• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제7권3호
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• pp.103-115
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• 2000

갈색 침전물의 생성은 우리나라 지하수의 개발 및 공급에 있어 흔히 발생하는 문제 중의 하나인데, 이에 따라 색도, 맛, 탁도 및 용존 철 함량 등의 항목에 있어 먹는 물 수질 기준을 초과하게 되고, 물 공급 시스템에 스케일링의 문제를 야기하게 된다. 경기도 파주 지역 지하수의 경우에도 양수 후 몇 시간 내에 갈색 침전물이 형성되어 수질을 악화시키고 있다. 본 연구에서는 지하수의 탁도를 유발하는 원인과 지화학적 반응 경로를 이해하고자, 평형열역학 및 반응속도론적 접근을 통하여 갈색 침전물의 형성과정을 파악하였다. 본 연구결과는 침전물의 형성을 최소화하기 위한 적정 양수 기법은 물론 수질 향상을 위한 최적 수처리 기법을 설계하는데 있어 중요한 자료로 활용될 것이다. 파주 지역의 암반 지하수는 물/암석(편마암)반응에 의해 Ca-$HCO_3$형의 수질 특성을 보인다. SEM-EDS 및 XRD 분석 결과, 갈색 침전물은 비정질의 함철 산화물 또는 수산화물로 해석된다. 다양한 공극 크기(6, 4, 1, 0.45, 0.2 $\mu\textrm{m}$)를 갖는 여과지를 이용한 다단계 여과 결과, 이들 침전물은 크기에 있어 대부분 1 내지 0.45$\mu\textrm{m}$의 입도를 갖는 콜로이드 형태이지만, 질량 분포로 볼 때는 1 내지 6$\mu\textrm{m}$범위가 우세함(총 질량의 약 81%)을 알 수 있다. 다량의 용존 철(II)은 지하수 유동 중에 철 함량이 높은(최대 3wt.%) 단층 파쇄암 내의 녹니석(clinochore)의 용해로부터 기원하는 것으로 판단된다. PHREEQC 프로그램을 이용한 포화지수 계산 및 pH-Eh 관계도에 대한 검토 결과, 침전물은 함철 수산화물임이 확인되며, 환원 조건에 있던 심부 지하수가 양수에 의해 산소에 노출되면서 화학성 변화(특히, 산화)에 의하여 침전함을 알 수 있다. 양수 이후의 시간 경과와 더불어 양수된 지하수의 pH, DO, 알칼리도는 점차 감소하며. 탁도는 증가하다가 일정 시간 경과 후 감소하는 경향을 보인다. 양수 이후의 경과 시간에 따른 용존 철(II)의 농도 감소율(즉, 반응 속도)은 Fe(II)=10.l exp(-0.0009t)로 표현된다. 따라서 갈색 침전물의 생성 반응은 양수 및 양수 후 저장 과정 중에 산소의 유입에 따른 산화 반응에 기인하며, 그 반응은 시간, 산소분압 및 pH에 의존함을 알 수 있다. 탁도를 제거하여 음용 가능한 수질을 확보하기 위해서는, 충분한 시간 동안 충분한 크기를 갖는 탱크 내에서의 다단계 저장 및 폭기를 거친 이후에 응집된 침전물에 대한 여과가 제안된다. 이때, 비용 절감 차원에서 상이한 입도 조건에서의 다단계 여과가 효과적일 것으로 생각된다. 한편, 개발 관정 내에서의 스케일링을 최소화하기 위해서는 심부 지하수로 산소가 풍부한 천층 지하수가 유입되는 과정을 최소화할 필요가 있다. 이를 위해서는 적정 채수량 범위 내에서의 지속적인 양수가 효과적일 것이다. 아울러, 산소가 풍부한 천층 지하수의 채수를 위한 별도의 관정 설치도 고려할 수 있을 것이다.

• 디자인학연구
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• 제20권3호
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• pp.61-72
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• 2007

1960년대 MIT에서 제작된 최초의 게임 Space War를 시작으로 짧은 기간 동안 게임산업은 급속도로 성장하고 방대해지면서 최근 발표된 게임들은 총합적 디자인의 결정체라고 봐도 무방하리만큼 콘텐츠를 이루는 구성요소가 무수히 많아졌다. 결국 게임을 개발함에 있어서 고려해야할 요소도 기하급수적으로 증가하여, 예산 및 인력, 시간투입 등에 대한 계획도 매우 복잡해질 수밖에 없다. 그러므로 성공적인 게임개발을 위해서는 게임을 구성하는 요소를 추출하고 각 요소별 중요도를 산출하여, 향후 개발되는 게임을 사전에 평가할 수 있는 방법이 무엇보다 절실하다. 이러한 기획은 진행과정에서 무수한 의사결정을 요구하게 되고, 의사결정 작업은 다수인자에 대한 문제, 요소들을 정량화시키기 어려운 불확실성의 문제, 결과가 지향하는 복잡한 다목적의 문제, 다수의 의사결정간의 혼선, 의사결정과정에 이르는 다단계의 우선순위 결정문제 등으로 인한 많은 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 문제들을 총합적으로 해결하며, 불확실한 데이터를 정량화시켜 논리적이고 합리적인 대안을 제시할 수 있도록 계층화의사결정법을 제시하고자 하며, 현재 게임시장을 주도하고 있는 FPS게임을 대상으로 분석을 시도하였다. AHP분석에서 가장 중요한 것은 분석하고자 하는 대상의 요소들을 객관적으로 정확하게 분류하고 이를 계층화시키는 것과 요소간의 쌍대비교를 통한 중요도 추출이다. 본 연구는 이러한 요소추출과 요소간 중요도 산출 및 대안의 선정 2부분으로 구성되며, 그 중에서 본 논문은 델파이기법에 의한 FPS게임의 객관적 요소추출 및 계층화를 중심으로 하고 있다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.48-57
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• 2015

제 4세대 원자로로 개발되고 있는 소듐냉각고속로는 냉각재로 사용되는 소듐의 물과 공기에 의한 반응을 방지하기 위하여 원자로 헤드의 개방 없이 회전 구동만을 이용하여 핵연료 교환을 수행한다. 따라서 핵연료 교환을 위해서는 노심과 상부내부구조물 사이의 공간에 원자로 헤드의 회전 구동을 방해하는 장애물의 존재 여부를 확인하는 검사가 반드시 선행되어야 하는데, 소듐의 불투명성으로 인해 통상적인 광학 장비를 사용한 검사방법으로는 장애물의 확인이 어렵고, 초음파를 이용한 검사방법이 적용되어야 한다. 이 연구에서는 불투명한 소듐 중에서 노심과 상부내부구조물 사이의 장애물 존재 여부를 확인하기 위하여 판형 웨이브가이드 초음파 센서를 적용한 원격주사 검사기법을 개발하였다. 웨이브가이드 센서는 원자로헤드 상부의 저온 구간에 초음파 트랜스듀서를 설치하고 길이가 긴 웨이브가이드를 사용하여 노심 상부의 고온 고방사능 소듐 내부로 초음파를 전파시키기 때문에, 고온 고방사능에 의한 손상 없이 장시간 적용이 가능한 장점을 가지고 있다. 먼저, 수평 방향으로 초음파를 방사시킬 수 있는 10 m 길이의 수평 빔 웨이브가이드 센서를 설계 제작하였고, 제작된 센서의 특성 분석을 위한 빔 프로파일 측정 및 기초 실험을 수행하여 방사되는 초음파의 빔 폭과 전파 거리를 평가하였다. 또한, 실제 장애물로 작용할 수 있는 부품들의 형상인 원형 목표물에 대한 원격탐지 성능시험을 수행하여 개발된 원격주사 기술의 유용성을 평가하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제4권4호
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• pp.11-18
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• 2004

과거의 온라인 게임은 일대일 접속으로 두 사람만이 데이터를 주고받으며 게임 할 수 있었으나 현재의 온라인 게임은 MMORPG라고 해서 수만 명의 사람들이 동시에 접속이 가능하다. 특히 우리나라는 세계 어느 나라에서 찾아 볼 수 없는 네트워크 인프라를 확보하고 있다. 거의 모든 가정에 초고속 인터넷 통신망이 설치되어 있으며 높은 인구 밀도는 이런 인프라의 형성을 가속화하는 것을 가능하게 했다. 하지만 이러한 온라인 게임의 급격한 증가는 제한적인 인터넷의 통신용량에 대하여 트래픽의 증가로 이어지고 온라인 게임이 접속이 불안정해지거나 접속이 다운되는 상태로 이어질 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하기 위해 각 게임 서버를 보다 확충함으로서 해결할 수 있으나 그럴 경우 고비용을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 현재의 온라인 게임에서 사용되고 있는 컨텐츠별로 나누어진 게임 서버들을 지 역 클러스터 링 형태로 연결하고, 부하 균등화(Load Balancer)서버로써 특정한 게임 서버의 부하를 감소시키고 게임 서버의 성능 향상과 효율적인 게임 서버 운용을 위하여 부하 균등화 기법을 제안한다. 본 논문에서는 그룹별 각각 다른 서비스를 하고 CPU 사용율의 자원정보를 이용하여 효율적으로 부하를 균등화하는 기법을 제안한다. 각각 서로 다른 게임을 서비스하는 그룹들은 컨텐츠들에 대한 수정, 삭제, 추가 등 자원 정보 변경으로 인하여 깨어질 수도 있는 자원 정보 일관성을 유지하기 위해 네트워크 파일 시스템에 연결되어 운영된다. 성능 실험을 통해 기존의 RR방식과 LC방식보다 제안한 방식이 각각 12%와 10%의 응답시간 향상을 보여주었다.기간효과를 별도로 취급하기는 쉽지 않다.이즈의 영향이 가장 클 것으로 판단된다. 항원성시험에서 casein으로 피하 감작할 경우 푸른색 반점이 나타났으나 효소처리구에서는 이러한 반점이 나타나지 않아 충분히 항원성이 저감화 되었음을 확인하였다. 행동을 평가하는데 있어 적정한 신뢰도와 타당도를 가지고 있었으며 임상 장면에서 아동의 행동 문제에 대한 평가 및 진단에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.식적인 형태소-음소 상응 규칙 적용 능력 모두에서 장애를 보였으며, 거울상 반전 오류 등 시각적 정보 처리 기능의 장애도 나타내었다. 이들 장애는 단어/비단어 읽기 검사와 글자기호감별검사를 통해 신뢰할 수 있고 타당성 있게 구분하고 평가할 수 있었다.치료 시 고려해야 할 것이다.순차처리항목과 계산능력에서 유의하게 높았고(p<.05), KEDI-WISC를 이용한 평가에서는 ADHD- HI형은 대상수가 소수여서 비교할 수 없었으며, ADHD-C형과 ADHD-Ⅰ형 사이에 유의한 차이는 보이지 않았다. CPT, WCST, SST를 이용한 신경심리학적 실행기능의 비교에서 아형간 계량적인 차이는 있었으나 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 결 론：결론적으로 ADHD 세 아형은 임상적으로 뚜렷한 차이를 보였지만, 실행기능상 유의한 차이를 발견할 수 없었다. 향후 보다 잘 고안 된 연구와 발달중인 아동에 적절한 신경심리 평가 도구의 개발을 통해 결과를 보완해야 할 것으로 사료된다.었으나, 주의력에서는 전두엽의 실행능력(executive function)과 관련되는 검사들에서 산소흡입이 특이한 효과를 보여준다는 것이 확인되었고, 기억능력에서는 단기기억능력 평가에서 산소흡입군이

• 벤처창업연구
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• 제12권1호
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• pp.1-13
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• 2017

본 연구는 스타트업의 초기 시장진출 성공을 좌우하는 변수가 어떤 것이고, 그 중에서 가장 중요한 결정요인은 무엇인지 알아보는데 목적이 있다. 실증 분석을 위해 스타트업 성공을 위한 성공요소 분석과 관련한 설문을 계층화분석(AHP기법)에 맞추어 설계하였다. 스타트업의 초기 시장진출 성공을 위한 대표적인 성공요소를 8가지로 선별하고 이들 요소 중에 우선 순위도를 결정하기 위해 한 달간 창업에 직접 혹은 간접적으로 경험이 있는 기업과 대학, 연구소, 공공기관 관계자 12명을 대상으로 집단을 모집해 조사하였다. 실증 분석 결과 계층 1에서는 51%의 선호도를 나타난 자금이 성공요인을 결정하는 가장 우선순위로 꼽혔다. 뒤를 이어 연구개발(32.5%), 경영관리(8.7%), 마케팅(7.8%)으로 조사됐다. 특히 계층 1의 결과에 따라 4개 항목의 각각을 100으로 계산하여 계층 2를 환산하였을 때, 해외투자가 43.7%로 스타트업 초기 시장진출 성패를 결정하는 가장 중요한 요인으로 분석되었다. 이어 R&D 시설 기반15.14%, 아이디어 14.07%, 경영자 능력 8.7%, 국내투자 7.29%, 구매자 피드백 5.85%, 개발전략 3.3%, 마케팅전략 1.95% 순이었다. 본 연구의 시사점은 국내 스타트업들 상당수는 해외 액셀러레이터들로부터 투자와 지원을 받길 기대한다는 것이다. 해외투자 유치는 글로벌 시장에서 통할 수 있는 서비스와 제품을 만들고 있는 스타트업으로 인정받았다는 것을 의미하기 때문이다. 해외로부터 투자유치에 대한 선호도가 높은 것은 국내보다 투자금액의 규모도 크고, 성과에 대한 압박의 측면에서도 국내의 투자자에 비하여 유연하게 대처할 수 있는 장점 덕분이다. 이번 연구에서 스타트업 전문가들의 설문을 통해 이 같은 사실을 확인할 수 있었다는데 큰 의미가 있다.

• 대한공업교육학회지
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• 제43권1호
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• pp.158-176
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• 2018

이 연구의 목적은 예비기술교사를 대상으로 한 사물인터넷(IoT) 기반의 모형 제품 제작 수업에서 제작 절차 및 전체 수업에 대한 만족도를 분석하고, 제작한 제품 중에서 우수한 평가를 받았던 '스마트 농장' 모형 제작 사례를 중심으로 분석하여 사물인터넷 기반 교육 프로그램 연구 및 개발에 도움이 되는 기초자료를 제공하고자 한다. 만족도 분석을 위한 설문지는 모형 제품 제작 수업에 참여한 예비기술교사들에게 배포하였고, 얻어진 15명의 데이터는 통계프로그램(SPSS)을 이용하여 분석하였다. 설문 문항은 제작 절차 각각의 만족도 8개 문항, 제작 시 어려운 점, 제작 수업에 대한 만족도였다. 이 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 사물인터넷 기반의 '스마트 농장' 모형 제작을 위한 프로젝트 수업 내용 및 절차에 대한 예비기술교사들의 만족도 평균은 4.22로 높은 편이다. 이러한 이유는 제품 제작 절차가 제품 제작에 도움이 되었기 때문이다. 둘째, '특허 검색 및 선행기술조사보고서 작성 교육'에 대한 만족도 평균은 4.07로 높은 편이다. 그러므로 선행기술보고서 작성 교육은 제품제작에 도움이 된다는 것을 보여주었다. 셋째, 모형 제품 제작 절차에서 가장 만족도가 높은 문항은 '발명사고기법 교육'(만족도 평균 M=4.40)이었다. 따라서 예비기술교사들은 발명사고기법의 교육이 아이디어 구상에서 선정까지 많은 도움이 되었다는 것을 보여준 것이다. 그 다음으로 만족도가 높은 것은 '설계 교육 및 상담', '수업 담당교수 외에 제품 제작 지도교수 선정을 통한 지도' 문항으로 평균이 4.33 이었다. 이는 예비기술교사들의 전공지식 부족을 해결하는데 도움이 되었기 때문이다. 넷째, '모형 제작 결과 발표 및 전시회', '대외 발표 및 참가'에 대한 만족도는 평균(M) 4.13으로 높은 편이었으며, '스마트 농장' 모형 제품 제작을 마친 뒤 예비기술교사들의 면담 결과를 종합하면, 전공 지식의 부족으로 고생했지만, 많은 것을 배우는 기회가 되었고 제품 제작을 완성하고 성취감을 느꼈다고 한다.

• 대한환경공학회지
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• 제31권11호
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• pp.1007-1018
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• 2009

Hydrocyclone은 높은 수면적부하율 운전이 가능하고, 구동부분이 없고, 운전 및 유지관리비가 적게 소요되어 미세입자물질제거에 효과적인 장치로 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. Hydrocyclone에 나선형 유입부를 통해 직각으로 유입되어 중력이 아닌 원심력에 의해 입자물질이 하부배출구로 분리되고 처리수는 vortex finder를 통해 배출된다. 입자분리에 hydrocyclone은 많은 장점을 가지고 있음에도 불구하고 도시지역 강우유출수 처리사례는 드문 실정이다. 본 연구에서는 변형된 hydrocyclone과 perlite 여재를 조합한 hydrocyclone filter (HCF)을 이용하여 강우유출수내 미세입자의 제거능을 분석하였다. 입자물질들은 인공입자들을 이용하여 강우유출수내 입자농도를 모의 실험하였다. 인공입자들을 물에 분산시켜 강우유출수를 재현하였는데 사용한 입자들은 이온교환 수지, 도로측구 퇴적물질, 상업지역 맨홀퇴적물질, 그리고 실리카겔 등이다. 하부배출부와 vortex finder 구조를 달리하여 HCFopen system과 HCF-closed system으로 구분하여 처리능을 분석하였다. HCF장치는 아크릴 수지를 이용하였는데 hydrocyclone의 직경은 120 mm이고 여과조의 직경은 250 mm이고 전체적인 높이는 800 mm로 제작하였다. 운전조건별 유입수 농도와 입경을 다양하게 적용하였고 SS와 COD농도를 분석하여 처리효율을 산정하였다. HCF-open system의 경우 운전 가능한 최대 수면적부하율은 700 $m^3/m^2$/day이었고 HCF-closed system의 경우 수면적부하율 1,200 $m^3/m^2$/day까지이다. HCF-open system 운전결과 HCFclosed system에 비교하여 평균 수면적부하율은 2배 이상 높게 운전이 가능하며 처리효율도 8~20% 이상 향상되는 것으로 분석되었다. 또한 유입수 SS농도가 높을수록 처리효율이 증가하며, 입경이 클수록 수면적부하율의 변화에 대한 처리효율의 영향이 적은 것으로 분석되었다. HCF-closed system의 실험을 통한 수면적부하율 변화에 대한 실리카겔입자의 제거 효율과 CFD입자추적기법을 이용한 예측 처리효율을 비교한 결과 CFD에 예측효율이 실제실험결과와 비교하여 다소 높게 나타나지만 처리효율의 경향은 매우 유사하게 나타나 CFD추적기법을 이용한 HDS유형 처리장치 설계 시 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.