• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.199-206
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• 2023

현대 소프트웨어의 규모는 커지고 있다. 이에 따라 고품질 코드를 위한 정적 분석의 중요성이 커지고 있다. 코드에 대한 정적 분석을 통해 결함과 복잡도를 식별하는 것이 필요하다. 이를 가시화하여 개발자 및 이해 관계자가 알기 쉽게 가이드도 필요하다. 기존 코드 가시화 연구들은 정적 분석의 코드 내부 정보들을 데이터베이스 테이블에 저장하여 및 품질 지표(CK Metrics, Coupling, Number of function calls, Bed smell)에 대한 계산을 질의어화 하고 추출된 정보를 가시화하는 과정을 구현하는 것에만 초점을 두었다. 이러한 연구들은 방대한 코드로부터 추출한 정보를 이용하여 코드를 분석할 때 많은 시간과 자원이 소모된다는 한계점이 있다. 또한 각 코드 내 정보 테이블들이 정규화되지 않았기 때문에 코드 내부의 정보(클래스, 함수, 속성 등)들에 대한 테이블 조인 연산 시 메모리 공간과 시간 소비가 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 데이터베이스 테이블의 정규화된 설계와 이를 통한 코드 내부의 품질 메트릭 지표에 대한 추출 및 가시화 메커니즘 제안한다. 이러한 메커니즘을 통해 코드 가시화 공정이 최적화되고, 개발자가 리팩토링해야 할 모듈을 가이드 할 수 있을 것으로 기대한다. 앞으로는 부분 학습도 시도할 예정이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권2호
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• pp.31-50
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• 2023

이 연구의 목적은 학문 분야별 전통적 독서론의 선행연구를 참고해 문헌정보학 분야에 있어 조선시대의 독서 목적과 방법을 재구성하는데 있다. 선행연구에서 조선시대의 독서 목적은 입신양명형과 도학주의형, 그리고 문제해결형으로 구분하였으나 이 연구는 유교 사상적 용어를 배제하고 교육적 의미로 조정해 '수양을 위한 독서'와 '실용을 위한 독서'로 대별하였다. 또한 조선시대의 독서 방법은 주자의 다양한 독서법 가운데 '숙독정사'의 방법을 포괄적으로 수용하여 설명하였다. 숙독은 한자로 쓰인 독서 자료에 대한 축어적 해독을 위하여 소리내어 읽기, 외워 읽기, 반복해서 읽기를 독서 방법으로 한다. 정사는 해독 이후 깊이 있는 내용의 이해를 위하여 기록하며 읽기, 엮어 읽기, 반복해서 읽기를 독서 방법으로 하였다. 이와 같은 숙독정사의 다양한 독서 방법은 오늘날 독서 방법으로 적용할 수 있을 만큼 유용하다. 아울러 조선시대 독서 목적인 수양을 위한 독서는 오늘날 교양 독서로, 실용을 위한 독서는 학습독서로 이어지는 반면, 문학 중심의 흥미를 위한 독서는 조선시대 독서론에는 나타나지 않았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.105-112
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• 2023

농산물 선별 시스템은 작물의 형태를 보전하기 위하여 비파괴적인 선별이 주로 사용된다. 이러한 비파괴 선별 기술로는 가시광선, 근적외선, 엑스선, 감마선 등의 광학적 특성을 이용하고 있으며 본 논문에서는 엑스선을 이용한 선별을 이용한다. 엑스선 영상은 엑스선의 밀도에 따라 그레이 영상으로 생성되어 육안으로 시료의 결함을 감지하기가 어렵다. 미세한 결함을 발견하기 위해서는 영상을 확대하거나 픽셀의 범위를 수정하여 적정한 픽셀의 영역만을 표시하여 결함을 탐지해야 한다. 이런 작업은 비효율적이다. 따라서 본 논문은 엑스선의 광역적인 밀도와 지역적인 밀도에 대한 상대적인 밀도를 측정하여 색상화된 결함을 표시하는 새로운 방법을 제안한다. 하나의 픽셀에 대한 상대적인 밀도는 주위 픽셀과의 상대적인 차이를 나타내며, 이런 픽셀을 정상과 결함으로 나타내는 엑스선 영상의 색상화 방법도 제안한다. 실험에서는 육안으로 볼 수 없는 농작물의 병해충 또는 새싹 부분을 특정 색으로 색상화 하여 농산물 선별 시스템에 활용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 엑스선을 이용한 선별 시스템에 적용되어 농산물 선별 시스템뿐만 아니라 가공식품, 부품 제조와 같은 제조 공정에서 사용되어 불량품을 선별하는 방법에 적극적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권2호
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• pp.246-260
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• 2022

이 연구는 초등학교 3, 4학년 체육교과서 무용 활동의 창의성 교육 내용을 분석하기위해 수행되었다. 이를 위하여 초등학교 3, 4학년 체육과 검정교과서 16종과 보조자료를 수집하였으며 4P 모형에 기반한 체육교과서 창의성 교육 내용분석틀을 활용하여 분석하였다. 연구의 진실성을 확보하기 위하여 전문가협의를 운영하였다. 이에 따른 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 창의적 사람 관점에서 창의적 심성에서는 '탐구심'이 가장 많았으며 나머지 요소들은 비교적 골고루 나타났다. 활동 주체는 '개인'과 '동료(팀)'가 비슷한 빈도를 보였다. 둘째, 창의적 과정 관점에서 활동 영역은 모두 '학습'으로 나타났고 활동 목적은 대부분의 요소들이 골고루 나타났으며 창의적 과정이 활용되는 모습이 탐색되었다. 셋째, 창의적 산출물 관점에서 활동 방식은 신체활동수행이 가장 많이 나타났으며 2~3개의 활동 방식이 함께 쓰이고 있었다. 창의성 요소는 모든 요소가 골고루 나타난 가운데 민감성과 정교성이 4개로 가장 많았다. 넷째, 창의적 환경 관점에서 활동 공간은 제약 없음이 대부분이었으며 활동 매체는 신체를 활용한 교육 내용이 많았다. 이 연구를 통하여 무용 활동의 창의성 교육이 양적으로 확대되고 질적으로 심화되어야 함이 요구되었고 무용 활동의 창의성 교육 내용이 타영역으로 확산되어야 할 필요성이 탐색되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.355-362
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• 2008

수해복구 조기착공의 의의는 당해연도 2차 피해예방, 차기년도 피해예방, 이재민의 심리적 안정, 피해지역의 생활 기반 안정, 부실공사 방지의 효과 획득에 있다. 지난 수해피해사례를 통해 중앙정부와 지자체는 수해복구의 견실시공, 조기복구를 위해 많은 노력을 하였으나, 이러한 복구의지와는 달리 공기지연 및 중지 때문에 조기복구를 이루지 못한 현장이 다수 발생하였다. 이러한 문제해결을 위한 주된 방안은 수해복구 사업의 조기착공이라는 것이 많은 대다수 전문가들의 의견이다. 따라서 본 연구에서는 지방정부 차원의 실천 가능한 조기착공 방안 강구에 대한 요구에 따라 한시적으로 많은 사업관리 및 기술 인력을 필요로 하는 수해복구사업의 특성을 반영할 수 있는 건설사업관리(CM) 방식의 필요성과 핵심 서비스를 강원도 지역의 태풍 루사 복구사업 사례를 중심으로 설명한다. 본 연구결과를 통해 현재 각종 정부주도의 지침들이 적절히 활용되고 있는 것으로 나타났다. 그러나 이는 주로 수해복구사업 복구예산의 신속한 집행과 예산집행의 투명성 및 효율성 확보에 초점을 맞추고 있어 착공이전단계인 설계단계에서 사업관리업무의 질적 향상을 통한 예방적, 항구적, 친환경적 복구 및 조기착공이라는 수해복구사업의 목표를 달성하는데 있어 역부족 임을 알 수 있었다. 또한 공정별 소요기간 분석을 통해 조기착공을 위한 문제점을 도출하여 이를 CM의 필요성과 연계하여 설명함으로써 수해복구사업에서의 품질향상과 조기착공을 위한 CM 역할의 중요성을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.485-493
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• 2008

한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.

• 기록학연구
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• 제77호
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• pp.151-187
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• 2023

기록관과 도서관의 협력은 한정된 운영 공간을 활용하여 자료를 관리하고, 업무의 효율성을 높일 수 있다는 점에서 필요하다. 라카이브(Larchive)는 기록관과 도서관의 협력 모델 중 하나로, 최근 대두되고 있는 라키비움(Larchiveum), 즉 기록관, 도서관, 박물관의 통합 업무 협력이 이루어지기 어려운 기관이나 그 전 단계에서 차선책으로 고려할 수 있는 방안이다. 본 논문에서는 특히 대학 기록관과 도서관의 실무자를 대상으로 라카이브에 대한 인식을 조사하고, 이를 바탕으로 기록관과 도서관의 협력을 위한 보다 실무적인 운영 방안을 제안하고자 한다. 연구 결과 '라카이브'라는 개념 자체는 기록관과 도서관 담당자에게 상대적으로 인식이 낮았으나, 실무적인 관점에서 기록관과 도서관의 협력 필요성에 대해 충분히 공감하고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 양 조직에 적합한 업무 협력 형태로서 '라카이브'가 합리적인 대안이라는 의견이 수렴되었고, '라카이브 인식조사'를 통해 물적 협력의 필요성을 확인할 수 있었으며 실무자를 대상으로 한 FGI를 통해 업무상 협력의 관점에서의 개선방안을 확인할 수 있었다. 또한 라카이브 형태의 협력을 위해서는 공간 협력과 예산 확보, 인력 문제 등의 개선이 선행되어야 한다는 의견이 수렴되었다. 이를 바탕으로 라카이브 형태의 조직 협력을 위해 '교수·학습 지원', '연구지원 서비스', '큐레이션 서비스', '교사 자료 수집 및 관리', '평가 협조'의 관점에서의 라카이브 실무 운영 방안을 제시하고 논의점을 도출하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.27-36
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• 2023

최근 몇 년 동안 랜섬웨어 공격이 사회 공학, 스피어피싱, 심지어 기계 학습과 같은 전술을 사용하여 특정 개인이나 조직을 대상으로 하는 공격의 정교함과 더불어 더욱 조직화 되고 전문화되고 있으며 일부는 비즈니스 모델로 운영되고 있다. 이를 효과적으로 대응하기 위해 심각한 피해를 입히기 전에 공격을 감지하고 예방할 수 있는 다양한 연구와 솔루션들이 개발되어 운영되고 있다. 특히, 허니팟은 조기 경고 및 고급 보안 감시 도구 역할 뿐만 아니라, IT 시스템 및 네트워크에 대한 공격 위험을 최소화하는 데 사용할 수 있으나, 랜섬웨어가 미끼파일에 우선적으로 접근하지 않은 경우나, 완전히 우회한 경우에는 효과적인 랜섬웨어 대응이 제한되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 허니팟을 사용자 환경에 최적화하여 신뢰성 있는 실시간 동적 허니팟 파일을 생성, 공격자가 허니팟을 우회할 가능성을 최소화함으로써 공격자가 허니팟 파일이라는 것을 인지하지 못하도록 하여 탐지율을 높일 수 있도록 하였다. 이를 위해 동적 허니팟 생성을 위한 기본 데이터수집 모델 등 4개의 모델을 설계하고 (기본 데이터 수집 모델 / 사용자 정의 모델 / 표본 통계모델 / 경험치 축적 모델) 구현하여 유효성을 검증하였다.