• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.621-623
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• 2023

전자금융거래 시장이 활발해지며 이에 따라 신용 카드 이상 거래가 증가하고 있다. 따라서 많은 금융 기관은 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 사용하여 신용 카드 이상 거래를 탐지하고 개인 피해를 줄이는 등 소비자를 보호하기 위해 큰 노력을 하고 있으며, 이에 따라 높은 정확도로 신용 카드 이상 거래를 탐지할 수 있는 실시간 자동화 시스템에 대한 개발이 요구되었다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법 중 부스팅 알고리즘을 사용하여 더욱 정확한 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 제안하고자 한다. XGBoost, LightGBM, CatBoost 부스팅 알고리즘을 사용하여 보다 정확한 신용 카드 이상 거래 탐지 시스템을 개발하였으며, 실험 결과 평균적으로 정밀도 99.95%, 재현율 99.99%, F1-스코어 99.97%를 취득하여 높은 신용 카드 이상 거래 탐지 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.293-301
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• 2023

With the advancement of artificial intelligence and its various use cases, accessing it through edge computing environments is gaining traction. However, due to the nature of edge computing environments, efficient management and optimization of clusters distributed in different geographical locations is considered a major challenge. To address these issues, this paper proposes a centralization and automation tool called KubEVC-Agent based on Kubernetes. KubEVC-Agent centralizes the deployment, operation, and management of edge clusters and presents a use case of the data transformation for optimizing intra-cluster communication. This paper describes the components of KubEVC-Agent, its working principle, and experimental results to verify its effectiveness.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.139-159
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• 2022

코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2023

유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.94-103
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• 2017

자동으로 해킹을 수행하는 도구 및 기법의 발전으로 인해 최근 신규 보안 취약점들이 증가하고 있다. 대표적인 취약점 DB인 CVE를 기준으로 2010년부터 2015년까지 신규 취약점이 약 8만건이 등록되었고, 최근에도 점차 증가하는 추세이다. 그러나 이에 대응하는 방법은 많은 시간이 소요되는 전문가의 수동 분석에 의존하고 있다. 수동 분석의 경우 취약점을 발견하고, 패치를 생성하기까지 약 9개월의 시간이 소요된다. 제로데이와 같은 빠른 대응이 필요한 취약점에 대한 위험성이 더 부각되는 이유이다. 이와 같은 문제로 인해 최근 자동화된 SW보안 취약점 탐색 및 대응 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 2016년에는 바이너리를 대상으로 사람의 개입을 최소화하여 자동화된 취약점 분석 및 패치를 수행하는 최초의 대회인 CGC가 개최 되었다. 이 외에도 세계적으로 Darktrace, Cylance 등의 프로젝트를 통해 인공지능과 머신러닝을 활용하여 자동화된 대응 기술들을 발표하고 있다. 그러나 이러한 흐름과는 달리 국내에서는 자동화에 대한 기술 연구가 미비한 상황이다. 이에 본 논문에서는 자동화된 SW 보안 취약점 탐색 및 대응 기술을 개발하기 위한 선행 연구로서 취약점 탐색과 대응 기술에 대한 선행 연구 및 관련 도구들을 분석하고, 각 기술들을 비교하여 자동화에 용이한 기술 선정과 자동화를 위해 보완해야 할 요소를 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.15-21
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• 2019

가짜 정보를 탐지하기 위한 연구는 2016년 미국 대통령 선거 이후 본격적으로 시작되었다. 정확한 출처를 알 수 없는 정보들이 뉴스 형식으로 생산되고, 이는 자극적이고 흥미로운 소재에 많은 관심을 보이는 대중의 특성에 따라 빠른 속도로 확산되고 있다. 또한, 소셜 네트워크 서비스 등 정보를 전달하기 쉬운 플랫폼의 대중화는 이러한 현상을 더욱 악화시킨다. Poynter는 IFCN(International Fact Checking Network)를 만들어 숙련된 전문가들이 사실 여부를 판단할 수 있는 가이드라인을 제시하고, 팩트 체크 기관을 위한 강령을 제공하고 있다. 하지만 이러한 접근 방법은 하나의 기사에 대한 진위 여부를 검증하기 위해 다수의 전문가 인력이 투입되어야 하므로 시간 및 금전적 비용이 크다. 따라서 지속적으로 증가하는 가짜 뉴스에 효율적으로 대응할 수 있는 자동화된 가짜 뉴스 탐지 기술에 대한 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 최근 딥러닝 기술의 접목으로 인해 빠르게 발전하고 있는 가짜 뉴스 탐지 시스템과 연구들을 정리 및 분석한다. 또한, 많은 연구가 필요한 본 분야에 연구자들이 쉽게 접근할 수 있도록 다양한 형태로 주어지는 학습 말뭉치 및 챌린지들도 정리한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.27-36
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• 2022

본 논문에서는 이러한 어류 가공 현장의 문제점을 개선하기 위해서 AI 머신 비전을 이용한 어류의 목표 중량 절단 예측기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 입력된 물고기의 평면도와 정면도를 촬영하여 이미지기반의 전처리를 수행한다. 그런 다음 RANSAC(RANdom SAMmple Consensus)를 사용하여 어류의 윤곽선을 추출한 다음 3D 모델링을 사용하여 물고기의 3D 외부 정보를 추출한다. 이어서 추출된 3차원 특징 정보와 측정된 중량 정보를 머신러닝하여 목표 중량에 대한 절단 지점을 예측하기 위한 신경망 모델을 생성한다. 마지막으로 제안기법을 통해 예측된 절단 지점으로 직접 절단한 뒤 그 중량을 측정하였다. 그리고 측정된 무게를 목표 무게와 비교하여 MAE(Mean Absolute Error) 와 MRE(Mean Relative Error)와 같은 평가 방법을 사용해 성능을 평가하였다. 그 결과, 목표 중량과 비교해 3% 이내의 평균 오차율을 달성하였다. 제안된 기법은 향후 자동화 시스템과 연계되어 수산업 발전에 크게 기여할 것으로 전망한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.95-104
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• 2017

2014년 서울시는 시민의 목소리에 신속한 응대를 목표로 '서울특별시 응답소' 서비스를 시작하였다. 접수된 민원은 내용을 바탕으로 카테고리 확인 및 담당부서로 분류 되는데, 이 부분을 자동화시킬 수 있다면 시간 및 인력 비용이 감소될 것이다. 본 연구는 2010년 6월 1일부터 2017년 5월 31일까지 7년치 민원 사례 17,700건의 데이터를 수집하여, 최근 화두가 되고 있는 XGBoost 모델을 기존 RandomForest 모델과 비교하여 한국어 텍스트 분류의 적합성을 확인하였다. 그 결과 RandomForest에 대비 XGBoost의 정확도가 전반적으로 높게 나타났다. 동일한 표본을 활용하여 업 샘플링과 다운 샘플링 시행 후에는 RandomForest의 정확도가 불안정하게 나타난 반면, XGBoost는 전반적으로 안정적인 정확도를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.1-7
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• 2020

증가하는 사이버공격에 대응하기 위하여 머신러닝을 적용한 자동화된 침입탐지기술이 연구되고 있다. 최근 연구결과에 따르면, 순환형 학습모델을 적용한 침입탐지기술이 높은 탐지성능을 보여주는 것으로 확인되었다. 하지만 단순한 순환형 모델을 적용하는 것은 통신이 중첩된 환경일수록 연관된 통신의 특성을 반영하기 어려워 탐지성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 해결하고자 세션관리모듈을 설계하여 LSTM(Long Short-Term Memory) 순환형 모델에 적용하였다. 실험을 위하여 CSE-CIC-IDS 2018 데이터 셋을 사용하였으며, 정상통신비율을 증가시켜 악성통신의 연관성을 낮추었다. 실험결과 통신연관성을 파악하기 힘든 환경에서도 제안하는 모델은 높은 탐지성능을 유지할 수 있음을 확인하였다.