• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.657-667
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• 2020

안드로이드 프레임워크는 단 한번의 권한 허용을 통해 앱이 사용자의 정보를 자유롭게 이용할 수 있으며, 유출되는 데이터가 개인정보임을 식별하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 어플리케이션을 통해 유출되는 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 실제로 개인정보에 해당하는 것인지를 파악하는 기준을 제시한다. 이를 위해 우리는 제어 흐름 그래프를 기반으로 소스와 싱크를 추출하며, 소스에서 싱크까지의 흐름이 존재하는 경우 사용자의 개인정보를 유출하는지 확인한다. 이 과정에서 우리는 구글에서 제공하는 위험한 권한 정보를 기준으로 개인정보와 직결되는 소스와 싱크를 선별하며, 동적분석 툴을 통해 각 API에 대한 정보를 후킹한다. 후킹되는 데이터를 통해 사용자는 해당 어플리케이션이 실제로 개인정보를 유출한다면 어떤 개인정보를 유출하는지 여부를 파악할 수 있다. 우리는 툴을 최신 버전의 API에 적용하기 위해 머신러닝을 통해 최신 버전의 안드로이드의 소스와 싱크를 분류하였으며, 이를 통해 86%의 정확도로 최신 배포 버전인 9.0 안드로이드의 API를 분류하였다. 또한 툴은 2,802개의 APK를 통해 평가되었으며, 개인정보를 유출하는 850개의 APK를 탐지하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제34권5호
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• pp.743-767
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• 2020

Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R² = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R² = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.236-244
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• 2005

본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.649-655
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• 2020

본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.45-52
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• 2008

최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.

• 철학연구
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• 제148권
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• pp.49-72
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• 2018

이 논문에서 나는 동아시아에서 유교 전통이 왜 민주주의를 형성해내지 못했는지에 관한 문제를 논의하고자 한다. 제1장에서는 나는 유교의 다양한 형태를 논의하고, 이어서 민주주의를 정의하기 전에 가장 적합한 민주주의 형태를 제시할 것이다. 다음으로 나는 유교가 민주주의의 이상을 지니고 있다고 할지라도 이것이 민주주의적 제도 구조를 확보하지 못했기 때문에 민주주의를 창출할 수 없었다는 견해를 고찰해볼 것이다. 나는 이를 "무제도" 견해라고 부를 것이다. 하지만 이 견해에는 두 개의 형태가 존재하다. 먼저 하나는 약한 형태이다. 이 형태는 민주주의의 이론적 원천들이 유교에서 분명히 발견되지만 이 원천들은 민주주의 제도를 제공해주지 못했다고 주장하는 입장이다. 이 견해의 또 다른 형태는 강한 형태이다. 이 형태는 이론적 원천들이 유교 전통에 존재하지만 이 전통에는 민주주의 제도가 역사적 실재로서가 아니라 잠재성으로서만 존재하며, 따라서 이로 인해 유교전통이 민주주의를 생산하지 못한다는 입장이다. 셋째로 몇몇 사람이 주장하는 입장으로 '무이상적' 견해이다. 이에 의하면 유교는 단지 실천적 제도를 결여하고 있을 뿐만 아니라 민주주의의 이론적 이상도 결여하고 있다. 결론에서 나는 내가 왜 이들 견해를 모두 거절하고 나 자신의 견해를 제시하는지 그 이유를 논의할 것이다. 특히, 나는 유교와 민주주의 사이의 관계와 관련하여 혼합적인 견해를 제시할 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.653-664
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• 2021

본 연구는 디지털 신기술인 VR(Virtual Reality)과 대중문화 요소인 웹툰을 접목하여 중학생 대상의 진로탐색형 STEAM 프로그램을 제안한다. 제안하는 프로그램은 학생들이 미래의 유망 분야를 조사하고, 진로를 기획·제작 및 가상체험하는 과정을 자기주도적으로 진행할 수 있게 설계되었다. 그리고 STEAM 교수학습 준거 항목에 진로탐색을 고려하여 설계하되 2015 개정 교육과정과 연계하여 기존 교과목들에서 학습 효과를 높일 수 있다. 특히, COVID-19 상황으로 인해 대면 수업이 어려운 경우를 대비하여 대면·비대면 혼합형 교육이 가능하도록 프로그램을 설계하였다. 제안하는 STEAM 프로그램의 교육목표는 창의·융합형 인재양성에 있다. 정성적으로는 디지털 신기술을 교육에 접목한 교육기반을 마련하고, 정량적으로는 관련 프로그램 개발 및 중학교 교육 현장의 프로그램 적용하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 개발 프로그램을 서울시 A중학교 2학년을 대상으로 시범 적용하였다. 본 연구에서 제안한 진로탐색형 프로그램을 통해 학생들이 과학과 기술의 진입장벽 없이 디지털 신기술을 활용하는 방법을 배우고, 미래 진로를 탐색하고 고민하는 데 도움 되기를 기대한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권7호
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• pp.1015-1026
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• 2019

Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.

• 한국조경학회지
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• 제42권1호
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• pp.27-40
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• 2014

도시 오픈스페이스는 다기능적 공간으로서 시민들의 휴식 및 건강, 자연경관 감상은 물론 예술 문화적 체험과 도시관광 및 마케팅 수단으로서 기능한다. 그러나 현대 도시 오픈스페이스의 역할과 기능에 비해 이에 대한 담론과 연구는 미진하였다. 본 연구는 지역주민은 물론 관광객 등의 원거리 이용 수요가 있는 서울시의 4개 하천변 오픈스페이스 방문객들을 대상으로 방문동기 요인을 도출하고, 오픈스페이스의 공간 특성 및 이용행태에 따라 방문동기와 만족도가 어떤 차이를 나타내는가를 알아보고자 하였다. 대상지는 청계천, 서울숲, 선유도공원, 반포한강공원을 선정하였고, 조사방법으로는 관찰조사, 문헌조사, 설문조사를 수행하였다. 분석방법은 SPSS 18.0을 이용하여 탐색적 요인분석, 신뢰도분석, 일원배치분산분석, 다중선형회귀분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 도시 오픈스페이스의 방문동기 요인은 크게 커뮤니티성, 자연성, 문화교육성, 디자인 심미성, 일상탈출성 등 5개로 구분되었다. 둘째, 방문동기 요인 중 커뮤니티성, 자연성, 디자인 심미성은 오픈스페이스별 경관, 집객시설 및 프로그램, 편의시설, 주변지역 특성 등의 공간 특성에 따라 방문객들의 지각 정도에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 방문객 거주지로부터 오픈스페이스까지의 거리에 따라 방문동기를 지각하는 데 있어 차이가 있는 것으로 나타났으며, 근거리의 방문객은 오픈스페이스의 자연성을, 도시관광객 등 원거리 방문객은 디자인 심미성을 주요 방문동기 요인으로 지각하고 있었다. 넷째, 도시 오픈스페이스 방문객들의 방문만족도를 높이기 위한 공통적인 방문동기 요인은 자연성, 디자인 심미성, 일상탈출성으로 나타났고, 오픈스페이스별 공간 특성에 따라 방문만족도에 영향을 미치는 방문동기 요인에는 차이가 있었다. 종합해 보면, 도시 오픈스페이스는 휴식 및 운동 등의 단순한 체험을 넘어 다양한 형태의 콘텐츠와 결합한 하이브리드 공간으로서 심미적 욕구, 유대감 형성 및 강화, 문화 및 교육, 엔터테인먼트 등의 요인들이 방문동기로서 작용하며, 이들 요인이 전체 방문만족도에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 서울시를 대표하는 도시 하천변 오픈스페이스가 방문객들에게 어떻게 인식되고 있는가를 조사 및 분석함으로써 지자체 입장에서는 매력적인 도시 오픈스페이스 창출을 위한 조성 정비는 물론 운영 관리 과정에 활용할 수 있으며, 오픈스페이스 계획 및 설계가 입장에서는 지역 여건에 부합하는 도시관광 및 마케팅적인 기능을 시설배치 및 공간프로그램 구상 과정에 적용하는데 기여할 것으로 기대된다.