• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.62-74
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• 2004

백두대간은 국토의 근간이자 중요한 생태축이다. 그러나 최근 백두대간 지역을 대상으로 한 각종 개발요구가 증가함에 따라 이에 적절히 대응하기 위한 보전 전략 수립과 체계적인 관리의 필요성이 부각되고 있다. 이 연구는 백두대간 지역을 효율적으로 보호하기 위한 관리구역 설정을 제안하고자 수행하였다. 접근 방법은 백두대간의 적절한 관리범위 설정을 위해 수계 및 유역을 바탕으로 인간 간섭의 영향정도를 파악하는 것으로, 수치지도, Landsat TM 영상 등이 사용되었다. 준산악지형의 특성을 갖는 남덕유산~소사고개 구간을 대상으로 유역확장방식을 사용하여 유역차수에 따른 경작지, 도시, 나지, 수계, 산림 등의 토지이용상태의 변화를 추적하였다. 그 결과 유역확장방식은 백두대간 관리범위 설정기법으로 효율적이었으며, 관리범위는 마루금을 중심으로 무주(8차)와 거창(5차) 방향이 상이하게 설정되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.1456-1464
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• 2007

정보의 보안 및 감시, 관리에 대한 중요성의 증대와 공항, 항만 및 일반 기업에서의 얼굴 및 피부 인식을 이용한 패스워드 제어 시스템이 활용됨으로써 피부색 검출에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔다. 뿐만 아니라 광범위 통신망을 이용한 화상 통신 및 전자 결재 등 그 적용 범위가 급속하게 확산됨에 따라 정확한 피부색 검출의 중요성이 그 무엇보다 커지고 있다. 본 논문에서는 인종별로 수집된 수백 개의 인물 이미지로부터 얻어진 정보를 사용해 피부색의 YCbCr을 파악하고 이 중 Cb와 Cr 정보만을 이용하여 피부 영역을 설정하였으며, 적응적인 피부 범위 설정을 통하여 그 피부 영역의 포함 여부에 따라 피부색을 검출하는 효율적이고 간단한 구조를 제안한다. 이것은 메모리를 사용하지 않는 ID 처리를 가능하게 함으로써 모바일 장비와 같은 상대적으로 작은 크기의 하드웨어나 시스템으로의 적용을 가능하게 하였다. 그리고 선택적 모드를 추가함으로써 더욱 향상된 피부 검출을 할 수 있을 뿐 만 아니라 복잡한 알고리즘을 사용하는 기존의 얼굴 인식 기술에 상응하는 결과를 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.667-680
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• 2021

이 연구의 목적은 서리 발생일과 무상일 기간의 특성을 분석하고 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, Long-short Term Memory (LSTM) 기법을 활용하여 서리발생 예측모델을 개발하고 평가하는데 있다. 수원, 청주, 광주 지점에서 봄철과 가을철 서리발생 예측모델 개발을 위한 기상변수들을 수집하였으며, 수집기간은 1973년부터 2019년까지이다. 프리시전(precision), 리콜(Recall), f-1 스코어와, AUC 및 Reliability Diagram과 같은 그래피컬 평가기법을 이용해 서리발생 예측모델을 평가하였다. 봄철과 가을철 모두 서리발생일이 줄어드는 경향성(유의수준: 0.01)을 보였다. 0.9 이상의 높은 AUC 값에도 불구하고, 신뢰도는 일정한 값을 보여주지는 않았다. 서리발생일 측뿐만 아니라, 초상일과 종상일을 정확히 예측할 수 있도록 모형 개선이 필요해 보이며, 다른 지역의 더 많은 지점에서 동일한 기법을 적용해 보는 연구가 필요해 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.629-643
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• 2019

제4차 산업혁명 시대에 들어서며 세계 각국은 제조 산업의 경쟁력 확보를 위해 스마트팩토리를 빠르게 확산시키기 위한 보급 사업을 진행하고 있다. 그러나 스마트팩토리는 네트워크 환경이 폐쇄적이었던 기존 공장과는 달리 내부와 외부의 사물들이 서로 연결되고 다양한 ICT 기술이 활용되기 때문에 보안 취약점이 발생할 수 있다. 그리고 스마트팩토리는 사고 발생 시 경제적인 피해가 매우 크기 때문에 특정 대상에게 금전적 피해를 야기하고자 수행되는 사이버 공격의 대상이 되기 쉽다. 따라서 스마트팩토리에 대한 보안 연구 및 적용이 반드시 필요한 상황이지만 구체적인 스마트팩토리 시스템 아키텍처가 제시되어 있지 않아 스마트팩토리 보안요구사항도 정립되어 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 국내외 주요 스마트팩토리 참조모델을 기반으로 스마트팩토리의 주요 특성을 식별하고 이를 반영할 수 있는 스마트팩토리 아키텍처를 도출하였다. 이후 도출된 스마트팩토리 아키텍처를 바탕으로 보안 위협을 식별하였으며 이에 대응할 수 있는 보안요구사항을 제시함으로써 스마트팩토리의 보안성 향상에 기여하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.491-501
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• 2019

최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.

• 한국치위생학회지
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• 제18권6호
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• pp.921-932
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• 2018

Objectives: The aim of this study was to investigate the number of existing permanent teeth and the denture usage status in elderly adults aged 65 years and above living in metropolitan cities and to confirm the degree of oral health inequality caused by the differences in oral conditions in each metropolitan city using the Lorenz curve and the Gini coefficient. Methods: The raw data for the analysis were obtained from the dataset of the sixth Korea National Health and Nutrition Examination Survey conducted between 2013 and 2015. The subjects included 1,764 people who underwent oral examination and answered questions. The complex samples general linear model was used to analyze the number of existing permanent teeth adjusted for age and monthly household income. The proportion of edentulousness and the denture status was analyzed using complex samples crosstabs. Results: The number of existing permanent teeth in the elderly adults aged 65 years and above was lowest in Ulsan (15.41) and highest in Gwangju (20.44). The proportion of edentulousness was highest in Busan (14.5%) and lowest in Daejeon (4.0%). With regard to the proportion of denture users, Busan had the highest tendency for denture usage (50.4%) and Gwangju had the lowest tendency (34.9) (p=0.172). The Gini's coefficient for the number of existing teeth was lowest in Busan (0.332). Oral health inequality was most severe in metropolitan cities. Conclusions: We found that oral health inequality exists among elderly adults living in the metropolitan cities of Korea using the Lorenz curve and Gini's coefficient.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.25-39
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• 2018

본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.45-52
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• 2018

본 연구는 2017년 8월 17일 청계천에서 발생한 시민고립사고의 원인을 규명하고, 고밀도 기상관측망의 관측자료를 이용하여 안전한 도시하천 관리 방안을 제시한 연구이다. SK 텔레콤 기지국에 설치된 고밀도 기상관측망인 SK techx와 상대적으로 공간적 밀도가 낮은 기상청 AWS의 사고 당일 강우자료를 도시유출모형에 적용하여 당시 상황을 모의하였다. 사고원인 중 하나로 가정한 CSO 관로 내 체수현상을 구현하여 수치모의한 결과, 기상청 AWS에서 계측된 강우량은 사고를 발생시키지 않았다. 하지만 실제 현상과 더 유사한 고밀도 기상관측망인 SK techx의 강우자료를 적용했을 때는 당일 발생한 사고와 유사한 결과가 나타났다. 이는 낮은 공간 밀도인 기상청 AWS는 청계천에서 일어나는 실제현상을 예측할 수 없고, 안전한 하천관리르 위해 고밀도 기상관측소가 필요하다는 것을 의미한다. 또한 CSO 관로 내 체수 유무를 독립변수로 수치 모의한 결과 비우당교의 CSO 관로 내 체수가 사고의 직접적인 원인으로 분석되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.221-230
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• 2018

기업의 창업가들과 경영자들은 글로벌 대기업들에 의해 지배되고 있는 산업들에서 성공하기 위해 필요한 규모 및 능력을 달성하기 위해서 협력업체들과의 확장된 네트워크를 잘 이용할 줄 알아야 한다는 사실을 목격하게 된다. 기업의 경영자들은 간소하지만 민첩한 기업을 만들고자 한다면, 그들은 어떻게 기업의 조직구조 모델이 운영효율성, 유연성에 영향을 미치게 되는지, 그리고 어떻게 기업 조직을 기업환경과 전략(기회와 위협을 감지하고 대응할 수 있는)에 맞게 조정해야 하는지를 이해해야 한다. 본 연구는 요즘처럼 빠르게 변하고 불확실한 기업 환경에서 생존하고 번창할 수 있는 기업을 만들기 위해 필요한 역량들을 검토한다. 본 논문에 제시된 것 들은 빠르게 변하는 글로벌 경제의 수요에 대처하려 했던 수백 명의 경영자들과 기업창업자들의 지난 20년 동안의 노력의 결과들이다[1]. 본 연구의 결과는 정보기술(IT)이 기업의 성공을 위해 필요한 역량 및 조직구조를 개발하는데 있어서 필요한 가이드라인을 제공한다. 본 연구는 계량적인 연구 모델을 제시하지 못하는 한계점을 가지고 있으나, 최근의 정보기술 환경에서 기업들이 조직의 구조를 설계하는데 있어 고려해야할 점들과 지침을 제공하는 것이 연구의 목적이다.