• 시큐리티연구
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• 제18호
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• pp.169-190
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• 2009

21세기 첨단기술을 활용하고 있는 테러집단들이 앞으로 활용할 가능성이 높은 방법 중의 하나가 바로 사이버테러이다. 현실에서는 상상만으로 가능한 일이 사이버 공간에서는 실제로 가능한 경우가 많다. 손쉬운 예로 병원에 입원 중인 요인들의 전산기록 중 혈액형 한 글자만을 임의로 변경하여도 주요 인물에게 타격을 주어 상대편의 체제전복에 영향을 줄 수 있다. 이와 같이 테러분자들이 사이버테러를 선호하는 이유는 다른 물리적인 테러수단 보다 적은 비용으로 큰 효과를 거둘 수 있기 때문이다. 폭탄설치나 인질납치 보다 사이버 테러리스트들은 인터넷으로 언제 어디서나 공격 대상에 침투할 수 있다. 1999년 4월 26일 발생했던 CIH 대란은 여러모로 시사하는 바가 크다. 대만의 대학생이 뚜렷한 목적 없이 만들었던 몇 줄짜리 바이러스 프로그램이 인터넷을 통해 기하급수적으로 퍼져 국내에서만 30만대의 PC를 손상시켰고, 수리비와 데이터 복구에 소요된 비용만 20억원 이상이 소요된 것으로 확인되었다. 전세계적으로 피해액은 무려 2억 5000만 달러로 추정된다. 이와 같은 사이버테러의 위험성에도 불구하고, 국내 사이트의 상당수가 보안조치에 허술한 것으로 알려져 있다. 심지어는 수백만명 이상의 회원이 가입한 사이트를 운영하고 있는 회사마저도 보안조치에는 소홀한 경우가 많다. 사이버테러에 대한 전국가적인 대비가 필요한 때이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 우리나라 사이버 안전체계의 실태를 법률과 제도적인 시각에서 분석하고, 아울러 개선전략을 제시하였다. 본 연구에서는 제시한 연구결과를 압축하여 제시하면 다음과 같다. 첫째, 현재 우리나라에서는 사이버위기를 국가차원에서 체계적으로 관리할 수 있는 제도와 구체적 방법 절차가 정립되어 있지 않아 테러 등 각종 위기상황 발생시 국가안보와 국익에 중대할 위험과 막대한 손해를 끼칠 우려가 높다. 따라서 사이버공격을 사전에 탐지하여 위기발생 가능성을 조기에 차단하며 위기발생시 국가의 역량을 결집하여 정부와 민간이 참여한 종합적인 국가대응체계를 구축하기 위해서는 법률 제정이 필요하다. 둘째, 국가차원의 사이버 안전의 효율적인 수행을 위해서는 국가사회 전반의 국가 사이버 안전의 기준과 새로운 모범을 제시하는 한편, 각 부처 및 국가사회의 구성요소들에 대해 국가 사이버 안전관리 정책을 집행할 수 있는 국가 사이버 안전관리 조직체계를 구축하는 것이 요구된다. 법률 및 추진체계 등을 통합 정비하여 정보보호 법률 제도 운영의 일관성을 확보함으로써 각종 정보보호 위협에 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 즉 정부는 국가 사이버 안전관리에 관한 주요 정책의 심의 및 기획 조정, 통합된 국가 사이버 위기관리의 기능을 수행하기 위하여 현행 '국가사이버안전센터'의 기능을 확대 강화하는 것이 필요하다. 특히, 국가 사이버 위기와 관련된 정보의 종합적 수집, 분석, 처리의 종합적 기능을 수행하고 각 정보 및 공공 기관을 통할하며 민간부문과의 협조체계를 구축하는 것이 요구된다. 자율적 정보보호 수준제고를 위해 행정기관 공공기관의 정보보호관리체계(ISMS) 인증 제도를 확대하고 행정기관의 정보보호제품 도입 간소화 및 사용 촉진을 위해 행정정보보호용 시스템 선정 및 이용 규정을 신설 주요정보기반으로 지정된 정보기반 운영자, 정보공유 분석센터 등의 침해정보 공유 활성화 규정을 신설 및 정비함으로써 사이버침해로부터 국가 사회 주요시설을 효과적으로 보호할 수 있을 것이다. 끝으로 정부와 민간부분이 공동으로 참여하는 국가차원의 종합적인 대응체계를 구축하여 사이버공격을 사전에 탐지하여 사이버위기 발생 가능성을 조기에 차단하며 위기 발생 시 국가의 역량을 결집하여 신속히 대응할 수 있도록 해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.89-100
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• 2010

본 연구는 다양한 고해상도 위성영상을 사용하여 토지피복도를 제작하고 영상종류와 피복도의 분류에 따른 정확도를 비교함에 목적이 있다. 토지피복도 작성시 세분류의 다양함을 위해 시가지와 농지, 수역 등을 포함하는 낙동강 하구 일대를 연구지역으로 선정하였고, 1m 이상의 해상도를 가지는 KOMPSAT2, QuickBird, IKONOS, 항공사진등을 육안판독 후 분류 하였다. 영상과 피복분류에 따른 토지피복도를 작성 후 상호 비교 한 결과 영상별 정확도는 항공사진과 QuickBird가 KOMPSAT2와 IKONOS 보다 상대적으로 높은 것으로 나타났고, 분류방법에 따른 일치도는 대분류의 경우 0.934~0.956, Kappa value는 0.905~0.937, 중분류의 일치도는 0.888~0.913, Kappa value는 0.872~0.901, 세분류의 일치도는 0.833~0.901, Kappa value는 0.813~0.888로 나타났다. 또한 영상별 혼돈발생 정도는 분류 항목에 따라 대분류의 경우 시가화 건조지역과 나지의 혼돈이 발생했고, 중분류는 논, 밭, 하우스 재배지, 인공초지에서 주로 발생하며, 세분류의 경우 자연녹지, 시설물 경작지, 간석지와 해수면으로 주로 나타났다. 본 연구를 통해 토지피복도 작성시 육안판독에 의한 고해상도 영상분류는 전체 80% 이상의 일치도를 나타내어 활용이 가능했고, 고해상도 영상을 사용할수록 정확한 분류가 가능하며 영상의 촬영시기가 토지피복도 작성에 중요함을 알 수 있었다.

• 유기물자원화
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• 제2권2호
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• pp.89-98
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• 1994

수도권지역 주민들을 대상으로 생활쓰레기 재활용에 대한 설문조사를 1993년 12월부터 1994년 1월 사이에 실시하였다. 본 설문조사의 결과가 우리나라 폐기물재활용 정책, 법규 및 제도의 개발 및 발전을 위하여 필요한 기초자료를 제공하는데 다소의 도움이 되기를 바란다. 총 782개의 설문지를 배포하였으며, 473개가 회수되었고, 그중에서 사용가능한 갯수는 437개이었다. 설문조사결과는 통계프로그램 SAS를 이용하여 분석하였다. 조사결과 아파트지역의 경우 86%정도가 분리수거함이 설치되어 있었으나 단독주택의 경우 33%에만 분리수거함이 설치되어 있는 것으로 나타났다. 총 응답자 중에서 거의 반에 해당하는 사람들이 답하기를 생활쓰레기 중에서 음식쓰레기가 가장 양이 많다고 하였다. 생활쓰레기 재활용을 위한 분리수거시 가장 문제가 되는 것은 이들 재활용품을 집안에 보관할 장소가 부족하다는 것이었다. 수도권 주민의 78.5%는 기꺼이 재활용시책에 참여하겠다고 하였으나 일부(14.4%)는 자신들에게 혜택이 돌아올 경우에 참여하겠다고 답하였다. 이들 혜택을 원하는 층은 대부분 저소득층인 것으로 분석되었다. 총 응답자 중에서 66.1%는 일회용품을 사용하지 않는다고 하였으나, 30세 미만 응답자 중에는 오직 53%만이 일회용품을 사용하지 않는다고 답한 것으로 분석되었다. 중학교졸업자이면서 30세 미만의 응답자들은 상당수가 우유팩을 그냥 버리는 반면에, 40세 이상이며 대졸이상의 학력자들은 상당수가 우유팩을 세척한 후 말려서 재활용 분리수거함에 버린다고 답하였다. 신문지의 재활용에 대한 응답결과를 살펴보면 오직 43.9%만이 신문지를 별도로 모아 재활용수거함에 버리는 것으로 나타났다. 알루미늄캔에 대해서도 22.5%가 재활용 불가능한 물질로 생각하고 있었고 특히 중졸이하의 경우에는 30.4%나 되어 재활용에 대한 교육 및 홍보가 더욱 필요한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.85-97
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• 2010

지식의 생성과 활용의 원천으로서 인터넷 커뮤니티를 '지식 커뮤니티'로 정의할 때 지식 커뮤니티는 '검색엔진', '공개공동체', '전문공동체', '활동공동체'의 4대 유형으로 구분되며 개별 지식 커뮤니티는 시간이나 환경의 변화에 따라 각 유형을 넘나들며 변화하고 있다. 변화하는 지식 커뮤니티를 기업경영에 적절하게 활용하기 위해서는 각 지식 커뮤니티 유형별 활용전략이 절실함에도 불구하고, 지식 커뮤니티 유형별 효과 분석과 활용전략에 대한 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 지식 커뮤니티 유형별 분류에서 제안한 4대 지식 커뮤니티 유형에 대해 지식 생성 및 활용에 영향을 미치는 요인을 실증분석을 통해 도출함으로써 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하고자 한다. 첫째, 관련 선행연구를 통해 지식 커뮤니티 유형별로 지식의 생성과 활용에 영향을 미치는 요인을 적합성, 신뢰성, 체계성, 충실성, 유사성, 피드백, 이해도로 파악하였다. 둘째, 유형별 대표사이트에 30개의 실제 질문을 질의하여 전문가의 평가를 통해 각 요인을 평가했다. 마지막으로 Stepwise 회귀분석을 이용해 각 유형별로 지식 커뮤니티의 지식 생성과 활용에 영향을 미치는 주요 요인을 도출했다. 회귀분석 결과 검색엔진 유형의 지식 커뮤니티는 신뢰성과, 공개 공동체 유형은 적합성과, 전문공동체 유형은 신뢰성 및 유사성과, 활동공동체 유형은 충실성 및 유사성과 높은 상관관계가 있었다. 본 연구에서 제시한 지식 커뮤니티 유형별 영향요인에 대한 실증분석 결과는 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하는데 유용할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.69-85
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• 2016

연인과의 성공적인 관계형성은 인생의 만족감을 결정짓는 핵심적인 요소 중 하나이다. 기존에 심리학 분야에서는 성공적인 연인관계에 영향을 미치는 요인들에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔으나, 주로 통계적인 분석기법에 기반하고 있기 때문에 복잡한 비선형의 관계를 분석하고, 특징을 추출하는 데에는 한계가 있었다. 이에, 본 연구는, 기존의 통계적인 분석 기법과 더불어, 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 활용하여 사랑의 형태에 따른 연인관계의 몰입(commitment) 수준과 관계지속 여부를 분석하였다. 특히, 기존 연구에서 도출된 주요 변인들 이외에 사랑의 여섯 가지 형태인 에로스(eros), 루두스(ludus), 스트로게(storge), 매니아(mania), 프래그마(pragma) 그리고 아가페(agape)를 추가적으로 고려하여, 이들이 연인관계에서 서로에 대한 몰입수준 및 연인관계 지속여부에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 예측하는 모형을 수립하였다. 본 연구에는 실제 남녀커플 105쌍, 총 210명에 대한 데이터가 활용되었다. 본 연구결과 연인관계 몰입수준 및 관계 지속여부의 영향요인으로, 기존에 심리학 분야에서 제시된 변수들 이외에, 에로스, 아가페, 프래그마 등이 유의한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 특히, 남성은 아가페적 사랑의 형태가 몰입에 중요한 영향을 미치는 반면, 여성은 에로스적 사랑의 형태가 더욱 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 연인관계 지속여부에는 남성의 나르시시즘, 만족, 투자 및 매니아적 성향이 영향을 주고 있는 것으로 나타난 반면, 여성의 경우, 여성이 남성을 매니아적으로 사랑하는 정도만이 영향을 주고 있어, 남성이 관계의 지속 또는 결별에 더욱 결정적인 영향을 미치고 있는 것을 알 수 있었다. 이러한 연구는 데이터마이닝의 적용분야를 심리학 영역으로 확장한 융합연구로, 연인관계에 대한 새로운 분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있으며, 조화로운 연인관계를 형성하는데 실질적인 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.127-146
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• 2022

최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.79-105
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• 2023

지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.