최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.
국내 경제를 포함한 글로벌 경제에서 플랫폼 기업이 지니는 중요성이 매우 커지고 있다. 많은 연구에서도 플랫폼 기업이 이끄는 디지털 경제를 통해 혁신이 창출되고 이들이 경제 성장의 동력으로 작동한다는 것을 강조하고 있다. 하지만, 플랫폼 기업에 대한 모호한 정의로 인해, 플랫폼 기업이 자리 잡고 있는 플랫폼 생태계에 대한 정확한 현황 파악이 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 선행연구에서 플랫폼을 기업으로써 바라보는 관점과 비즈니스로 바라보는 관점이 혼재되어 있는 것도 이와 같은 맥락이다. 따라서 이에 본 연구는 선행연구를 토대로 플랫폼 기업에 대한 정의를 내리고 플랫폼 기업의 유형을 분류하고자 하였다. 이를 통해 플랫폼 생태계의 구성 주체인 플랫폼을 비즈니스 중심의 속성이 아닌 '기업' 중심의 관점에서 이해할 수 있도록 돕고 나아가 향후 실증 분석을 위한 플랫폼 기업 유형과 세부적인 산업 및 서비스 분류를 제시하고자 하였다. 더불어 플랫폼 생태계의 현황에 대한 분석을 통해 향후 생태계의 발전과 활성화를 위한 정책적 제언을 제시하고자 하였다.
본 연구의 목적은 (1) 초등학교 3학년 자녀를 둔 취업모의 일-가족 갈등, 일-가족 향상, 일-양육 갈등, 일-양육 향상을 분류지표로 하는 유형을 도출하고, (2) 각 유형을 예측하는 개인, 가족, 직장, 지역사회 특성을 규명하며, (3) 유형별로 심리적 결과에 차이가 있는지를 살펴보는 것이다. 이를 위해, 한국아동패널 10차년도(2017년, 초등학교 3학년 시기) 보호자용과 어머니용 자료 중 기혼이면서 상용직으로 근무하고 있는 여성 451명의 응답을 사용하였다. 잠재프로파일분석 결과, 일-가족·양육 (1) 향상형(11.91%), (2) 중간형(47.85%), (3) 혼재형(40.24%)의 세 가지 유형으로 구분되었다. 유형분류를 예측하는 요인은 주관적 건강상태, 자녀의 학교적응, 근무시간, 양육환경 적절성 및 지역사회 서비스인프라 만족도였다. 유형별 심리적 결과는 삶의 만족도, 결혼만족도, 직장만족도의 경우 향상형, 중간형, 혼재형의 순서였고, 세 집단의 차이가 유의하였다. 우울은 혼재형, 중간형, 향상형의 순서였고, 역시 세 집단의 차이가 유의하였다. 본 연구는 일-가족 갈등과 향상, 일-양육 갈등과 향상을 기반으로 발견한 유형별 차이를 알아봄에 있어 다양한 예측요인과 심리적 결과를 살펴봄으로써, 일-가족·양육 유형화에 관한 종합적인 이해를 도모했다는 의의가 있다.
본 연구에서는 의료현장에서 암 비용에 대한 환자와 가족, 전문가가 갖는 주관적 인식 유형을 탐색하고 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Q방법론을 활용하였으며, 문헌 조사, 인터넷 검색, 심층 면담 등을 통해 Q모집단을 수집하고, 최종 45개의 Q표본을 확정하였다. P표본은 암 환자와 가족, 전문가로 구성된 35명이며, 강제 정상분포방식에 따라 Q 진술문을 분류하도록 하였다. 수집된 자료는 PC QUANL Program을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 4개의 유형을 도출하고, 각 유형의 특성에 따라 암 비용에 대해 의심하고 막막해하며 불안해하는 '막막한 불안형', 암 비용을 크게 인지하고 부담스럽지만 어떻게든 마련해야하는 부담으로 여기는 '가족부담으로 수용형', 할수 있는 치료를 더 해야 한다고 생각하고 도전과제로 여기는 '적극 응전 대상형', 보험을 들 듯 개인적으로 준비하고 있어야 한다고 생각하는 '보험으로 대비형'으로 명명하였다. 본 연구결과는 의료, 간호, 사회복지 현장에서 암 환자와 가족을 위한 임상적 개입 방안과 정책 마련을 위한 근거로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 묵논습지의 보전 복원과 탄소축적 기능 증진을 위한 학술적 근거를 제공하기 위해 수행되었다. 묵논습지의 시간적 변화를 분석하고 탄소감축을 목표로 묵논습지 유형분류체계를 구축하고자 하였다. 묵논습지의 유형은 탄소축적 기능에 주목하여 수문학적 환경, 식생, 탄소축적 등 세 가지 변수를 기준으로 분류되었다. 묵논습지의 유형은 수리수문 변수를 기준으로 물유입 포텐셜 높음과 낮음, 식생 변수로는 수생식물 우점과 육상식물 우점, 탄소축적 변수로는 유기물 생산과 토양 유기탄소 집적, 분해 등을 종합해 12개 유형으로 분류했다. 국토지리정보원이 제공하는 항공사진으로 분석한 묵논의 발달 시기는 일반적으로 2010~2015년경에 발생하였으나, 대전1(DJMN01) 묵논습지의 경우 1990년경에 영농이 중단되어 2010년 이후 자연습지와 유사한 구조를 보였다. 대전1(DJMN01) 묵논습지의 최근 40년간 토지피복의 변화는 전체적으로는 산림과 농경지의 비율이 높게 나타나고 있으며, 시간의 흐름에 따라 산림과 농경지가 매우 빠른 속도로 감소하면서 인공초지, 다른 형태의 산림 등의 피복유형으로 변화하는 경향이 있었다.
본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 간호사와 간호대학생을 대상으로 간호사의 이미지에 대한 유형을 파악하기 위해 수행되었으며 Q방법론이 이용되었다. H시에 임상경력이 1년 이상 된 현직 간호사 135명, H대학교 간호학과 전체 학년 250명이 제시한 총 385개의 진술문으로 구성된 Q 모집단에서 40개의 Q 표본을 추출하였다. Q 표본의 분류는 현직 간호사 10명과 간호대학생 40명이 수행하였으며 PQ method Program을 이용하여 자료 분석을 하였다. 연구결과 간호사 이미지에 대한 인식 유형은 '교과서형', '현실형', '과도기형'으로 도출되었다. 본 연구결과는 현직 간호사와 간호대학생이 융합한 간호사 이미지 유형의 차이를 분석한 것에 의의가 있다. 간호사 이미지의 향상을 위해서 체계적인 교육과정 개발 뿐 만 아니라 의료 현장을 반영한 적극적인 보건의료정책 방안 마련을 제언한다.
급속도로 발달한 정보기술은 산업환경 전반에 걸쳐 정보와 기능의 통합화를 이루며 우리 생활에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석 등 새로운 통신 환경의 출현은 인터넷을 중심으로 한 모든 전자기기들의 연결을 가능하게 함에 따라 이제는 산업 환경을 넘어 주거환경까지 변화시키는 중요한 매체로 주목받고 있다. 이에 따라 본 연구의 목적은 고도로 발전하는 기술과 함께 진화하는 주거환경의 스마트 가전의 유형과 그 특성을 파악하고자 하는 것이다. 그리고 이를 위해 한국, 중국, 일본의 대표적인 브랜드 상품((Samsung, Haier, Panasonic)을 선정하여 각 특성을 비교 분석 하였다. 선정된 브랜드는 GHA(General rules of intelligentization technology for intelligent household appliances)의 스마트 가전 적용 기준을 활용하여 각 유형을 분석하였다. 분류된 유형은 스마트 가전 사용자가 자율적(Self)으로 학습, 활용, 적용, 진단, 추론, 구성, 조절 등이 가능한 7가지의 유목으로 나누어졌으며, 이를 기준으로 나타난 각 국가별 브랜드 상품은 의(Clothing), 식(Food), 주(Housing)의 범주로 체계화 하였다. 브랜드별 나타난 주요 특성으로는 한국의 삼성은 원격제어 기능이, 중국의 하이얼은 전자기술의 적용이, 일본의 파나소닉은 에코나비(ECONAVI)인 에너지 절약 시스템으로 나타났다.
본 연구에서는 고속도로 VDS 검지기 데이터를 활용하여 터널 구간과 일반 구간의 도로용량을 산정하여 비교하였으며, 터널 특성 요인에 따라 분류된 터널유형별 터널 진입 전 대비 터널 내부 도로용량 감소율을 분석하였다. 터널 구간과 일반 구간의 도로 용량을 비교하기 위해 5분 단위 VDS 검지기 데이터에 Product Limit Method(PLM)을 적용하였다. PLM으로 도출된 터널 구간 및 일반 구간의 도로 용량을 비교한 결과, 터널 구간은 일반 구간 대비 도로 용량이 약 6.5% 감소하였다. 터널 유형 분류를 위해 터널 연장과 터널 내 차로수를 변수로 활용하였으며, 각 기준에 의해 분류된 터널 집단별 도로 용량 감소율에는 차이가 있었다.
4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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