• 한국경제지리학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.259-282
• /
• 2021

본 논문은 지역별 혁신과정에서 이루어지는 네트워크를 혁신주체를 중심으로 비교분석하고, 혁신주체 간 네트워크의 결정요인을 규명함으로써 정책 입안자들에게 유용한 정보를 제공하는데 있다. 혁신주체의 활동에 대한 실제적인 내용을 분석하기 위해 국가연구개발사업 데이터를 활용하여 사회네트워크 분석을 수행하였다. 사회네트워크 분석을 통해 도출된 결과를 바탕으로 혁신주체 네트워크의 결정요인을 파악하기 위해 QAP분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째 지역마다 대표적으로 활동하는 혁신주체는 지역마다 차이가 존재하고 혁신주체의 활동은 시기적으로 변화가 이루어지는 것을 알 수 있었다. 둘째, 혁신활동의 네트워크는 수도권과 대전을 제외하고는 지리적으로 가까운 지역과 공동연구개발을 많이 수행한다. 그리고 전체적인 공동연구의 건수가 증가하더라도 지역 내 국지적인 네트워크를 발생시키지 않았다. 셋째, 혁신주체의 네트워크는 지리적 근접성과 연구비의 규모 차이가 영향을 미치기는 하지만 과거의 지속적인 관계가 강한 연구네트워크를 형성하는 것으로 나타났다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.245-264
• /
• 2006

많은 개념적 연구와 담론에 의하면, 정보통신기술의 발달은 일상생활의 시공간적 활동에 지대한 영향을 미치고 있다. 그러나 이에 관한 경험적 연구들은 실제 그 영향이 그렇게 크지 않다는 점을 보이고 있다. 이러한 양 입장을 벗어나기 위해, 이 논문에서는 정보통신기술의 발달과 사회공간에 미치는 영향에 관한 연구는 개별 현상이나 의식에 초점을 두기보다는 사회공간적 관계, 즉 네트워크의 변화에 관심을 주어야 한다는 점을 주장한다. 카스텔(Castells), 어리(Urry) 등이 주장하는 바와 같이, 사실 정보기술의 발달은 새로운 정보네트워크의 창출을 의미하며, 그 공간적 측면을 이해하기 위해 '네트워크 사회공간'이라는 용어를 사용할 수 있고, 라투어(Latour) 등이 주장하는 '행위자-연결망'이론이 원용될 수 있다. 이 논문에서는 특히 새로운 사회공간을 구성하는 네트워크는 즉시적 층위, 기능적 층위, 그리고 물질적 층위를 가지는 것으로 이해한다. 또한 네트워크사회공간은 새로운 사회공간적 관련성으로서 중요성을 가질 뿐만 아니라, 네트워크의 결절을 형성하는 주체들의 참여와 이를 통한 정체성의 재구성이라는 점에서도 중요한 의미를 가진다는 점이 강조된다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.112-118
• /
• 2023

As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권5호
• /
• pp.697-703
• /
• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제47권6호
• /
• pp.298-308
• /
• 2014

Objectives: To assess the current public participation in-local health policy and its implications through the analysis of policy networks in health center programs. Methods: We examined the decision-making process in sub-health center installations and the implementation process in metabolic syndrome management program cases in two districts ('gu's) of Seoul. Participants of the policy network were selected by the snowballing method and completed self-administered questionnaires. Actors, the interactions among actors, and the characteristics of the network were analyzed by Netminer. Results: The results showed that the public is not yet actively participating in the local public health policy processes of decision-making and implementation. In the decision-making process, most of the network actors were in the public sector, while the private sector was a minor actor and participated in only a limited number of issues after the major decisions were made. In the implementation process, the program was led by the health center, while other actors participated passively. Conclusions: Public participation in Korean public health policy is not yet well activated. Preliminary discussions with various stakeholders, including civil society, are needed before making important local public health policy decisions. In addition, efforts to include local institutions and residents in the implementation process with the public officials are necessary to improve the situation.

• 과학기술학연구
• /
• 제13권2호
• /
• pp.137-172
• /
• 2013

전세계적으로 비만에 대한 경각심이 고조되고 있다. 한국에서도 비만은 치료해야 할 질병으로 인식되고 있으며 다양한 해결 방법들이 논의되고 있다. 비만의 문제화 과정은 BMI(체질량지수)라는 표준화된 수치를 통해 지엽적인 행위자 집단에서 개별적으로 이루어진다. 건강감시를 통해 질병의 예방을 강조하는 질병관리체계는 비만의 위험을 증폭시키고 비만과 관련된 행위자 집단이 문제해결과정에 참여하게 만든다. 비만치료법은 행동치료에서 약물치료로, 최근에는 비만수술이 추가되면서 단계화되어 나타난다. 이 과정에 관여하고 있는 행위자 집단은 새로운 비만치료기술인 랩밴드 수술에 관심을 갖고 랩밴드 연결망을 구성하게 된다. 이 논문은 비만 치료법의 표준화 과정을 랩밴드에 관심을 갖고 있는 다양한 행위자들의 연결망이 확장되는 과정으로 보고자 한다. 이 과정에서 다양한 행위자 집단은 랩밴드 수술에 각자의 이해관계를 투영하는 다중 번역을 통해 연결된다. 랩밴드 수술이 각 행위자들에게 해석적 유연성을 제공하는 경계물(boundary object)로서 작동한 것이다.

• 통상정보연구
• /
• 제14권1호
• /
• pp.369-390
• /
• 2012

소셜 네트워크의 확산으로 소셜 커머스 산업이 빠른 속도로 성장하고 있지만, 기술적 차원이 아닌 비즈니스 모델 차원에서 소셜 커머스가 상거래 방식 전반에 미치는 영향에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 비즈니스 모델차원에서 소셜 커머스 분석 프레임워크로 참여자, 가치, 수익이라는 세 가지 차원을 설정하고 각각의 차원에서 소셜 커머스가 전자상거래에 미치는 영향을 분석 및 제시하고, 현재 소셜 커머스가 가지는 한계점 및 향후 발전방향에 대하여 제시하고자 한다.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.399-406
• /
• 2020

In this paper, we propose a time-varying proportional navigation guidance law that determines the proportional navigation gain in real-time according to the operating situation. When intercepting a target, an unidentified evasion strategy causes a loss of optimality. To compensate for this problem, proper proportional navigation gain is derived at every time step by solving an optimal control problem with the inferred evader's strategy. Recently, deep reinforcement learning algorithms are introduced to deal with complex optimal control problem efficiently. We adapt the actor-critic method to build a proportional navigation gain network and the network is trained by the Proximal Policy Optimization(PPO) algorithm to learn an evasion strategy of the target. Numerical experiments show the effectiveness and optimality of the proposed method.

• 한국공간구조학회논문집
• /
• 제21권2호
• /
• pp.41-48
• /
• 2021

A smart tuned mass damper (TMD) is widely studied for seismic response reduction of various structures. Control algorithm is the most important factor for control performance of a smart TMD. This study used a Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) among reinforcement learning techniques to develop a control algorithm for a smart TMD. A magnetorheological (MR) damper was used to make the smart TMD. A single mass model with the smart TMD was employed to make a reinforcement learning environment. Time history analysis simulations of the example structure subject to artificial seismic load were performed in the reinforcement learning process. Critic of policy network and actor of value network for DDPG agent were constructed. The action of DDPG agent was selected as the command voltage sent to the MR damper. Reward for the DDPG action was calculated by using displacement and velocity responses of the main mass. Groundhook control algorithm was used as a comparative control algorithm. After 10,000 episode training of the DDPG agent model with proper hyper-parameters, the semi-active control algorithm for control of seismic responses of the example structure with the smart TMD was developed. The simulation results presented that the developed DDPG model can provide effective control algorithms for smart TMD for reduction of seismic responses.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권9호
• /
• pp.15-22
• /
• 2022

The Tactile Internet technology is considered as the evolution of the internet of things. It will enable real time applications in all fields like remote surgery. It requires extra low latency which must not exceed 1ms, high availability, reliability and strong security system. Since it appearance in 2014, tremendous efforts have been made to ensure authentication between sensors, actuators and servers to secure many applications such as remote surgery. This human to machine relationship is very critical due to its dependence of the human live, the communication between the surgeon who performs the remote surgery and the robot arms, as a tactile internet actor, should be fully and end to end protected during the surgery. Thus, a secure mutual user authentication framework has to be implemented in order to ensure security without influencing latency. The existing methods of authentication require server to stock and exchange data between the tactile internet entities, which does not only make the proposed systems vulnerables to the SPOF (Single Point of Failure), but also impact negatively on the latency time. To address these issues, we propose a lightweight authentication protocol for remote surgery in a Tactile Internet environment, which is composed of a decentralized blockchain and physically unclonable functions. Finally, performances evaluation illustrate that our proposed solution ensures security, latency and reliability.