금융산업의 디지털 전환은 사용자에게 편리함을 제공하지만 기존에 존재하지 않던 보안상 취약점을 유발했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기술을 적용한 사기 거래 탐지 시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 모델 학습 과정에서 발생하는 데이터 불균형 문제로 인해 오랜 시간이 소요되고 탐지 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 실시간 데이터 오버 샘플링을 통해 이상 거래 탐지 시 데이터 불균형 문제를 해결하고 모델 학습 시간을 개선한 새로운 이상 거래 탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)를 적용한 LSTM(Long-Short Term Memory) 알고리즘 기반의 FDS 프레임워크는 종래의 LSTM 알고리즘 기반의 FDS 모델과 비교했을 때, 데이터 사이즈가 96.5% 감소했으며, 정밀도, 재현율, F1-Score 가 34.81%, 11.14%, 22.51% 개선되었다.
최근 기후변화로 인해 국내 기상특성이 변화하고 그에 따라 홍수, 가뭄(건천화) 및 폭염 등 물 관련 재해 발생 빈도가 증가하고 규모 또한 점점 커지고 있다. 또한, 세계적으로 태풍 및 가뭄발생 빈도도 꾸준히 증가하고 있어 정확한 예측 및 즉각적 대처능력 확보를 위한 방안이 필요한 실정이다. 아울러 급격한 도시화로 인한 빈번한 내수범람 및 유역차원의 홍수범람 등으로 인해 재난발생 시 그 피해가 극대화로 직결되고 있어 재난 시 발생할 수 있는 피해 현황을 정확하게 예 경보하기 위한 실시간 수재해 정보 서비스 및 모니터링이 가능한 통합 관리 기술이 필요하다. 이를 위해 현실에서 실시간으로 수재해 관련 부가정보를 영상으로 표출하고, 이를 종합적으로 분석하여 서비스할 수 있는 증강현실 모니터링 시스템을 개발 하고자 한다. 이를 통해 홍수, 가뭄(건천화) 및 태풍 등 물 관련 재해 현황을 실시간으로 감시하고 예측하여 대처 할 수 있는 정보 생산과 서비스 및 모니터링 등의 통합 관리가 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 사용자가 손쉽게 소통할 수 있는 수재해 정보 서비스 구현을 위한 맞춤형 기술을 개발하고자 빅데이터 기반의 수재해 정보 증강현실(AR) 적용성 연구를 수행하였다. 이를 위해 재해 발생 시 빠르게 대처하기 위한 시스템을 구축하고자 관리자 및 사용자를 고려한 GUI 설계 및 수재해 정보의 Global 위성지도 기반 3D 시각화 적용을 위한 방안을 제시하고자 한다. 향후 스마트폰 기능을 적극적으로 활용하여 재해 대처 방안 및 행동 요령을 효과적으로 전달함으로써 재난 피해를 줄일 수 있는 애플리케이션(App) 개발을 진행할 예정이다. 개발된 증강현실 모니터링 시스템은 수재해 정보 서비스를 향상시키고 효율적인 예방 및 대처를 실현함으로써 국가 물 관련 재해를 혁신할 수 있는 기술을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.
기동물체 추적을 위해서 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 다양한 위치추적 센서가 이용되고 있으며, 기동물체의 강인한 추적성능을 유지하기 위해 이기종 센서의 효과적인 융합방법이 필요하다. 이기종 다중센서를 이용한 추적성능 향상을 위해 센서의 서로 다른 오차특성을 고려하여 각 센서의 측정치를 상이한 모델로 간주하여 융합하는 연구가 수행되었지만, 한 센서의 오차가 급격히 증가하는 구간에서 다른 센서의 추정치에 대한 오차가 증가하고 각 센서의 측정값이 참 값일 확률인 Sensor Probability 값에 대해 센서 측정치 변화를 실시간으로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 각 센서 칼만필터의 갱신추정치와 측정치 간의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하여 Sensor Probability를 구하고, 결합추정치를 다시 각 센서 칼만필터 입력값으로 대입하는 과정을 제외하여 센서 측정치에 대한 실시간적인 반영과 센서 성능이 급격히 저하되는 구간에서의 추적성능을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 각 센서의 오차특성을 조건부 확률값으로 추가하여 각 센서의 Sensor Probability에 따라 가장 양호한 성능을 보이는 센서 위주로 트랙융합을 함으로써 강인성을 보장 한다. 실험을 통해 UAV의 기동 경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 다른 융합 알고리즘과 성능분석을 실시한다.
코로나 바이러스 감염증-19가 처음 발생한 이래로 확산세가 전혀 줄지 않고 계속 늘어나는 지금, 확진자는 물론이거니와 자가격리자에 대한 관리 또한 매우 중요하다. 국가 간 이동이나 코로나 바이러스 확진자와 접촉한 일이 있는 사람의 경우 2주간의 자가격리를 해야 되니만큼 그 숫자가 매우 많으며 그에 대한 관리 또한 중요하다. 이에 따라 본 논문에서는 블록체인을 이용하여 자가격리자에 대한 체계적이고 신뢰성 있는 관리 시스템을 제안한다. 프라이빗 블록체인 합의 알고리즘인 PBFT를 이용하여 방역당국과 같은 중앙에서 그것을 실시간으로 확인하여 자가격리 이탈자가 있을 경우 바로 알 수 있는 효과를 기대한다.
컴퓨터, 통신과 데이터베이스가 합류하여 빠른 속도로 분산 데이터베이스를 생성하고 있는 시점에서, 많은 응용들은 이러한 데이터베이스를 대상으로 시간적으로 일관성이 있는 센서 데이터를 실시간으로 접근하는 것을 필요로 한다. 전통적인 비실시간 데이터베이스와 객체 관리 시스템에 비해서 성능과 기능면에서 상당히 향상된 점들을 제공하기 위해 BeeHive라는 객체 지향 실시간 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는, 데이터 데드라인을 인지하는 두 가지의 스케쥴링 정책 EDDF와 EDF-DC, 기준이 되는 EDF의 성능이 BeeHive 상에서 수락제어가 있는 경우와 없는 경우로 나누어 광범위한 실험을 통해 평가되었다. 데이터 데드라인을 인지하는 스케쥴링 정책들이 효율적인 영역과 수락제어가 중요한 역할을 하는 영역을 구분하여 확인하였다.
다중센서 시스템에서 센서 바이어스를 제거하는 센서 등록 과정은 각각의 센서가 공통된 좌표를 갖게 하기 위해 반드시 필요하다. 만약 센서 등록 과정을 적절하게 처리하지 않는다면, 거대한 추적 에러 또는 같은 목표물을 향한 다수의 허수 트랙이 발생하게 되어 추적에 실패하게 된다. 특히, 발사체 추적에 있어서 각각의 추적 장비는 반드시 적절한 센서등록 과정을 거쳐야 하며, 이 후 다중센서 융합알고리즘을 활용하면 발사체 추적 성능을 높이고 다중 추적 시스템에 정확한 지향입력으로 활용 가능하게 된다. 본 논문에서는 실시간 바이어스 추정/제거 알고리즘과 비동기 다중 센서 융합 기법을 제안하였다. 제안된 바이어스 추정 알고리즘은 GPS와 다중 레이더 간의 의사 바이어스 측정치를 활용하였고, 비동기 센서 융합알고리즘 적용을 통해 추적 성능을 향상하였다.
최근 해양 GIS 분야에서 차세대 전자해도를 포함하여 다양한 항행정보를 ICT 기술을 활용하여 수집 통합 교환 표현 분석할 수 있는 항행정보 융합 플랫폼에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 이러한 항행정보 융합 플랫폼과 관련하여 S-100의 차세대 국제수로데이터모델 표준이 발표되고, 이를 활용한 다양한 연구결과들도 발표되고 있다. 그러나, 기존 결과들은 항행정보의 융합 서비스와 관련하여 주어진 문제에 대한 단편적인 해결책만을 제시할 뿐, 다양한 공간정보, 전자해도, 실시간 항행정보를 표준화된 방식으로 융합하여 서비스 할 수 있는 플랫폼의 구성 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 연구에서는 S-100 표준과 WMS, WMTS, WPS, SOS 등의 공간정보 웹 표준을 수용한 차세대 항행정보 서비스 플랫폼의 설계 및 구현 방법을 제시하고 있다. 제안된 플랫폼은 S-57과 S-101의 전자해도 표준 지원, 이질적인 육상 공간정보와 전자해도의 융합 서비스 지원, 날씨, AIS, CCTV 등과 같은 다양한 실시간 센서정보의 융합 서비스 지원, 그리고 WebApp 서비스를 이용한 ECDIS, ECS, VTS 등의 다양한 항행정보 시스템 개발 지원이 가능하다. 또한, 본 연구에서는 제안된 플랫폼을 이용하여 공간정보, S-101 데이터, 실시간 날씨정보의 융합 서비스를 실제 구현함으로써 그 효용성을 검증하고 있다.
미디어의 기술 발전은 병렬적으로 사용자의 인식을 확장시켜왔다. 동시에 정보습득의 과정에서 수동적 대상이었던 사용자와의 상호작용을 시도하였으며 이러한 과정에서 등장한 모바일은 종래의 전통적인 미디어 정보 채널의 구조와 내용을 전혀 다른 차원으로 탈바꿈한다. 한국의 모바일 환경은 대형 포털로 사용자가 수렴하고, 그 안에서 재매개를 통해 발산하는 양상으로 발전하고 있으며, 다른 특징은 '실시간 이슈' 서비스를 제공한다는 점이다. 이는 실시간으로 현재 사용자가 가장 관심을 갖는 10개의 이슈를 키워드로 제공하는 방식인데, 다른 나라에는 없는 한국만의 독특한 정보전달방식이다. 본 연구는 사용자의 욕구를 실시간으로 반영하는 실시간 이슈의 높은 지속성이 지닌 의미를 이전의 미디어와의 비교를 통해 언론학적으로 고찰하고, 이를 바탕으로 여러 가지 분석을 진행하였다. 분석을 위해 특정 기간 동안 총 2,199,420개의 다음(Daum)의 실시간 이슈 키워드와 해당 키워드의 맥락을 파악하기 위한 263,487개의 기사를 네이버(Naver)에서 언론사의 구별 없이 수집하였다. 수집한 데이터를 바탕으로 키워드에 대한 정량적 분석과 당시의 실시간 이슈가 지닌 맥락과 관련된 여러 가지의 정성적 분석, 사용자의 이용 패턴 등 다차원적으로 분석을 진행하였다. 이를 통해 실시간 이슈가 지닌 영향력을 조명하고, 나아가 한국 사용자가 지닌 정보 습득에 대한 특성과 욕구를 밝히고자 하였다.
본 논문은 기존의 웨어러블 센서 방식이 아닌 영상으로 반려견의 행동을 분석하는 연구에 대한 것이다. 제안한 시스템은 영상에서 반려견의 영역을 탐지하고, 탐지된 이미지에서 반려견의 관절 좌표를 추출하여 행동을 판단하는 방식이다. 모든 프레임에 대해 처리하지 않고, 일정 주기 단위로 영상을 처리해 실시간성을 확보하였다. 제안한 시스템의 유용성은 실험으로 검증하였으며, 유의미한 실험 결과를 얻을 수 있었다.
강원도 춘천시에 위치한 소양호는 북한강 상류수계로서 1973년에 준공된 우리나라 최대의 인공호이다. 소양호는 준공 이후 주변 유역의 인구밀집도가 낮고 오염물질 유입원이 적어 빈영양호의 수질을 보였다. 준공 후 소양호 수질에 영향을 미친 주요 환경요인으로는 1980-90년대 가두리 양식, 1990년대 후반부터 현재까지 지속되는 문제는 상류에서 강우시 발생된 탁수유입이 있다. 이러한 환경 문제로, 소양호에서는 식물플랑크톤 일차생산력, 동물플랑크톤 및 식물플랑크톤 장기변동, 용존산소 일주기 변동, 호수 내 유기물 분포 등의 연구가 이루어져 왔다. 그러나 가두리 양식장의 철거로 한 가지 요인은 해결되었으나 상류 탁수 유입 문제는 현재까지 진행 중이다. 소양호에서는 매해 여름철 탁수 유입이 지속적으로 발생하고 있으며 부영양화를 초래할 수 있는 주요한 문제이다. 이에 본 연구는 소양호에서의 장기적인 생태계 변동성 연구를 위해 1982년부터 현재까지 월 1-4회 수질 모니터링을 실시 중이며, 수질항목은 SS(Suspended Solids), TN(Total Nitrogen), TP(Total Phosphorus), BOD(Biochemical Oxygen Demands), TOC(Total Organic Carbon), Chl-a(Chlorophyll-a)에 대해 분석을 진행하고 있다. 기존 연구에서는 주-월 단위로 모니터링을 실시하여 강우에 의한 탁수 유입, 타 오염원에 의한 오염물질 및 유기물 유입으로 인한 실시간 수질 변동을 파악할 수 없었으며, 이벤트 발생 이후의 경과만 관찰할 수 있는 한계점이 있었다. 그러나 앞으로의 진행될 연구는 고빈도 센서를 이용하여 실시간 짧은 간격으로 모니터링하여 소양호 수질의 일주기 변동 분석과 오염원 유입과 같은 이벤트 발생 전·후 비교 및 실시간 수질변동에 대해 연구하는 것이며, 기존 데이터와 함께 진행될 연구의 데이터를 활용하게 된다면 소양호에서의 장기적인 수질 변화를 분석하는 데 효과적일 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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