• 산업융합연구
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• 제21권12호
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• pp.37-43
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• 2023

현대의 비즈니스 환경에서는 협업과 상호 운용성이 조직의 성공과 수익성에 있어 중요하다. 그러나 다양한 조직 간의 작업 통합은 Identity and Access Management (IAM)의 역할과 정책의 차이로 인해 많은 커스터마이징이 필요하다. 사용자 중심의 신원 (UCI)은 사용자를 중심으로 한 분산 액세스 솔루션을 제공하여 이러한 문제를 해결할 수 있다. 이 연구는 다양한 조직 간의 IAM 역할 및 프로토콜의 충돌 속에서 자원 액세스를 간소화하는 UCI의 능력을 깊게 조사한다. 이 연구는 UCI 기반의 다중 도메인 액세스 제어 (MDAC) 프레임워크를 제시하며, 이는 온톨로지, 도메인 간의 액세스 역할 및 정책을 표현하기 위한 통합된 방법, 그리고 UCI 인프라와 통합되는 소프트웨어 서비스를 포함한다. 목표는 다양한 도메인에서의 액세스 역할 및 정책 관리에 대한 명확한 지침을 제공함으로써 조직의 자원 관리와 의사 결정을 강화하고, 궁극적으로 기업의 투자 수익률을 향상시키는 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.10-20
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• 2024

매년 증가하는 온라인 상거래 시장과, 점차 다양해지는 상품과 콘텐츠로 인해 사용자들은 선택 과정에 어려움을 느낀다. 이에 여러 기업들은 온라인 쇼핑몰에서 사용자가 선호할 상품을 선별하여 제공하기 위해 추천 시스템에 대한 지속적인 연구를 진행하고 있다. 대다수의 추천 시스템 연구에서는 비교적 획득하기 쉬운 사용자의 이벤트 데이터를 기반하여 연구를 진행하였으나 한 종류의 사용자 행동만을 고려하기 때문에 사용자의 선호도를 파악하는 것에 오차가 발생한다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 고려하여 사용자의 선호도를 분석하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 사용자의 사용자 행동 데이터의 상관관계를 분석하고 가중치를 생성하여 추천 모델을 학습한다. 실험에서는 기존 연구의 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 시스템의 복잡도와 성능 향상을 확인하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권3호
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• pp.355-362
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• 2024

본 연구의 주요 목표는 아파트 단지 수선유지 비용을 예측하기 위해 딥러닝 기법을 적용한 예측 모델 구축 프레임워크를 제안하는 것이다. 아파트 건물을 이상적인 상태로 관리하기 위해서는 지속적인 유지 및 시의적절한 수리가 필수적이다. 아파트 단지는 광범위한 면적, 공동 시설, 다수의 주거 동, 서비스 지역 등으로 인해 유지관리가 복잡하다. 또한, 아파트의 안전성 보장, 가치 유지 및 경제적 효율성 때문에 경제적이고 합리적인 유지보수의 중요성이 점점 커지고 있다. 그러나 아파트 단지 수선유지는 다양한 외부 요인의 영향을 받고 데이터 수집이 어려워 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 실제 아파트 단지 유지보수 비용 데이터를 기반으로 딥러닝 기법을 활용해 유지보수 비용을 예측하는 모델 개발 프레임워크를 제시하고자 한다. 본 연구의 프레임워크 및 결과는 실질적으로 아파트 단지의 유지보수 비용 예측에 활용될 수 있으며, 궁극적으로 아파트 단지의 시설 관리 향상에 기여할 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.15-25
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• 2024

효과적인 동물 생태계 분석을 위해서는 동물 서식 현황을 자동으로 파악할 수 있는 동물 관제 기술이 중요하다. 특히 울음소리로 종을 판별하는 동물 소리 분류 기술은 영상을 통한 판별이 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있다. 기존 연구들은 단일 딥러닝 모델을 사용하여 동물 소리를 분류하였으나, 야외 환경에서 수집된 동물 소리는 많은 배경 잡음을 포함하여 단일 모델의 판별력을 악화시키며, 종에 따른 데이터 불균형으로 인해 모델의 편향된 학습을 야기한다. 이에, 본 논문에서는 클래스의 데이터 수를 고려하여 페널티를 부여하는 Focal Loss를 사용한 여러 분류 모델의 예측결과를 앙상블을 통해 결합하여 잡음이 많은 동물 소리를 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 공개 데이터 셋을 사용한 실험에서, 제안된 기법은 단일 모델의 평균 성능에 비해 Recall 기준으로 최대 22.6%의 성능 개선을 달성하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.23-28
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• 2024

The multi-tenancy and high scalability of the cloud have inspired businesses and organizations across various sectors to adopt and deploy cloud computing. Cloud computing provides cost-effective, reliable, and convenient access to pooled resources, including storage, servers, and networking. Cloud service models, SaaS, PaaS, and IaaS, enable organizations, developers, and end users to access resources, develop and deploy applications, and provide access to pooled computing infrastructure. Despite the benefits, cloud service models are vulnerable to multiple security and privacy attacks and threats. The SaaS layer is on top of the PaaS, and the IaaS is the bottom layer of the model. The software is hosted by a platform offered as a service through an infrastructure provided by a cloud computing provider. The Hypertext Transfer Protocol (HTTP) delivers cloud-based apps through a web browser. The stateless nature of HTTP facilitates session hijacking and related attacks. The Open Web Applications Security Project identifies web apps' most critical security risks as SQL injections, cross-site scripting, sensitive data leakage, lack of functional access control, and broken authentication. The systematic literature review reveals that data security, application-level security, and authentication are the primary security threats in the SaaS model. The recommended solutions to enhance security in SaaS include Elliptic-curve cryptography and Identity-based encryption. Integration and security challenges in PaaS and IaaS can be effectively addressed using well-defined APIs, implementing Service Level Agreements (SLAs), and standard syntax for cloud provisioning.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제57권1호
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• pp.18-27
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• 2024

Objectives: This study investigated the association between exacerbated economic hardship during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic and changes in the health behaviors of Korean adolescents. Methods: We analyzed data from the 2021 Korea Youth Risk Behavior Survey and included 44 908 students (22 823 boys and 22 085 girls) as study subjects. The dependent variables included changes in health behaviors (breakfast habits, physical activity, and alcohol use) that occurred during the COVID-19 pandemic. The aggravation of economic hardship by COVID-19 and the subjective economic status of the family were used as exposure variables. Multiple logistic regression analysis was utilized to calculate the prevalence odds ratios (PORs). Results: Severe exacerbation of a family's economic hardship due to COVID-19 was negatively associated with the health behaviors of adolescents, including increased breakfast skipping (POR, 1.85; 95% confidence interval [CI], 1.55 to 2.21 for boys and POR, 1.56; 95% CI, 1.27 to 1.92 for girls) and decreased physical activity (POR, 1.37; 95% CI, 1.19 to 1.57 for boys and POR, 1.38; 95% CI, 1.19 to 1.60 for girls). These negative changes in health behaviors were further amplified when combined with a low subjective family economic status. Conclusions: The experience of worsening household hardship can lead to negative changes in health behavior among adolescents. It is crucial to implement measures that address the economic challenges that arise from stressful events such as COVID-19 and to strive to improve the lifestyles of adolescents under such circumstances.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권5호
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• pp.489-509
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• 2024

Slope stability analysis and prediction are of critical importance to geotechnical engineers, given the severe consequences associated with slope failure. This research endeavors to forecast the factor of safety (FOS) for slopes through the implementation of six distinct ML techniques, including back propagation neural networks (BPNN), feed-forward neural networks (FFNN), Takagi-Sugeno fuzzy system (TSF), gene expression programming (GEP), and least-square support vector machine (Ls-SVM). 344 slope cases were analyzed, incorporating a variety of geometric and shear strength parameters measured through the PLAXIS software alongside several loss functions to assess the models' performance. The findings demonstrated that all models produced satisfactory results, with BPNN and GEP models proving to be the most precise, achieving an R² of 0.86 each and MAE and MAPE rates of 0.00012 and 0.00002 and 0.005 and 0.004, respectively. A Pearson correlation and residuals statistical analysis were carried out to examine the importance of each factor in the prediction, revealing that all considered geomechanical features are significantly relevant to slope stability. However, the parameters of friction angle and slope height were found to be the most and least significant, respectively. In addition, to aid in the FOS computation for engineering challenges, a graphical user interface (GUI) for the ML-based techniques was created.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.813-821
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• 2017

개체 링킹은 입력된 질의에 존재하는 개체를 표현한 개체 표현(entity mention)을 지식베이스에 존재하는 개체와 연결하여 의미를 파악하는 연구이다. 개체 링킹에 관한 연구는 지식 베이스 구축 문제, 다중 표현 문제, 개체 연결 중의성 문제, NIL 개체 인식 문제가 존재한다. 본 연구에서는 지식 베이스 구축 문제와 다중 표현 문제를 해결하기 위해 위키피디아를 기반으로 개체 이름 사전을 구축한다, 또한, 문맥 유사도, 의미적 관련성, 단서 단어 점수, 개체 표현의 개체명 타입 유사도, 개체 이름 매칭 점수, 개체인기도 점수 자질들을 기반으로 SVM(support vector machine)을 학습하여, NIL 개체를 인식하는 문제와 개체 연결 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 구축한 지식 베이스를 기반으로 제안한 두 방법을 순차적으로 적용하였을 때 좋은 개체 링킹 성능을 얻었다. 개체 링킹 시스템의 성능은 NIL 개체 인식 성능이 83.66%, 중의성 해소 성능이 90.81%의 F1 점수를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권10호
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• pp.793-806
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• 2015

미계측유역의 유출량 모의는 수문학 분야에서 필수적인 사항이다. 강우-유출 모형을 이용하여 신뢰성 있는 유출량을 모의하기 위한 핵심사항은 강우-유출 모형의 매개변수를 추정하는 것이다. 하지만 현재 우리나라는 불충분한 수문자료로 인해 매개변수 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구의 목표는 불확실성 반영을 위한 Bayesian 통계기법 기반의 강우-유출 모형의 매개변수를 지역화 하는 것이다. 그 방법은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 세계적으로 널리 사용되고 있는 Sacramento 강우-유출 모형에 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 기법을 연계한 Bayesian Sacramento 강우-유출 모형을 사용하여 계측유역을 대상으로 13개 매개변수를 최적화하고 각 매개변수의 사후분포를 도출하였다. 둘째, 매개변수와 유역특성인자 사이에 회귀특성을 얻기 위해 다중선형회귀분석을 적용하여 유역특성을 고려한 지역화 매개변수를 결정하였다. 다중회귀분석을 통하여 산정된 지역화 매개변수를 계측유역에 전이하여 유출량을 모의 후 통계적 효율기준인 N-S계수, 일치계수 및 상관계수를 사용하여 지역화 매개변수 검증을 수행하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1147-1157
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• 2014

차량과 통신기술의 발전으로 임시네트워크를 이용한 지능형 교통 시스템이 실현되었다. VANET은 지능형 교통 시스템의 한 예로써, 현재 배포단계를 눈앞에 두고 있다. 하지만 지능형 교통 시스템의 많은 장점에도 불구하고, 보안과 프라이버시 문제로 아직 대다수 차량에 설치되지 못하고 있다. 사용자들은 주변 차량이나 기반시설과의 통신을 위해 자신들의 프라이버시가 노출되는 것을 원치 않기 때문이다. 따라서 지능형 교통 시스템의 대중화를 위해 프라이버시 문제는 선결되어야 한다. 일반적인 임시네트워크나 VANET과 같은 특정 상황에서 프라이버시 문제를 해결하기 위한 여러가지 기법들이 제안되었다. 대표적으로 다중 익명성을 이용한 기법이 있지만, 이를 비콘 메시지에 적용하더라도 공격자는 사용자를 특정 지을 수 있다. 따라서 임시네트워크에서 프라이버시를 보호하기 위한 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 VANET 환경에서 프라이버시를 조건부로 보장하는 신원교환 기법을 제안한다. 사용자는 자신의 가명을 이웃과 교환하고 메시지를 보낼 땐 이웃의 가명을 이용하여 보낸다. 제안하는 기법은 분쟁이 발생하는 경우 (권한이 있는) 기관이 메시지 송신자의 익명성을 철회할 수 있게 만듦으로써 프라이버시를 조건부로 제공한다.