한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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pp.9-10
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2001
Simulation has been evolved with the advance of computer and technique of modeling application systems. Early simulations were numerical analysis of engineering models known as continuous simulation, analysis of random events using various random number generators thus named as Monte Carlo simulation, iud analysis o(\\\\`queues which are prevalent in many real world systems including manufacturing, transportation, telecommunication. Discrete-event simulation has been used far modeling and analyzing the systems with waiting lines and inefficient delays. These simulations, either discrete-event, continuous, or hybrid, have played a key role in industrial age by helping to design and implement the efficient real world systems. In the information age which has been brought up by the advent of Internet, e-business has emerged. E-business, any business using Internet, can be characterized by the network of extended enterprises---extended supply and demand chains. The extension of value chains spans far reaching scope in business functions and space globally. It also extends to the individual customer, customer preferences and behaviors, to find the best service and product fit for each individual---mass customization. Simulation should also play a key role in analyzing and evaluating the various phenomena of e-business where the phenomena can be characterized by dynamics, uncertainty, and complexity. In this tutorial, applications of simulation to e-business phenomena will be explained and illustrated. Examples are the dynamics of new economy, analysis of e-business processes, virtual manufacturing system, digital divide phenomena, etc. Partly influenced by e-business, a new trend of simulation has emerged called agent-based simulation, Agent-based simulation is a technique of simulation using software agent that have autonomy and proactivity which are useful in analyzing and integrating numerous individual customer's behavior. One particular form of agent-based simulation is swarm. This tutorial concludes with the illustration of swarm or swarm Intelligence applied to various e-business applications, and future directions and implications of this new trend of simulation.
4차산업혁명 이후, 빅 데이터 분석, 로봇공학, 사물인터넷, 인공지능 등의 핵심 기술들이 여러 분야에서 활용되고 있다. 일반적으로 빅 데이터 기술은 방대한 데이터를 모으고, 분석하고 처리하며, 공급하는 단계를 갖는 것으로 이해되고 있다. 유용한 방대한 데이터 중에 하나인 범죄 기록은 현재까지는 범죄가 일어난 후 수사 정보를 획득하는데 이용이 되고 있다. 방대한 범죄 기록을 빅 데이터 처리하여 범죄를 예측하는 데 사용할 경우 범죄의 발생 빈도를 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 본 논문에서는 범죄 기록을 빅 데이터 처리하여 범죄 발생 확률을 스마트 기기 사용자에게 제공하는 스마트 시스템을 제안한다. 구체적으로 기기상의 전자지도에 범죄 발생 확률을 나타내어 안전한 이동 경로를 안내하는 시스템을 의미한다. 소규모 지역을 다루는 스마트 앱으로 실험한 결과 범죄 예방에 있어서 활용성이 비교적 좋은 것으로 판단된다.
로봇은 조립, 도장, 용접 등 단순 반복 작업이나 위험한 지역의 탐사 및 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 발전되어지고 있다. 최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다. 활용의 예 중에는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로 가사, 방범, 오락, 교육 그리고 인공비서 등의 기능을 담당하는 형태로 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 가정용 로봇의 구현을 위해서 인공지능의 요소를 활용하는 것은 당연하다. 일차적으로 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 여러 개의 센서를 응합하고 융합된 여러 종류의 센서값을 이용하여 로봇이 주변환경에 맞게 행동을 할 수 있도록 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하였다. 또한 로봇의 행동모듈을 구성하여 인간에게 시각$.$청각적인 효과를 줄 수 있도록 인간 친화형 지능 로봇을 구현하고자 한다.
사이버공간의 확대로 인하여 전쟁양상 또한 재래전에서 사이버전을 포함한 형태로 바뀌어가고 있다. 사이버전이란 국가나 조직의 활동을 방해하기 위해 컴퓨터 기술을 사용하는 것으로 특히 국방 분야에서는 적 사이버 공격에 대해 체계적으로 대응할 필요성이 있다. 하지만 사이버 위협 환경에서 효과적으로 방어하기 위한 방어체계는 많이 미비하다. 이를 보완하기 위한 새로운 사이버전 운영개념이 필요하다. 본 논문에서는 방어 중심의 사이버작전을 수행함에 있어 사이버작전 수행절차에 따라 요구되는 사이버 정보감시정찰, 능동적 방어 및 대응, 전투피해평가, 지휘통제 개념들을 효과적인 사이버작전 수행을 위해 통합적인 운용개념을 연구하고 이를 발전시켜 사이버전장에서 지속적인 전략적 우위를 달성할 수 있는 사이버전 운영 개념을 제시하고자 한다.
영상 처리 기법을 이용한 영상 인식 분야는 버스 승차 및 하차 시에 승객을 움직이는 객체로 검출하고 개수하는 방법이 연구되고 있다. 이러한 기술 중에는 인공지능 기법의 하나인 딥러닝 기법이 사용되고 있다. 또 다른 방법으로 스테레오 비전 카메라를 이용하여 객체를 검출하는 방법도 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 객체를 검출할 때 사용되는 장비의 연산량이 많이 들어 고가의 하드웨어 장비가 필요하다. 그러나 대중교통 중 하나인 버스 승객을 검출하기 위해 상대적으로 연산량이 적은 기법을 이용하여 다양한 장비에 맞는 영상 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 장비에 맞는 이동 객체 검출 기법 중 배경 제거를 통한 객체의 윤곽선을 검출하여 대중교통 중의 하나인 버스에 탑승객의 수를 효율적으로 획득 할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과 스테레오 비전을 장착한 장비보다 더 저사양의 장비에서 약 70%의 정확도로 승객을 개수하였다.
많은 국내 IT 기업의 노력 및 성과와 정부의 지원정책을 바탕으로 2015년 우리나라의 IT 수준이 세계 8위로 산정되었다. 특히 한국은 인터넷과 관련한 유무선망과 초고속 서비스에 있어 상대적 우위에 있다. 하지만 많은 실무자들과 학술 전문가들은 인터넷 강국이라는 자부심을 갖는 동시에 연구에 대한 미흡한 관리를 염려하기 시작했다. 본 연구는 인터넷 관련 이슈를 파악하고, 최근 정보기술 전반의 동향을 고찰하여 정리하였다. 그리고 이들을 바탕으로 인터넷 관련 연구의 분야를 도출하여 제시하고, 인터넷정보학회 논문지에 게재된 연구논문을 조사하여 최근 인터넷 관련 연구의 추세를 파악하고 향후 연구 전망을 제시하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시된 20개의 연구 분야에서 꾸준한 연구가 이루어졌고 최근 들어 연구가 더욱 활발히 진행되고 있는 것으로 나타났다. 또한 연구 이슈별 논문게재 증감 추이와 최신 정보기술 동향을 고려할 때, 미래형 네트워크, 멀티미디어 응용, 빅 데이터, 인공지능, 인터넷 보안 분야의 연구 수요가 급증할 것으로 전망하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권1호
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pp.19-32
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2018
Fake news is defined as the news articles that are intentionally and verifiably false, and could mislead readers. Spread of fake news may provoke anxiety, chaos, fear, or irrational decisions of the public. Thus, detecting fake news and preventing its spread has become very important issue in our society. However, due to the huge amount of fake news produced every day, it is almost impossible to identify it by a human. Under this context, researchers have tried to develop automated fake news detection method using Artificial Intelligence techniques over the past years. But, unfortunately, there have been no prior studies proposed an automated fake news detection method for Korean news. In this study, we aim to detect Korean fake news using text mining and machine learning techniques. Our proposed method consists of two steps. In the first step, the news contents to be analyzed is convert to quantified values using various text mining techniques (Topic Modeling, TF-IDF, and so on). After that, in step 2, classifiers are trained using the values produced in step 1. As the classifiers, machine learning techniques such as multiple discriminant analysis, case based reasoning, artificial neural networks, and support vector machine can be applied. To validate the effectiveness of the proposed method, we collected 200 Korean news from Seoul National University's FactCheck (http://factcheck.snu.ac.kr). which provides with detailed analysis reports from about 20 media outlets and links to source documents for each case. Using this dataset, we will identify which text features are important as well as which classifiers are effective in detecting Korean fake news.
빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.
최근 인공지능기술이 보편화 되면서 무선 트래픽에 대한 수요가 급속히 늘어나고 있다. 무선 트래픽 수요의 증대에 따른 서비스를 제공하기 위해서 통신사들에서는 공중 AP 설치를 보편화 하고 있다. 각 통신사들간의 무선 AP 사용의 편리성을 제공하기 위해서 공공장소에서의 AP들의 사용을 공유하여 공공장소에서 무선자원을 효율적으로 사용하게 하고, 이동통신서비스에서 무선AP간의 사전인증방식과 핸드오프처리를 수행하여 사용자의 편리성을 증대하고자 한다. 본 논문에서는 이동통신서비스에서 AP간의 핸드오프와 통신사간의 사전인증을 통한 공공장소에서의 AP를 공유하는 것을 제안한다. 제안한 내용은 모의실험을 통하여 핸드오프 지연시간이 35.1%향상되고, 사전인증으로 통해 제안한 방식으로 AP선택해서 사용하는 대역폭이 자동으로 AP선택하는 방식보다 더 많은 대역폭을 활용할 수 있음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에 적합한 LDPC 부호 복제 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 파일 가용성과 스토리지 오버헤드 분석을 통해 클라우드 컴퓨팅에 적합한 블록 수와 LDPC 부호 종류를 결정한다. 그리고 LDPC 부호를 정의하는 Tanner 그래프의 무작위 생성 방법과 생성한 LDPC 부호들의 반복적인 복호화 과정을 통한 성능 비교 방법을 제시한다. 또한 실험을 통하여 클라우드 컴퓨팅에 적합한 LDPC 부호 복제 기법의 그래프 정규성과 총 간선 수에 따른 성능 변화를 분석하였다. 이를 통해 LDPC 부호의 그래프 정규성이 좌-정규와 약 좌-정규 일 때와 총 간선 수가 최소이거나 최소에 근접한 값을 가질 때 가장 성능이 좋음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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