• 대한지리학회지
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• 제40권5호
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• pp.533-552
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• 2005

지식기반사회의 도래와 함께 인적 자원과 대학 교육의 중요성이 점차 강조되고 있으며, 도시지역은 이런 인적자원을 유인하여 경제발전이 이루어지는 장소로 인식되어 왔다. 고급 인력 공급은 최근 경제 발전을 주도해온 정보기술산업의 핵심적인 요소이다. 본 연구는 미국 대도시 지역에서 대학의 정보통신업체에 대한 인력 공급의 지리적 특성에 영향을 미치는 요소들을 설문조사와 인터뷰를 통하여 분석한다. 분석 결과에 따르면, (1) 정보통신업체와 대학간 근접성은 대학이 고급 인력을 IT업체에 공급하는 정도를 증가시키고, (2) 필요 인력의 전문성 및 희소성의 정도가 높을수록 인력 공급의 지리적 범위가 넓어진다. (3) 더 높은 학위 수준을 제공하는 대학일수록 인력 공급의 지리적 범위가 넓어지며, (4) 규모가 큰 정보통신업체일수록 인력 공급의 지리적 범위가 넓어진다.

• 환경정책연구
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• 제12권4호
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• pp.3-21
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• 2013

생물자원의 유용성을 이용자 관점에서 다각도로 분석하고, 이를 종합하여 유용생물자원을 선정할 수 있는 정책적 과학적 판정기준을 제공하고자 하였다. 생물다양성협약에서 정의하고 있는 생물자원 중 실질적으로 이익공유 및 거래를 할 수 있는 단위로서의 생물자원을 연구대상으로 하였으며, 생물자원이 가지고 있는 가치 중 사용가치와 희소성에 초점을 맞추어 유용성을 평가하였다. 유용성 등급은 1~5등급의 5개 등급으로 구분하였으며, 정책적 관리가 필요한 생물자원에 대하여 등급조정을 실시하였다. 본 기준은 우선적인 보호와 관리가 필요한 생물자원을 확보하고, 기 확보된 생물자원의 유용가치를 분석하여 생물자원산업에 이용하며, 나고야의정서 발효에 따른 사전접근승인 등 국가의 생물주권 확보를 위하여 생물자원을 보호 관리함에 있어 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.547-557
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• 2017

본 연구에서는 탐지하고자 하는 표적신호를 초기 엔드멤버로 하여 Iterative Error Analysis를 통해 배경물질들의 반사 스펙트럼을 순차적으로 엔드멤버로 추출하고, 추출된 엔드멤버들을 이용하여 분광 혼합분석함으로써 표적물질의 분포를 탐지하는 새로운 초분광 표적탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 표적물질에 대한 점유율의 변화가 주어진 문턱값보다 작아질 때 엔드멤버 추출을 위한 반복을 멈추게 된다. 이 기법은 Orthogonal Subspace Projection과 같은 모델 기반 표적 탐지기법들과 달리 사전에 엔드멤버들을 확보해야 할 필요가 없으며, Matched Filter와 같은 확률론적 표적 탐지 기법들과 달리 배경 전체를 하나의 신호로 특징화하지 않기 때문에 표적의 희소성 여부에 의한 영향을 받지 않는다는 장점을 가지고 있다. 실제 항공 초분광 영상자료 및 다양한 인공 표적물질들이 삽입된 모의 초분광 영상자료를 이용한 실험 결과, 제안된 방법이 희소 및 비 희소 표적의 탐지에 매우 효과적임이 확인되었다. 제안된 방법은 표적 물체 탐지뿐만 아니라 광물, 오염물질 등 자원 및 환경 분야에서 다양한 피복 물질을 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.257-267
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• 2017

압축센싱(Compressed Sensing)은 선형 역문제(inverse problem)를 다루고 있으며, 그 이론적 연구결과는 관련 분야에 많은 영향을 주어 놀랄 만한 연구성과를 발표하였다. 그러나 압축센싱을 실제 환경에 적용하기 위해서는 두 가지 중요한 문제가 남아 있다. 하나는 실시간에 가까운 복원 성능이 보장되어야 하며, 다른 하나는 신호가 희소성을 갖도록 전처리가 가능해야 한다는 점이다. 이에 대한 문제들을 해결하고자 딥러닝(deep learning) 기술을 활용한 압축센싱 신호 복원방법이 최근에 등장하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 압축센싱 신호 복원방법을 고찰하고 최신 연구결과를 비교 분석하고자 한다. 관련 연구결과에서는 실시간에 가까운 복원 시간에 도달하였으며, 기존 복원방법 대비 더 우수한 복원 성능을 보여 주었다. 최근 연구에서 보여준 딥러닝을 활용한 압축센싱 신호 복원방법은 압축센싱의 활용가치를 더욱 높일 뿐만 아니라 신호처리와 통신분야에서 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.849-861
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• 2015

온라인 게임의 인기가 증가하면서 희소성 있는 재화를 현금으로 바꾸는 RMT (Real Money Trade) 유저들이 증가하였고 이를 전문적으로 이용하는 게임 내 범죄 집단인 GFG (Gold Farming Group)이 나타났다. GFG는 게임재화를 수집하기 위해서 다수의 봇 계정이 필요한데, 이를 위해 명의 도용, 개인정보 유출 문제를 발생시키게 된다. 또한 현금거래를 유발시켜 게임 내 경제의 형평성을 파괴하고, 계정 도용, 아이템 탈취를 유발 시킨다. 따라서 GFG를 제거 및 차단하는 일은 사회적, 게임 내 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문은 기존의 판매자 관점의 탐지가 아닌 수요공급의 원칙에 따라 현금거래 구매자를 탐지하는 근본적인 방안을 제시하였다. 실제 게임 데이터를 분석하여 두 가지의 RMT 형태를 발견하였고, 구매자 탐지의 재현율이 98%이상을 보일 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.253-263
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• 2018

본 연구에서는 우리나라 청소년의 인터넷 중독 자료를 희소 부분 최소제곱법을 적용 하여 분석하였다. 서울 성모병원에서 수집된 자가보고 방식의 인터넷 중독 측도와 다양한 임상 및 정신 병리학적 설문 문항들을 자료로 활용하였다. 표본의 개수보다 설문 문항의 수가 많은 고차원 자료이며, 각 세부문항끼리는 상관관계가 높아 부분 최소제곱법이 좋은 회귀분석 모형이다. 보다 높은 예측 성능과 해석력을 얻기위해 희소성 제약 조건이 가능한 희소 부분 최소 제곱법을 이용하였고, 2가지 다른 벌칙함수를 이용하여 가장 좋은 방법을 선택하였다. 또한, 제안된 최종 모형을 통해 인터넷 중독이 임상 및 정신 병리학적 측도들로 잘 설명됨을 보이고, 공격성과 관련된 다른 설문 문항이 설문 문항이 모형의 잠재성분을 구별하고 설명하는데 역할을 한다는 유의미한 결과를 도출하였다.

• 암석학회지
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• 제23권2호
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• pp.145-152
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• 2014

지질유산은 보전가치를 가지는 지질기록들을 총칭하며 지질유산의 보전을 위해서는 지질노두에 대한 조사와 평가가 수행되어야 한다. 각종 개발사업으로부터 지질유산이 훼손되는 것을 방지하기 위한 방안의 하나로서 지질노두에 대해 조사표와 평가표를 작성하여 데이터베이스를 구축함으로써 환경영향평가에 활용하도록 하는 방안을 제안한다. 지질노두 조사표의 내용은 조사지역, 분야, 세부분야, 위치, 규모, 특징, 사진 및 설명, 조사자로 구성되어 있다. 지질노두 평가표는 평가유형, 세부평가, 종합평가, 최종평가등급으로 구성된다. 평가유형은 학술, 교육, 경관으로 구분된다. 학술교육 분야는 대표성, 희소성, 다양성, 전형성을 세부항목으로 평가한다. 지형경관 분야는 특이성, 심미성, 자연성을 세부항목으로 평가한다. 최종평가등급은 5개 등급으로 구분되며 1등급은 보전가치가 가장 높은 등급으로 절대보전을 요한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권1호
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• pp.93-120
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• 2009

인터넷 비즈니스의 특징적인 장점 중의 하나는 콘텐츠를 실시간으로 서비스 할 수 있다는점이다. 현재 여러 가지 콘텐츠 서비스가 인터넷상에 등장하고 있지만 비즈니스 모델 측면에서는 아직 확정되지 않은 부분이 많고 특히 콘텐츠의 서비스와 관련해서는 실제적으로 콘텐츠 서비스를 통한 직접적인 수익보다는 광고를 통한 수익이 주가 되고 있어 콘텐츠만을 통한 수익의 창출은 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 상품 제조 원가에 근거해서 가격을 산출하거나 희소성에 의해서 가격이 결정되는 전통적인 제조업의 가격산정 패러다임을 인터넷 콘텐츠의 서비스에 적용하는 데는 문제점이 많아 현재로서는 인터넷 콘텐츠 서비스 가격의 산정 근거를 확보하는 데는 어려움이 많다. 따라서 콘텐츠 가격 산정에 관해서는 소비자의 선호도를 중심으로 분석하는 연구들이 진행되고 있으며 본 연구에서도 이러한 맥락에서 콘텐츠 가격산정의 근거로서 콘텐츠의 속성에 대한 소비자의 선호도를 분석하여 인터넷 콘텐츠의 가격반응함수들을 선호도에 맞추어서 도출하여 보았다. 일차적으로 인터넷 영화관을 대상으로 사용자들이 서비스를 선택할 때 가장 고려하는 속성들을 도출하였고 각개 속성들의 수준에 따른 프로파일들을 구성하고 사용자들을 대상으로 자료를 수집하여 컨조인트 분석을 해서 가격함수를 추정하였다. 이어서 선형 곱셈 유인 구텐베르그 모델 중 가장 적합한 모델을 추정하고 독점 영역과의 관계를 살펴봄으로써 각 기업들이 서비스의 가격을 책정함에 있어서 가장 수익성 높고 적합한 전략을 설정할 수 있도록 방향을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.27-37
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• 2020

본 연구의 목적은 다양한 도메인에 대한 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 수집된 요구사항을 데이터로 활용하여 데이터 중심적 접근법(Data-driven Approach)의 연구를 통해 요구사항을 분류한다. 이 과정에서 기존 요구사항의 특징과 정보를 바탕으로 다양한 자연어처리를 이용한 데이터 전처리와 기계학습 모델을 통해 요구사항을 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항으로 분류하고 각 조합의 결과를 제시한다. 그 결과로, 요구사항을 분류하는 과정에서, 자연어처리를 이용한 데이터 전처리에서는 어간 추출과 불용어제거와 같은 토큰의 개수와 종류를 감소하여 데이터의 희소성을 좀 더 밀집형태로 변형하는 데이터 전처리보다는 단어 빈도수와 역문서 빈도수를 기반으로 단어의 가중치를 계산하는 데이터 전처리가 다른 전처리보다 좋은 결과를 도출할 수 있었다. 이를 통해, 모든 단어를 고려하여 가중치 값은 기계학습에서 긍정적인 요인을 볼 수 있고 오히려 문장에서 의미 없는 단어를 제거하는 불용어 제거는 부정적인 요소로 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.35-42
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• 2014

우리나라에서 해상에서 발생하는 살인, 강도, 마약밀매, 불법조업 등 해양범죄에 관한 일반적 수사관할권은 해양경찰에게 있다. 해양범죄는 육지에서 발생하는 일반범죄에 비해 희소성, 피해의 대형화, 증거물의 오염가능성을 띄고 있기 때문에 이러한 범죄를 다루는 수사관들이 평소 담당사건에 대한 고도의 전문성을 보유하고 있어야 한다. 그런데 현재 해양경찰은 범죄수사전문가가 부족하고, 경찰수사연수원 등 일반경찰의 교육기관에 수사교육을 위탁하는 등 자체적인 수사교육 역량이 부족한 실정이다. 이에 해양범죄에 관한 정보와 자료를 축적하고 수사전문가를 양성한 후, 해양범죄에 관한 전문교육기관을 설치하여 해양범죄 특유의 교육과정을 통해 해양범죄 수사역량을 강화할 것을 제안한다.