• 한국언론정보학보
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• 제22권
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• pp.7-38
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• 2003

이 연구는 변화하는 미디어 환경 속에서 한국 공영방송의 자리 찾기에 대한 논의의 단초를 제시하기 위해 진행되었다. 이를 위해 이 연구는 현상 분석을 통해, 현대 사회에서 공영방송이 지니는 위기의 본질과 위기에 대한 각국의 대응 방식을 유형화하고, 그에 비추어 한국 공영방송의 대응방식을 진단해보았다. 한국의 주류 공영방송은 비차별적인 편성으로 시청 점유율을 높이려고 하고 있으며, 그 재원으로 광고 비중을 현상태로 유지 또는 확대하는 기조다. 또한 다소 독특한 형태의 전략으로서 실제 방송 내용을 이용해 사회 내 영향력을 확대하려는 움직임을 보이고 있다. 마지막으로, 한국의 공영방송은 국가, 자본, 시민 사회 모두에서 독립된 방송인들이 자율적으로 운영하는 방송의 형태를 지향하고 있다. 이상의 네가지 전략(또는 지향성)은 단기적으로는 기존의 공영방송이 가지고 있는 특혜를 유지하는 데는 효율적일 수 있으나, 장기적인 면에서는 공영방송의 전통적 개념에서 너무 멀리 유리되어 나가는 것이기 때문에 사회 내 위상을 불안정한 상태로 만들 것이다. 한국의 공영방송은 스스로의 생존을 위해서, 또한 절박한 사회적 기능의 수행을 위해서 비차별화로 단기적 생존을 보존하기보다는 보다 현실적인 장기적 선택지를 찾아가야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.1031-1042
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• 2006

최근 유역과 하천개발사업에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 배경하에서 본 논문은 실험선택법(choice experiment)을 적용하여 안양천의 속성별 가치를 추정하고 추정된 가치를 적용하여 안양천 물순환 건전화를 위한 대안의 경제적 가치를 추정하였다. 실험선택법은 여러 속성으로 구성된 환경재의 가치추정방법으로 응답자의 선호체계에 명확하게 초점을 둔 지불의사 유도방법이다. 예비조사를 통해 안양천이 가진 속성을 홍수피해위험, 유지유량, 수질, 하천형태, 안양천 개선분담금으로 설정하였다. 서울시와 경기도 지역 거주민 200명을 설문조사하였고 조건부로짓 모형을 적용하여 각 속성에 따른 수준별 가구당 매월 잠재가치를 추정하였다. 본 논문은 정책결정자들에게 하천개발 사업과 관련한 의사결정과정에 유용한 방법론적 체계와 정량적 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.315-324
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• 2008

본 연구는 조건부가치평가법 중 이중양분선택형 질문을 사용하여 안양천 유역의 수질개선에 대한 지불의사를 추정하였다. 선형로짓모형에서 전체 응답자의 지불의사액은 4,930원이었으며 서울지역 거주민과 경기지역 거주민의 차이는 없는 것으로 추정되었다. 응답자들은 전반적으로 조건부 시장을 잘 받아들였으며 가구당 월평균 3,860원에서 5,101원의 지불의사를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 이 값을 전체지역으로 확장하면 연간 약 83.0억원에서 109.7억원에 해당한다. 본 연구는 정책결정자들이 향후 유역과 관련된 사업에서 의사결정과정에 유용한 연구과정과 정량적인 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-9
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• 2015

본 연구에서는 다속성 의사결정(MADM)과 게임 이론을 결합하여 무선 자원의 이용효율을 향상시키는 호 수락제어 방법을 제시한다. 다속성 의사결정 방법으로 그레이 관계분석(GRA), 단순부가가중치법(SAW), TOPSIS들을 이용하였는데, 이 방법들은 서로 다른 서비스 품질(QoS)을 갖는 서비스들이 선호하는 대상 네트워크들의 선호도를 계산할 것이다. 이 선호도 값들을 이용한 효용함수를 바탕으로, 사용자가 요구하는 서비스 중에서 서비스 제공자들에게 적합한 서비스를 선택할 수 있도록 비협력적 게임이 진행된다. 요청되는 모든 서비스가 선택될 때까지 게임은 반복적으로 진행되며, 각 단계에서 내쉬균형을 이루는 서비스가 선택되도록 하였다. 서로 다른 특성을 갖는 4개의 무선 랜(WLAN) 시스템 중에서 임의의 2개의 네트워크가 중첩하여 존재하는 경우들을 각각 분석한 결과, 모든 다속성 의사결정 방법들은 서비스 제공자가 얻는 최대 보수의 차이는 있었으나 게임의 각 단계에서 동일한 서비스 선택하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.563-577
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• 2017

인터넷과 컴퓨터의 발달로 인해 신종 변종 악성코드가 하루에 약 1백만 개씩 출현하고 있다. 더욱이 기업을 대상으로 하는 표적공격의 경우 알려지지 않은 악성코드를 통해 공격이 진행되므로 전통적인 시그니처에 의한 탐지 방법은 대응에 대한 효율성이 낮게 되어 많은 기업들은 새로운 샌드박스와 같은 동적 분석 시스템을 도입하였다. 그러나 실행 파일뿐만 아니라 워드문서 또는 PDF 형태의 악성코드도 지속적으로 증가하고 있으며 새로운 악성코드 또한 동적 분석 시스템을 우회하는 기술을 포함하고 있어 효율적인 운영을 위해 많은 자원이 필요하고 새로운 기술이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 동적 분석 시스템을 위해 사전 필터링 기술을 사용하여 효율성을 향상시키기 위한 사전 필터링 기술 선정 요소를 도출하고 기술 도입 시 합리적인 선택을 할 수 있도록 AHP(Analytics Hierarchy Process)를 사용하여 의사 결정 모델을 제시하고, 도입 시 활용할 수 있도록 공식을 제시하고 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.121-135
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• 2007

문제의 제약조건을 명확히 표현하고 휴리스틱 탐색에 의하여 스케쥴링을 형성하는 제약조건 중심의 스케쥴링 기법은 실세계의 스케쥴링 문제에 성공적으로 적용되어 왔다. 하지만, 기존의 제약조건 중심의 스케쥴링 연구에서 스케쥴링의 목적을 표현하고 최적화하는데 관련된 연구는 부족한 상황이다. 특히 비용 목적함수는 다양한 비즈니스 계획의 효과를 분석하는 기업의사결정에서 매우 중요 하다고 평가된다. 이 연구의 목적은 자원 용량이나 일시적인 제약조건을 만족하면서 지연비용 및 재고비용을 포함한 스케쥴링의 전체 비용을 명확하게 표현하고 최적화하는 것이다. 비용기반 스케쥴링 프레임워크에서, 동일한 작업 내에 일시적인 제약조건을 만들어 가면서 비용함수를 개선해 나가는 비용 전파 알고리즘을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권4호
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• pp.220-231
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• 2002

'트로이 목마 프로그램 (Trojan-horse program)'이란 겉으로는 유용한 일을 하는 것처럼 보이지만 사용자 모르게 악성 행위를 하는 프로그램을 의미한다. 본 논문에서는 개발자의 첨부 자료에 의거하여 트로이 목마 프로그램을 감지할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법에서 코드는 개발자에 의해 자원 접근 정보를 가지는 첨부자료와 함께 배포되며 사용자는 첨부 자료를 통해 코드의 악성 여부를 1차 판단한다. 이 때 정상 코드로 판명되어 수행이 허가된 코드는 수행 중에 감시 시스템에 의해 자신의 첨부자료에 위배되지 않는 다는 것을 2차로 감시 받게 된다. 이로써 알려지지 않는다는 트로이 목마 프로그램의 감지가 가능함과 동시에 기존 감시 시스템 기법들에 비해 사용자 측의 정책 설정 및 판단 부담을 줄여주는 특징을 가진다. 본 논문에서는 제안된 방식을 형식 언어로 기술하고 그 안전성도 함께 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.9-17
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• 2021

최근 빅데이터 분석, 인공지능, 기계학습 등의 발전으로 인해서 데이터를 과학적으로 분석하는 기술이 발전하고 있으며 이는 의사결정 문제를 최적으로 해결해주고 있다. 그러나 특정 분야의 경우에는 데이터의 양이 부족해서 과학적 방식에 적용하는 것이 어렵다. 예컨대 부동산과 같은 데이터는 데이터 발표 시점이 최근이거나 비 유동성 자산이다 보니 발표 주기가 긴 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 극복하기 위해서 TimeGAN 모형을 통해 기존의 시계열의 확장 가능성에 대해서 연구하고자 한다. 이를 위해 부동산과 관련된 총 45개의 시계열을 데이터 셋에 맞게 2012년부터 2021년까지 주 단위로 데이터를 수집하고 시계열 간의 상관관계를 고려해서 총 15개의 최종 시계열을 선정한다. 15개의 시계열에 대해서 TimeGAN 모형을 통해 데이터 확장을한 결과, PCA 및 T-SNE 시각화 알고리즘을 통해 실제 데이터와 확장 데이터 간의 통계적 분포가 유사하다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 논문을 통해서 데이터의 과적합 또는 과소적합이라는 한계점을 극복할 수 있는 다양한 실험이 연구되기를 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.45-51
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• 2021

급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1445-1456
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• 2018

Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.