• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.1-3
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• 2003

웹 기반의 응용시스템 개발이 보편화되면서 보안은 특히 인터넷과 같은 네트워크 환경에서 정보처리에서 매우 중요한 요소로 대두되고 있다. 공통평가기준은 보안을 중요시하는 시스템의 명가를 위해서 표준화된 요구사항들의 목록이다. 공통평가기준을 사용하여 시스템 자체와 시스템 개발에 않은 보안 요구사항 정의는 가능하지만, 방법론 지원은 제공하지 않는다. 본 논문에서는 보안 클래스를 중심으로 소프트웨어공학 생명주기에서 보안측면을 분석하고 적용하는 방법을 제시한다. 공통평가기준에서의 행위와 문서는 개발된 시스템의 품질을 개선하여. 높은 보안 요구사항을 만족하기 위해 부가적 비용과 노력을 감소시키는 시스템 개발에서 가장 중요한 요소이다 이를 기반하여 프로세스, 자원. 생명주기 분석 모델과 프레임워크를 정의하고 생명주기 지원 클래스의 적용에 대해서 논한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.325-327
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• 2002

정보검색 태스크에서 사용자 모델링의 목적은 관련정보 검색을 용이하게 해주기 위하여 사용자의 관심도 또는 필요정보의 모델을 학습하는 것으로 시간적인 속성(temporal characteristics)을 가지며 관심 이동을 적절하게 반영하여야 한다. 강화학습은 정답이 주어지지 않고 사용자의 평가만이 수치적으로 주어지는 환경에서 평가를 최대화 한다는 목표를 가지므로 사용자 프로파일 학습에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 문서에 대해 행하는 일련의 행위를 평가값으로 하여 사용자가 선호하는 용어를 추출한 후, 사용자 프로파일을 강화학습 알고리즘으로 학습하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도에 적응하는 능력을 유지하기 위하여 지역 최대값들을 피할 수 있고, 가장 좋은 장기간 최적정책에 수렴하는 R-Learning을 적용한다. R-learning은 할인된 보상값의 최적화보다 평균 보상값을 최적화하기 때문에 장기적인 사용자 모델링에 적합하다는 것을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.185-192
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• 2012

콜센터는 고객과의 접촉에 있어 비대면 채널에 의해 커뮤니케이션이 이루어지기 때문에 대면 접촉에 의한 것보다 더 많은 상담사의 능력을 요구한다. 이러한 상담사의 능력개발을 위해 콜센터들은 경력과 직무에 따라 다양한 교육훈련을 실시하고 있으며, 교육훈련의 성과로 상담품질이나 생산성 향상을 실현하고자 한다. 한편, 교육훈련에는 많은 시간과 예산이 투입되기 때문에 교육훈련의 평가를 통해 현업수행에 도움이 얼마나 되고 있는지 그 효과성이 파악되고 관리되어야 할 것이다. 지금까지의 교육훈련의 평가에 대한 연구들을 보면 만족도와 학습정도를 측정하거나 학습이 행동에 전이되는 정도를 측정하는 연구가 주류를 이루어 전체적인 평가모형에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 콜센터교육훈련의 효과성을 상담사들의 인식수준에서 Kirkpatrick의 4단계 평가모형을 반영하여 반응, 학습, 행위, 결과에 대한 각 단계별 평가기준 간에 어떠한 영향관계가 있는지 알아보고, 구조방정식 모델을 사용하여 전체적인 모형의 적합도를 살펴보았다, 또한 대안모형으로 반응요인과 행위요인의 직접적인 관계를 고려하여 연구모형과 대안모형의 구조모델 적합도를 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.51-70
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• 2010

본 연구는 사이버 일탈행위와 사이버 일탈행위의 유발요인에 대한 영향 관계를 실증적으로 규명하여 실천적 정보통신윤리 교육 방안을 논의하고자 하였다. 이를 위해 문헌연구를 통해 사이버 일탈행위에 영향을 미치는 요인으로 자기조절력, 사회적 정체성, 주관적 규범 요인을 고려하였으며, 이 영향 요인에 대한 선행요인으로 인터넷 중독성, 익명성, 질서의식 및 정보규범 학습경험에 대한 요인을 투입하여 사이버 일탈행위에 관한 모델을 제시하였다. 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 사이버 일탈행위와 그 영향요인에 대한 분석 결과 주관적 규범, 사회적 정체성, 자기조절력 순으로 사이버 일탈행위에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 부정적 관점의 주관적 규범에 대해 익명성(+), 질서의식(-), 정보규범 학습경험(-) 및 사회적 정체성(+)이 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으며, 자기조절력에 대해 인터넷 중독성(+), 익명성(+) 모두 유의미한 영향을 미쳤다. 연구 결과, 실천을 강화하기 위해서는 반성과 성찰의 기회를 많이 주고, 비판적 사고와 책임윤리를 키우며, 공감능력을 계발하여 실천을 유도하여야 한다. 이를 지원하기 위한 전략적 교수-학습 절차로 '반성적 실천지향 정보통신윤리 교육 절차'를 제안하였다. 절차의 프레임워크는 문제인식-위험분석-자기성찰-실천과 평가에 대한 4단계로 구성되며, 순환적으로 반복되는 나선형 구조를 갖는다.

• 치위생과학회지
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• 제14권2호
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• pp.240-247
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• 2014

본 연구에서는 formalin으로 유발된 악안면 염증성 통증모델에서 acaiberry의 진통작용과 항산화작용을 확인하고자 하였다. 실험동물의 악안면 통증은 수염부에 5% formalin ($50{\mu}l$)을 주입하여 유발하였고 45분간 행위반응을 측정하였다. Acaiberry의 통증행위반응 조절효과를 확인하기 위해 formalin 주입 30분 전 실험동물에게 복강투여 하였다. Acaiberry의 통증행위반응조절에 대한 생리적 기전을 확인하기 위해 항염증과 항산화의 지표인 p38 MAPK의 활성 및 NOX4의 발현을 단백정량분석법을 통해 평가하였다. Acaiberry (16, 80, 160 mg/kg)의 복강투여는 실험동물의 통증행위반응을 대조군($290{\pm}17.4$)에 비해 농도 의존적($205.3{\pm}21.8$, $137.8{\pm}21.8$, $53.5{\pm}30.2$)으로 감소시켰다. 이러한 통증행위반응은 시간의 경과에 따라 변화를 나타내었다. Formalin의 주입으로 인한 통증행위반응은 15분 이후부터 증가하여 25분, 30분에 가장 높게 나타났으며 40분까지 지속되다가 45분에 감소되었으며, 15~40분에서 증가되었던 통증행위반응은 acaiberry의 복강투여로 인해 현저하게 감소되었다. 또한 acaiberry의 복강투여는 실험동물의 연수와 부신에서 p38 MAPK활성 및 NOX4의 발현을 감소시켰다. Acaiberry은 포르말린으로 유도한 악안면 통증에서 실험동물의 통증행위반응을 유의하게 감소시켰으며, 이는 p38 MAPK 및 NOX4 경로의 조절을 통한 항염증 및 항산화 작용에 의한 것으로 사료된다.

• 정보보호학회지
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• 제29권6호
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• pp.59-66
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• 2019

사물인터넷 환경은 무수히 많은 이기종의 기기가 연결되는 초연결 네트워크 구성을 갖는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안 기술로 네트워크를 통해 침입하는 위협의 효율적인 탐지 기술을 제안한다. 사물인터넷 환경에서의 대표적인 위협 행위를 분석하고 관련하여 공격 데이터를 수집하고 이를 토대로 특성 연구를 진행하였다. 이를 기반으로 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 심층학습 탐지 모델을 구축하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 비지도 학습 방식의 오토인코더를 지도학습 기반의 분류기로 확장하여 사물인터넷 환경에서의 대표적인 위협 유형을 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련연구를 통하여 머신러닝 기술과 위협 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 위협 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.485-490
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• 2022

데이터 증강기법은 추가적인 데이터 구축 혹은 수집 행위 없이 원본 데이터셋의 양과 다양성을 증가시키는 방법이다. 데이터 증강기법은 규칙 기반부터 모델 기반 방법으로 발전하였으며, 최근에는 Masked Language Modeling (MLM)을 응용한 모델 기반 데이터 증강 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 MLM 기반 데이터 증강 방법은 임의 대체 방식을 사용하여 문장 내 의미 변화 가능성이 큰 주요 토큰을 고려하지 않았으며 증강에 따른 레이블 교정방법이 제시되지 않았다는 한계점이 존재한다. 이러한 문제를 완화하기 위하여, 본 논문은 레이블을 고려할 수 있는 Re-labeling module이 추가된 MLM 기반 한국어 데이터 증강 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론을 KLUE-STS 및 KLUE-NLI 평가셋을 활용하여 검증한 결과, 기존 MLM 방법론 대비 약 89% 적은 데이터 양으로도 baseline 성능을 1.22% 향상시킬 수 있었다. 또한 Gate Function 적용 여부 실험으로 제안 방법 Re-labeling module의 구조적 타당성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3652-3661
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• 1999

최근 들어 많이 사용되어지는 원격 전자회의 시스템이나 멀티미디어 브로드캐스팅과 같은 분산 멀티미디어 어플리케이션을 지원하기 위해서는 시스템이 어플리케이션의 시간제약성을 만족시켜주어야 한다. 따라서, 이와 같은 실시간 시스템에서는 시스템의 행위를 예측하고 분석하기 어렵게 하는 우선순위 반전 문제를 해결하여야 하며, 시스템의 오버헤드를 최소화하면서 공유자원에 대한 선점가능성을 높일 수 있는 실시간 서버모델을 사용할 필요가 있다. 현재 동기화에서 주로 사용되는 실시간 서버 모델에는 단일 스래드 서버모델, 작업자 모델 그리고 동적 서버 모델이 있으나 공유자원을 관리하기 위한 효율적인 구조를 제시하고 있지는 못하다. 본 논문에서는 우선순위 반전문제를 해결하기 위하여 우선순위 계승 프로토콜을 이용하고 있으며, 시스템의 오버헤드에 영향을 최소화하면서 서버에 대한 보다 나은 선점가능성을 제공할 수 있고 좀더 빠른 응답시간을 갖는 실시간 서버 모델로서 혼합형 우선순위 작업자 모델을 제안한다. 흔합형 우선순위 작업자 모델은 정적 우선순위 작업자 모델과 동적 우선순위 작업자 모델을 혼합한 형태로서 성능평가 결과 혼합형 우선순위 작업자 모델이 기존의 다른 모델들 보다 좀 더 나은 성능을 보이고 있음을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.475-483
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• 2018

대부분의 물류시스템은 물류정보와 물류흐름의 불일치로 인한 실세계 문제로 운송물류 추적성에 어려움을 경험한다. 이의 해결 방안으로 쇼핑몰을 이용한 주문 상품의 운송에 참여하는 공급체인 기업에 대한 사례연구를 통해서 물류와 정보 흐름의 일치를 통한 주문 상품의 추적성을 확보할 수 있는 운송 물류 추적 모델을 도출하였다. 문헌연구를 통해서 운송 물류 추적 모델에 가장 적합한 참조 모델로 허가형 퍼블릭 블록체인 모델을 선정하였고 운송 물류 추적 모델의 실용성 검증을 위한 비교 분석과 평가를 위해서 중앙집중형 모델과 블록체인 모델을 사용하였다. 본 논문에서 제안하고 있는 운송 물류 추적 모델은 실세계의 물류시스템과 통합되어 운송 물류의 추적을 통해서 운송 정보와의 불일치를 탐지하는데 사용될 수 있고 기업 이미지 제고를 위한 마케팅 도구로 활용될 수 있다.