• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.65-84
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• 2021

Purpose Based on the development of artificial intelligence and big data technologies, the RegTech has been emerged to reduce regulatory costs and to enable efficient supervision by regulatory bodies. The word RegTech is a combination of regulation and technology, which means using the technological methods to facilitate the implementation of regulations and to make efficient surveillance and supervision of regulations. The purpose of this study is to describe the recent adoption of RegTech and to provide basic examples of applying RegTech to capital market regulations. Design/methodology/approach English-based ontology and deep learning technologies are quite developed in practice, and it will not be difficult to expand it to European or Latin American languages that are grammatically similar to English. However, it is not easy to use it in most Asian languages such as Korean, which have different grammatical rules. In addition, in the early stages of adoption, companies, financial institutions and regulators will not be familiar with this machine-based reporting system. There is a need to establish an ecosystem which facilitates the adoption of RegTech by consulting and supporting the stakeholders. In this paper, we provide a simple example that shows a procedure of applying RegTech to recognize and interpret Korean language-based capital market regulations. Specifically, we present the process of converting sentences in regulations into a meta-language through the morpheme analyses. We next conduct deep learning analyses to determine whether a regulatory sentence exists in each regulatory paragraph. Findings This study illustrates the applicability of RegTech-based ontology and deep learning technologies in Korean-based capital market regulations.

• 대한한방내과학회지
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• 제43권4호
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• pp.720-737
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• 2022

Objectives: To compare the effectiveness and safety of East Asian traditional medicine treatments (EATMT) versus conventional management in patients following heart valve replacement surgery. Methods: We searched several databases, including the Korean Studies Information Service System, PubMed, China National Knowledge Infrastructure, and Citation Information by NII. The search range included randomized controlled trials from each first issue until June 27, 2021. Two review authors independently extracted the data. We assessed the risk of systematic errors by evaluating risk domains using the "Risk of bias" tool. Results: We included 5 trials in the review. In the EATMT, the investigators reported significant improvements in reshaping of the heart structure: left ventricular end diastolic diameter (MD -4.43, 95% CI -6.06 to -2.79; 130 participants; 2 studies; high evidence). Comparisons with usual care revealed a significant decrease in gastrointestinal complications rate (OR 0.30, 95% CI 0.20 to 0.47; 503 participants; 2 studies; high evidence). We assessed 4 studies as having a low risk of bias and 1 study as having a high risk of bias. Conclusion: This systematic review suggests that East Asian traditional medicine interventions may be effective in preventing and alleviating complications, but we found evidence of important trade-offs between known benefits and known adverse effects in cardiac dysfunction and inflammation following heart valve replacement. Consequently, additional high-quality studies should be conducted.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권9호
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• pp.3423-3440
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• 2023

In this work, a multivariate time-series machine learning meta-model is developed to predict the transient response of a typical nuclear power plant (NPP) undergoing a steam generator tube rupture (SGTR). The model employs Recurrent Neural Networks (RNNs), including the Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), and a hybrid CNN-LSTM model. To address the uncertainty inherent in such predictions, a Bayesian Neural Network (BNN) was implemented. The models were trained using a database generated by the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) methodology; coupling the thermal hydraulics code, RELAP5/SCDAP/MOD3.4 to the statistical tool, DAKOTA, to predict the variation in system response under various operational and phenomenological uncertainties. The RNN models successfully captures the underlying characteristics of the data with reasonable accuracy, and the BNN-LSTM approach offers an additional layer of insight into the level of uncertainty associated with the predictions. The results demonstrate that LSTM outperforms GRU, while the hybrid CNN-LSTM model is computationally the most efficient. This study aims to gain a better understanding of the capabilities and limitations of machine learning models in the context of nuclear safety. By expanding the application of ML models to more severe accident scenarios, where operators are under extreme stress and prone to errors, ML models can provide valuable support and act as expert systems to assist in decision-making while minimizing the chances of human error.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.127-138
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• 2011

대부분의 연구포털 사이트는 관심 분야의 논문을 획득하고자 하는 연구자를 대상으로 한 서비스를 주로 제공하고 있다. 하지만 이러한 서비스는 정확한 서지사항을 알고 있는 일부 사용자의 경우 손쉽게 이용할 수 있지만, 대부분의 이용자는 원하는 자료를 획득하기 위해 키워드 검색을 통한 반복적 시행착오를 겪게 된다. 특히 사용자가 익숙하지 않은 분야의 논문을 검색하는 경우에는, 찾고자 하는 논문의 적절한 키워드 자체를 알지 못하여 검색에 큰 어려움을 겪게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 일부 연구포털 사이트에서는 온라인 쇼핑몰의 상품 추천에 주로 사용되어온 연관관계 분석 기반 키워드 추천 서비스를 채택하고 있다. 하지만 연관관계 분석에만 기반한 키워드 추천 방식은 두 키워드간의 단편적인 관계만을 알려줄 뿐, 해당 학술 분야와 관련된 전체 키워드 간의 복합적 연결 관계를 보여주기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관관계 분석을 통해 빈발 출현 키워드 쌍을 추출하고 이를 근거로 전체 키워드 간 네트워크를 구축함으로써, 학술 분야별 중심 키워드 및 분야 간 융합을 위한 연계 키워드를 추천하기 위한 방법을 제시하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.363-378
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• 2006

디지털멀티미디어방송(Digital Multimedia Broadcasting, DMB)은 고품질의 방송 영상 및 부가 데이터를 이동 중인 차량 내에서나 모바일폰, PDA 등과 같은 휴대형 단말에서 수신할 수 있는 이동 멀티미디어 방송 서비스이다. 미디어 및 상호작용 정보의 인코딩 규격으로는 MPEG-4 표준을 사용하며, 대화형 컨텐츠의 사용자 상호작용 등의 정보는 장면기술정보인 MPEG-4 BIFS(Binary Format for Scene)에 의해서 이루어진다. 사용자와의 상호작용이 풍부하고 장면 구성이 복잡한 컨텐츠일수록 BIFS 데이터가 전송되기 위해서 요구되는 비트율도 증가한다. 그러나 이동 단말에 고품질의 비디오 및 오디오 데이터를 전송하는 DMB 환경에서는 BIFS 스트림의 전송율은 매우 제한적이다. 한편 사용자 단말기에서 DMB 컨텐츠를 재생하려면 비디오, 오디오 등 미디어 객체들을 디코딩하기 전에 장면 구성 정보인 BIFS 스트림을 디코딩 및 파싱하여야 한다. 그러므로 MPEG-4의 높은 미디어 압축율에도 불구하고 제한된 대역폭과 장면 구성 정보 등 부가 데이터 전송 및 디코딩으로 인한 지연이 발생될 수 있다. 따라서 방송 컨텐츠의 특성 상 사용자의 임의 접근 시에도 재생될 컨텐츠의 BIFS 데이터를 파싱하여 대기 시간을 최소화하도록 초기 장면 구성 정보를 효율적으로 전송해야 한다. 본 연구에서는 지상파 DMB 대화형 컨텐츠의 장면기술정보인 BIFS 스트림을 저전송율 환경에 적응된 형태로 전달하기 위해서, 장면기술정보를 최적화하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.228-232
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• 2006

Ontology를 이용한 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)[1][2]는 보다 정확한 시각미디어 정보를 제공하고 웹서비스(Web Services)를 적용하여 HERMES/Provider[1][2]의 자율성을 보장한다. 웹기반의 분산 환경에서 Visual Media Data에 대한 지능적인 검색을 위하여 Meta Data와 Ontology를 이용하고 이기종간 통신을 위한 웹서비스를 제공하는 HERMES/ Broker[1][2]에서 예상치 못한 문제가 발생할 경우 문제를 해결할 수 있는 방법이 제시되지 않았다. 일반적으로 웹 서비스를 제공하는 서버에서 발생되는 결함은 해당 웹 서비스를 이용하여 개발되는 어플리케이션의 갑작스런 중단이나 오류의 원인이 된다. 따라서 결함을 해결할 수 있는 대책이 필요하며 HERMES의 Broker 서버 또한 웹 서비스의 결함이 발생하더라고 이를 효과적으로 해결하여 클라이언트에게 웹 서비스를 정상적으로 제공할 수 있는 결함허용 시스템 도입이 매우 중요하다. 때문에 HERMES 프레임워크가 클라이언트에게 신뢰성과 안정성이 보장된 웹 서비스의 제공을 위해서 Broker 서버에서 발생할 수 있는 결함을 효과적으로 극복할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 Broker 서버 에서 웹 서비스와 관련된 결함이 발생하더라고 올바르게 운영될 수 있으며 분산 이미지 검색 프레임워크인 HERMES의 구조적 특성에 적합한 결함허용 시스템 설계 기법을 제안하여 HERMES 프레임워크가 클라이언트에게 투명성 있는 서비스를 제공하고 높은 신뢰성과 안정성이 확보될 수 있도록 구성하고자 한다. Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권2호
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• pp.311-316
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• 2016

인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권12호
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• pp.549-564
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• 2017

자율성을 가지는 소프트웨어와 사물 인터넷 기술 등의 발달로 단일 시스템이 제공하는 서비스들이 다양해짐은 물론, 기존에는 상상하지 못했던 새로운 서비스들이 시스템간의 협업을 통해 제공되고 있다. 자율성을 가지는 시스템 간의 협업은 마치 생물학적 관점에서의 생태계 구성과 닮아 있다는 점에서 IT 생태계의 개념이 근래 들어 새롭게 대두되었다. IT 생태계란 단일 시스템이 아닌 다수개의 이기종 시스템들이 하나의 공통된 목적을 달성하기 위해 각자의 자율성을 활용하여 자신의 미션을 달성하는 동시에 전체 시스템 그룹의 목적을 이뤄나가는 개념이다. 우리는 앞선 연구에서 IT생태계 구현을 위한 기본적인 몇 가지 메타모델과 초보적인 수준의 아키텍처를 제안한 바 있다. 본 논문은 이러한 선행연구를 정제하여 IT생태계 시스템 구현을 위한 참조 아키텍처 프레임워크를 제안하고 있다. 제안된 프레임워크는 시스템 구성원의 동적 재구성 문제에 비용-혜택 모델을 기반으로 하는 유틸리티 함수와 IT생태계 구성원의 개체 숫자 확장에 따라 기하급수적으로 증가하는 동적 재구성 오버헤드를 감소시킬 수 있는 해결책으로서의 유전자 알고리즘 활용 방안을 포함하고 있다. 무인삼림관리를 위한 IT 생태계 시스템이라는 개연성 있는 사례 연구를 통해 제안된 프레임워크의 효용성을 정량적으로 검증하고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.94-101
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• 2000

사용자 적응적 방송 수신이란 많은 방송 채널들이 존재 할 때, 사용자의 선호도에 따라, 관심이 있을 만한 프로그램들 또는 사용자가 지정한 특정한 프로그램만을 전자 프로그램 가이드의 형태로 보여주어 원하는 방송을 쉽게 선택, 시청할 수 있도록 하여 주는 필터링 기능, 짧은 시간에 긴 프로그램을 요약하여 보고자 할 때 사용자의 선호도에 따라 맞춤형 요약을 제공하는 브라우징 기능 등을 포함한다. 또한 디지털 저장 장치를 포함 할 때, 사용자의 시청 습관에 따라 자동으로 사용자 취향의 프로그램을 녹화하여 녹화된 프로그램을 수신중인 프로그램들과 함께 필터링/브라우징 기능을 제공 할 수 있다. 이러한 사용자 적응적 방송 수신을 위하여 몇 가지 기초적인 데이터를 필요로 하게 되는데 크게 사용자 선호도 정보와 프로그램 정보로 나뉘어 질 수 있다. TV Anytime forum은 사용자 적응적 방송수신을 위한 표준 작업으로 사용자가 원하는 프로그램을 원하는 시간에 원하는 방식으로 시청할 수 있도록 하여 주는 것을 그 목표로 하고 있으며 MPEG-7은 이러한 방송 수신을 위한 내용 정보 뿐만 아니라 멀티미디어 프로그램에 대한 많은 내용 정보 구조들을 포함한다. 이 논문에서는 MPEG-7과 TV Anytime forum의 연관성을 알아보고, 사용자 적응적 방송 수신을 위하여 필요한 데이터 구조를 설계하였다. 추가로 설계된 사용자 적응적 방송 수신을 위한 데이터 구조와 MPEG-7 기술 구조의 관계와 그 이용 방법을 알아본다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.