• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.93-98
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• 2008

본 논문은 Cellular Automata 기초로 형성된 stream cipher에 대해 원리를 분석하였다. 원래 Cellular Automata는 State, Neighborhood, Transition Rules이라는 단순한 특징을 가지고 복잡하고 다양한 원리를 구현할 수 있다. 즉 Cellular Automata는 transition nile를 이용하여 암호화를 원활하게 처리할 수 있다는 것을 암시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Cellular Automata의 transition rule 30 적용으로 binary pad(key stream)을 생성하고, 암호 분류 중 symmetric key encryption 방식의 stream cipher를 이용하여 encryption 및 decryption의 능력을 실험하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권4C호
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• pp.425-432
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• 2007

본 논문에서는 사전정보 없이 입사하는 신호의 변조 형태를 자동 식별하기 위해 변조타입에 대한 민감도가 우수하고, SNR에 대한 변화가 적은 속성을 가진 7개의 특징(key features)들을 선정하였다. 또한 선정된 특징들을 이용하여 총 9종의 변조 신호(아날로그와 디지털 신호 포함)를 분류하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 소프트웨어 라디오의 고속 변조 인식기 탑재를 고려하여, 4 타입의 변조인식기에 대한 인식 정확도 및 수행시간을 검토하였다. 시뮬레이션 결과 인식시간은 DTC(Decision Tree Classifier)가 가장 빠르게 수행되었고, 인식정확도는 SVC(Support Vector Machine Classifier)과 MDC(Minimum Distance Classifier)가 우수하게 제시되었다. 변조 인식기의 프로토타입은 처리 속도가 가장 우수한 DTC로 구현되었다. 필드 실험 결과, 인식 성능은 DTC 시뮬레이션 결과와 일치하는 것을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.11-18
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• 2018

본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.494-503
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• 2011

본 연구는 백두대간보호지역에 IUCN 보호지역 관리 카테고리 시스템을 시범적으로 적용하여, 백두대간보호지역 내 중복지정된 다양한 보호지역을 IUCN 관리 카테고리로 재분류하고자 수행되었다. 카테고리 적용을 위한 분류키를 개발하고 각 보호지역의 지정 목적에 근거하여 적합한 IUCN 카테고리로 분류하였다. 국립공원을 포함한 산림보호지역 관리자와 관련 전문가를 대상으로 의견을 수렴한 결과, 현재 카테고리 IV로 일괄 분류된 백두대간보호지역을 개별 보호지역의 지정목적을 살리는 방향으로 분류하는 것이 더 타당함이 제시되었다. 예컨대 원시림 유형으로 지정된 산림유전자원보호구역을 카테고리 Ia로 하고 나머지 유형은 IV로, 과거 보안림 중 경관보호구역으로 명칭이 변경된 곳은 V로 분류하고 나머지는 VI으로 분류하는 등의 방안이 제시되었다. 향후 세계보호지역데이터베이스(WDPA)에 백두대간보호지역 카테고리 재조정 등록과 더불어 국가적 차원에서 산림보호지역의 관리효과성 평가와 IUCN 카테고리별 분류 및 WDPA에 등록이 이루어져야 할 필요성을 제안하였다.

• 정보관리학회지
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• 제28권3호
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• pp.83-101
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• 2011

국제 표준인 ISO 15489와 관련코드에 따르면 공공조직이든 민간조직이든지를 막론하고 안정적인 기록물 분류체계를 구현하게 하는 기능 분류 사용을 권고하고 있다. 기업에서도 이를 따라 업무 수행 기록물을 분류 축적하여 검색 활용할 수 있는 체계를 구축하는 것은 기업 성장을 위해서 중요하다. 따라서 기업의 기록물 분류체계 개발에 적용할 수 있는 분류기준이나 개발 방법론 연구 및 모형의 연구가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 우리나라 대기업 3개 회사와 중소기업 4개 회사 등 총 7개의 종합건설기업의 기록물 분류체계 사례연구를 통하여 분류체계의 내용을 비교 분석하였다. 사례연구를 통하여 도출한 분류원칙을 정리 종합하여 핵심적인 건설기록물 분류기준을 제시하고, 건설기록물 분류체계 모형을 도출하기 위하여 대기업 사례기업의 본사조직 및 프로젝트조직의 대분류 및 중분류 항목 구성을 상호 비교하면서 표준적인 본사조직 및 프로젝트조직 기록물 분류 항목을 도출하는 과정을 기술하고 그 결과로 개발된 건설기록물 분류체계 모형을 제시하였다.

• ETRI Journal
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• 제42권1호
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• pp.67-77
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• 2020

Image captioning has received significant interest in recent years, and notable results have been achieved. Most previous approaches have focused on generating visual descriptions from images, whereas a few approaches have exploited visual descriptions for image classification. This study demonstrates that a good performance can be achieved for both description generation and image classification through an end-to-end joint learning approach with a loss function, which encourages each task to reach a consensus. When given images and visual descriptions, the proposed model learns a multimodal intermediate embedding, which can represent both the textual and visual characteristics of an object. The performance can be improved for both tasks by sharing the multimodal embedding. Through a novel loss function based on class activation mapping, which localizes the discriminative image region of a model, we achieve a higher score when the captioning and classification model reaches a consensus on the key parts of the object. Using the proposed model, we established a substantially improved performance for each task on the UCSD Birds and Oxford Flowers datasets.

• International Journal of Contents
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• 제14권1호
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• pp.7-11
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• 2018

Digital technology has been changing everyday life of ordinary people let alone the structure of world industry. The elderly care service is also going through changes influenced by the unavoidable impact from torrents of digital technologies. There are numerous reports and news about the digital technologies increasing the efficiency and effectiveness of care service yet lacking systematic understanding of the sources of such improvement. This study aims to present a new classification framework for digital elderly care service innovation to fully utilize the power of digital technologies drawing on insights from innovation studies and service studies. First, 4 features of digital technologies are identified as sources of new value in service innovation. The co-creation of value by users and producers in service and technology development is discussed to illuminate users' contributions to service innovation. Communication of needs and ideas with producers and application of new technologies into everyday practice of life are identified as the source of new value which can be attributed to the elderly. Customization along with efficiency gains is the key to digital elderly care service innovation. The classification framework, thus, incorporates the needs of the elderly as one axis of criteria in the conventional technology-centered framework. The new classification framework would help give due weight to user-driven or demand-driven innovation in the elderly care service R&D activities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5132-5148
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• 2017

Cyber attacks are evolving commensurate with recent developments in information security technology. Intrusion detection systems collect various types of data from computers and networks to detect security threats and analyze the attack information. The large amount of data examined make the large number of computations and low detection rates problematic. Feature selection is expected to improve the classification performance and provide faster and more cost-effective results. Despite the various feature selection studies conducted for intrusion detection systems, it is difficult to automate feature selection because it is based on the knowledge of security experts. This paper proposes a feature selection technique to overcome the performance problems of intrusion detection systems. Focusing on feature selection, the first phase of the proposed system aims at constructing a feature subset using a sequential forward floating search (SFFS) to downsize the dimension of the variables. The second phase constructs a classification model with the selected feature subset using a random forest classifier (RFC) and evaluates the classification accuracy. Experiments were conducted with the NSL-KDD dataset using SFFS-RF, and the results indicated that feature selection techniques are a necessary preprocessing step to improve the overall system performance in systems that handle large datasets. They also verified that SFFS-RF could be used for data classification. In conclusion, SFFS-RF could be the key to improving the classification model performance in machine learning.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.189-214
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• 2008

본 연구는 현 KDC 4판의 지역구분체계가 가지는 문제점을 지적하고 이에 대한 개선방안을 마련하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 주요 분류법들을 십진과 비십진으로 나누어 각각의 분류법에서 채택한 지역구분 원칙에 대해 분석하였으며, 아울러 한국, 미국, 일본의 국가기관에서 채택한 지역구분 기준에 대해 조사하였다. 이와 같은 분석 결과를 바탕으로 KDC 4판 한국지역구분표의 개선안을 도출하였다. 또한 국민편의를 위해 마련된 공공기관의 행정구역분류체계와의 연관성 및 일관성 유지 방안과 아울러 행정지리에 의한 구분 이외의 다양한 지리현상을 반영한 추가적인 지역구분기준의 마련 방안을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.73-79
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• 2001

IP 스위칭은 IP 라우터의 성능을 개선시키기 위해 제안된 라우팅 기술이다. IP 스위칭에서 흐름 분류는 중요한 이슈 중에 하나이다. 보다 좋은 성능을 발휘하기 위해서 흐름 분류 방법은 다양하게 변화하는 IP 트래픽에 대하여 일치하도록 조절되어야 하며 IP 스위치는 가능한 많은 스위치의 하드웨어 자원을 사용해야 한다. 본 논문에서는 IP 스위칭에 대한 동적 흐름 분류 방법을 제안한다. 스위치에서 현재 사용되어지고 있는 하드웨어 스위칭 자원들에 따라서 제어 파라미터 값을 동적으로 조절함으로써 다양한 IP 트래픽에 대하여 기존의 방법보다 하드웨어 자원을 효율적으로 이용함으로써 U 스위치의 성능을 개선시킬 수 있다.