• 한국통신학회논문지
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• 제36권6B호
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• pp.710-719
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• 2011

해운회사에서는 현재 고유가 및 물동량 감소 등의 경영환경변화에 대처하기 위해 경쟁력강화와 경영합리화를 구현하는 전략적 선박자원관리시스템 개발에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 SAN(Ship Area Network) 환경에 적합한 선박자원관리시스템을 소개한다. 이 시스템은 선박관계 당사자 요구사항을 분석하여 선주사의 경영전략 실행에 맞도록 설계되었다. 이와 함께 선박의 전 생애주기에 걸쳐서 선박자원에 대한 정보와 지식을 관리할 수 있도록 선박 온톨로지와 기계장치 및 부품에 대한 국제표준인 STEP과 PLIB를 도입할 수 있게 시스템을 설계한 다음, 비즈니스 로직과 사용자 인터페이스를 분리하여 웹기반 ERP(SHERP)로 구현하였다. 본 논문에서 기술하고 있는 시스템은 선박과 선단 운영에 적용할 수 있는 정보시스템으로서 조선산업 서비스화를 지향하는 구체적인 사례가 될 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.547-556
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• 2005

지식기반사회에서 새로운 교육형태로 대두되고 있는 온라인 협력학습은 실제적이고 고차원적인 문제해결 능력을 향상시키며 학습의 몰입을 촉진하는 효과적인 방안으로 활발하게 논의되고 있다. 협력학습은 개인학습과 달리 팀을 구성하여 공동의 목적을 설정하고 과제를 수행하면서 산출물을 생성하는 복잡한 절차를 거치게 되며, 성공적인 협력학습을 위해 협력학습과정에서 학습자의 자기주도학습 능력, 그룹간 상호작용, 학습자료의 공유 촉진 전략이 필요하다. 그러나 교수자가 모든 학습자의 협력활동을 모니터하고 문제점에 대해 적극적인 조언자 역할을 수행하기에 어려운 실정이며, 기존의 협력학습지원 도구만으로는 학생들의 협력활동을 촉진시키기에는 제한적이다 따라서 본 연구에서는 온라인 협력학습에서의 상호작용을 모니터하고 촉진하기 위해 협력학습지원 에이전트(ECOLA)를 개발하였다. 협력학습지원 에이전트(ECOLA)는 협력학습모델과 협력학습 촉진전략에 기반한 모니터링 에이전트와 촉진자 에이전트로 구현되었다.

• 정보관리학회지
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• 제27권4호
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• pp.169-191
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• 2010

가치 있는 디지털 정보자원으로서 연구정보를 위한 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 특히 국가정책지식 생산의 주역이라고 할 수 있는 경제 인문사회 분야 정부출연연구기관의 연구정보를 장기적으로 보존하여 활용할 수 있는 기반으로서 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 다양한 부서와 기관에서 분산 관리되고 있는 연구정보의 상호운용성을 확보하기 위하여 OAIS 참조모형을 기반으로 유럽표준인 CERIF와 PREMIS 데이터 사전의 요소들을 비교 분석한 다음, 양자의 특성을 반영하여 상호보완적인 보존 메타데이터 요소를 개발하였다. 그 결과로서 개념적 차원이 아닌 실제 구현이 가능하고 시스템 간의 호환성이 전제된 연구정보 보존 메타데이터 요소들과 적용사례를 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.59-72
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• 2004

인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 정보의 양 또한 방대해졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 현재의 웹 애플리케이션이 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는데 비하여 애플리케이션마다 상이한 플랫폼의 구조와 분산된 환경에서 객체간의 통신을 쉽게 하고 통일된 개발을 위해 표준이 필요하게 되었다. 웹 서비스는 프로그램 언어에 독립적이고 상호 운용적 환경을 제공하기 위한 것으로 네트워크를 통해 기술하고 배포하여 실행시킬 수 있는 모듈화된 애플리케이션을 의미한다. 본 논문은 웹 서비스 기반위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹 서비스의 실현 가능성을 가늠하고, 추론엔진과 결합하여 사용자의 정보와 변화하는 성향을 토대로 필요한 정보를 예측하여 추천하는 추천시스템 개발에 중점을 둔다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.43-50
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• 2021

최근 인공지능을 사용한 연구나 기업의 프로젝트가 활발하게 이루어지고 다양한 서비스나 시스템이 인공지능 기술과 접목되어 점점 더 지능화되고 있다. 이에 따라 인공지능의 기법 중 하나인 딥러닝에 대한 관심과 이를 학습하려는 사람들이 증가했다. 딥러닝을 학습하기 위해서는 딥러닝 이론 이외에도 컴퓨터 프로그래밍, 수식 등 많은 지식들이 요구된다. 이는 초심자에게 높은 진입장벽으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 초심자가 프로그래밍 및 수식 등을 고려하지 않고 DNN, CNN 등과 같은 딥러닝의 기본적인 모델을 구현할 수 있는 DeepBlock이라는 웹 기반 교육용 딥러닝 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 제안한 DeepBlock을 이용하여 딥러닝에 관심을 가진 학생들이나 초심자들의 교육에 활용이 가능하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.1800-1817
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• 2022

With the development of the economy and the improvement of living standards, the hot issues in the subject area have become the main research direction, and the mining of the hot issues in the subject currently has problems such as a large amount of data and a complex algorithm structure. Therefore, in response to this problem, this study proposes a method for extracting hot keywords in scientific journals based on the improved BERT model.It can also provide reference for researchers,and the research method improves the overall similarity measure of the ensemble,introducing compound keyword word density, combining word segmentation, word sense set distance, and density clustering to construct an improved BERT framework, establish a composite keyword heat analysis model based on I-BERT framework.Taking the 14420 articles published in 21 kinds of social science management periodicals collected by CNKI(China National Knowledge Infrastructure) in 2017-2019 as the experimental data, the superiority of the proposed method is verified by the data of word spacing, class spacing, extraction accuracy and recall of hot keywords. In the experimental process of this research, it can be found that the method proposed in this paper has a higher accuracy than other methods in extracting hot keywords, which can ensure the timeliness and accuracy of scientific journals in capturing hot topics in the discipline, and finally pass Use information technology to master popular key words.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.33-41
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• 2022

Infrastructure procurement has been a major engagement route between China and Africa. This contributes immensely to the gradual infrastructure development seen on the continent. However, maturing discourse purports that these infrastructure collaborations lack intentionality in the continuous development of strategic guidelines and policies for effective implementation despite their uniqueness and criticality. This study proposes that an efficient approach to policy recommendations is through the political and economic analysis (PEA) of these partnerships using public-private partnership (PPP) optics. Unquestionably, these partnerships are representative of the concept of diplomatic transnational public-private partnership (DT-PPP) where infrastructure is procured through the collaboration of public (African governments) and private sector (Chinese state-owned corporations) who provide the managerial, financial, and technical resources for the project implementation. Given the quest for sustainable win-win, this study identifies strategies towards the realization of win-win in the implementation (i.e enablers of win-win) such that fairness and co-benefit, as well as interests, will be achieved. Thus, based on the PEA framework, case scenarios from Ghana and Nigeria using expert interviews identify the criticalities and best practices for the realization of these enablers at the development phase. Findings indicate more effort is required of the public sector (African host countries) in terms of people, structure/institutions, and the implementation processes. Recommendations include improvement of environmental management structures, contract administration procedures, external stakeholders/local community engagement mechanisms, knowledge and technology transfer procedures, and sector-based project operation and maintenance culture and systems. Additionally, actors must have emotional intelligence, good problem-solving abilities, and overall ensure cordial relationships for continued bilateral cooperation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.147-152
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• 2023

Mostly in motor fault detection the instantaneous values 3 axis vibration and 3phase current in time domain are acquired and converted to frequency domain. Vibrations are more useful in diagnosing the mechanical faults and motor current has remained more useful in electrical fault diagnosis. With having some experience and knowledge on the behavior of acquired data the electrical and mechanical faults are diagnosed through signal processing techniques or combine machine learning and signal processing techniques. In this paper, a single-layer LSTM based condition monitoring system is proposed in which the instantaneous values of three phased motor current are firstly acquired in simulated motor in in health and supply imbalance conditions in each of three stator currents. The acquired three phase current in time domain is then used to train a LSTM network, which can identify the type of fault in electrical supply of motor and phase in which the fault has occurred. Experimental results shows that the proposed single layer LSTM algorithm can identify the electrical supply faults and phase of fault with an average accuracy of 88% based on the three phase stator current as raw data without any processing or feature extraction.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.281-293
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• 2023

산업제어시스템의 특성에 대한 공격자들의 이해 증가와 더불어 정보 기술과의 연결성이 확대되면서 산업제어시스템을 대상으로 하는 보안사고가 증가하고 있다. 이와 관련된 취약점의 수는 매년 급증하고 있지만, 모든 취약점에 대해 적시의 패치를 수행하는 것은 어렵다. 현재 취약점 패치의 기준으로 여겨지는 공통 취약점 평가체계는 취약점이 발견된 후의 무기화를 고려하고 있지않다는 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 운영 기술 및 산업제어시스템 내 발생 취약점 정보가 포함된 공개 정보를 기반으로 시간의 흐름에 따라 변화하는 공격자의 기술 수준을 분류하기 위한 기준을 정의한다. 또한 해당 속성을 기존 심각도 점수 산출에 반영하여 취약점의 실제 위험성과 긴급성이 반영된 심각도를 평가하는 방안을 제안하고자 한다. 해당 평가 방안의 시계열적 특성 반영 및 운영기술 및 산업제어시스템 환경에서의 유효성을 확인하기 위해 실제 사고에 활용된 취약점에 기반한 사례연구를 수행하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.