• 정신신체의학
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• 제29권2호
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• pp.144-152
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• 2021

연구목적 본 연구는 응급실에 내원한 졸피뎀 음독 자살시도군과 다른 방법을 사용한 자살시도군을 비교하여 차이를 확인하고자 하였다. 방 법 2009년부터 2018년까지 응급실에 내원한 총2734명의 자살시도자를 대상으로 졸피뎀 음독 자살시도군, 졸피뎀 외 약물 음독 자살시도군, 비약물 자살시도군으로 분류하였으며, 세 군에 대하여 사회인구학적 특성, 자살시도와 관련된 임상적 특성들에 대해 교차분석과 회귀분석을 수행하였다. 결 과 졸피뎀 음독 자살시도군과 비약물적 자살시도군에서 차이를 보인 변수들에 대한 회귀 분석 결과에서, 안정제/수면제의 사용과 치명도가 낮거나 의도의 심각성이 높지 않은 경우가 졸피뎀 음독 자살시도의 발생과 연관성이 있었다. 유사한 특성을 보인 음독군 내에서도 안정제/수면제의 사용은 졸피뎀 음독 자살시도의 발생과 연관성이 있었다. 결 론 본 연구에서는 응급실에 내원한 졸피뎀 음독 자살시도군과 다른 방법을 사용한 자살시도군의 사회인구학적, 임상적 특성의 유의한 차이를 확인하였다. 이러한 결과는 추후 졸피뎀을 사용하는 것에 대한 약물적 치료를 계획하는데 도움이 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권11호
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• pp.435-442
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• 2018

이상치 탐지는 정상 데이터 분포를 크게 벗어나는 데이터 샘플을 탐지하는 것을 의미한다. 대부분의 이상치 탐지 방법은 데이터 샘플이 정상 상태를 벗어나는 정도를 나타내는 이상치 지수(outlier score)를 계산하여 주어진 임계값 이상일 때 이상치로 판정한다. 그러나, 데이터마다 이상치 지수의 범위가 다양하고 정상 데이터에 비해 이상치 데이터는 적은 비율로 존재하기 때문에 이상치 지수에 대한 임계값을 결정하기는 매우 어렵다. 또한, 실제 상황에서는 학습에 이용할 수 있는 충분한 양의 이상치를 포함하는 데이터의 획득이 용이하지 않다. 본 논문에서는 정상 데이터가 주어졌을 때 이를 이용하여 정상 데이터 영역을 나타내는 모델을 구성하고 새로운 데이터 샘플에 대해 이상치와 정상치의 이진 분류를 수행하는 방법으로 군집화 기반 이상치 탐지 방법을 제안한다. 그리고, 주어진 정상 데이터를 청크로 나누고 각 청크에 대해 클러스터링 모델을 구성한 후 모델들에 의한 이상치 판정 결과를 결합하는 앙상블 방법과 동적 변화가 있는 스트리밍 데이터에서의 적용 방법으로 확장한다. 실제 데이터와 인공 데이터를 이용한 실험결과는 제안 방법의 높은 성능을 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1191-1204
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• 2012

정보보안시스템을 무력화하는 공격이 나타남에 따라, 정보보안제품의 취약성을 분석하는 보안 테스팅에 대한 관심이 높아지고 있다. 보안제품 개발의 주요 단계인 침투 테스팅은, 공격자가 악용할 수 있는 취약성을 찾기 위해 컴퓨터 시스템을 실제적으로 테스팅하는 것이다. 침투 테스팅과 같은 보안 테스팅은 대상 시스템에 대한 정보 수집, 가능한 진입점 식별, 침입 시도, 결과 보고 등의 과정을 포함한다. 따라서 취약성 분석 및 보안 테스팅에서 일반성, 재사용성, 효율성을 극대화하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는, 정보보호제품이 자신의 보안 기능을 무력화하거나 우회하는 공격에 대응할 수 있는 자체보호기능 및 우회불가성을 제공하는 가를 평가할 수 있는 위협분석 기반의 소프트웨어 보안 테스팅을 제안한다. 위협분석으로 취약성을 식별한 후, 보안 테스팅의 재사용성과 효율성을 개선하기 위해 소프트웨어 모듈과 보안 기능에 따라 테스팅 전략을 수립한다. 제안기법은 위협 분석 및 테스팅 분류, 적절한 보안테스팅 전략 선정, 보안 테스팅으로 구성된다. 사례연구와 보안테스팅을 통해 제안 기법이 보안 시스템을 체계적으로 평가할 수 있음을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.83-97
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• 2021

무선 센서 네트워크를 구성하는 무선 센서는 일반적으로 전력 및 자원이 극히 제한적이다. 무선 센서는 전력을 보존하기 위해 일정 주기마다 sleep 상태로 진입한다. Sleep deprivation attack은 무선 센서의 sleep 상태 진입을 막음으로써 전력을 소진 시키는 치명적인 공격이지만 이에 대한 뚜렷한 대응책이 없다. 이에 본 논문에서는 클러스터링 기반 이진 탐색 트리 구조의 Sleep deprivation attack 탐지 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 sleep deprivation attack 탐지 모델은 기계학습을 통해 분류한 공격 센서 노드와 정상 센서 노드의 특징을 사용한다. 이때 탐지 모델에 사용한 특징은 Long Short-Term Memory(LSTM), Decision Tree(DT), Support Vector Machine(SVM), K-Nearest Neighbor(K-NN)을 이용하여 결정하였다. 결정된 특징은 본 논문에서 제안한 알고리즘에 사용하여 공격 탐지를 위한 값들을 계산하였으며, 계산한 값을 판정하기 위한 임계값은 SVM을 적용하여 도출하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 기계학습으로 도출된 특징과 임계값을 본 논문에서 제안한 탐지 알고리즘에 적용하여 구성하였으며, 실험을 통해 전체 센서 노드 20개 중 공격 센서 노드의 비율이 0.35일 때 94%의 탐지율을 갖고 평균 에너지 잔량은 기존 연구보다 최대 26% 향상된 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.135-144
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• 2021

최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.538-547
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• 2022

본 연구는 경상북도 내연산 소재 희귀식물인 망개나무림을 대상으로 개체군과 군집 구조를 정량화하고, 다변량통계기법을 활용하여 군집유형과 입지환경요인과의 상관관계를 분석하여 향후 망개나무 자생지의 보전 및 복원을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 망개나무는 총 164개체가 출현하였으며, 평균흉고직경 24.5 cm의 정규분포형의 분포를 보였지만 하층식생인 수고 3 m 이하에 거의 출현하지 않았으며, 맹아발생 개체비율은 37.1%이었다. 망개나무 임분은 망개나무졸참나무군집(그룹 I)과 망개나무-서어나무군집(그룹 II)의 2개의 그룹으로 분류되었으며, 수관틈과 토양의 화학적 특성인 유기물함량(OM), 치환성 Ca 그리고 양이온치환능(CEC)이 임분들의 분포패턴에 영향을 주는 주요 입지조건이었다. 현재 내연산의 망개나무 임분들은 망개나무가 우점하고 있었으나 분포지의 입지조건에 따라 음수인 서어나무 또는 까치박달로의 미소천이가 일어나고 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• Composites Research
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• 제21권5호
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• pp.9-14
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• 2008

유전성 손실재료로 CNFs가 사용되었고, 강자성의 submicron 크리 NiFe 분말을 자성 손실재료로 사용하였다. 획득한 손실재료의 함량과 혼합비에 따라 세 가지(dielectric, magnetic. mixed RAMs)의 타입으로 분류되고, 전체 12 종류의 복합재료를 제작하였다. 이들의 복소 유전율 및 투자율을 $2{\sim}18$ GHz 범위에서 측정하였다. 측정된 전자기적 물성과 다층형 매질에서의 투과 빛 반사와 관련된 이론을 사용하여 단층형 흡수체를 설계를 위한 매개변수 연구를 수행하였다. 혼합형 타입의 하나인 MD3 복합재료는 2.00 mm의 투께로 X-band ($8.2{\sim}12.4$ GHz)에서 약 4.0 GHz의 10 dB 흡수 대역폭을 나타내었고, 1.49mm의 두께로 Ku-band ($12.0{\sim}l8.0$ GHz)에서 약 6.0 GHz의 10 dB 흡수 대역폭을 나타내었다. 몇 종류의 복합재료에 대판 성능평가 실험이 수행되었고, 전반적인 흡수성능 경향과 10 dB 흡수 대역폭에서 예측 결과와 일치하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.36-49
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• 2022

본 연구는 지난 20년(2001-2020)간 백두대간에 관한 전반적인 연구동향과 주요 연구 주제 분석을 통해 향후 연구의 방향성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국교육학술정보원으로부터 국내 산림생태 관련 총 551편의 논문 제목 및 키워드 데이터를 수집하여 빅데이터 분석프로그램 Textom과 UCINET을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과, 백두대간 관련 연구논문은 총 177개의 학회지에 게재되었으며 2011-2015년 사이에 총 229편(41.6%)으로 가장 많은 논문이 게재된 것으로 나타났다. 단어빈도와 N-gram 분석결과, 지난 20년간 백두대간 관련 주요 연구주제는 종다양성으로 도출되었으며, CONCOR 분석을 통해 분류된 15개의 주요 연구영역 그룹 가운데, 종다양성, 식생복원 및 관리, 문화 관련 연구분야에서 활발한 연구가 진행되었음을 알 수 있었다. 백두대간의 생태 관련 연구영역은 그룹 수 12개, 빈도 비율 78.8%였으며, 인문·사회 관련 연구영역은 그룹 수 2개, 빈도 비율 15.6%로 나타나 양적 그리고 다양성 측면에서 큰 차이를 보였다. 본 연구에서 도출된 세부 연구영역과 정량적인 수치는 향후 백두대간 관련 정책 추진 시 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 예술경영연구
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• 제51호
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• pp.75-102
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• 2019

본 연구는 언어 네트워크 분석 기법을 이용하여 현대자동차의 문화마케팅 유형과 변화를 분석하고 국내 문화마케팅의 발전 양상을 제시하고자 하였다. 기존 연구는 기업 문화마케팅의 개념 규정과 유형화, 문화마케팅의 영향 및 성과 등을 살펴보았지만, 시간의 흐름에 따른 기업 문화마케팅의 변화는 주목하지 않았다. 이에, 본고는 다양한 형태의 문화마케팅을 시행해온 현대자동차를 대상으로, 현대자동차의 문화마케팅이 보도된 2001년부터 2018년까지를 시간적 범주로 설정하고 국내 일간지 기사 2,315건을 분석하였다. 18년의 시간을 4개 시기로 분류하고, 시기마다 빈출단어를 추출하여 한국어 언어 분석 프로그램 텍스톰(Textom)과 언어 네트워크 분석 프로그램 유씨넷(UCINET)으로 분석하였다. 연구 결과, 현대자동차는 문화마케팅을 판매와 영업 성과를 향상하기 위한 수단으로 활용함과 동시에 기업과 브랜드 정체성을 차별화하기 위한 전략으로 발전시키고 있었다. 2000년대 초반에는 '고객', '위대한 회화의 시대: 렘브란트와 17세기 네덜란드 회화전', '공연'이 빈도수가 높은 단어로 추출되었다. 현대자동차가 공연 중심의 문화 행사를 고객 대상으로 개최하여, 특정 소비자 그룹에 혜택을 제공하는 방식으로 시작하였다. 2000년대 후반에 상위 노출된 단어는 '예술의 전당', '서울시립교향악단'으로, 인지도 높은 문화예술기관의 주요 문화 행사에 후원하였다. 2010년대 초반에는 기존고객 중심에서 잠재 고객으로 대상을 넓히고, 문화마케팅을 아우르는 브랜드와 공간('브릴리언트'와 '현대아트홀')을 선보였다. 2010년대 중후반에는 노출 빈도가 높은 '브랜드'와 '글로벌'에서 보여주듯, 문화마케팅의 초점이 고객에서 브랜드 구축으로, 국내에서 글로벌로 확장되고 있다.