• 제목/요약/키워드: 판별모델

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3대 SNS에서의 집단적 지식생산 메커니즘 연구 (A Study of Collective Knowledge Production Mechanisms of the three Great SNS)

  • 홍삼열;오재철
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제8권7호
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    • pp.1075-1081
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    • 2013
  • 한국에서의 SNS는 트위터, 페이스북, 카카오스토리로 대표된다. 이 공간을 통해 다수의 공동참여와 협업에 의한 사회적 지식생산이 이루어지고 있다. 유선 인터넷시대에는 위키백과나 지식iN 서비스가 집단적 지식생산의 대표적 산물이라 할 수 있었다. 그러나 이제 스마트폰을 중심으로 하는 무선 인터넷 시대에는 SNS를 통해 실시간으로 연결되어 다양한 형태의 집단적 지식생산을 이루게 될 것이다. 이 연구는 3대 SNS에서의 집단지성 참여자를 대상으로 한 설문에 응답한 자료를 비교분석하였다. 트위터, 페이스북, 카카오스토리 사용자 간 집단적 지식생산 메커니즘의 차이점을 밝히기 위해 크게 집단지성 동기, 집단적 지식생산모델 선호도, 집단적 지식문화인식 등 세 가지 변인을 통해 비교하였다. 3대 SNS에서의 참여자 집단을 판별하는 요인을 분석한 결과 다양성지향 이용동기, 개인적 기여동기, 집단적 지식성향인식이 가장 영향력 있는 변수로 작용할 수 있다는 사실이 나타났다. 이 논문은 컴퓨터과학의 눈으로 사회자본이나 집단지성 등 사회과학의 가치를 융합한 것과, 집단적 지식생산의 장을 유선 인터넷에서 무선 인터넷의 실시간 SNS로 문을 열었다는 데에 중요한 의의가 있다.

Netflow를 활용한 대규모 서비스망 불법 접속 추적 모델 연구 (A Study on the Detection Model of Illegal Access to Large-scale Service Networks using Netflow)

  • 이택현;박원형;국광호
    • 융합보안논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.11-18
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    • 2021
  • 대다수의 기업은 유무형의 자산을 보호하기 위한 방안으로, IT서비스망에 다양한 보안 장비를 구축하여 정보보호 모니터링을 수행하고 있다. 그러나 서비스 망 고도화 및 확장 과정에서 보안 장비 투자와 보호해야 할 자산이 증가하면서 전체 서비스망에 대한 공격 노출 모니터링이 어려워지는 한계가 발생하고 있다. 이에 대응하기 위한 방안으로 외부자의 공격과 장비 불법통신을 탐지할 수 있는 다양한 연구가 진행되었으나, 대규모 서비스망에 대한 효과적인 서비스 포트 오픈 감시 및 불법 통신 모니터링 체계 구축에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 IT서비스망 전체 데이터 흐름의 관문이 되는 네트워크 백본장비의 'Netflow 통계 정보'를 분석하여, 대규모 투자 없이 광범위한 서비스망의 정보 유출 및 불법 통신 시도를 감시할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 연구 성과로는 Netflow 데이터에서 운영 장비의 텔넷 서비스 오픈 여부를 6개의 ML 머신러닝 알고리즘으로 판별하여 분류 정확도 F1-Score 94%의 높은 성능을 검증하였으며, 피해 장비의 불법 통신 이력을 연관하여 추적할 수 있는 모형을 제안하였다.

H.264 압축과 SVDD를 이용한 영상 감시 시스템에서의 비정상 집단행동 탐지 (Abnormal Crowd Behavior Detection via H.264 Compression and SVDD in Video Surveillance System)

  • 오승근;이종욱;정용화;박대희
    • 정보보호학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.183-190
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    • 2011
  • 감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

'글로벌 유니콘 클럽' 기업의 특성 및 기업가치 영향 요인에 대한 탐색적 연구: 2019년 '유니콘 클럽' 기업을 중심으로 (An Exploratory Study on the Characteristics of the 'Global Unicorn Club' and the Factors Influencing its Valuation: Focusing on the 'Unicorn Club' in 2019)

  • 이영달;오소영;윤여은
    • 벤처창업연구
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    • 제15권6호
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    • pp.1-26
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    • 2020
  • '기업 생태계'에서 '유니콘'이란 표현법은 2013년 'Aileen Lee'에 의해 명명된 이래, 특히 한국에서 '스타트업 생태계'의 국제적 수준 비교의 차원에서 활발하게 다루어졌다. 정부 차원에서는 이를 정책적 목표로 설정하여, '2022년까지 유니콘 기업 20개 목표'를 제시한 바 있다. 이와같이 '유니콘 클럽 기업'에 대한 현상은 정책적 목표 차원에서 다루어지며, 대중적으로 크게 확산된데 반해, 본 현상의 실체와 본질적 이해 목적의 학술적 연구는 충분치 못하였다. 본 연구는, 첫째, 2019년 기준 '글로벌 유니콘 클럽' 기업 479개를 대상으로 이들의 특성을 다면적/다차원적으로 분석하였다. 그동안 주로 국가별 '유니콘 기업' 수 및 산업 분류 기준 일반현황 중심의 대중적 소개가 주된 내용이었다면, 본 연구는 투자자를 포함한 기초현황을 상세 분석하였고, 사례분석을 포함한 질적 탐색을 수행하였다. 또한 기초 선행연구가 부족한 관계로, 군집분석, 판별분석, 다층 회귀분석 등 양적 탐색을 함께 수행하였다. 그리고 개별기업의 '기업가 요인-산업(시장)환경 요인-자원 요인-전략 요인', 즉 'ERIS 모델'에 기반하여 그 특성을 살펴보았다. 둘째, 기업가치에 영향을 미치는 요인들을 앞서 분석한 특성 요인 및 투자자 특성과 연계하여 살펴보았다. 그리고 마지막으로는 이들을 토대로 '기업 생태계' 관점에서 '유니콘 현상'을 바르게 이해하고, 또한 정책적 측면에서 이를 생산적으로 활용하는 방향을 제시하였다.

산악 지역에서의 피나무(Tilia amurensis Rupr.) 개화시기와 성장온일도를 이용한 개화 진행 예측 (Blooming Time of Tilia amurensis Rupr. in Mountainous Area and Prediction of its Blooming Progress Using Growing Degree Day Model)

  • 김민중;손민웅;이주혁;정철의
    • 한국농림기상학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.1-12
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    • 2022
  • 본 연구는 국내 중요 밀원식물인 피나무가 주로 자생하는 산악 지역에서 개화시기를 예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 가리왕산 일대 해발 638m 지점 기준목에서 개화 진행을 모니터링 하고, 고도별 개화율을 관찰하였다. 또한 문헌자료, 웹자료, 개화 판별이 가능한 표본자료들을 수집하였다. 이 자료들을 이용하여 고도와 위도에 따른 개화기 변화를 확인하였다. 또한 누적 GDD를 이용하여 누적 개화율 모델을 개발하였다. GDD 계산은 5 ℃의 기준온도와 일별 최고, 최저 온도를 이용하였다. 일일 온일도를 1월 1일부터 누적할 경우 피나무 개화기는 860~1198 DD로 추정되었다. 이 결과는 산림양봉이 이루어지는 산악지역에서 개화기 예측과 채밀 가능기간을 추정에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

교통약자를 위한 전동 이동 보조기기 안전 경로 서비스의 개발과 평가 (Development and Evaluation of Safe Route Service of Electric Personal Assistive Mobility Devices for the Mobility Impaired People)

  • 우제승;홍순기;유상경;김회경
    • 한국지리정보학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.85-96
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    • 2023
  • 본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.

스마트 안전보건활동이 근로자의 의도된 행동에 미치는 영향 (The Effect of Smart Safety and Health Activities on Workers' Intended Behavior)

  • 조춘환
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권3호
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    • pp.519-531
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    • 2023
  • 건설 사업장에서 발생하는 안전사고 예방을 목표로 건설 현장의 불안전한 행동이라는 고질적 어려움과 고충을 해소하기 위해서 스마트 안전보건활동이라는 변수를 통하여 의도된 안전한 행동을 만들고, 이러한 행동 변화로 산업재해 감소에 도움이 되고자 한다. 연구목적: 스마트 안전보건활동이 불안전한 행동으로 발생하는 사고와 근본 원인인 근로자 행동 변화에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 이 활동은 근로자의 안전 경험치가 향상되고, 불안전한 행동을 의도된 안전한 행동으로 변화되며, 작업중에 나타나는 불안전 행동이 줄어들므로 안전사고 예방과 근로자 생명 보호에 도움이 된다는 가설을 검증한다. 연구방법: 스마트 안전보건활동을 독립변수(X)로 선정하였고, 근로자 행동 의도인 의도된 안전과 불안전을 종속변수(Y), 태도와 주관적 규범, 계획된 행동 통제를 매개변수(M)로 정하였다. 척도의 신뢰성과 타당도 분석은 안전보건활동에 관한 탐색적 요인분석과 판별타당도분석, 집중타당도를 분석했으며, 행동 변화의 가설검증을 위해서 주요 변수의 경로분석과 근로자 행동 변화의 실증분석으로는 베이지안모델 분석과 MC시뮬레이션의 확률밀도 분포를 통해 연구를 검증했다. 연구결과:건설 현장의 스마트 안전보건활동을 경험한 근로자는 불안전한 행동이 줄고, 의도된 안전 행동을 한다는 분석이 가장 높게 나타남을 알 수 있었다. 이는 근로자 행동변화에 영향을 미칠것이라는 연구가설이 입증되었고, 연구분석의 구조방정식과 경로분석에서 변수간의 상관관계 확인, 실증분석을 통해 스마트 안전보건활동이 근로자 불안전한 행동을 통제하고, 감소시킬 수 있다는 점을 확인하였다. 결론:건설 현장에서 사고를 예방하고 근로자의 행동을 변화시키기 위해서는 스마트 안전 보건활동이 매우 중요한 항목이란 것을 알 수 있었다.

선박의 동적위치유지 시스템을 위한 Sliding Mode 제어 연구 (A Study on a Sliding Mode Control Algorithm for Dynamic Positioning System of a Vessel)

  • 김영식;홍장표
    • 한국항해항만학회지
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    • 제47권4호
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    • pp.256-270
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    • 2023
  • 본 연구에서는 선박 또는 해양구조물에 설치되는 터렛(Turret)과 같이 제어 대상의 무게 중심 주변이 아닌 임의 지점을 운동 중심으로 선정하여 제어할 수 있는 동적위치유지(Dynamic positioning; DP)용 슬라이딩모드(Sliding mode) 제어기를 연구하였다. 이러한 슬라이딩모드 제어기는 선박 및 해양구조물 동역학 모델의 불확실성, 시공간에서 변화하는 미지의 해양환경에 의한 외력, DP 제어시스템의 과도 성능을 고려한 제어가 가능하다. 선박 및 해양구조물의 임의 지점을 기준으로 제어하기 위해 제어 대상의 기구학 방정식에 포함되는 자코비안(Jacobian) 행렬을 수정하여 슬라이딩모드 제어기를 설계하였다. 제어기의 강건성(Robustness)을 확보하기 위해 슬라이딩모드 제어기 설계에 리아프노프(Lyapunov) 안정도 판별 이론을 적용하였다. 일반적으로 DP 제어에서 제어기의 강건성 확보를 위해 PD(Proportional derivative) 제어 알고리즘 기반의 이득 스케줄링(Gain scheduling)을 사용한다. 그러나 이득 스케줄링을 적용하기 위한 적절한 이득을 찾는 것은 DP 시스템 적용을 복잡하게 만든다. 따라서 본 연구에서는 이러한 선박 및 해양구조물 DP 제어기의 복잡성을 해소하기 위해 슬라이딩모드 제어 알고리즘을 고려하였다. 제안된 슬라이딩모드 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 시간 영역 시뮬레이션을 구현하였으며, 제어 알고리즘의 성능평가에 활용되었다. 제안된 슬라이딩모드 제어기의 유효성 검토를 위해 일반적인 PD 제어 알고리즘을 적용한 DP 제어 시뮬레이션 결과와 비교하였다.

열습도 환경요소를 고려한 일체형 복합재 연료탱크의 해석 (Analysis of the integral fuel tank considering hygrothermal enviornmental factors)

  • 문진법;김수현;김천곤
    • Composites Research
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    • 제20권5호
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    • pp.64-69
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    • 2007
  • 복합재료의 모재지배 물성은 온도나 습도와 같은 환경에 의해서 크게 저하되기 때문에 고온 다습한 환경에서 운용되는 UAV의 일체형 복합재 연료탱크를 설계함에 있어 이러한 유해환경 요소들을 반드시 고려하여야 한다. 본 연구에서는 스마트무인기에 사용될 일방향 복합재료 USN 175B와 직조 복합재료인 WSN3K에 대해서 $90^{\circ}C$에서 담수 침수 실험을 수행하여 모재의 수분 흡수량이 포화될 때까지 노화시킨 후 $74^{\circ}C$의 고온환경에서 인장 및 평면 전단 시험을 수행하였다. 실험 결과 모재 지배적 물성에서 극심한 물성 저하현상이 나타남을 확인하였다. 구조물이 받는 하중의 다양성을 고려하기 위해서 반최적화 기법을 도입하였다. 하중 컨벡스 모델과 안정성 경계를 비교하여 최악의 하중 상황을 판별하였다. 안정성 경계는 일체형 복합재 연료탱크에 저하된 물성을 적용하여 유한요소 해석을 수행하여 얻었다. 이를 통해 최악의 하중상황은 수직상승모드일 때 임을 확인하였다.

딥러닝 기반 지정차로제 단속 시스템 설계 (Design of a designated lane enforcement system based on deep learning)

  • 배가형;장종욱;장성진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.236-238
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    • 2022
  • 현 도로교통법상 도로 이용의 효율성과 교통안전 확보의 목적으로 차로 별 통행 가능 차종을 지정한 제도로써, 2020년 개정안이 현재 시행되고 있다. 독일과 국내의 자동차 1만 대당 교통사고 사망자 수를 비교하였을 때, 독일의 교통사고 사망자는 국내보다 현저히 낮은 수치를 기록하고 있다. 대표적으로 속도의 제한을 두지 않은 독일 아우토반의 사례는 한국의 속도위반법만이 사고율의 경감에 정답이 되지 않는다는 점을 시사한다. 아우토반 고속도로의 킵 라이트 원칙(keep right principle)에 따라 준수되는 지정차로제는 교통사고 감소에 큰 역할을 한다. 이러한 사실을 기반으로 지정차로제 위반 차량의 단속과 준수율 향상을 위한 교통 단속 시스템을 제안한다. 딥러닝 객체 인식 모델인 Yolo5를 이용하여 차종을 인식하고 OpenCV를 이용하여 차량 번호판과 차선을 인식 및 추출된 데이터를 서버에 저장하여 법규의 위반 여부를 판별하는 지정차로제 단속시스템을 개발한다. 이에 따라 운전자의 제도 인식 및 준수율의 향상을 통한 교통사고율의 감소 효과가 있을 것으로 기대된다.

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