• 한국전자거래학회지
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• 제20권1호
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• pp.217-241
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• 2015

온라인 커뮤니티 구성원들의 참여를 독려하고 비행을 막기 위해 어느 수준의 익명성을 보장하여야 하는지에 대한 연구가 시급하다. 그러나, 선행연구들은 익명성의 개념이나 구분에 대한 체계적인 연구를 진행하지 못하였을 뿐만 아니라, 온라인 커뮤니티의 가상 팀 활동에 익명성이 어떠한 영향을 미칠 수 있는지에 대한 연구가 부족하였다. 본 연구에서는 익명성의 개념 및 효과에 대한 선행연구를 종합하고, 익명성을 1) 실명(무익명), 2) 별명(부분 익명), 3) 임의의 숫자 아이디를 임시로 부여(완전 익명)의 세 가지 수준으로 구분하였다. 이러한 익명성의 차이가 온라인 커뮤니티 구성원들의 신뢰 및 인지된 신원 노출 위험에 영향을 미침으로써, 결과적으로 가상 팀 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 검증하였다. 실험실 실험이 수행되었으며, 온라인 커뮤니티의 실제 모습을 반영하기 위해 정착된 커뮤니티의 가상 팀 상황을 만들어 자료를 수집하였다. 총 364개의 응답이 수집된 가운데, ANOVA와 PLS를 활용하여 자료를 분석하였다. 연구 결과, 실명과 별명을 부여한 익명성 집단간 차이는 유의하지 않았으며, 임의의 아이디를 임시로 부여하였던 집단만이 인지된 익명성에 유의한 차이를 보였다. 동시에 익명성의 효과는 정착된 커뮤니티의 가상 팀 상황에서는 신뢰, 인지된 위험에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 조사되었다. 이러한 연구 결과는 온라인 커뮤니티 실무에서 보다 전략적인 커뮤니티 구성원의 익명성 보호 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.511-522
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• 2014

소프트웨어 개발 및 유지보수 과정에서 여러 종류의 버그가 발생된다. 버그는 소프트웨어의 개발 및 유지 보수 시간을 증가시키는 주요원인으로 소프트웨어의 품질 저하를 초래한다. 버그의 발생을 사전에 완벽하게 방지하는 것은 불가능하다. 대신 버그 질라(Bugzilla), 멘티스BT(MantisGBT), 트랙 (Trac), 질라 (JIRA)와 같은 버그 트래킹 시스템을 이용하여 버그를 효과적으로 관리하는 것이 가능하다. 개발자 또는 사용자가 발생된 버그를 버그 트래킹 시스템에 보고하면, 프로젝트 매니저에 의해서 보고된 버그는 버그 해결에 적합한 개발자에게 전달되어 해결될 때까지 버그 트래킹 시스템에 의해서 추척된다. 여기서 프로젝트 매니저가 버그 해결에 적합한 개발자를 선별하는 것을 버그 분류 작업 (Bug triaging)이라고 하며, 대량으로 발생되는 버그 리포트들을 수동으로 분류하는 것은 프로젝트 매니저에게 있어서 매우 어려운 문제가 된다. 본 논문에서는 버그 트래킹 시스템에 저장된 과거에 해결된 버그 리포트에서 개발자 별 버그 해결 유형을 추출하고, 이를 활용한 버그 분류 작업, 즉 개발자 추천 방법을 제안한다. 먼저 버그 트래킹 시스템에서 각 개발자가 해결한 버그 리포트들을 분류한 후, 자연 언어 처리 알고리즘과 TF-IDF (Term frequency-Inverse document frequency)를 활용하여 각 개발자 별 단어 리스트를 생성한다. 그 후, 새로운 버그가 발생되었을 때 코사인 유사도를 통해서 생성된 개발자 별 단어 리스트와 새로운 버그 리포트의 단어 리스트를 비교하여 가장 유사한 단어 리스트를 가지는 개발자를 추천하는 방법이다. 두 오픈 소스 프로젝트인 이클립스 JDT.UI와 CDT.CORE를 대상으로 수행한 개발자 추천 실험에서 기계 학습 모델 기반의 추천 방법보다 제안하는 방법이 더 우수한 결과를 얻은 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.597-606
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• 2020

무인수상정은 해상에서 원격 제어 또는 자율항해가 가능한 선박으로 미래 전투 환경에서 인명 손실을 최소화하면서도 전투력 우위를 확보할 수 있는 수단이다. 무인수상정 개발에 필요한 기술을 기획하기 위해서 관련 기술의 동향분석 및 유망기술 선정이 선행되어야 하나, 관련된 연구가 미흡하다. 본 연구의 목적은 무인수상정 관련 기술 동향을 정량적으로 분석하는 것으로, 토픽모델링을 이용하여 무인수상정 관련 세부기술을 도출하고, 유망/쇠퇴기술을 선정하였다. 분석 결과 유망기술로는 제어, 항법을 비롯하여 확인/검증, 자율수준, 임무 모듈, 활용 기술이, 쇠퇴기술로는 수중통신, 이미지 처리 기술이 선정되었다. 또한 기존 기술분류에 포함되지 않는 신기술 영역을 식별하였다. 여기에는 무인수상정 연구개발에 관련된 기술, 인공지능 기술, 유·무인체계와 협동 등 운용과 관련된 기술 그리고 진·회수 기술이 포함된다. 본 연구를 통해 파악된 기술 동향과 신기술 영역이 무인수상정과 관련된 핵심기술을 도출하고 연구개발 관련 정책 수립에 효과적으로 활용되기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.391-399
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• 2017

기후변화의 심화에 따른 온실가스 배출을 줄이기 위한 산업 전 분야에서의 노력은 지속적으로 진행 중에 있으며, 물류산업도 이러한 대응방안으로 "녹색물류"를 구현하기 위하여 노력 중에 있으며, 물류산업의 한 영역을 차지하는 물류창고도 이러한 관점에서 에너지 관리 및 온실가스 관리가 필요하다. 본 연구는 물류창고의 에너지 관리 현황을 파악하고자 공공DB를 활용한 물류창고 현황조사를 진행하였고, 물류창고 관리자 인식 및 관리요소를 설문조사를 진행하였다. 본 연구는 물류창고의 에너지 관리 현황 및 에너지 관리자 인식파악을 목적으로 진행하였으며, 우선적으로 물류창고의 현황을 파악하고자 공공DB를 활용하여 물류창고 총량 및 용도별 구분 조사를 진행하였다. 조사결과를 기반으로 물류창고 300곳에 에너지관리 현황 및 에너지 관리인식 파악을 위한 설문조사를 시행하였다. 물류창고는 에너지관리에 대한 관심이 많으나, 에너지관리 기반부족, 전문성의 부족 등의 사유로 어려움이 있으며, 에너지진단의 경우에도 물류창고의 경우 예외적으로 비의무화 사항인 관계로 에너지 진단경험이 대다수 없는 것으로 조사되었다. 본 연구결과는 물류창고 에너지관리를 위한 IT시스템의 개발을 위한 에너지관리현황 및 에너지관리요소를 도출하기 위한 기본 데이터로 활용하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.654-660
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• 2020

본 논문은 근육 동작시의 뇌파의 출력을 통해 불확실성이 상당히 존재하는 EEG 신호 안에서 좌우완 근육의 동작이나 사용자의 의지가 포함된 근육 신호 출력 시의 특정 부위 뇌파를 추출하여 좌우 동작 구분이 가능한 뇌파의 특징 벡터를 찾아낼 수 있는지를 확인한다. 일반적인 표면 근전도와 비침습적인 방식의 뇌파 추출 방법으로는 내부 신경 전달에 의한 이온화 정도와 전기 전도도의 크기를 통해서 그 동작 신호인지 구분할 수 있는 방법이 존재하지 않는다. 일반 로봇 제어 시스템이나 전기 신호를 통한 관절 및 모터 제어의 경우는 특정 신호의 전달 및 피드백 제어를 통해 관절 및 로봇 제어기를 제어할 수 있는 신호를 확인할 수 있지만, 인간의 인체는 정확한 뇌와 근육간의 프로토콜을 찾을 근거가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 피험자의 동작이 이루어질 경우의 뇌파 분석을 통해 좌완의 신호와 우완의 신호를 특정할 만한 근거 신호 또는 특징 벡터를 추출할 수 있는지 확인하기 위해 CSP(Common Spatial Pattern) 필터의 적용 결과 활용하여 효율성을 검증한다. 더불어 검증을 위한 실험 설계를 통해 데이터를 획득하고, 필터 적용 유무에 따른 결과의 변화가 어떠한지 검증하며 구분 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.722-729
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• 2010

예측 문제를 해결하기 위한 데이타마이닝 기법은 다양한 분야에서 주목받고 있다. 이것에 대한 한 예로 컴퓨터-기반의 질병의 예측 혹은 진단은 CDSS(Clinical Decision support System)에서 가장 중요한 요소이기도 하다. 이러한 예측 문제를 해결하기 위해서 RBF커널 같은 비선형 커널을 사용한 SVM이 가장 널리 사용되고 있는데, 이는 비선형 SVM이 어떠한 다른 분류기법보다 정확한 성능을 보이기 때문이다. 하지만 비선형 SVM을 사용한 경우에는 모델내부를 시각화하는 일이 어려워서 예측결과에 대한 직관적인 이해가 힘들고, 의학 전문가들은 이러한 비선형 SVM의 사용을 기피하고 있는 실정이다. Nomogram은 SVM을 시각화하기 위해 제안된 기법이다. 하지만 이는 선형 SVM의 경우에만 사용이 가능하고. 이 문제를 해결하기 위해서 LRBF 커널이 제안된 바 있다. LRBF 커널은 기존의 RBF 커널을 사용한 SVM과 대등한 결과를 보이면서도 예측결과의 선형적 분석도 가능하게 한다. 본 논문에서는 노모그램(Nomogram)과 LRBF 커널을 사용한 SVM이 통합되어 있는 예측 툴 VRIFA를 제안한다. 이 툴은 사용자와 상호작용하며 비선형 SVM 모델의 내부구조를 데이타의 각 속성별로 보여주는 방법으로 사용자가 예측결과를 직관적으로 이해하도록 도와준다. VRIFA는 Nomogram기반의 피쳐선택(feature selection) 기능도 포함하고 있는데, 이 기능은 예측결과에 부정적인 영향을 끼치거나 중복된 연관성을 보이는 속성을 제거함으로써 모델의 정확도를 높이는 데 기여한다. 그리고 데이터에 포함된 클래스의 비율이 한 쪽으로 치우쳐져 있는 경우에는 ROC 곡선 넓이(AUC)를 예측결과를 평가하기 위한 측도로 사용할 수 있다. 이 툴은 컴퓨터-기반의 질병 예측 혹은 질병의 위험 요소 분석에 대해 연구하는 연구자들에게 유용하게 사용될 것으로 전망하는 바이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.325-336
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• 2019

본 연구는 7S 모형을 이용하여 내부역량과 직무만족도 간의 구조적 관계를 분석하여 내적요인을 통한 경영성과향상 방안을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위해 7개의 연구가설을 설정하고 지방중소도시의 일개 종합병원에 근무하는 모든 직종의 구성원들을 대상으로 설문을 실시하였다. 2016년 9월 20일부터 10월 20일까지 385명에게 설문을 실시하여 327매(84.9%)의 자료가 연구에 사용되었다. 내부역량이 직무만족에 미치는 영향을 검증하기 위해 다중회귀분석을 실행하였다. 분석결과는 연구모형의 설명력은 69.1%를 보여 적합하였으며, 7S 요인 중 리더십 스타일(β=.392^**), 조직구조(β=.129^*), 구성원(β=.232^**), 관리기술(β=.204^*)은 직무만족에 정(+)의 영향을 나타내었다. 이는 표준화 계수 값이 증가할수록 직무만족도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 전략, 시스템, 공유가치는 영향관계를 확인할 수 없었다. 일부 내부역량 요인들과 직무만족도와의 유의한 관계 확인은 내부역량이 조직의 성과향상 방안의 대안으로 활용될 수 있다. 내부역량은 설립구분, 규모, 위치 등 다양한 환경변수들의 영향을 받을 수 있다. 향후 내부만족도에 대한 내적요인과 외재요인 등으로 분리하여 측정하는 것도 더 많은 시사점을 제공 할 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제24권4호
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• pp.230-237
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• 2005

수중음향 시스템에서는 이동 표적에 대한 상태 추정 및 표적 식별 등의 목적을 위해서 표적 방위 추적은 필수적이다. 그러나 감시영역에 근접 또는 교차 표적 등이 존재하는 다수 표적 상황에서의 방위 추적은 매우 어려운 문제로 다양한 접근방법으로 연구되어 왔다. SWORD는 배열 센서 신호의 출력 공분산 행렬로부터 방위 변위를 추정하여 표적을 추적함으로써 별도의 정보 연관 과정이 필요 없는 단순한 구조의 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, RYU 등은 표적 조향 벡터 (target steering vector)와 배열 센서 공분산 행렬의 신호 고유 벡터 (signal eigenvector)가 선형결합 관계임을 이용하여 교차 표적 (cross target)에 대해서도 우수한 성능을 나타내는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 또한 HWANG 등은 잡음 고유 벡터 (noise eigenvector)와 표적 조향 벡터가 직교 관계임을 이용하여 RYU의 알고리즘과 동일한 성능을 유지하면서 연산량을 개선한 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 코히어런트 (coherent) 다중 표적인 경우에는 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 배열 센서의 공분산 행렬로부터 추정할 수 있는 신호 고유 벡터와 잡음 공분산 행렬 (noise covariance matrix)의 특성을 이용하여 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능을 유지할 수 있는 다중 표적 방위 추적 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 기동하는 표적에 대한 시뮬레이션을 통하여 비코히어런트 (incoherent)와 코히어런트 다중 표적에 대해 추적 성능이 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권7호
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• pp.183-194
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• 2018

IoT 기술의 급격한 발전으로 스마트홈이나 스마트 시티와 같은 다양한 편리한 서비스들이 실현되었다. 그러나 무인 환경에서의 IoT 기기는 도청 및 데이터 위조, 무단 액세스로 인한 정보 누출 등 다양한 보안 위협에 노출되어 있다. 안전한 IoT 환경을 구축하려면 IoT 기기에 적절한 암호화 기술을 사용해야 한다. 그러나 IoT 기기의 제한된 자원으로 인해 기존 IT 환경에 적용된 암호화 기술을 그대로 적용하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 성능에 따라 IoT 디바이스의 분류를 조사하고 IoT 디바이스의 보안 요구 사항을 분석한다. 또한 AllJoyn, oneM2M, IoTivity와 같은 IoT 개방형 표준 플랫폼의 현재 암호화 기술의 사용 현황을 조사하고 분석한다. 암호화 기술 사용 현황에 대한 연구를 기반으로 각 플랫폼이 보안 요구사항을 만족하는지 확인한다. 각 IoT 개방형 플랫폼은 기밀성, 무결성, 인증 및 인증과 같은 보안 서비스를 지원하기위한 암호화 기술을 제공한다. 하지만 혈압 모니터링 센서와 같은 자원이 제한된 IoT 장치는 기존의 암호화 기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 무인 환경에서 전력 제한 및 자원 제약을 받는 IoT 장치에 대한 암호화 기술을 연구 할 필요가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권8호
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• pp.535-542
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• 2013

사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.