• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.1-3
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.325-327
• /
• 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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.17 no.10
• /
• pp.185-192
• /
• 2012

Call Center requires an ability of agents a lot more than face-to-face contact due to being achieved communication by non face-to face channel for contact with customers. In order to improve the ability of agents, Call Center carries out various educational training according to their work experience and function and with the accomplishment of educational training, Call Center is going to fulfill to develop its quality of counseling and productivity. On the other hand, due to investment of a lot of time and budget to educational training, it is needed to grasp and manage about its effectiveness that how helpful the training is for performance of work-site operations through evaluation of educational training. Having Seen researches about evaluation of educational training until these days, most researches have mainstream to measure satisfaction and a level of learning or degree that how the learning transfers to actions. It is found that a research about an entire evaluation model should be required. This study aims to investigate effectiveness of Call Center educational training from the level of recognition by reflecting Kirkpatrick's the four levels of learning evaluation. By the four levels, reaction, learning, behavior and results, the study found out a connection with standards of evaluation about each levels. In addition, by using structural equation modeling, it was examined goodness of fit about the entire model. Furthermore, by an alternative model, considering a direct relation between a factor of reaction and behavior, it was compared and examined goodness of fit of overall model of the study model and the alternative one.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.317-317
• /
• 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.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.13 no.5
• /
• pp.51-70
• /
• 2010

The purpose of this article is twofold; first, investigates the relations between the cyber deviant behaviors and the reasons it causes in details and second discuss the measure to prevent cyber deviant behaviors and its recurrence. The findings of the study are; First, the factors which influence more to the cyber deviant behaviors are subjective norm, social identity, and self-control in a row. Second, identified such factors, anonymity (+), consciousness on public order (+), learning experience on information norms (-), and social identity have influences on the subjective norm that both factors of internet addiction (+) and anonymity (+) have significant impacts on self-control in negative perspectives. In conclusion, to prevent cyber deviant behaviors will provide a lot of opportunities to develop self-reflections and critical thinking and the ethics of accountability, and ability of sympathy. This study suggests the so-called reflexive practice-oriented process of education on Information as a strategic teaching-learning procedure. The process framework consists of four stages including problem identification, risk analysis, self-reflexive, and practice & evaluation that have a spiral structure, repeats a life-cycle.

• Journal of dental hygiene science
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.240-247
• /
• 2014

Acaiberry (Euterpe oleracea Mart.) is widely diffused in amazon and is known that has high antioxidant capacity and potential anti-inflammatory activities. The aim of this study was to evaluate analgesic effects of acaiberry in formalin-induced orofacial pain through p38 mitogen-activated protein kinases (p38 MAPK) and nicotinamide adenine dinucleotide phosphate 4 (NOX4) pathway. Rats were divided into 5 groups (n=6); formalin (5%, $50{\mu}L$), formalin after saline (vehicle) or acaiberry (16, 80, 160 mg/kg, intraperitoneally). The nociceptive response was investigated all of groups, p38 MAPK or NOX4 were analysed at dose of 80 mg/kg of acaiberry in rat's medulla oblongata and adrenal gland. Results indicated that acai berry produced analgesic effect in a dose-dependent manner and significantly reduced formalin-induced nociceptive response at 15~40 min. Acaiberry (80 mg/kg) decreased the increased p38 MAPK activation and NOX4 expression in medulla oblongata and adrenal gland. Based on these results, acaiberry is believed to be useful for modulation of orofacial pain and its treatments because of its anti-inflammatory and antioxidative effects.

• Review of KIISC
• /
• v.29 no.6
• /
• pp.59-66
• /
• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.485-490
• /
• 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.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.6 no.12
• /
• pp.3652-3661
• /
• 1999

To support multimedia applications such as a multimedia communication systems and multimedia broadcasting, an operating system need to predict their timing-constraints. So, In this real-time systems, we must solve the priority inversion problem that may make the behavior of unpredictable systems and need a real-time server model that provides a better preemptability and minimizes a system overhead. In current real-time systems, the single thread server model, the worker model and the dynamic server model are being used for synchronization but they cannot propose an effective structure for managing shared resources. In this paper, the priority inheritance protocol is used to solve the priority inversion problem and the hybrid prioritized worker model is proposed, which can provide a more effective structure and a faster response time minimizing a system overhead. The hybrid prioritized worker model is to combine the static and the dynamic prioritized worker model, and have a better performance than other models in response time which is an important factor in a real-time system.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.18 no.11
• /
• pp.475-483
• /
• 2018

Most of logistics system has difficulties in transportation logistics tracking due to problems in real world such as discordance between logistics information and logistics flow. For the solution to these problems, through case study about corporation, suppliers that transport order items in shopping mall, we retain traceability of order items through accordance between logistics and information flow and derive transportation logistics tracking model. Through literature review, we selected permissioned public block chain model as reference model which is suitable for transportation logistics tracking model. We compared, analyzed and evaluated using centralized model and block chain as application model for transportation logistics tracking model. In this paper we proposed transportation logistics tracking model which integrated with logistics system in real world. It can be utilized for tracking and detection model and also as a tool for marketing.