• 제목/요약/키워드: 의사결정 알고리즘

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도시유역의 건천화 방지를 위한 지속가능한 수자원 계획: 2. 적용 (Sustainable Water Resources Planning to Prevent Streamflow Depletion in an Urban Watershed: 2. Application)

  • 이길성;정은성;신문주;김영오
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권11호
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    • pp.947-960
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    • 2006
  • 선행연구에서 제안된 건천화 방지를 위한 유역통합관리 절차를 안양천 중상류 유역에 적용한 결과이다. 특히 대상 유역에 대한 물순환 흐름을 파악하기 위한 구체적인 자료 및 취득방법을 제시하였고, 중유역별 상태파악 및 대안 선택에 PSR 모형을 사용하여 지속가능성에 대한 개념이 반영하였으며, 지수산정 방식은 다단계 다기준 의사결정알고리즘 중 하나인 복합계획법을 사용하는 등 구체적인 방법을 제시하였다. 또한 대상유역에 대해 구체적인 건천화 방지 대안을 제시하였으며 SWAT모형을 이용하여 각각에 대해 물순환 개선 효과분석을 수행하였고 이 결과를 바탕으로 대안의 평가지수를 산정하여 우선순위를 제시하였다.

악성코드 분류를 위한 중요 연산부호 선택 및 그 유용성에 관한 연구 (A Study on Selecting Key Opcodes for Malware Classification and Its Usefulness)

  • 박정빈;한경수;김태근;임을규
    • 정보과학회 논문지
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    • 제42권5호
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    • pp.558-565
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    • 2015
  • 최근 새롭게 제작되는 악성코드 수의 증가와 악성코드 변종들의 다양성은 악성코드 분석가의 분석에 소요되는 시간과 노력에 많은 영향을 준다. 따라서 효과적인 악성코드 분류는 악성코드 분석가의 악성코드 분석에 소요되는 시간과 노력을 감소시키는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 악성코드 계보 연구 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 악성코드 분류를 위해 중요 연산부호를 이용하는 방법을 제안한다. 중요 연산부호란 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 연산부호들을 의미한다. 실험을 통해서 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 상위 10개의 연산부호들을 중요 연산부호로 선정할 수 있음을 확인하였으며, 이를 이용할 경우 지도학습 알고리즘의 학습시간을 약 91% 단축시킬 수 있었다. 이는 향후 다량의 악성코드 분류 연구에 응용 가능할 것으로 기대된다.

수자원-경제 통합 물 배분 최적화 모형의 개발 및 적용 (Development and application of hydro-economic optimal water allocation and management model)

  • 정기문;최시중;강두선
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제52권10호
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    • pp.707-718
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    • 2019
  • 최적화된 물 공급 계획은 물을 둘러싼 이해관계와 사회-경제-환경적 요구사항을 충족시킬 수 있는 합리적이고 경제적인 수자원의 배분 및 활용 방안을 의미한다. 하지만, 전 세계적으로 기후변화와 인구증가 등의 다양한 요인에 의해 물 부족 현상이 심화되고 있다. 최근의 수자원 공급 계획은 수원의 다변화와 더불어 수요 관리 및 물이용 효율을 높이는 방향으로 변화하고 있다. 따라서 한정된 수자원의 이용 효율을 높이고, 물 부족에 따른 분쟁을 해소하기 위한 공학적 도구로써 다양한 물 배분 모형이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 수자원의 용도에 따른 경제적 가치와 물공급 안정성을 기반으로 물 배분 계획을 수립하는 수자원-경제 통합 물 배분 모형을 개발하였다. 개발 모형은 기존 물 배분 모형의 최적화 알고리즘을 개선하고, 목적함수를 다양화함으로써 효율적인 물 배분을 위한 의사결정도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

한반도 가뭄 모니터링을 위한 위성영상기반 식생가뭄반응지수 (VegDRI)의 활용 (Satellite-Based Vegetation Drought Response Index in Korea (VegDRI-Korea) for Drought Monitoring)

  • 남원호;;;홍은미
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.382-382
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    • 2017
  • 최근 전 세계적으로 가뭄 재해가 증가함에 따라 국내의 경우 가뭄상황을 모니터링하기 위하여 다양한 유관 기간에서 가뭄정보시스템을 활용하여 가뭄지수를 공간지도 형태로 제공하고 있다. 기상청 수자원공사 농어촌공사 등에서 기상/수문/농업관련 가뭄지수의 위험지도를 실시간으로 제공하고 있으며 각 지표별로 수문기상학적 특징과 용수공급시설 및 수요공급의 이수상황 등을 고려하여 활용하고 있다. 하지만 제공되고 있는 가뭄지수의 공간분포는 지점 자료를 기반으로 내삽기법 (interpolation)을 통해 재 산정된 지도로 공간 해상도 측면에서 조악한 해상도를 갖고 있다. 이와 같은 한계점을 보완하기 위하여 시 공간적으로 특성이 동일한 광범위한 지역에 대한 정보를 주기적으로 제공 가능하다는 측면에서 위성영상자료를 활용한 가뭄모니터링 연구의 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 위성영상을 이용한 식생 정보 및 기후 정보 생물물리학적 정보를 활용한 식생가뭄반응지수 (Vegetation Drought Response Index in Korea VegDRI-Korea)를 제시하고 국내의 적용성 검증을 위하여 국내 주요 가뭄 사상을 대상으로 시공간적 가뭄상황을 분석하였다. 식생가뭄반응지수는 유역단위 또는 행정구역 단위별로 실시간 가뭄 상황을 분석할 수 있는 고해상도 위성영상 기반의 가뭄지수로써 향후 한반도 전역의 가뭄모니터링 및 주기적인 모니터링을 통해 가뭄예상지역 판단에 대한 의사결정지원에 활용할 수 있다.

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악성코드 패밀리 분류를 위한 API 특징 기반 앙상블 모델 학습 (API Feature Based Ensemble Model for Malware Family Classification)

  • 이현종;어성율;황두성
    • 정보보호학회논문지
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    • 제29권3호
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    • pp.531-539
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    • 2019
  • 본 논문에서는 악성코드 패밀리 분류를 위한 훈련 데이터의 특징을 제안하고, 앙상블 모델을 이용한 다중 분류 성능을 분석한다. 악성코드 실행 파일로부터 API와 DLL 데이터를 추출하여 훈련 데이터를 구성하며, 의사 결정 트리기반 Random Forest와 XGBoost 알고리즘으로 모델을 학습한다. 악성코드에서 빈번히 사용되는 API와 DLL 정보를 분석하며, 고차원의 훈련 데이터 특징을 저차원의 특징 표현으로 변환시켜, 악성코드 탐지와 패밀리 분류를 위한 API, API-DLL, DLL-CM 특징을 제안한다. 제안된 특징 선택 방법은 데이터 차원 축소와 빠른 학습의 장점을 제공한다. 성능 비교에서 악성코드 탐지율은 Random Forest가 93.0%, 악성코드 패밀리 분류 정확도는 XGBoost가 92.0%, 그리고 정상코드를 포함하는 테스트 오탐률은 Random Forest와 XGBoost가 3.5%이다.

영상 콘텐츠의 신뢰도 평가를 위한 언어와 비언어 통합 감성 분석 시스템 (Integrated Verbal and Nonverbal Sentiment Analysis System for Evaluating Reliability of Video Contents)

  • 신희원;이소정;손규진;김혜린;김윤희
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권4호
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    • pp.153-160
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    • 2021
  • IT 기술 발달에 따른 영상 콘텐츠 생산과 소비가 증가함에 따라 영상 콘텐츠를 통한 제품 리뷰 정보로 구매의사 결정이 빈번해졌다. 따라서, 리뷰 영상에 대한 신뢰성을 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 리뷰 영상을 얼굴 표정 분석과 텍스트 마이닝을 통해 리뷰어의 표정과 음성을 분석하여 영상의 신뢰도를 분석한다. 영상 내 인물 표정의 감성 값을 추출하는 알고리즘을 활용하여 비언어 감성을 정량화하고, 유의미한 감정 변화 구간을 추출한다. 유의미한 감정 변화 구간의 리뷰어 음성을 텍스트화하여 표준어 및 비표준어 감성 사전 활용을 통해 긍정과 부정으로 리뷰에 대한 언어 감성 분석 후 수치화 한다. 비언어 감성 분석과 언어 감성 분석의 결과를 통합하여 일치 여부에 따라 신뢰도를 도출한다. 본 연구를 통해 영상 콘텐츠의 신뢰성 평가 방법을 제시한다.

인공지능을 이용한 학습부진 특성 추출 및 예측 모델 연구 (Extracting characteristics of underachievers learning using artificial intelligence and researching a prediction model)

  • 양자영;문경희;박성호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.510-518
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    • 2022
  • 국가수준에서 시행되는 진단평가는 학교에서 학습부진이 있는 학생을 조기 발견하는 것이 매우 중요하다. 본연구는 부산교육종단의 2019년 중학교 1학년의 데이터를 입력하여 2020년 성취여부를 판별하는 인공지능 모델을 구축하고 분석하였다. 머신러닝 알고리즘으로 중학교 국어, 영어, 수학 기초학력을 예측하는 예측모형을 개발하고, 다음 학년 예측에도 78%, 82%, 83% 의 정확도를 보이는 것을 확인하였다. 또한, 중학교 과목별 성취예측 의사결정트리를 그려서 과정을 분석해보면서, 성취 예측에 영향을 미치는 특성들은 어떠한 것들이 있는지 살펴보았다.

지능형 IoT를 융합한 장비 운용 시스템의 예지 보전을 위한 연구 (A Study on Predictive Preservation of Equipment Management System with Integrated Intelligent IoT)

  • 이상덕;김영곤
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.83-89
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    • 2022
  • 최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷 기술이 비약적으로 발전하고 있다. IoT 기술은 다양한 센서들을 활용하여 각 센서의 고유한 데이터를 발생시켜 시스템 상태의 진단을 가능하도록 한다. 하지만, 현재 적용되고 있는 장비운용 시스템은 장비에 문제가 발생한 후 관리자가 해당 문제를 처리해야하는 사후보전 방식의 개념이며, 이는 시스템의 에러로 인한 시스템의 신뢰성 및 가용성 문제점을 의미할 수 있으며, 정비를 위한 시스템 중단으로 생산성에 부정적 영향으로 인한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 IoT(AIoT) 기술을 적용하여 공장 내 정류기를 보다 효율적으로 운용하기 위한 엣지 컨트롤러 제어 의사 결정 알고리즘과, 정류기 부품별 고장 상황 정보에 대한 도메인 지식 기반의 모델링을 작성하여, 이를 바탕으로 수집된 각 센서 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 시나리오별 Abnormal 데이터에 대하여 적정 수준의 상태 메시지를 출력함을 확인할 수 있었으며, 이를 통한 기존 현장의 장비 운용 시스템의 가용성과 생산성이 향상됨을 확인하였다.

지연시간 및 보안을 위한 블록체인 기반 스마트홈 시스템 설계 (Blockchain-Based Smart Home System for Access Latency and Security)

  • 아창위;김강철
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.157-164
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    • 2023
  • 현대 사회에서 스마트홈은 사람들의 일상생활의 한 부분이 되고 있다. 전통적인 스마트홈 시스템은 보안, 데이터 집중화, 위변조 같은 문제들을 내포하고 있으며, 이러한 문제들을 해결하는 기술로서 블록체인이 각광 받고 있다. 본 논문은 홈과 블록체인 네트워크 부분으로 구성된 블록체인 기반 스마트홈 시스템을 제안한다. 8개의 노드로 구성된 블록체인 네트워크는 도커 환경에서 하이퍼레저 패브릭 플랫폼에서 구현된다. 데이터 전송 보안을 위하여 ECC 암호화 기술이 사용되고, RBAC가 네트워크 회원의 인증을 관리한다. Raft 의사 결정 알고리즘은 분산처리 시스템의 모든 노드에서 데이터 일관성을 유지하고, 블록 발생 시간을 줄인다. 노드들이 스마트홈 데이터를 안전하고 효율적으로 접근하도록 스마트 컨트랙트가 쿼리와 데이터 전송을 제어한다. 실험 결과는 많은 동시 접근 하에서 안전한 평균 쿼리와 서브밋 시간이 84.5 [ms]와 93.67 [ms]로 유지되고, 모의 패킷캡쳐 공격에서 전송 데이터가 안전하다는 것을 보여준다.

다목적 유전자 알고리즘에 있어서 적합도 평가방법과 대화형 의사결정법의 제안 (Development of Fitness and Interactive Decision Making in Multi-Objective Optimization)

  • 윤예분;박동준;윤민
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제45권4호
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    • pp.109-117
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    • 2022
  • Most of real-world decision-making processes are used to optimize problems with many objectives of conflicting. Since the betterment of some objectives requires the sacrifice of other objectives, different objectives may not be optimized simultaneously. Consequently, Pareto solution can be considered as candidates of a solution with respect to a multi-objective optimization (MOP). Such problem involves two main procedures: finding Pareto solutions and choosing one solution among them. So-called multi-objective genetic algorithms have been proved to be effective for finding many Pareto solutions. In this study, we suggest a fitness evaluation method based on the achievement level up to the target value to improve the solution search performance by the multi-objective genetic algorithm. Using numerical examples and benchmark problems, we compare the proposed method, which considers the achievement level, with conventional Pareto ranking methods. Based on the comparison, it is verified that the proposed method can generate a highly convergent and diverse solution set. Most of the existing multi-objective genetic algorithms mainly focus on finding solutions, however the ultimate aim of MOP is not to find the entire set of Pareto solutions, but to choose one solution among many obtained solutions. We further propose an interactive decision-making process based on a visualized trade-off analysis that incorporates the satisfaction of the decision maker. The findings of the study will serve as a reference to build a multi-objective decision-making support system.