• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.45-55
• /
• 2022

암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.1097-1104
• /
• 2021

온라인 게임 봇은 이미 수 많은 방식을 통해 사람들에게 알려져 왔으며, 사용자의 게임 흥미 저하, 게임 내 경제 순환 파괴, 게임 컨텐츠 및 수명 단축 등 많은 문제점을 야기한다. 정상적이지 않은 게임 봇 운영을 방치하는 것은 장기적으로 게임 제작사와 게임 플레이어에게 모두 악영향을 미치게 되므로 이에 대한 탐지 및 제재는 필수가 되었다. 하지만 제재 단계에서 생기는 오인 제재의 딜레마를 피하기 쉽지 않다. 게임사 측에서 유저를 제재하기 위해서는 객관적인 분석 지표인 로그를 가지고 제재 여부를 판단해야 하며, 로그에서 추출한 정보를 근거로 확보해야 한다. 본 연구에서는 탐지 대상 기간의 로그에 대하여 이를 일일 단위로 나누어서 게임봇 유저 판별을 수행할 것이다. 일일 단위 탐지를 위해 탐지 기간을 하루 단위로 나누어 해당 일자에 대한 게임봇 여부를 우선 판별하고, 이후 최종 결과를 판단하였다. 제안한 방법론을 통해 일반 유저 스타일과 게임봇 유저 스타일이 섞여 있는 경우를 쉽게 탐지해 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서 제안한 방법론으로 테스트한 결과, 분류 정확도를 확인할 수 있는 지표 중 하나인 F1-score가 0.898에서 0.945로 향상되었다.

• 정보관리학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.189-210
• /
• 2004

본 연구의 목적은 객체-관계형 데이터베이스 접근에 의한 XML 문헌의 검색 성능을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 INEX(Initiative for the Evaluation of XML retrieval)에서의 XML 문헌의 색인 및 검색 방법에 대하여, 그리고 실험 방법론들에 대하여 기술하고 있다. 대부분의 전통적인 정보검색 성능평가 실험에서와 같이 본 연구에서 사용된 테스트 콜렉션(test collection)은 문헌(즉, XML 문헌), 토픽, ad hoc 검색, 적합성 판단, 평가로 이루어졌다. 그리고 ORDBMS 기술들을 기반으로 개발된 전용 XML 데이터베이스의 일종인 EXIMA$^{TM}$ Supply을 사용하여 INEX에서 제공한 대규모 XML 문헌들을 저장하고 검색하였다. 본 논문에서는 실험에서 사용한 시스템에 대한 개략적인 기능들과 색인 및 검색 과정 그리고 INEX 2002에서의 성능평가 결과에 대하여, 앞으로 개선되어야 할 기능에 대하여 논하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.2731-2740
• /
• 2012

ASIC(application specific integrated circuit) 과정은 칩을 제작하기 위한 다양한 기술들의 집합이다. 일반적으로 RTL 설계, 합성, 배치 및 배선, 저전력 기법, 클록 트리 합성, 및 테스트와 같은 대표적인 과정들에 대해서는 많은 연구가 진행 되었고, 지금도 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 이러한 ASIC 방법론에서 전력 플랜과 관련하여 경험적이고 실험적인 전력 스트랩 배선(power strap routing) 방법 기법에 대해서 제안하고자 한다. 먼저 수직 VDD 및 VSS와 수평 VDD 및 VSS를 위한 스트랩의 배선을 수행하고, 이 과정에서 발생하는 문제를 해결하기 위한 기법을 제안한다. 배선 가이드를 생성해서 의도하지 않는 배선을 방지하고, 차후를 위해서 배선 가이드에 대한 정보를 저장한다. 다음으로 불필요한 전력 스트랩을 제거하고, 매크로 핀에 대해 미리 배선을 수행한다. 마지막으로 배선 가이드를 이용하여 최종적인 전력 스트랩 배선을 완료한다. 이러한 과정을 통해서 전력 스트랩이 효율적으로 배선되는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.351-360
• /
• 2013

MODIS NDVI 시계열 자료에 하모닉 분석을 적용하면 계절에 따른 식생의 연간 변화 패턴을 이해할 수 있다. 하모닉 분석은 시간에 따라 형성된 시계열 자료의 복잡한 파형의 형태를 일련의 정현파 파형(sinusoidal waves)의 합으로 분해하고 진폭과 위상으로 정의되는 각 파형의 특성을 통해 시계열 자료의 패턴을 분석하는 방법이다. 본 논문은 NDVI 시계열 자료에 하모닉 모형을 적용하여 각 구성 성분의 진폭과 위상을 측정하고 이러한 파라미터들의 변화를 분류하여 식생의 연간 변화를 탐지하는 방법론을 제안하고 있다. 이를 통해 장기간에 걸친 식생 변화 지역을 모니터링할 수 있고 또한, 이 과정에서 하모닉 모형을 통해 미관측 자료나 노이즈 자료를 복원하여 시계열자료를 재구축할 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션 자료를 통해 하모닉 분석의 유용성에 대해 테스트하였고, 2006년부터 2012년까지 총 7년간 북한 개마고원 부근의 MODIS NDVI 식생 자료에 하모닉 모형을 적용하여 연간 변화 지역을 탐지하고 연간 식생변화지역맵을 작성하였다. 이렇게 작성된 연간 식생변화지역맵은 장기적인 식생변화 모니터링을 위한 기초 맵으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.77-85
• /
• 2006

본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 계층적 분류 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징으로는 웨이블릿 변환 후 추출된 형태 특징과 질감 특징을 이용한다. 추출된 특징 값들을 Principal Component Analysis(PCA)와 K-means를 이용해서 군집화 시키고 유사한 군집들을 묶으면서, 5단계의 계층적 분류기를 구성한다. 계층적 분류기는 BP를 학습 알고리즘으로 사용하는 59개의 신경망분류기로 구성된다. 배경을 제거하고 질감특징 중 가장 높은 분류율을 보이는 대각 모멘트를 사용하여 실험하였을 때, 100종류에서 각 10개씩, 총 1000개의 학습 데이터와 1000개의 테스트 데이터에 대하여 각각 81.5%와 75.1%의 정분류율을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제49권2호
• /
• pp.83-89
• /
• 2012

지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.535-545
• /
• 2022

본 연구의 목적은 도로에서 발생하는 다양한 문제점을 심각도에 따라 구분하고, 이미지 객체검출을 통해 도로관리자의 우선처리 판단을 위한 의사결정방법을 제시하는 것이다. 이를 위해 도로에서 발생하는 문제점들을 도로불편신고 플랫폼인 척척앱의 신고내용을 이용하여 구분하였고, 각 문제점들의 심각도 가중치를 도로위험도 분석에서 사용되는 EPDO를 이용하여 산출하였다. 정립된 방법론의 현장 적용성 검토를 위해 실제 척척앱에서 추출된 이미지를 딥러닝을 이용하여 기계학습을 수행하고, 실제 이미지 테스트를 통해 결과를 검증하였다. 심각도가 높은 로드킬과 차로 장애물, 노면균열 등의 검출률은 90% 이상으로 나타나 실제 현장에 적용이 가능한 것으로 판단된다. 본 연구는 기존의 단순 민원접수 및 해결에서 벗어나 실제 도로현장에서 접수되는 문제점을 심각도로 구분함으로써 실제 민원 처리의 우선순위 선정에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.274-279
• /
• 2009

시스템수준 설계방법론에서 널리 사용하고 있는 설계흐름도는 시스템명세, 시스템수준의 HW/SW 분할, HW/SW 통합설계, 가상 또는 물리적 프로토타입을 이용한 통합검증, 시스템통합으로 구성된다. 본 논문에서는 SystemVerilog와 SystemC를 기반으로 하여 신속한 기능검증이 가능한 native-code 통합검증환경과 클럭수준 검증까지 가능한 계층화 통합검증환경을 각각 구현하였다. Native-code 통합검증환경은 시스템수준 설계언어인 SystemC를 이용하여 HW/SW 분할단계를 수행한 후, SoC 설계의 HW부분과 SW부분을 각각 SystemVerilog와 SystemC로 모델링하여 상호작용을 하나의 시뮬레이션 프로세스로 검증한다. 계층화된 SystemVerilog 테스트벤치는 임의의 테스트벡터를 생성하여 DUT의 모서리 시험을 포함하는 검증환경으로 본 논문에서는 SystemC를 도입하여 다중 상속을 가지는 통합검증환경의 구성요소를 먼저 설계한 후, SystemVerilog DPI와 ModelSim 매크로를 이용하여 SystemVerilog 테스트벤치와 결합된 통합검증환경을 설계한다. 다중 상속은 여러 기초클래스를 결합한 새로운 클래스를 정의하여 코드의 재사용성을 높이는 장점을 가지므로, 본 논문의 SystemC를 도입한 통합검증환경 설계는 검증된 기존의 코드를 재사용할 수 있는 이점을 가진다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제35권6호
• /
• pp.505-517
• /
• 2008

이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.