• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제6권11호
• /
• pp.2866-2879
• /
• 2012

Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.73-83
• /
• 2014

이 논문은 인도의 공예분야 사회적기업 인더스트리 크래프트가 정부 보조금 의존에서 벗어나 지난 30년간 어떻게 수익을 창출하고 글로벌 사회적기업으로 지속가능한 성장이 가능했는지를 분석한 논문이다. 분석을 통해 도출한 성공요인들은 다음과 같다. 첫 번째 요인은 이해관계자들의 가치 창출로서 사회적 미션을 목표로 각 이해관계자들의 가치를 최우선 고려하였으며 가치를 상호간 공유했다는 점이다. 두 번째 요인은 독특한 내부경영방식으로서 더 많은 부가가치 창출을 위해 조직체계에 독특한 비즈니스 모형과 4P전략을 도입하고 생산자집단의 자립을 돕는 경영방식을 도입했다는 것이다. 세 번째 요인은 학습 및 혁신문화 조성으로서 변화를 두려워하지 않고 끊임 없이 새로운 디자인 전략을 세워 도전하고 시행착오를 조직학습으로 이끈 학습문화를 구축했다는 점이다. 마지막 네 번째 요인은 시의적절한 재정 및 자원의 확보로서 규모 확대 시기 때마다 민간기업과의 제휴 및 투자 유치, 충분한 기술인력자원 확보 등 적절한 재정 및 자원을 확보했던 점을 들 수 있다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.181-193
• /
• 2019

기업현장교사는 회사 내 일학습병행에 참여하고 있는 도제 및 고숙련 학습근로자에게 고도화된 훈련 지도 및 평가자로서의 역할을 수행하므로 심화된 이론과 기술, 풍부한 경험과 문제해결 능력이 요구된다. 본 연구는 양질의 기업현장교사 양성을 위한 한국의 학위연계형 고숙련마이스터 과정을 소개하고, 최적화된 표준 교과 모델을 제시하였다. 이는 고숙련마이스터 양성과 관련된 최초의 실증적 연구로서, 일학습병행제 고숙련마이스터 양성에 기여함은 물론 안정적인 고숙련마이스터 과정의 제도적 정착 및 활성화에 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 기술혁신연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.57-87
• /
• 2017

본 연구는 기술협력의 중요한 동기인 '학습' 관점에서 기업이 다양한 파트너 유형과 협력하는 것이 혁신성과에 도움이 되는지, 그리고 이 관계에서 학습에 영향을 줄 수 있는 흡수역량(absorptive capacity)과 전유성(appropriability)의 조절효과를 분석하였다. 다양한 협력 파트너와 협력하는 것은 다양한 파트너가 가진 지식, 정보를 습득한다는 점에서 혁신성과에 긍정적인 효과를 줄 것이라고 가정하였다. 또한, 학습을 촉진하는 흡수역량은 파트너 다양성과 혁신성과 간의 관계를 긍정적으로 조절하고, 보유한 기술을 보호하려는 수단인 전유성은 파트너로부터의 학습을 저해하는 요인으로 작용할 수 있기 때문에 다양한 파트너와 협력하는 제휴 포트폴리오와 혁신성과 간의 관계에서 흡수역량과 전유성의 조절효과를 분석하였다. 2010년 기술혁신조사 제조업 부문 데이터 중에서 우리나라 주력 산업인 기계 자동차 업종을 대상으로 실증 분석을 한 결과, 다양한 유형의 기술협력 파트너와 협력하는 것은 혁신성과에 긍정적인 영향을 주고, 전유성의 조절 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권5호
• /
• pp.151-158
• /
• 2015

본 연구의 목적은 융복합 환경에서 기업의 협업프로세스와 역량이 혁신성과에 미치는 영향을 파악하기 위함이다. 이를 위해 기존 연구를 분석하여 가설을 세우고 PLS를 사용하여 실증 분석하였다. 5개 기업(한국 4개, 미국 1개)의 162명을 대상으로 분석한 결과, 기업의 협업프로세스는 학습역량과 생산역량을 통하여 기업의 혁신성과에 유의적인 영향을 미치는 점을 확인할 수 있었다. 이는 기업 내부의 협업프로세스와 혁신성과 간의 관계에서 학습역량과 생산역량이 매개 역할을 수행하는 것으로 해석할 수 있다. 협업프로세스가 각 이해관계자들이 공동의 목표를 달성하기 위한 정보공유, 커뮤니케이션과 같은 활동이 이루어지는 루틴이라 정의할 때, 학습역량과 생산역량을 거쳐 기업의 혁신성과를 높일 수 있다는 점은 의미 있는 결과라고 할 수 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권11호
• /
• pp.233-240
• /
• 2019

사이버 공격을 예측하고 대응하기 위해서 수많은 보안 기업 회사에서는 공격기법의 특성, 수법 유형을 빠르게 파악하고, 이에 대한 Security Intelligence Report(SIR)들을 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 SIR들은 방대하며, 형식이 맞춰져 있지 않다. 본 논문은 대량의 비정형한 SIR들에서 정보를 추출하는데 소요되는 시간을 줄이고 효율적으로 파악하기 위해 SIR들에 대해 정형화하고 주요 정보를 추출하기 위해 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다. SIR들의 데이터는 정답 라벨이 없기 때문에 비지도 학습방식을 통해 키워드 추출, 토픽 모델링, 문서 요약, 유사문서 검색 총 4가지 분석기술을 제안한다. 마지막으로 SIR들에서 위협 정보 추출하기 위해 데이터를 구축하였으며, 개체명 인식 기술에 적용하여 IP, Domain/URL, Hash, Malware에 속하는 단어를 인식하고 그 단어가 어떤 유형에 속하는지 판단하는 분석기술을 포함한 총 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.36-43
• /
• 2021

본 논문에서는 제조 공장 내 AGV (Automated Guided Vehicle) 주행 중 객체 인식을 위한 YOLO v3 알고리즘의 정확도에 대해 살펴보았다. 실험을 위해 2D LiDAR 및 스테레오 카메라가 장착된 AGV를 준비하였다. AGV 주행 중 2D LiDAR를 활용한 SLAM 기법으로 지도 정보를 획득하였고 스테레오 카메라를 활용한 객체 인식이 이루어졌다. 그리고 YOLO v3 알고리즘 기반의 학습 정도에 따른 재현율, AP, mAP 등을 측정하였다. 실험 결과, 4000장의 train data 와 500장의 test data 로 훈련된 YOLO v3 알고리즘에 AGV에 장착된 스테레오 카메라의 시점과 높이에서 획득한 1200장의 이미지를 추가로 학습할 경우 mAP가 약 10% 향상되었다. 정밀도(precision) 와 재현율 역시 각각 6.8%와 16.4% 향상되었다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.321-329
• /
• 2020

대학을 포함한 고등교육기관의 교육과정은 대부분 이론 중심으로 운영되어 왔으며, 그 결과 산업현장이 요구하는 역량과 달라지는 문제가 대두되었다. 정부는 기업과 대학간의 인재상 미스매치를 최소화하기 위하여 2015년부터 "IPP형 일학습병행제" 운영대학을 선정하여 4년제 대학을 지원하고 있다. IPP형 일학습병행제의 취지는 IPP와 일학습병행을 체계적으로 연계함으로써 학생의 직무능력을 향상시키는데 있다. 그러나 2018년부터 2년간의 운영결과로부터 IPP에서 일학습병행으로 연계는 매우 저조하다. 본 연구에서는 학생-기업 간 인식의 갭을 줄이기 위하여 IPP와 일학습병행 연계과정을 제안하였다. 3학년때 IPP실습을 수행한 이후에 일학습병행을 진행하는 것으로서, 2개사의 사례로부터 기업과 학생의 매칭에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제44권4호
• /
• pp.12-22
• /
• 2021

This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F₁-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.

• 한국주조공학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.209-217
• /
• 2022

본 연구에서는 전통 유기 주조 시 발생하는 미충전 결함을 방지하기 위하여, 주조 공정 조건 선택 방안을 제시하고자 한다. 공정 조건에 따라 발생하는 결함 유무를 학습하여 어떠한 공정 조건이 주어질 때, 결함 발생 여부를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증하였다. 이를 응용하여 적합한 공정 조건을 결정하였고, 추가적인 시뮬레이션의 결과를 상호 비교하여 결정된 조건을 검증하였다. 이를 통해 원하는 사형 모델에서 결함을 방지할 수 있는 주조 공정 조건을 결정할 수 있다. 이와 같은 기계학습 및 전통기술 표준화를 통해 향후 전통 유기의 스마트 공방화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.