• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.175-181
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• 2014

정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.

• 경영과정보연구
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• 제34권5호
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• pp.23-47
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• 2015

국내 주식시장 내 개인 투자자들은 주식거래를 장기적인 투자방안보다 단기 매매차익 실현 수단으로 인식하고 있어 시장의 투명성과 건전성을 강화하기 위한 주식 시장관리제도의 역할이 중요하다. 특히, 개인 투자자들은 금융정책에 의한 시장조치로 불확실한 상황에 직면하여 투자환경에 따라 동태적 의사결정에 영향을 받게 되므로 투자자 보호를 위한 시장조치의 실효성 여부를 투자자들의 반응과 행동변화를 통해 접근할 필요가 있다. 본 연구는 시장관리 조치(상장적격성 실질심사) 전후로 개인 투자자 집단의 유형 및 반응의 변화추이를 분석하고자 하였다. 분석을 위해, 상장적격성 실질심사 대상기업 중 텍스트 분석이 가능한 9개의 기업을 선정(2009년~2014년)한 후, 국내 주식 관련 소셜 미디어(종목 토론실)로부터 웹 크롤링을 통해 개인들의 메시지를 수집하였다. 사건 발생에 따른 개인 투자자들의 관심사(토픽)와 변화추이는 텍스트 클러스터링과 토픽모델링 방법을 활용하여 개인 투자자 유형을 투자자와 비투자자 집단으로 분류하여 분석하였다. 분석결과, 특정 주식 종목 내 다양한 이해관계자 형태가 존재하며, 실질심사 대상 선정 전후로 비투자자 유형은 감소하고, 투자자는 시장 참여 유형에 따른 비중변화가 나타나는 현상을 발견하였다. 이러한 결과를 토대로 시장 조치에 따른 주식시장 내 제도의 영향을 시간(사건)경과에 따라 개인 투자자들의 반응변화를 통해 파악한 데 본 연구의 의의가 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권3호
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• pp.619-630
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• 2015

본 연구의 목적은 '사회네트워크분석'과 '텍스트마이닝'을 이용하여 국내 남자프로배구 구단의 공격, 패스 패턴을 찾아내고, 배구경기력과 관련된 핵심 키워드 추출하여 경기력을 평가하여 향후 구단의 경기 전력을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 '사회네트워크분석'을 통해 도출된 그룹변수들을 '텍스트마이닝' 기법의 결과인 경기의 '승패'에 차이를 검정하기 위해 '0' 그룹 (6명)과 '1' 그룹 (11명)으로 재구성하였다. 연구의 결과로서 '사회네트워크분석'의 연결중심성과 중개중심성의 순위로 판단하면, '0' 그룹 보다 '1' 그룹이 우수한 경기력을 보였다. '사회네트워크분석'에 의해서 재구성된 '0' 그룹과 '1' 그룹에 따라서 '텍스트마이닝'에 의해서 생성된 '승패' 그룹에 대한 유의성 검정 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p값: 0.001). '그룹별' 클러스터링 결과, '0' 그룹의 경우 'D' 선수와 'E' 선수가 '세트' 플레이를 통하여 정확하게 득점한다고 할 수 있다. '1' 그룹의 경우 'K' 선수가 '디그'에 의해서 '공격'을 하는 경우 실패하는 경우가 많고, 'C' 선수와 'P' 선수는 '세트' 정확한 플레이를 한 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제14권5호
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• pp.874-881
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• 2004

혈관 신생은 암의 성장 및 전이뿐만 아니라 염증, 관절염, 건성, 동맥경화 등의 병적인 진행에 주요한 역할을 하며, 혈관신생 억제를 통한 암의 치료를 시도하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 혈관 신생 시 내피세포의 증식, 이동을 유도하는 활성화 과정이 필수적으로 일어나는 것으로 알려져 있다 본 연구에서는 in vitro에서 내피세포를 배양하여, 각종 growth factor가 풍부한 배지에서 활성화 시켰을 때, 그렇지 않는 세포들과의 유전자 발현 형태를 비교 조사하였다. HUVEC을 70∼80% cofluency로 배양시킨 후에 endothelial cell growth supplement (ECCS), 20% fetal bovine serum, heparin이 첨가된 Ml99 배지에서 13 시간 활성화시킨 세포(AHUVEC)와 대조군 세포(RHUVEC)로부터 분리한 total RNA로부터 CDNA를 제작하였고, 이것을 18,864 개의 유전자가 올려져있는 인간 올리고 칩과 hybridization 반응을 시켰다. 반응된 유전자를 이용하여 random clustering분석을 실시한 결과, 활성화 시켰던 HUVEC과 그렇지 않은 HUVEC으로 dendrogram 상에서 두개의 subgroup으로 나뉘어 지는 것을 확인할 수 있었다. 최소 2배 이상 발현 변화가 있는 유전자 122종이 활성화 시켰던 HUVEC으로부터 추출되었다. 이중에서 기능이 알려진 32 개의 유전자는 활성화시킨 HUVEC에서 발현이 증가하였고, 38 개의 유전자 발현은 감소하였다. 흥미롭게도 세포 증식과 이동, 염증, 면역반응에 관련한 유전자의 발현이 증가된 반면에 세포 흡착과 혈관 조직과 기능에 관련한 유전자의 발현이 감소된 것이 관찰되었다. 예상외로 규명이 잘된 혈관신생 인자와 관련한 유전자들의 발현에는 크기 차이를 보이지 않았으나, Eph-B4의 발현은 약 4 배 감소된 것으로 관찰되었다 또한, 2배 이상 발현에 차이를 보이고 기능이 알려져 있지 않은 유전자 52종이 발견되었다. 따라서, 이러한 연구 결과로부터 새로운 혈관 표적 물질 개발에 대한 기회가 제공될 수 있을 것이라 사료된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.280-288
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• 2019

인지 무선 기술을 활용하는 모바일 애드 혹 네트워크에서는 인지 무선 기술의 특성 (주 사용자의 등장으로 인한 채널 변경) 및 단말의 이동성으로 인한 빈번한 경로 단절이 발생하며, 이에 따라 경로 유지/복구 오버헤드가 크게 증가하고 컨트롤 메시지 혼잡에 따른 서비스 품질저하가 초래될 수 있다. 본 논문에서는 인지 무선 기술의 특성을 고려하여, 네트워크 캐싱을 활용한 경로 유지/복구 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 단말이 경로 단절을 인지하더라도, 즉시 경로 재설정을 위한 메시지들을 발생시키지 않고, 전달받은 패킷을 저장한 채, 1) 주사용자가 비활성화 되는 것을 기다리고 2) 다른 플로우의 메시지를 오버히어링하여 유효한 우회로를 파악함으로써, 불필요한 컨트롤 메시지 발생을 최소화한다. 이후에도 경로복구가 이루어지지 않을 경우, 지역적인 경로복구 및 지연 전달방법을 적용함으로써, 메시지 전달률을 확보하게 된다. OPNET 시뮬레이션을 통한 성능 검증에 따르면, 제안하는 방법은 혼잡한 네트워크에서 기존 연구 대비 네트워크에 경로 복구를 위해 발생하는 컨트롤 메시지를 13.8% 감소시키며, 이로 인해 실시간성 트래픽의 전달 지연시간을 45.4% 줄일 수 있음을 확인하였다. 그럼에도 비실시간성 트래픽의 전달률을 14.5% 증가시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.43-57
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• 2022

유사량 계측 기술의 발달로 초음파 도플러 유속계(ADCP)의 산란도가 부유사 농도와 관계가 있다는 특성을 이용해 부유사의 농도를 짧은 시간 간격으로 계측하여 부유사 관측의 비용과 위험 문제를 극복하고자 하는 노력이 지속되고 있다. 국내에는 자동 유량 관측소에 횡방향 ADCP (H-ADCP)가 설치되어 있어 실시간으로 부유사 농도를 계측하는 기술의 적용이 가능하지만 자동 유량 관측소와 부유사 관측소의 위치가 항상 일치하지는 않아 모든 관측소에서의 모형 개발은 불가한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소 9개소에 대해 부유사 농도를 계측하는 H-ADCP-SSC 관계식을 개발하고 그 결과의 적용성에 대해 고찰하였다. 그리고 부유사 관측소별로 나타나는 특징에 대해 알아보기 위해 한국 하천의 부유사 관측소 44개소의 유역면적, 부유사와 하상토의 입도분포, 유량-유사량 관계식 등의 유사특성 자료를 이용해 비지도 기계학습 기법인 가우시안 혼합 모형(GMM)으로 군집분석을 수행하였다. 군집화 결과, 유사량 관측소를 공간적으로 구분해낼 수 있었으며, 특히 하천의 본류와 지류의 유사 특징을 구분해낼 수 있었다. 결과적으로, H-ADCP-SSC 관계식과 부유사 관측소의 군집분석 결과를 종합해 H-ADCP-SSC 관계식이 개발되지 않은 자동 유량 관측소에서 관계식을 적용하는 부유사 농도를 실시간으로 계측할 수 있도록 하는 프로토콜을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.171-183
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• 2012

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권5A
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• pp.407-416
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• 2005

본 논문에서는 MANET 환경에서 모바일 노드의 위치 정보를 이용하여 특정 영역에 데이터를 효율적으로 전송하는 새로운 지오캐스팅 (geocasting) 프로토콜을 제안한다. 지오캐스트 라우팅 프로토콜은 기존의 멀티캐스트 라우팅 프로토콜과는 다르게 그룹의 등록, 유지 관리를 근본적으로 하지 않는다. 즉, 지오캐스팅 프로토콜은 모바일 노드들의 위치 정보를 활용한 새로운 멀티캐스트 라우팅 프로토콜의 한 분야이다. 본 논문에서 제안하는 CBG (Cluster-Based Geocasting)은 기존의 지오캐스팅 프로토콜들이 가지고 있는 우회 경로의 존재에도 불구하고 목적지 영역 안의 일부 노드들에게 데이터를 전달할 수 없는 경우가 생기는 단점과 노드의 수가 늘어날수록 적응성과 효율이 떨어지는 문제점들을 해결한다. CBG는 위와 같은 문제점들을 해결하기 위해서 주기적 라우팅 전략과 모바일 호스트의 위치 정보를 통한 클러스터링 기법을 사용한다. 이를 통해 목적지 영역 안의 노드들에게 데이터를 전송하는 성공 횟수를 높이고 전달 비용을 줄일 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2895-2921
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• 2018

Security has become one of the major concerns in mobile adhoc networks (MANETs). Data and voice communication amongst roaming battlefield entities (such as platoon of soldiers, inter-battlefield tanks and military aircrafts) served by MANETs throw several challenges. It requires complex securing strategy to address threats such as unauthorized network access, man in the middle attacks, denial of service etc., to provide highly reliable communication amongst the nodes. Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) undoubtedly is a crucial ingredient to address these threats. IDPS in MANET is managed by Command Control Communication and Intelligence (C3I) system. It consists of networked computers in the tactical battle area that facilitates comprehensive situation awareness by the commanders for timely and optimum decision-making. Key issue in such IDPS mechanism is lack of Smart Learning Engine. We propose a novel behavioral based "Smart Multi-Instance Multi-Label Intrusion Detection and Prevention System (MIML-IDPS)" that follows a distributed and centralized architecture to support a Robust C3I System. This protocol is deployed in a virtually clustered non-uniform network topology with dynamic election of several virtual head nodes acting as a client Intrusion Detection agent connected to a centralized server IDPS located at Command and Control Center. Distributed virtual client nodes serve as the intelligent decision processing unit and centralized IDPS server act as a Smart MIML decision making unit. Simulation and experimental analysis shows the proposed protocol exhibits computational intelligence with counter attacks, efficient memory utilization, classification accuracy and decision convergence in securing C3I System in a Tactical Battlefield environment.