 만들 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 초창기 관제시스템부터 지금의 SIEM(Security Information Event Management)을 이용한 관제시스템까지 노하우를 통하여 효과적인 침해위협의 탐지방법에 대한 사례연구를 발표한다. 본 사례연구 결과를 통해서 우리나라의 다른 관제센터에서 침해사고 탐지를 효과적으로 할 수 있도록 도움이 되었음 한다. 과거 단순 위협 탐지가 아닌 시나리오 기반의 관제체계를 소개하고 상관분석정책에 대한 제작 및 검증방법을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.315-326
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• 2020

강력한 브랜드 구축을 위해 최근 브랜드 사랑에 대한 연구가 활발해지고 있다. 그러나 브랜드 사랑이 다차원적 구성개념이라는 것과 그것을 측정하기 위한 척도개발에 대한 일관성 있는 연구결과는 부족한 현실이다. 이에 본 연구는 Churchill(1979)과 DeVellis(1991)의 방법적 연구디자인을 기반으로 브랜드 사랑 속성을 탐구하여 '감성(emotion)'과 '관계(relationship)'의 두 가지 차원으로 분류하고 그에 따른 측정항목을 개발하였다. 이를 위해 문헌고찰과 개방형 설문조사, 심층 인터뷰 등의 사전조사와 단계별 요인분석이 진행된 본 조사 과정 등 총 8단계로 나누어 연구를 진행하였다. 연구결과 브랜드 사랑은 감성과 관계의 두 차원으로 구성되었음을 확인하였다. 감성 차원은 19개 항목으로 구성된 5개 하위요소(자존심, 따뜻함, 흥미, 책임감, 즐거움)로 관계 차원은 11개 항목으로 구성된 3개 하위요소(불변, 공유/지지, 이해) 로 구성되었다. 브랜드 사랑을 측정하기 위한 항목은 신뢰도, 수렴 및 판별타당도, 이해타당도를 갖춘 최종 30항목이 도출되었다. 이를 바탕으로 본 연구는 브랜드 사랑 구성개념 간의 유기적 상호작용 결과 모델을 제시하고 그것을 기반으로 '브랜드 사랑 강도(strength) 4유형'을 제안하여 브랜드 사랑 관련 연구의 폭을 넓히고자 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.518-531
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• 2004

본 논문에서는 차별화 서비스를 지원할 수 있는 테스트 베드 개발 연구를 수행한다. 먼저 인터넷 상의 QoS 보장 모델인 차별화 서비스에 대한 기술을 소개한다. 그리고 FreeBSD 상에서 ALTQ 시 스템을 사용한 차별화 서비스 지원 라우터와 대역 브로커를 설계하고 테스트베드 상에서 검증을 수행한다. 차별화 서비스망에서 QoS를 보장받기 위해서 단말은 항상 대역 브로커와 사전에 SLA를 맺어 놓고, 서비스를 시작할 때 대역 브로커에게 RAR 메시지를 전송한다. 그러면, 정책 서버인 대역 브로커는 자신이 가지고 있는 PIB 정보를 기반으로 각 라우터에게 명령을 내린다. 물론 이때 대역 브로커와 각 라우터 사이의 모든 시그널링 메시지는 IETF에서 제안하고 있는 COPS 프로토콜을 이용해서 주고받게 된다. 차별화 서비스가 지 원되는 테스트베드에서 두 클라이언트가 VOD서버에게 접속해서 비디오 서비스를 받을 때 한 사용자는 EF클래스로 서비스를 받고, 다른 하나는 BE 클래스로 서비스를 받고, 망은 적절한 백그라운드 트래픽을 통해 일 정한 혼잡 상태이다. 이 때 실험 결과에서는 각 수신 단말에서의 성능과 중간 라우터에서의 드롭된 패킷 수를 비교하였다. 그 결과 EF 클래스로 서비스 받는 수신 단말은 처음 RAR에 의해서 할당받은 대역내에서 항상 QoS를 보장받고, BE 클래스는 항상 망 상황에 의존해서 망에 혼잡이 발생하지 않을 때에는 성능이 좋지만 조그만 망에 혼잡이 발생해도 성능이 급격히 떨어짐을 볼 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.117-130
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• 2017

자전거는 측면 충돌 사고 시 대형사고로 이어지고 있으며 위험상황 시 적극적인 대처가 어렵기 때문에 사고를 사전에 예방하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 자전거 안전운전 지원기술의 일환으로 전국의 자전거 사고 데이터와 수치지도(Digital Map)의 도로속성 정보를 기반으로 자전거 사고 위험존을 설정하고 이를 활용하여 자전거 이용자에게 시의적절한 안전정보를 제공할 수 있도록 하는 방안을 연구하였다. 실제 사고 데이터를 이용해 선정한 지점을 '위험존'이라 하였고, 이러한 위험존을 바탕으로 모델화 하여 생성한 잠재적 사고발생 예상지점을 '논리위험존'이라 하였다. 본 연구에서 도출된 자전거 사고 논리 위험존 설정 연구 결과는 전국의 자전거 사고지점의 지점별 특수성을 네트워크 데이터를 통해 논리위험존 형태로 일반화 하였다는데 의미가 있다.

• 영재교육연구
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• 제24권3호
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• pp.421-444
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• 2014

융합인재교육은 다양한 교과 영역에서 추출된 내용들이 체계적이고 밀접하게 연계되어 있으므로 이러한 체계를 효과적으로 파악할 수 있는 시스템적 사고를 필요로 한다. 이 연구의 목적은 시스템 사고력을 향상시킬 수 있는 융합인재교육 프로그램을 개발하고, 중등 과학영재에게 적용하여 교육적 효과를 탐색하는 데 있다. 융합인재교육과 시스템 사고에 대한 문헌조사를 바탕으로 프로그램 모형을 제작하였고, 모형을 기초로 하여 '로켓'을 주제로 한 시스템 사고 기반의 융합인재교육 프로그램을 개발하였다. 연구의 대상은 광역시 소재 대학 부설 과학영재교육원 소속 중등 과학영재 1학년 100명, 2학년 13명으로 총 113명이다. 수업 처치 전 후의 시스템 사고능력 검사를 통해 단일집단 사전 사후 대응표본 t-검증 및 서술 문항에 대한 내용 분석을 실시하였다. 그 결과, 학생들은 시스템사고와 관련하여 단어연상, 개념 간 관계형성, 문장의 생성, 인과지도 그리기 능력이 향상되었고, 시스템 사고의 구성요인인 정신모델, 개인숙련, 팀 학습, 시스템분석, 공유비전의 다섯 가지 항목에 대해 모두 통계적으로 유의미한 향상이 나타났다. 이 연구를 통해 개발된 '로켓'을 주제로 한 시스템 사고 기반의 융합인재교육 프로그램은 학생들의 시스템사고 능력의 향상에 효과가 있었다. 개발된 프로그램은 일반 학교 현장에서 충분히 적용될 수 있으며, 이를 적극적으로 활용한다면 시스템 사고 능력과 융합적 문제해결능력을 지닌 인재를 육성하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.187-193
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• 2015

ICT 힐링플랫폼은 만성질환 예방을 목적으로 하며 개인의 생체신호 및 생황습관 등의 정보에 기반을 둔 질환 조기 경보를 목표로 한다. 이를 위한 2-step 개방형 시스템(TOS)에는 힐링플랫폼과 개인건강데이터 저장소간의 중계가 설계되었으며 데이터 처리과정을 실시간으로 전송(모니터링)하기 위한 대량 커넥션 기반의 publish/subscribe(pub/sub) 서비스가 고려되었다. 그러나 TOS pub/sub의 초기 설계에서는 커넥션 메시지를 deflate 알고리즘으로 인코딩하기 위해, 커넥션의 유휴(idle) 여부 및 메시지의 종류에 상관없이 동일한 버퍼를 할당한다. 본 논문의 동적 버퍼 할당은 다음과 수행된다. 우선 각 커넥션의 메시지 전송 유형을 큐잉하고, 각 큐는 tf-idf를 통해 특징(feature)추출 연산 후 벡터로 변환하여 k-means 클러스터에 입력하여 군집을 생성한다. 특정 군집으로 분류된 커넥션은 해당 군집의 자원 테이블에 따라 자원을 재할당 한다. 이때 각 군집의 센트로이드(centroid)는 해당 군집을 대표하는 큐잉 패턴을 사전에 선택하여 자원참조 테이블(버퍼 크기별 인코딩 효율)로 도출한다. 제안된 설계는 TOS의 인코딩 버퍼 자원을 네트워크 커넥션에 효율적으로 배분하기 위해, 군집 및 특징 연산을 위한 연산 자원과 네트워크 대역폭 간의 trade-off를 수행함으로써 TOS의 tps(단위 시간당 실시간 데이터 처리 모니터링 연결수)를 높이는데 활용할 수 있다.

• 예술경영연구
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• 제52호
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• pp.107-133
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• 2019

이 연구는 문화재야행 사업이 소비자의 문화재 가치인식 변화에 미치는 요인을 탐색하는데 목적을 두고 있다. 이 논문에서는 소비자를 문화재야행사업 가치 창출체계의 중요한 요소로 설정하였다. 이것은 문화재야행 정책체계를 공급자 중심에서 소비자 중심으로 전환할 필요가 있다는 비판적 인식에 바탕을 둔 것이다. 이 연구에서는 소비자 기반의 문화유산 활용 모델을 중심으로 연구문제를 도출하고, 문화재 진정성, 문화적 욕구 충족, 운영체계, 충성도를 문화재 가치인식 변화요인으로 설정하였다. 이를 위하여 순천문화재야행 사례를 중심으로 방문객 205명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과, 문화재 진정성 요인이 문화재 가치 인식 변화에 영향을 미치는 가장 중요한 요인으로 나타났다. 문화적 욕구 충족 요인은 매개 변수인 충성도를 통해 문화재 가치 인식 변화에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 문화재야행 사업은 소비자의 문화재 가치 인식변화에 긍정적으로 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 특히 자녀와 함께 방문한 30대 연령층의 문화재 진정성 인식, 문화재 가치 인식 변화가 다른 연령층에 비해 높게 나타났다. 그리고 사전에 문화재 관심도가 높은 소비자일수록 문화재 진정성 인식, 문화재 가치 인식변화가 높게 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 이 연구에서는 향후 문화재야행 사업에서 문화재 의미와 가치 기반의 문화재야행 사업체계 구축, 문화재 인식변화 중심의 고객조사 체계 구축, 소비자인 지역주민의 참여와 협력체계 구축 등이 필요하다는 점을 제시하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권11호
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• pp.447-455
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• 2017

현대 산업에서 복합재료를 폭넓게 사용하고 있다. 특히 섬유를 기반으로 하여 레진으로 경화시킨 섬유 강화 플라스틱의 재료는 우수하면서도 비강도, 비강성이 뛰어난 경량화 소재로 주목받고 있다. 이 중에서도 탄소섬유를 이용한 탄소섬유강화 플라스틱은 다른 섬유와 달리 뛰어난 기계적 특성을 지녀 차량과 항공기 등 고강도와 경량성을 동시에 필요로 하는 곳에 쓰이고 있다. 본 논문에서는 탄소섬유강화 플라스틱으로 구성된 CT시험편으로 섬유 설계에 따른 인장특성을 해석적 연구를 통해 규명한다. 구멍을 가진 CFRP복합재료의 응력해석에 있어서, 인장환경에서의 파괴경향을 파악한다. 또한 적층각도에 따른 결과를 통하여 해석결과 값에 있어 적층각도 60°로 구성된 해석모델에서 가장 낮은 응력값이 발생함과 사전크랙의 변형에너지 가장 낮음을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 실제 실험으로 적용된 구조물에서의 파괴형상을 예측하기 위한 기반데이터를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제17권1호
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• pp.229-249
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• 2022

본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.