• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1009-1017
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• 2022

로그 데이터는 정보 시스템의 주요 동작과 상태를 이해하고 판단하는 근거로 사용되어 왔으며, 여러 보안 분야 응용에서도 중요한 입력 데이터로 사용된다. 로그 데이터로부터 필요한 정보를 얻어 이를 근거로 의사 결정을 하고, 적절한 대응 방안을 취하는 것은 시스템을 보호하고 안정적으로 운영하는 데 있어 필수적인 요소이지만, 로그의 종류와 양이 폭발적으로 증가함에 따라 기존 도구들로는 효과적이고 효율적인 대응이 쉽지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 자연어 처리 기반의 머신 러닝을 이용해 멀티 소스 이벤트 로그의 보안 심각도를 여러 단계로 분류하는 방법을 제안하였으며, 472,972건의 훈련 및 테스트 샘플을 이용하여 실험을 수행한 결과 99.59%의 정확도를 달성하였다.

• 한국병원경영학회지
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• 제27권3호
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• pp.26-38
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• 2022

Purposes: We analyzed the profitability determinants of regional public hospitals during the entire period between 2010 and 2020 and the period before and after COVID-19. We intended to provide fundamental data for developing publicness evaluation index and task of establishing and expanding regional public hospitals. Methodology: The financial and non-financial information of the regional public hospitals were used as the main analysis data; The financial data was established by the Center for Public Healthcare Policy of National Medical Center, and the non-financial data by the Health Insurance Review and Assessment Service. T-test and regression analysis were used. Findings: The results can be summarized in two. First, the main determinants of profitability of the regional public hospitals were appeared to be the total asset turnover rate and the labor cost rate. Second, during the COVID-19 pandemic in the regional public hospitals, the number of sickbeds, the number of isolation rooms, the total asset turnover rate and the labor cost rate appeared to be the factor worsening the profitability. Practical Implication: The results of this study suggests that the management of the regional public hospitals is not aiming for the profit making, but it performs the functions as the community healthcare safety net such as controlling infectious diseases.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.67-73
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• 2021

본 논문에서는 리눅스 기반 프로그래밍 언어를 온라인으로 실습할 수 있는 시스템의 구성 방법을 제시하였다. 제시한 시스템은 리눅스 운영체제의 가장 큰 특징인 웹-서버 기능을 활용하며, 방화벽이나 기타 보안적 제약을 받지 않으면서 telnet과 FTP 기능을 모사하여 실제 리눅스 콘솔과 유사한 실습이 가능하다. 이를 위해 웹 상에서 프로그래밍 도구가 가져야 할 기능적 요소들을 분석하고 이를 구현하기 위한 알고리즘을 정립하였으며, 특히 사용자의 실수에 의한 오류 메시지 등이 실재 telnet 화면과 동일한 형태로 나타날 수 있는 방법을 구현하였다. 구현된 학습 시스템을 학생들을 대상으로 수업에 활용한 결과 온라인으로 리눅스 프로그래밍 언어의 실습이 가능함은 물론 교수자가 학습자들의 모든 사항들을 직접 점검하고 지도할 수 있어 학습자의 만족도가 오프라인 수업 때와 유사한 결과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.213-221
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• 2021

이 논문은 League of Legends (LOL) 게임의 승패를 예측하기 위하여 Deep Neural Network Model 시스템을 제안한다. 이 모델은 다양한 LOL 빅데이터를 활용하여 TensorFlow 의 Keras에 의하여 설계하였다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 데이터를 수집하여 그 중에서 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 이 모델은 Sigmoid, ReLu 와 Logcosh 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 15분 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 활성화, 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 활용 가능하다고 사료된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.335-349
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• 2023

Bridges constantly undergo deterioration and damage, the most common ones being concrete damage and exposed rebar. Periodic inspection of bridges to identify damages can aid in their quick remediation. Likewise, identifying components can provide context for damage assessment and help gauge a bridge's state of interaction with its surroundings. Current inspection techniques rely on manual site visits, which can be time-consuming and costly. More recently, robotic inspection assisted by autonomous data analytics based on Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) has been viewed as a suitable alternative to manual inspection because of its efficiency and accuracy. To aid research in this avenue, this study performs a comparative assessment of different architectures, loss functions, and ensembling strategies for the autonomous segmentation of bridge components and damages. The experiments lead to several interesting discoveries. Nested Reg-UNet architecture is found to outperform five other state-of-the-art architectures in both damage and component segmentation tasks. The architecture is built by combining a Nested UNet style dense configuration with a pretrained RegNet encoder. In terms of the mean Intersection over Union (mIoU) metric, the Nested Reg-UNet architecture provides an improvement of 2.86% on the damage segmentation task and 1.66% on the component segmentation task compared to the state-of-the-art UNet architecture. Furthermore, it is demonstrated that incorporating the Lovasz-Softmax loss function to counter class imbalance can boost performance by 3.44% in the component segmentation task over the most employed alternative, weighted Cross Entropy (wCE). Finally, weighted softmax ensembling is found to be quite effective when used synchronously with the Nested Reg-UNet architecture by providing mIoU improvement of 0.74% in the component segmentation task and 1.14% in the damage segmentation task over a single-architecture baseline. Overall, the best mIoU of 92.50% for the component segmentation task and 84.19% for the damage segmentation task validate the feasibility of these techniques for autonomous bridge component and damage segmentation using RGB images.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.341-359
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• 2023

메타버스는 다양한 기술 수단을 활용하여 몰입형 관광 서비스 경험을 제공할 수 있어 문화관광 산업에 큰 혁신을 가져올 것으로 예상되나 관련 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 메타버스 플랫폼에서의 문화관광 활동 참여 의도에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 목표로 하였다. 본 연구 결과는 문화관광 참여자의 학습 및 오락에 대한 내적 동기와 메타버스가 제공하는 다양한 감각 자극 및 사회적 상호작용과 같은 기능이 몰입 경험과 인지된 즐거움을 매개로 참여 의도에 유의미한 영향을 미치는 것을 보여주었다. 본 연구는 이를 통해 문화관광 산업의 메타버스 플랫폼 구축에 활용될 수 있는 다양한 실무적 시사점을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.129-132
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• 2022

초해상화란 저화질의 이미지를 고화질의 이미지로 변환하는 과정이다. 본 연구에서는 ESPCN 을 이용하여 연구를 진행하였다. 초해상화 심층 신경망에서 각 노드를 거칠 때 가중치를 결정하는 활성화 함수에 따라 같은 입력 데이터를 받더라도 다른 품질의 이미지가 출력될 수 있다. 따라서 활성화 함수 ReLU, ELU, Swish를 적용시켜 같은 입력 이미지에 대한 출력 이미지의 품질을 비교하여 초해상화에 가장 적합한 활성화 함수를 찾는 것이 이 연구의 목적이다. 초해상화를 위한 Dataset은 BSDS500 Dataset을 사용하였으며, 전처리 과정에서 이미지를 정사각형으로 자른 뒤 저화질화 하였다. 저화질화된 이미지는 모델의 입력 이미지에 사용되었고, 원본 이미지는 이후 출력 이미지와 비교하여 평가하는데 사용되었다. 학습 결과 머신 러닝에 주로 쓰이는 ReLU보다는 그 단점이 개선된 ELU, swish가 훈련 시간은 오래 걸렸지만 좋은 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.799-805
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• 2023

비대면 교육이 일상화되었던 팬데믹 시기를 거치면서 디지털 역량은 더욱 강조되었고, 이는 교육 정책의 변화에 반영되었다. 많은 정책은 대중 담론에 영향을 받기 마련이다. 따라서 본 연구는 디지털교육에 대한 대중 담론을 분석하기 위해 전국 일간지의 신문기사를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19가 정점이던 2020년에 디지털교육에 대한 담론은 급증하였는데, 이는 비대면 교육 상황에서 학습과 학생에 대한 효율적 관리라는 현실적인 필요성에서 비롯되었다. 둘째, 담론은 디지털 역량의 문제를 주로 새로운 기술 습득의 문제와 관련지어 논했고, 가장 중요하게 다루었다. 셋째, 디지털교육 담론은 미래 사회에 필요한 능력이 무엇인가에 대한 관점보다는 현재적인 관점의 담론들이 주를 이루고 있다. 그러나 미래 사회에 필요한 능력이 무엇인가에 대한 관점을 고려할 필요가 있다. 단지 새로운 기술 습득이나 기능 함양이 디지털 리터러시의 전부라고 볼 수 없기 때문이다. 따라서 미래 사회에 필요한 디지털 역량이 무엇인가에 대한 논의를 활성화시키고, 이를 교육 정책에 반영할 필요가 있다.