• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.910-913
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• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.7
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• pp.263-270
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• 2021

Reinforcement learning(RL) is the method to find an optimal policy through training. and it is one of popular methods for solving lifesaving and disaster response problems effectively. However, the conventional reinforcement learning method for disaster response utilizes either simple environment such as. grid and graph or a self-developed environment that are hard to verify the practical effectiveness. In this paper, we propose the design of a disaster response RL environment which utilizes the detailed property information of the disaster simulation in order to utilize the reinforcement learning method in the real world. For the RL environment, we design and build the reinforcement learning communication as well as the interface between the RL agent and the disaster simulation. Also, we apply the dimension reduction method for converting non-image feature vectors into image format which is effectively utilized with convolution layer to utilize the high-dimensional and detailed property of the disaster simulation. To verify the effectiveness of our proposed method, we conducted empirical evaluations and it shows that our proposed method outperformed conventional methods in the building fire damage.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.483-486
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• 2021

기존의 심층 강화학습은 상태, 행동, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현하는 강화학습으로서, 학습된 정책의 일반성과 해석 가능성에 제한이 있고 영역 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화학습 프레임워크인 dNL-RRL은 상태, 행동, 그리고 학습된 정책을 모두 논리 서술자와 규칙들로 표현할 수 있다. 본 논문에서는 dNL-RRL을 기초로 공장 내 운송용 모바일 로봇의 제어를 위한 행동 정책 학습을 수행하였으며, 학습의 효율성 향상을 위해 인간 전문가의 사전 영역 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 영역 지식을 활용한 관계형 강화학습 방법의 학습 성능 개선 효과를 입증한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.11
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• pp.347-356
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• 2016

The purpose of this study was to develop and examine the effectiveness (knowledge, attitude, skills of Evidence-Based Practice, and problem solving skills) of nursing information literacy competency enhancement program for nursing students. It is a pre-post design study carried out with a single group of 72 sophomores in a nursing college. Nursing information literacy competency enhancement program of 6 times (8 hours) was provided to nursing students. Our results have demonstrated that knowledge, attitude, skills of evidence-based practice, and problem solving skills were significantly higher in nursing students. In conclusion, the nursing information literacy competency enhancement program was effective in promoting knowledge, attitude, skills of evidence-based practice and problem solving skills. Based on our results, the nursing information literacy competency enhancement program can provide a basis for enhancing evidence-based nursing practice competencies and problem solving skills of nursing students.

• Review of KIISC
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• v.31 no.3
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• pp.21-28
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• 2021

최근 코로나19 바이러스 감염병 유행으로 전 세계 다수 기업에서는 재택근무제도를 도입했다. 재택근무 경험자 중 절반 이상이 보안위협을 경험하였으며, 다수 기업에서는 자산정보를 보호하기 위해 사내 정보보안 강화에 더욱 중요해졌다. 재택근무를 하기 위해 근로자는 주로 가상사설망을 이용하여 업무를 수행한다. 재택근무제도의 활용도가 높아짐에 따라 재택근무 관련 사이버보안 위협은 증가하고 있다. 이러한 사이버 위협이 증가하고 있으며 가상사설망에서의 보안관제는 앞으로 매우 중요하다. 본 연구는 안전한 재택근무를 위해 가상사설망에서 발생하는 사이버위협에 대한 요소를 정리하여 효율적이고 체계적인 가상사설망을 활용한 보안 강화 방안에 대해 연구한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.300-303
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• 2018

유럽연합(EU)의 GPDR(개인정보보호일반규정)시행에 따라 개인정보를 활용하는 사업자 입장에서는 개인정보 보호도 중요하지만 활용측면에 더 많은 관심을 보이고 있다. 개인정보 보호와 활용에 따른 균형점을 찾는 제도적 정착을 위해 개인정보 이동권에 대한 요구가 생겼다. 국내 개인정보 관련 법률에는 아직 근거가 없으며 개인정보처리자의 독립적 데이터 보유에 따른 책임 강화와 정보주체가 자신의 데이터를 관리하는 권리를 가지고 데이터 활용을 할 수 있는 개인정보 자기결정권이 더 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 GDPR의 개인정보 이동권에 대한 현황 및 준수사항을 알아보고 각 나라별 개인정보 이동(data portability)에 따른 개인정보 활용방안과 고려사항을 제시하고자 한다. 개인정보이동에 한 형태로 국내 마이데이터 시범 사업이 정착하기 위한 법칙, 기술적 대응사항을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.528-530
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• 2022

심층강화학습에 완전 연결 신경망과 합성곱 신경망은 잘 활용되는 것에 반해 순환 신경망은 잘 활용되지 않는다. 이는 강화학습이 마르코프 속성을 전제로 하기 때문이다. 지금까지의 강화학습은 환경이 마르코프 속성을 만족하도록 사전 작업이 필요했다, 본 논문에서는 마르코프 속성을 따르지 않는 환경에서 이러한 사전 작업 없이도 순환 신경망의 은닉 상태를 통해 마르코프 속성을 학습함으로써 학습 성능을 개선할 수 있다는 것을 소개한다.

• Review of KIISC
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• v.32 no.5
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• pp.15-20
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• 2022

소프트웨어 개발이 고도화되고 개발 주기가 점점 짧아짐에 따라 단독으로 소프트웨어를 개발하는 것은 어려워졌다. 소프트웨어 개발의 복잡도가 높아짐에 따라 기업에서 함께 협업하는 여러 공급망 소프트웨어의 결합이 강화되고 이에 따라 소프트웨어 공급망 보안 강화가 함께 이루어져야 한다. 본고에서는 오픈소스 및 관리를 효율적으로 할 수 있도록 오픈소스로 공개된 FOSSLight 도구를 활용한 공급망 보안 관리 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.05a
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• pp.10-17
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• 1999

급변하는 시장 경제체제에서 많은 기업들은 경쟁력 유지를 위하여 ERP시스템을 도입 구축하고 있다. 그러나 이들이 구축하여 활용하고 있는 ERP 정보는 그 활용범위가 기업내에 국한되어 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 인터넷환경에서 기업의 판매정보 및 고객정보, 생산능력정보, 재무구조 등을 활용함으로써 영업력 강화, 고객에 대한 신뢰도를 향상과 새로운 부가가치 창출을 위한 전략을 제안하였다.

• 정보화사회
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• s.184
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• pp.44-47
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• 2007

새해부터는 프로그램저작권 침해행위에 대한 벌칙이 현행 3년 이하의 징역에서 5년 이하의 징역으로 강화된다. 특히, 개인정보보호에 관한 법률이 크게 강화될 예정으로 개인정보를 취급하는 통신사업자의 개인정보 관리.감독 기준이 대폭 강화될 전망이며, 청소년의 유해정보차단을 효율적으로 집행하기 위한 법도 새로 시행될 전망이다. 이밖에도 새해에는 기간통신사업자의 지분인수 시 정보통신부 장관의 인가를 받아야 하며, 무선국 시설자들은 전자파강도를 측정하는 의무가 부여되는 등 많은 부분에서 새로운 제도가 시행될 전망이다. 또, 국세청장이나 지방국세청장도 조세범칙사건의 조사에 필요한 경우에 통신 자료제공을 요청할 수 있도록 법적근거를 마련해 통신매체를 활용한 탈세행위가 새해에는 원천 차단될 전망이다.