• 한국도서관정보학회지
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• 제32권3호
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• pp.307-330
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• 2001

본 연구에서는 kNN분류기를 이용한 범주화 방법에 대한 성능 실험을 하였다. kNN분류기와 같은 대부분의 예제기반 자동 분류기법은 학습문서집단의 자질을 축소하게 되는데 자질을 몇 퍼센트 축소함으로써 높은 성능을 얻을 수 있는지를 알아보고자 하였다. 또한, kNN분류기는 학습문서집단에서 검증문서와 가장 유사한 k개의 학습문서를 찾아야 하는데, 이때 가장 적합한 k값은 얼마인지를 실험을 통하여 검증하여 보고자 하였다.

• 융합보안논문지
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• 제20권2호
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• pp.111-121
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• 2020

딥뉴럴네트워크는 머신러닝 분야 중 이미지 인식, 사물 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플(Adversarial example)에 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 샘플에 최소한의 noise를 넣어서 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하게 하는 샘플이다. 그러나 이러한 적대적 샘플은 원본 샘플간의 최소한의 noise을 주면서 동시에 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 샘플을 생성하는 데 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 따라서 어떠한 경우에 최소한의 noise가 아니더라도 신속하게 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 공격이 필요할 수 있다. 이 논문에서, 우리는 신속하게 딥뉴럴네트워크를 공격하는 것에 우선순위를 둔 신속한 오인식 샘플 생성 공격을 제안하고자 한다. 이 제안방법은 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않고 딥뉴럴네트워크의 오인식에 중점을 둔 noise를 추가하는 방식이다. 따라서 이 방법은 기존방법과 달리 별도의 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않기 때문에 기존방법보다 생성속도가 빠른 장점이 있다. 실험데이터로는 MNIST와 CIFAR10를 사용하였으며 머신러닝 라이브러리로 Tensorflow를 사용하였다. 실험결과에서, 제안한 오인식 샘플은 기존방법에 비해서 MNIST와 CIFAR10에서 각각 50%, 80% 감소된 반복횟수이면서 100% 공격률을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.15-16
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• 2017

IoT 시대가 도래함에 따라 실시간으로 대규모 데이터가 발생하고 있으며 이를 효율적으로 처리하고 활용하기 위한 분산 처리 및 기계 학습에 대한 관심이 높아지고 있다. 아파치 스파크는 RDD 기반의 인 메모리 처리 방식을 지원하는 분산 처리 플랫폼으로 다양한 기계 학습 라이브러리와의 연동을 지원하여 최근 차세대 빅 데이터 분석 엔진으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 아파치 스파크 기반 기계 학습 라이브러리 성능 비교를 통해 아파치 스파크와 연동 가능한 기계 학습라이브러리인 MLlib와 아파치 머하웃, SparkR의 데이터 처리 성능을 비교한다. 이를 위해, 대표적인 기계 학습 알고리즘인 나이브 베이즈 알고리즘을 사용했으며 학습 시간 및 예측 시간을 비교하여 아파치 스파크 기반에서 실시간 데이터 처리에 적합한 기계 학습 라이브러리를 확인한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.133-141
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• 2008

소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.313-334
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• 2021

본 연구는 초·중·고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초·중·고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 '인공지능 기초' 교육과정과 미국 AK4K12의 '5 Big Ideas'와 초·중·고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초·중·고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권3호
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• pp.5-17
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• 2012

서지 데이터베이스를 이용한 인용분석연구를 진행하기 이전에 이루어져야 할 과정 중 하나가 모호한 저자명의 식별이라고 할 수 있다. 대부분 서지 데이터베이스에는 저자의 성(姓)과 이름의 이니셜만을 표기하는 경우가 많은데, 중국이나 한국 등 아시아 국가 출신의 연구자들은 같은 성을 가진 사람이 매우 많고, 이름의 이니셜까지 같은 경우도 상당히 많아서 이름검색만으로 찾고자 하는 저자를 식별해내기가 쉽지 않기 때문이다. 아시아 국가 출신의 학자들이 유난히 많은 연구분야들에서는 이러한 문제들이 더더욱 큰 문제가 되며, 인용분석 뿐만 아니라 일반적인 정보검색에서도 매우 중요한 요인이 될 수 있다. 모호한 저자명을 식별해내는 방법에는 자동화된 알고리듬을 이용하여 각각의 저자를 식별해내는 방법과 저자 클러스터링을 얻어내기 위해 일일이 수작업으로 데이터셋을 구축하는 방법, 그리고 두 가지 방법을 혼용한 반자동화된 방법 등이 있다. 본 연구는 "모호한 저자명 식별"을 위해 개발된 여러 가지 방법들을 고찰해보기로 한다.

• 한국추진공학회지
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• 제25권6호
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• pp.1-11
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• 2021

층류화염편 라이브러리에 대한 효율적인 계산과정을 개발하기 위하여 초임계 압력조건의 기체수소/액체산소 연소기에 대해 인공신경망을 이용한 기계학습과정이 적용되었다. 학습성능과 계산효율성에 근거한 최적의 계산과정을 찾기 위하여 은닉층에 대한 ReLU와 쌍곡탄젠트 함수의 25가지 조합이 선택되었다. 정확성이 우수한 높은 학습성능을 얻는데 쌍곡탄젠트 활성화함수가 적절하였다. 인공신경망의 학습성능을 개선하기 위해서 학습데이터 변환이 제안되었다. 4개의 은닉층에 최적의 노드를 배치할 때 학습성능 및 계산비용 관점에서 모두 효율적인 것으로 나타났다. 층류화염편 라이브러리의 보간법보다 인공신경망을 사용하는 경우 전체 계산시간은 37%, 시스템 메모리는 99.98% 감소되었다.

• 산업융합연구
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• 제21권12호
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• pp.55-62
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• 2023

최근 등장하는 랜섬웨어들은 다양한 공격 기법과 다양한 경로를 통해 공격을 수행하고 있어 조기 탐지와 방어에 많은 어려움을 겪고 있으며, 그 피해 규모도 날로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 랜섬웨어 탐지를 위하여 파일 암호화와 암호화 패턴을 머신러닝 기반으로 하는 감지 기법을 제안한다. 파일 암호화는 랜섬웨어가 공격하는데 필수적으로 사용하는 기능으로 암호 행위와 암호화 패턴을 분석함으로써 랜섬웨어를 탐지하고 랜섬웨어의 특정 변종이나 새로운 유형의 랜섬웨어를 탐지할 수 있기 때문에 랜섬웨어 공격을 식별하고 차단하는 데 매우 효과적이다. 제안한 머신러닝 기반의 암호화 행위 감지 기법은 암호화 특성과 암호화 패턴 특성을 추출하여 머신러닝 기반의 분류기를 통해 각각 학습을 시켜 해당 행위에 대한 탐지를 진행하고 최종 결과는 두 분류기의 평가 결과를 기반으로 앙상블 분류기에서 랜섬웨어 유무를 판별하여 좀 더 정확도를 높였다. 또한, 제안한 기법을 numpy와 pandas, 파이썬의 사이킷런 라이브러리를 사용하여 구현하여 평가지표를 사용한 성능를 평가한 결과 평균적으로 94%,의 정확도와 95%의 정밀도, 93%의 재현률과 95%의 F1 스코어가 산출되었다. 성능 평가 결과를 보면 암호화 행위 감지를 통해 랜섬웨어 탐지가 가능하다는 것을 확인할 수 있었고 랜섬웨어의 사전 탐지를 위해 제안한 기법의 성능을 높이기 위한 연구도 계속해서 진행되어야 한다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.60.2-61
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• 2017

A Convolutional Neural Network(CNN) is one of the well-known deep-learning methods in image processing and computer vision area. In this study, we apply CNN to two kinds of flare forecasting models: flare classification and occurrence. For this, we consider several pre-trained models (e.g., AlexNet, GoogLeNet, and ResNet) and customize them by changing several options such as the number of layers, activation function, and optimizer. Our inputs are the same number of SOHO)/MDI images for each flare class (None, C, M and X) at 00:00 UT from Jan 1996 to Dec 2010 (total 1600 images). Outputs are the results of daily flare forecasting for flare class and occurrence. We build, train, and test the models on TensorFlow, which is well-known machine learning software library developed by Google. Our major results from this study are as follows. First, most of the models have accuracies more than 0.7. Second, ResNet developed by Microsoft has the best accuracies : 0.77 for flare classification and 0.83 for flare occurrence. Third, the accuracies of these models vary greatly with changing parameters. We discuss several possibilities to improve the models.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.71-96
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• 2023

이 연구는 문헌정보학 분야의 연구 동향 분석을 통해 문헌정보학의 핵심 연구 영역을 파악하고 향후 유망 연구 주제로 부상할 가능성이 있는 주제를 식별하고자 하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 국외 학술지 5종을 대상으로 지난 30년간 (1993~2022)의 학술논문 11,252건에서 40,897개의 저자 키워드를 수집하였으며, 저자 키워드를 활용한 키워드 분석을 통해 문헌정보학 분야의 핵심 연구 영역을 파악하였다. 이어서 논문수, 저자수, 공저논문 비율, 피인용 수를 활용하여 주성분분석과 상관관계분석을 통해 문헌정보학 분야의 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 분석 결과, 향후 문헌정보학 분야의 유망 연구 주제는 '머신러닝/알고리즘'과 '연구 영향력'이었으며, 이외에도 소셜미디어와 빅데이터분석, 자연어 처리, 연구 트렌드 분석, 연구성과 평가 등이 향후 주요한 연구주제로 성장할 가능성이 있는 것으로 나타났다.