한 해 100만건 이상의 모바일 게임이 출시되고 있으며, 게임 수가 많은 만큼 게임물 등급 관리에 있어서 객관적이고 투명한 업무처리는 필수적이다. 그러나 현재 사업자 자체 등급분류는 오직 게임 개발사가 제출한 서류에 의존하며, 사후 모니터링을 통해 제재하는 실정이다. 이에 따라, 사전에 폭력성 유뮤를 식별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 Cloud Vision API를 활용하여 프레임 수를 설정하고 해당 프레임에 대한 폭력성 정도를 수치로 출력하여 해당 영상에 문제 유무를 사전에 식별할 수 있도록 돕는 시스템에 대해 기술한다. 이 시스템을 통해 게임물관리위원회 인력과 예산 한계로 인해 계속 불거지고 있는 연 100만 건에 달하는 등급분류 처리의 정확성과 사후 모니터링에 효과가 있을 것이다.
본 연구는 벤처캐피탈의 투자심사단계 및 투자 이후 사후관리단계에서의 리스크 관리·활용과 투자성과 사이의 관계를 살펴보았다. 즉, 투자심사단계에서는 투자대상기업을 발굴한 벤처캐피탈의 리스크 분석 및 대응방안의 활용수준과 투자성과와의 관계를 규명하였고, 사후관리단계에서는 리스크 관리를 위한 모니터링 활동과 투자성과와의 관계를 규명하였다. 본 연구에서는, 첫째, 투자심사 단계에서의 경영리스크 및 재무·법률 리스크 분석 및 활용 수준이 정량적인 투자성과, 특히, 특허 등록수에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 벤처캐피탈의 주요 역할인 투자 이후의 모니터링에 대하여는, 주관적 투자 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 투자대상기업을 발굴하여 리스크 관리 중심으로 투자를 심사·집행하고, 투자 이후 리스크 관리 중심으로 투자기업의 가치를 증대하기 위하여는 벤처캐피탈리스트의 역할이 특히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 투자기업이 보유한 자원·역량에 한계가 있다는 점을 고려할 때, 벤처캐피탈의 역량이 투자기업에 지원되는 것은 해당 기업이 지속적으로 성장하기 위한 바탕이 될 것이다.
현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.
외식, 단체급식의 증가 등으로 인하여 식중독의 발생이 날로 대형화, 다양화되어 갈 것으로 전망됨에 따라 식품에 대한 철저한 위생관리가 요구되고 있다.식품의 안전성을 확보하기 위한 위생관리 제도로 국제적으로 인식되고 있는 HACCP(hazard analysis critical control point)란 식품원료의 생산단계에서부터 시작하여 제조.가공, 보존, 유통.판매를 통하여 최종적으로 소비자가 섭취할 때까지의 모든 단계에서 발생할 우려가 있는 생물학적, 화학적, 물리적 위해요소에 대해 조사.분석하고, 각 위해요소에 대한 방지 방법을 구축하여 계획적으로 감시.관리함으로써 제품의 안전성을 사전에 확보하고자 하는 체계적인 관리방법이다. HACCP 계획은 위해요소 분석, 중요관리점 결정, 한계기준 설정, 모니터링 방법 확립, 개선조치 방법 확립, 검증절차 확립, 기록 유지 및 문서화 방법 확립의 과정을 거쳐개발되며, 최종제품을 검사하는 기존의 사후 관리적 방식과는 달리 HACCP는 중요관리점을 확인하고 모니터링 함으로써 최종제품의 위생안전성을 담보하는 예방적 관리방법이다. 1960년대 미국 항공우주국(NASA)에서 우주비행사들의 우주식에 대한 안전성을 확보하기 위한 연구에서 시작된 HACCP는 현재 세계 각국에서 식품의 안전성을 보증하는 과학적이고 체계적인 관리제도로 평가받고 있다.
최근에는 프로세스 마이닝의 최대 강점을 활용함으로써, 기업 조직의 감사 업무에 적극적으로 활용하기 위한 다양한 연구 활동이 활발히 진행 중에 있다. 한편 기업 조직의 중요한 경영 활동중의 하나인 구매 부문 감사 시 빅 데이터 환경 하에서 생성된 방대한 데이터를 프로세스 마이닝을 이용하여 체계적이고 효율적으로 분석하고 감사 측면에서 위험 관리 사전 모니터링 하는 관련 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기업현장에서 발생되는 대량의 데이터들을 단순하게 사후에 모니터링하는 수준에서 벗어나 기업의 구매 부문에서 이상 징후들을 사전에 탐지하고 사고를 미리 방지하기 위하여 하둡 기반의 내부 감사 통합 실시간 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 이렇게 구현된 시스템을 통해 발주한 구매 자재의 납기관리 강화, 구매원가 절감, 경쟁력 있는 협력업체 관리, 사기 발생 억제, 규정준수, 내부통제 회계제도 준수 및 강화를 실현하고자 한다. 이러한 목적을 달성하기 위해 프로세스 마이닝을 이용하여 데이터를 효율적으로 분석하고 하둡기반의 시스템을 구축함으로써 이 결과로 구매감사 통합 실시간 모니터링 방식을 활용하여 실시간으로 실행할 수 있는 정보 제공이 가능하게 되었다. 또한, 통합적인 관점에서 입체적으로 업무 상태를 관리할 수 있게 되었고, 상시 모니터링 보다 대량의 작업을 실시간에 빠른 속도로 처리하게 됨으로써 구매 감사 품질개선 및 구매 프로세스 혁신의 효과가 나타났다.
본 연구는 한국 미국 유럽의 ITS 사업평가방법론을 비교분석(Comparative Analysis)하여 과학적인 국내 ITS사업평가지침 도입방안을 제언하는 것이다. 이를 위해 우리나라의 ITS사업평가의 문제점 및 국외 선진평가방법론을 분석하고 시사점을 도출하여 국내 ITS평가지침을 제도화하기 위한 정책방향을 제언하였다. 국내 외 사례(미국 유럽 한국) 비교분석결과, 국내에서도 중 장기적인 ITS 투자재원의 효율적 배분과 단기적인 시스템운영의 효율화를 위해서 과학적인 ITS평가지침(ITS Evaluation Guideline)의 도입이 제도화되어야 한다. 또한 세부추진방안으로 ITS사업을 지속적이고 반복적으로 모니터링 할 수 있는 ITS사업평가체계의 도입, ITS 서비스의 효과척도(MOE)를 과학적으로 분석할 수 있는 평가기법(운영성능평가, 경제성평가, 사전 사후비교분석, 시뮬레이션분석)정립, ITS특성을 고려한 새로운 평가기법 도입(위험도분석, 행태분석, 시뮬레이션분석) 및 기타 정책적 활용을 위한 지원(평가자료의 데이터베이스화, 한국형 ITS평가용 시뮬레이터개발, ITS사업효과 계량화 등)방안이 필요한 것으로 나타났다.
최근 기후변화 및 지구온난화의 영향으로 집중호우, 돌발홍수, 가뭄 등 기상 이변이 빈번하게 발생하고 있어 물관리의 불확실성과 복잡성이 매우 높아지고 있다. 대규모 하천의 경우 다목적댐과 다기능보를 이용하여 홍수 및 가뭄에 대응이 비교적 용이하나, 중소하천의 경우 하천길이가 짧고 하천경사가 급해서 홍수파의 이동시간이 짧기 때문에 홍수대비를 위한 시간이 매우 짧다. 또한 중소하천 관리를 담당하는 지자체는 열악한 재정 여건과 전문인력 및 기술력 부족으로 인해 예방보다 사후복구에 집중하는 상황이며, 최근 하천 고수부지를 수변공원, 천변주차장 등으로의 공간적 활용이 증가됨에 따라 홍수발생시 위험성도 증가하고 있어 예방 및 대응 중심의 홍수 모니터링 기준 수립이 시급하다. 이에 K-water는 공익사업의 일환으로 K-water의 홍수 및 하천관리 노하우를 지자체와 공유하고 있다. 해당지자체의 과거 기상 및 수문자료들을 활용하여 홍수분석을 수행하고 지자체 중소하천에 최적화된 우량 및 수위 홍수 모니터링 기준을 수립하여 선제적 홍수대응을 할 수 있는 여건을 조성하였다. 또한 해당지자체의 우량 수위관측소의 분포와 용수전용댐 및 농업용저수지를 반영하여 유역특성을 고려한 홍수분석모형을 구축하였으며, 예상강우에 따른 주요 지점별 예상수위 및 도달시간 분석으로 지자체 담당자의 홍수대응을 지원하고자 한다. 하천 수위국 기준의 우량 알람은 하천 수위 상승 전 예비 알람의 성격으로 수위국의 수위가 상승하기 전 대비할 수 있는 선제적 대응 예방시간 확보에 도움이 될 수 있다. 또한 단계별 수위모니터링 기준에 의거하여 보행자 및 차량 통행제한 등의 조치를 취할 수 있으며, 제방월류 전 사전대응시간을 확보할 수 있어 자자체에서 능동적으며 선제적인 홍수 대응이 가능할 것으로 판단된다. 하지만 하천 수위국의 상황이 홍수에 따라 변화될 수 있으며, 홍수량 재산정 또는 하천기본 계획의 재수립 등 정책적, 현실적인 상황의 변화로 인해 모니터링 기준이 변화되어야 하는 경우에는 지속적인 보완이 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 탄산화 콘크리트 구조물의 내구성을 예측하기 위한 새로운 접근 방법을 제시하였다. 제시된 예측 방법은, 새로운 계측 데이터가 있을 때 베이스 이론에 근거하여 지속적인 업데이팅이 가능하며 모델 매개변수의 확률론적인 특성이 고려된다. 탄산화 내구성 해석 모델의 절차는 라틴 하이퍼큐브 샘플 추출법(LHS)으로 간단하게 정리되고, 이를 통해 얻는 표본으로 결정된다. 이 방법은 콘크리트 구조물의 설계에 유용하게 사용될 수 있으며, 모니터링을 통한 콘크리트 구조물의 잔존수명을 예측할 수 있다. 본 논문에서 사전예측치는 탄산화에 노출된 국내 콘크리트 구조물 데이터(3700개 시편)를 이용하여 콘크리트 탄산계수의 확률 특성을 고려하여 나타내었으며, 우도함수는 현장 모니터링 데이터를 이용하였으며 사후예측치는 사전예측치와 우도함수를 조합하여 나타내었다. 또한, 몬테 카를로 시뮬레이션(MCS)과 LHS의 비교를 통하여 본 논문에서 수행된 LHS를 이용한 샘플링기법이 보다 효율적인 시뮬레이션 수행이 가능함을 확인하였다.
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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