• 한국통신학회논문지
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• 제35권3B호
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• pp.421-430
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• 2010

최근 통신망이 광대역화 됨에 따라 다양한 양방향 TV 서비스를 제공하는 IPTV(Internet Protocol Television)서비스가 증가하고 있다. 그러나 IPTV의 셋톱박스와 스마트 카드 간에 전달되는 데이터가 셋톱박스 내에서 대부분 전달되기 때문에 맥코맥 핵 공격을 이용하여 불법적으로 콘텐츠 내용에 접근하여 합법적인 권한을 획득하는 불법 사용자를 완벽하게 예방할 수 없다. 이 논문에서는 스마트카드로부터 셋톱박스까지 연결된 데이터 라인을 불법 사용자가 동일 기종의 다른 셋톱박스를 이용하여 불법적으로 IPTV 서비스의 접근 허가를 받으려는 맥코맥 핵공격(McComac Hack Attack)을 예방하기 위한 셋톱박스 접근 보안 모델을 제안한다. 제안 모델은 사전에 셋톱박스에 사용가능한 스마트 카드의 상태정보를 등록하여 불법적으로 접근허가를 승인받으려는 사용자를 인증서버에서 점검하여 점검 결과를 셋톱박스에 통보하여 불법 사용자를 사전에 예방한다. 특히, 제안 모델은 Pseudo 랜덤 함수를 통해 생성된 임의의 난수와 비밀값을 통해 이웃 링크 설립과 상호 인증 과정에 사용되는 공개키에 적용하여 셋탑박스에 대한 보안을 강화하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.412-425
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• 2016

최근 주택시장에서 신도시아파트의 주거가치가 미치는 영향력이 증가하고 있으나 주거가치가 고객충성도와의 사이의 관련성을 연구한 연구는 제한적이다. 본 연구의 목적은 주거가치, 주거만족, 고객충성도에 미치는 영향력을 분석하는 것이다. 본 연구를 통해 주거가치의 요인이 주거만족과 고객충성도에 어떻게 영향을 미치는지를 파악한다. 이러한 목적달성을 위해 519명 2기 신도시 거주민을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석방법은 SPSS 21.0, ANOVA를 사용하여 기초통계, 신뢰도, 가설검증을 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주거가치의 요인분석 결과 안전성, 사회성, 편리성, 경제성, 심미성, 안락감의 6가지의 요인으로 분석되었다. 둘째, 주거가치의 요인 중 안전성, 안락감, 편리성은 주거만족도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 신도시 도시개발의 특성과 아파트의 자산개념을 반영한 것을 의미한다. 셋째, 신도시 주택구매자의 긍정적 주거가치와 주거만족도는 고객충성도를 증가시키는 것으로 나타났다. 이것은 현 거주 아파트의 주거만족이 클수록 거주자들은 자기의 친척이나 이웃에게 소개할 수 있음을 의미한다. 이 같은 연구결과는 결국 신도시 주택소유자의 주거가치와 주거만족도의 긍정적 전망이 주택시장을 더욱 활성화 시킬 것임을 시사한다.

• 한국조경학회지
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• 제39권4호
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• pp.74-82
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• 2011

도시하천은 산업혁명 이후 산업화 도시화가 진행되면서 무분별하게 복개 개발되어 지역주민들의 일상적 삶의 공간에서 멀어졌다. 최근 도시하천 복원사업이 진행되면서 접근성이 개선되고 쾌적한 환경으로 변모하여 사람들의 유입과 이용이 크게 늘면서 복원된 하천 주변 지역주민들의 커뮤니티 의식에 일정부분 영향을 미치고 있는 것으로 보인다. 본 연구는 도시하천의 복원이 지역주민들의 커뮤니티 의식에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고자 수행되었으며, 이를 위해 최근 복원된 서울시 송파구 성내천을 방문한 방문객을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 설문분석의 인자는 크게 성내천의 이용현황, 커뮤니티 의식(소속감, 연대의식, 정주의식), 복원사업 전후 비교(커뮤니티 의식변화, 지역효과 변화)등의 항목으로 구성되었다. 분석결과에 따르면 성내천 복원사업 후 일주일에 1~2회 이상 이용하는 방문객이 가장 많았다. 이들의 주된 방문목적은 '휴식 및 운동'이었고, '이웃이나 타인을 만나는 장소'로 이용하는 비율은 낮게 나타났으며, 성내천을 이용하는 주민들의 커뮤니티 의식은 대체로 높은 수준이었다. 방문빈도에 따라 세 집단으로 나누어 집단 간 커뮤니티 의식 차이를 분석한 결과, 집단 간 커뮤니티 의식 수준에 유의한 차이가 있었고, 특히 방문횟수가 많은 집단에서 커뮤니티 의식 수준이 높게 나타났다. 이 같은 결과로 볼 때 복원된 도시하천이 지역주민들의 적극적인 이용과 커뮤니티 활동을 활성화함으로써 지역에 대한 커뮤니티 의식을 고취하기 위해서는 주민들이 이용할 수 있는 적절한 시설과 프로그램 제공이 중요하다고 판단된다.

• 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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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.464-472
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• 2005

목적: 부채살 단일광자단층촬영(SPECT)은 공간분해능과 민감도를 개선하는 것으로 알려져 있다. 보다 정확한 영상을 얻고 인체에 대한 SPECT의 영상화 과정을 정확하게 묘사하기 위하여 평행 데이터로 재배열하는 과정 없이 직접 부채살 데이터를 이용하여 재구성하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 다양한 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였고 각 방법의 성능을 비교하였다. 대상 및 방법: 선추적법을 적용하여 부채살 투사기와 이로부터 얻은 데이터를 직접 재구성할 수 있는 FBP, EM, OS-EM과 MAP-EM OSL 알고리즘을 구현하였다. OSL 알고리즘의 경우에는 membrane과 thin plate prior를 사용하였다. 직접 부채살 데이터를 재구성하는 방법의 성능을 평가하기 위해 양방향 최근접 이웃, 양방향 1차와 양방향 3차 보간법을 사용하여 재배열된 평행 데이터를 얻었고 이 데이터를 기존의 평행 데이터에 대한 EM 알고리즘을 사용하여 재구성하였다. Hoffman 두뇌와 Shepp/Logan 팬텀으로부터 얻은 잡음 없는 데이터와 잡음 있는 데이터는 각 방법으로 재구성하였으며 퍼센트 오차를 계산하여 각 재구성된 영상을 비교하였다. 결과: Thin-plate 사전 분포함수를 사용한 OSL 방법이 가장 낮은 오차를 가지며 잡음으로 인한 결과 영상의 불안정성을 효과적으로 제어함을 확인할 수 있었다. 부채살 데이터를 평행 데이터로 재배열시 양방향 1차 보간법이 정확성과 계산 시간 측면에서 가장 효율적인 방법임을 확인하였다. 재배열된 평행 데이터의 EM결과에 비해 직접 부채살 데이터를 재구성하여 얻은 결과영상이 더 정확하게 재구성되었다. 결론: 본 연구에서는 평행 데이터로 재배열한 경우에 비하여 보다 정확한 영상을 재구성하는 직접 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였으며 이는 정량적으로 월등히 개선된 결과를 제공함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.