• The monthly packaging world
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• s.245
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• pp.113-121
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• 2013

GHS는 화학물질의 분류 표시에 대한 세계조화시스템(Globally Harmonized System of Classification and Labelling of Chemicals)으로 동일한 화학물질에 대해 국제적으로 동일한 유해 위험성 분류 표시를 하기 위한 새로운 규정이다. 화학물질의 분류 표시는 화학물질이 갖는 여러 가지 유해성, 위험성을 적절히 판별하고, 그 정도에 따라 분류한 다음, 가장 이해하기 쉬운 형태로 표시하는 것이 그 목적이며 올바른 정보제공을 통한 안전관리를 강화하고 국제적인 조화를 통하여 화학물질의 적정 평가 및 국제적 교역을 증대하고자 하는데 있다. 본 고에서는 유독물 등의 분류기준 및 표시방법에 관한 규정과 유독물의 표시규격에 대해 살펴보도록 한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.285-288
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• 2003

신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.525-530
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• 2023

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.4
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• pp.829-838
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• 2015

As the number of smartphone users have increased, many kinds of malwares have emerged. Unlike existing malwares, spyware can be installed normally after user authentication and agreement according to security policy. For this reason, it is not easy to catch spywares involving harmful functionalities to users by using existing malware detection system. Therefore, our paper focuses on study about detecting mainly wiretapping spywares among them by developing a new wiretapping detection model and application. Specifically, this study conducts to find out power consumption on each application and modular and network consumption to detect voice wiretapping so Open Source Project Power Tutor is used to do this. The risk assessment of wiretapping is measured by gathered all power consumption data from Open Source Project Power Tutor. In addition, developed application in our study can detect at-risk wiretapping spyware through collecting and analyzing data. After we install the application to the smartphone, we collect needed data and measure it.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.335-337
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• 2021

Flood damage is occurring all over the world, and the number of people living in flood-prone areas reached 86 million, a 25% increase compared to 2000. These floods cause enormous damage to life and property, and it is essential to decide on an appropriate evacuation in order to reduce the damage. Evacuation in anticipation of a flood also incurs a lot of cost, and if an evacuation is not performed due to an error in the flood prediction, a greater cost is incurred. Therefore, in this paper, we propose a flood risk determination model using the CNN model to enable evacuation at an appropriate time by using the time series data of precipitation and water level. Through this, it is thought that it can be utilized as an initial study to determine the time of flood evacuation to prevent unnecessary evacuation and to ensure that evacuation can be carried out at an appropriate time.

• 한국가스학회:학술대회논문집
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• no.5
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• pp.149-155
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• 2002

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.8
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• pp.993-998
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• 2020

The technology of interiors is currently developing around the world. According to various studies, the use of plants to create an environment in the home interior is increasing. However, households using furniture are designed as environment-friendly environment interiors, and in Korea and abroad, plants are used for home interiors. Unexpected accidents are occurring. As a result, there were books and broadcasts about the dangers of specific plants, but until now, accidents continue to occur because they do not properly recognize the dangers of specific plants. Therefore, in this paper, we propose a toxic plant identification system based on a multiplicative neural network model that identifies common toxic plants commonly found in Korea. We propose a high efficiency model. Through this, toxic plants can be identified with higher accuracy and safety accidents caused by toxic plants.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.4
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• pp.689-696
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• 2003

Criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or non fault-prone are used for identifying trouble spots of software system in analysis or design phases. Many criticality prediction models for identifying fault-prone modules using complexity metrics have been suggested. But most of them need training data set. Unfortunately very few organizations have their own training data. To solve this problem, this paper builds a new prediction model, KSM, based on Kohonen SOM neural networks. KSM is implemented and compared with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model (BPM), considering internal characteristics, utilization cost and accuracy of prediction. As a result, this paper shows that KSM has comparative performance with BPM.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.275-275
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• 2015

최근 기후변화에 따른 극한 강우사상의 증가로 인하여 농업용 저수지의 재해 위험도가 증가하고 있는 추세이며, 사고가 발생할 때 마다 파손/붕괴된 시설물을 보수하는 대응형 유지관리체계에서 벗어나 기반시설의 성능과 생애주기 등을 고려하여 재해 발생을 사전에 예보 및 경보를 알릴 수 있는 예방적 관리체계로의 전환이 필요하다. 한국농어촌공사는 전국 1,500개 저수지에서 10분 단위 수위자료를 측정하고 있으며, 이를 분석하여 재해예방에 활용할 수 있는 기반이 조성되어 있으나 이에 대한 관리가 이루어지지 않고 있고 수집된 자료를 활용하여 재해 징후를 분석할 수 있는 재해 예방적 분석기술이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 농업용 저수지 수위자료를 이용한 저수지 이상거동을 판별하기 위하여 전국 34개 한국농어촌공사 관할 저수의 시계열 수위자료의 특성(Feature)을 분석하고자 한다. 시계열 자료의 시계열 특성을 분석하기 위하여 한국농어촌공사 관할의 전국 34개 저수지를 선정하여 분석을 실시하였다. 대상저수지는 지역별, 저수용량, 안정등급, 붕괴발생, 1개 지사관할 저수지로 각각 구분하여 선정하였으며, 각 저수지의 수위 측정기간(최소 5개년)에 대한 자료를 수집하였다. 농업용 저수지의 시계열 수위 자료의 특성을 분석하기 위하여 자료의 전처리를 수행하였다. 자료의 전처리는 시계열 수위자료의 잡음 특성, 기상자료 관련 변동특성 등 분류(Classification)에 영향을 미치는 노이즈 요소를 제거하는 과정이다. 전처리과정을 거친 자료는 특징(Feature) 추출 과정을 거치게 되고, 추출된 특징의 적합성에 따라 분류 알고리듬 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시계열 자료의 특성을 파악하고 특징을 추출하는 것은 이상치 탐지에 있어 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 시계열 자료 특징 추출 방법으로 물리적인 한계치, 확률적인 문턱값(Threshold), 시계열 패턴, 주변 저수지와의 시계열 상관분석 등을 적용하였으며, 이를 데이터베이스로 구축하여 이후 분류알고리듬 학습에 적용하여 정상치와 이상치를 판별하는데 이용될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구에서 제시되는 농업용 저수지의 시계열 특성은 다양한 분류알고리듬에 적용할 수 있으며, 이를 통하여 저수지 이상거동 판별을 위한 최적을 분류알고리듬의 선택에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean DIstribution Association Conference
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• 1999.11a
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• pp.307-325
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• 1999

본 논문은 최근 관심이 집중되고 있는 PC통신 및 인터넷에 의한 사이버 쇼핑행동을 이해하기 위해서 사이버 쇼핑경험자와 비경험자간의 차이를 비교하였다. 인터넷 및 PC통신 사용자를 대상으로 일대일 면접과 전자메일 설문방식을 병행하여 426명으로부터 설문응답을 얻었다. 주요설문내용은 인터넷 및 PC통신 사용실태, 사이버쇼핑 사용실태, 사이버 쇼핑에 대한 지각된 위험요인(perceived risks), 그리고 인구통계적 변수 등이었다. 응답자를 인터넷과 PC통신을 통해 제품이나 서비스를 구매한 경험이 있는 집단(182명)과 없는 집단(242명)으로 나누어 분산분석(ANOVA)과 판별분석(discriminant analysis)을 실시하였다. 그 결과 사이버 쇼핑구매 경험자와 무경험자간에는 인터넷 및 PC통신 행태, 인구통계변수, 사이버 쇼핑에 대한 지각위험, 사이버 쇼핑 중요속성 평가에서 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다. 본 연구결과를 토대로 효과적인 사이버 마케팅전략을 제시하였다.