• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제14권3호
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• pp.75-97
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• 2012

온라인 뱅킹 서비스의 성공을 위해서는 이용 고객의 신뢰를 제고하는 것이 필수적이다. 현재까지 인터넷 뱅킹 이용자들의 신뢰를 제고하는 보안 메커니즘으로 공인인증 서비스가 가장 유력한 대안으로 사용되어 왔다. 그러나 최근 공인인증서를 통한 보안 메커니즘은 해커 등 악의적인 사용자의 침입에 취약할 수 있다는 주장이 제기되고 있다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 보안 메커니즘의 견고성을 높이기 위한 추가적인 대안으로 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백의 투명성이라는 두 가지 요소를 제안하였다. 과정의 투명성은 거래과정에 대한 정보를 이용자에게 제공함으로써 거래 과정을 통제할 수 있도록 하는 것이다. 결과 피드백은 거래결과를 이용자에게 알려줌으로써 이용자가 거래가 의도한 대로 완료되었음을 확인할 수 있도록 하는 것이다. 정보의 투명성에 관한 선행 연구에 따르면, 거래과정과 결과에 대한 정보를 제공하여 투명성을 제고하면 정보시스템 이용자의 의사결정 품질이 제고된다. 거래과정에 대한 정보의 투명성이 확보되면, 정보시스템 이용자들은 거래가 원활하게 수행되고 있는지를 확인할 수 있게 되고, 거래 과정과 결과를 자신이 의도한 대로 통제할 수 있게 되기 때문에, 이용자들의 거래 위험을 감소시킬 수 있다. "구조기반 신뢰" 에 대한 연구에 따르면, 정보시스템 이용자들은 자신들이 성공적으로 거래를 할 수 있도록 구조적인 요소를 제공하는 서비스 제공자들을 보다 신뢰하는 속성이 있다. 거래과정과 거래결과를 확인할 수 있는 정보의 투명성은 정보시스템 이용자가 거래를 원활하게 추진할 수 있는 구조적 기반을 제공하므로 서비스 제공자에 대한 신뢰는 증가하게 된다. 거래 위험이 감소하고 신뢰가 증가되면, 이용자들은 제공되는 서비스에 대해 보다 만족하게 되고, 따라서 서비스 제공자에 대해 충성도가 제고되거나 서비스에 대해 지불 의사를 가지게 될 것이다. 본 연구에서는 실험실 실험을 통해 연구 가설 및 연구 모델을 실증적으로 검증하고자 하였다. 실험설계는 과정의 투명성과 결과의 투명성이라는 두 가지 요인에 따라 $2{\times}2$ 집단으로 구성하여 진행하였다. 공인인증서 사용과 관련된 과정의 투명성과 결과 피드백 요소가 현재 온라인 뱅킹 사이트에서 제공되고 있지 않기 때문에 가상의 온라인 뱅킹 사이트를 구축하여 실험을 진행하였다. 총 138개의 유효한 자료를 실험을 통해 수집하였으며 PLS 알고리즘을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 과정의 투명성은 온라인 뱅킹 거래의 위험을 줄이고 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 결과 피드백은 온라인 뱅킹 사이트에 대한 신뢰를 증가시키는 것으로 나타났다. 이렇게 증가된 신뢰와 감소된 거래위험은 서비스 만족도를 증가시킴으로써 온라인 뱅킹 서비스 이용 고객의 서비스에 대한 지불의도와 온라인 뱅킹 사이트에 대한 충성도를 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구에서는 온라인 뱅킹 서비스의 보안이라는 주제에 대해 정보의 투명성이 보안에 미치는 영향을 실증자료를 통해 분석함으로써 온라인 보안 메커니즘 연구의 범위를 확대하였을 뿐만 아니라 실제 구현이 가능한 보안 메커니즘에 대한 효과를 검증함으로써 실무적 측면에서의 동헌도가 있다고 판단된다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 대한교통학회지
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• 제31권3호
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• pp.19-32
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• 2013

본 연구의 목적은 그간 교통안전 정책에서 간과되어온 어린이 보행자 횡단행태에 대한 분석을 통해 향후 어린이 교통안전 정책을 개선하기 위한 기초자료를 제공함에 있다. 어린이 횡단행태 분석은 물리적 형태와 사고발생빈도가 상이한 어린이 보호구역에서의 횡단행태 및 패턴의 차이를 비교하는 부분에 초점을 두고 이루어졌다. 자료는 경기도 7개 초등학교 비신호 횡단보도를 대상으로 현장관찰과 비디오 녹화를 통해 수집하였으며, 통계분석, CHAID 알고리즘 분석, 통행 패턴비교를 실시하였다. 분석결과, 사고발생 빈도와 유의한 관계가 있는 횡단특성은 대기유무, 주의유무, 특이행동 유무 순으로 나타났다. 구체적으로 사고발생빈도가 낮은 지점에서 대기후 횡단하는 비율이 69.1%인 반면, 사고다발지점에서 대기를 하지 않고 횡단하는 경우가 83.6%로 상이함을 확인하였다. 횡단 전 대기 및 주의 정도는 횡단 시작부 보도폭이 넓고 학교 출구에서 횡단보도까지 거리가 일정규모 이상일 때 높게 나타났다. 한편, 횡단패턴과 사고발생빈도의 관계성은 뚜렷하게 나타나지 않았다. 향후 어린이 보호구역의 안전성 개선을 위해서는 대기 후 통행이 이루어질 수 있도록 각 보호구역에서의 어린이 횡단특성에 기반한 차별화된 맞춤형 접근이 긴요할 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1916-1932
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• 1997

절대 클럭 동기를 요구하는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 사이클 슬립 현상이 발생하면 암, 복호기간에 난수 동기가 이탈된다. 난수 동기 이탈 현상이 발생하면 통신을 할 수 없을 뿐 아니라 수신 시스템을 오작동 시킬 수 있다. 이러한 위험성을 줄이기 위하여 암호문에 동기 패턴과 세션 키를 주기적으로 삽입하여 재동기를 이루는 연속 재동기 방법을 흔히 사용한다. 연속 재동기 방식을 사용하면 비교적 안정된 암호 통신을 할 수 있으나 몇가지 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 OSI 7계층중 링크 계층의 프로토콜로 HDLC 방식을 사용하는 통신 체계에서 운용되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적합하고 연속 재동기 방식의 문제점들을 해결할 수 있는 적응 재동기 방식을 제안하였다. 제안된 적응 재동기 방식에서는 HDMC 프레임의 주소 체계 특성을 이용하여 난수 동기 이탈이 발생한 경우에만 재동기를 이루는 방법을 사용하였다. 즉, 각 단위 측정 시간 동안의 HDLC 프레임의 주소 영역 수신률을 측정하여 이것이 역치보다 적은 경우에만 난수 동기 이탈이 발생한 것으로 판단하여 재동기를 이루는 방법을 사용하였다. 적응 재동기 방식은 연속 재동기 방식보다 효율적이며 주기적으로 동기 패턴과 세션 키를 전송하는 것에 따른 문제점을 해결하였다. 제안된 알고리즘을 HDLC 프로토콜을 사용하는 패킷 암호 통신에서 운용되는 동기식 스트림 암호 통신 시스템에 적용하여 시험한 결과, 연속 재동기에 비해 오 복호율 R_e 오 복호된 데이터 비트수 D_e에서 훨씬 향상된 성능을 나타내는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.85-92
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• 2023

코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.617-628
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• 2022

터널 건설 시 암반 등급에 따라 다양한 지보재를 적절히 병용하여 지보패턴을 결정하고 시공이 이루어진다. 이 과정에서 시공 경험이 풍부한 전문가의 기술적 판단이 필요한데, 터널 설계의 초기 단계인 타당성 조사 및 기본설계 단계에는 상대적으로 짧은 수행기간과 부족한 자료 및 예산으로 인해 설계에 많은 어려움이 존재한다. 터널 건설의 급증과 함께 축적된 설계 데이터와 머신러닝을 활용한다면, 지보패턴 설계를 보다 신속하고 신뢰도 있게 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 암반등급 판정 및 해당 암반등급에 적합한 지보패턴 설계를 자동화하고자 국내 48개 도로터널의 설계자료 및 지반조사 자료를 수집하였으며, 8개의 입력항목(암종, 전기비저항, 심도, 터널연장, 터널연장에 따른 방재등급, 위험도지수에 따른 방재등급, 터널 종류, 터널 단면적)과 11개의 출력항목(암반등급, 숏크리트 제원 2개 항목, 록볼트 제원 3개 항목, 강지보 제원 3개 항목, 콘크리트 라이닝 2개 항목)에 대한 데이터를 정리하였다. 이와 같이 정리된 데이터를 활용하여 2가지 머신러닝 알고리즘(SVM, ANN)을 활용하여 3가지 머신러닝 모델(S1, A1, A2)을 개발하였으며, 세 가지 모델의 성능을 비교해본 결과 출력값의 데이터 형식에 따라 서로 다른 손실함수를 적용한 ANN 기반의 A2 모델이 가장 뛰어난 성능을 보였다. 본 연구를 통해 머신러닝을 활용한 지보패턴 설계의 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적으로 실제 설계에 사용함으로써 단점을 보완하고 적용성을 개선해 나간다면 설계에 보다 큰 도움을 줄 수 있는 지보패턴 설계 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권2호
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• pp.135-145
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• 2020

해양에서의 파랑관측은 부이나 압력계 등을 이용하여 수면변위를 관측하는 직접관측방법과 Radar를 이용하여 관측하는 원격관측방법으로 구분된다. 직접관측방법은 정확도가 높지만, 악기상 시 파손 및 유실 위험이 크며 외해 설치 시 많은 유지 보수비용이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 반면 Radar와 같은 원격관측방법은 장비를 육지에 계류하여 유지관리가 용이하지만 직접관측방법과 비교하면 정확도가 다소 낮은 단점이 있다. 본 연구에서는 원격파랑관측자료의 품질을 개선하기 위해 독도에 설치되어 운영 중인 MIROS Wave and Current Radar(MWR) 관측자료의 수집 및 분석을 하였으며, 이를 기상청에서 운영 중인 해양파고부이(CWB)의 관측자료와 비교하였다. 그리고 MWR 관측자료의 품질을 개선하기 위해 1) MIROS사에서 개발한 필터(Reduce Noise Frequency, Phillips Check, Energy Level Check)의 복합적인 사용(최적필터; Optimal Filter), 2) OOI(Ocean Observatories Initiative)에서 개발한 Spike Test 알고리즘(Spike Test) 그리고 3) 유의파고-주기 관계식을 이용한 새로운 필터(H-Ts QC)를 사용하여 신뢰도가 낮은 이상자료(Noise; 시계열 자료 중 급격하게 자료가 발산하여 정상자료가 아닌 것으로 판단되는 자료)의 제거 및 보정을 수행하였다. 결과적으로 3가지의 품질관리기법을 적용한 MWR의 파랑관측자료는 유의파고에 대해서는 일정 부분 신뢰도를 가지지만 유의파주기에서는 여전히 오차가 존재하며 이에 대한 개선이 요구된다. 또한, MWR의 파랑관측자료는 3 m 이상의 고파랑에서는 CWB와 다소 양상이 달라지는 한계가 발생하므로 이를 위한 장기간의 원격파랑관측 자료의 수집과 분석, 그리고 필터 개발 등에 관한 지속적인 연구가 필요하다.