• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.25-52
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• 2018

본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 한국보건간호학회지
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• 제6권1호
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• pp.32-45
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• 1992

An important role of community health nurses in health centers is to solve community health problems found through data collection methodology which has been used to identify the health needs of the community, diagnose the health problems and to plan health programs suitable for the health problems. Also community health nurses must be prepared to know the community health needs and to participate in the planning process. Since 1956 when the health center law was established, community health nurses have really implemented only the services which the government has asked them to do. This has kept them busy enough. But these days as society is in rapid change, community health nurses should have the flexibility to deal with the social change and demands that are unique to their community each which has different health needs and demands. So community health nurses need to identify what community health problems exist in their particular communities. The purposes of this study were as follows. 1) To explore the suitability of the health programs which the government has asked the community health nurses to do for their own communities and if these programs are not suitable, to explore the reasons why. 2) To explore the degree to which the community health nurses have the ability to identify health problems in their own communities and activate the community diagnostic process. 3) To identify the degree that the community health nurses have the ability to implement plans related to community diagnosis. 4) To find out how much data related to community health problems, the community health nurses have and how they are utilizing it. 5) To measure the community health nurses self-confidence concerning diagnostic activities for community health. The study subjects were 454 Community Health Nurses working in Health Centers in Seoul, Korea. The period of data collection was 6 days(Nov. 9th 1991-Nov. 15th 1991). A questionnaire used for data collection was composed of three different items; general characteristics, community health diagnostic activities and self-confidence in performing diagnostic activities. The results of the study are as follows. First, over one third of the respondents replied that the government required activities for their communities are not appropriate. Of these activities the most frequent reply $(51.2\%)$ indicated that many of the activities in the community were inappropriate to the actual situation. Further, $25\%$ of the replies indicated that many activities were only administratively oriented and as such not appropriate. Second, $49.8\%$ of the respondents replied that they had done general assessments and had a general idea of the health problems of their community. Effective solutions to health problems could be found with an increase in health personnel and management ability according to $41.5\%$ of the respondents. Third, to the question as to whether they had ever independently implemented a plan towards solving community diagnosed problems, $52\%$ of nurses replied 'never', $40\%$ 'occasionally' but only $7.5\%$ replied that they did it frequently. Actually there was very little done even in the basic work of collecting the necessary data. Fourth, when asked how much of basic information they had collected that might be used in community diagnosis activity, of 26 items in 5 areas, there was hardly one for which complete data had been collected. Fifteen percent did have data on the geographical aspects of their area, housing distribution and types of housing, while $17.8\%$ knew the frequency with which the health center was used. Concerning community resources, even with a list of community resources, only $12.3\%$ had data on any of these resources, and this data was incomplete. Further, information about social work institutions, and facilities was also incomplete, only $14.2\%$ of the respondents had any data and even it was incomplete; that is, in general, the nurses did not have this information. Fifth, concerning the confidence of the community health nurse in their ability to carry out community diagnoses activities, $60\%$ replied that they were very or at least nominally confident, indicating that although they were not doing community diagnostic activities they felt they could do so, as they were carrying out home visits and program planning as part of their official duties. The following recommendations are made based on the results of this study. First; since the community health nurses have a high perception of the need for community diagnostic activities and. high confidence in their ability to carry out this activity and high percentage of respondents replied that with a little training they could do this even better it is recommended that community diagnostic activity training be included in the continuing education program for community health nurses. Second, in order for the Community Health Nurses to successfully solve the health problems of their respective community they reported to a need to increase the number of health personnel, improve the facilities and the system of managing their work. Considering this, it is recommended that ways be sought to remedy these deficits.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.231-241
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• 2021

본 연구는 근로자의 학업 열망이 대학교육 참여에 미치는 연구를 통해 대학교 관계자들에게 신입생유치 및 맞춤 교육을 위한 전략과 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 선행자료들을 분석하여 변수들을 도출하였고, 변수들 간의 인과관계 설정과 질문지를 개발하였다. 조사 대상은 대학교육 참여에 관심 있는 근로자 331명을 대상으로 대인면접법으로 자료 수집을 하였다. 수집된 자료는 데이터화를 하였고, 신뢰성 및 타당성 검증과 빈도분석을 실시하였다. 마지막으로 구조 방정식 모형의 적합도와 각 개념에 대한 인과관계를 검증하였다. 따라서 검증결과 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 적성에 맞는 직업군으로 전환한 경험자와의 멘토·멘티 제도를 통해 동기부여를 해야 할 것이다. 또한 미래를 위해 지속적인 자기계발을 할 수 있도록 프로그램을 개발하고 보급해야 할 것이다. 이를 위해 전문가와의 상담을 통해 본인의 적성과 장점을 파악할 수 있도록 지원해야 할 것이다. 둘째, 대학 관계자들은 추천을 통해 입학을 한 근로자들이 직업전환을 이룬 사례와 정보를 입학 예정자가 알 수 있도록 홍보를 강화해야 할 것이다. 또한 자기 계발을 할 수 있는 대학교육 프로그램을 개발하고 '공모전' 등을 통해 다양한 아이디어를 수용하고 재가공을 통해 근로자에게 대학교육에 대한 정확한 정보를 제공해야 할 것이다. 셋째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 직업전환과 자기계발이라는 두 마리의 토끼를 잡을 수 있다는 프로그램을 근로자에게 제공해야 한다. 즉, 대학 입학시 해외 선진 기업 견학, 다양한 자격증 취득, 블루칼라·화이트칼라의 부서 간 이동, 이직 기회 획득 등 다양한 정보제공과 졸업 선배들의 성공 사례들을 제공함으로써 근로자들의 학습 동기 유발을 자극시켜야 할 것이다. 넷째, 대학 관계자들은 직업전환을 위해서는 대학교육에 참여하여 체계적인 교육과 사회 환경의 흐름 등을 교육받음으로써 한층 더 발전할 수 있는 곳이 대학이라는 것과 이와 관련된 대학교육 프로그램을 적극적으로 홍보해야 할 것이다. 마지막으로 대학 관계자들은 근로자가 대학교육 참여시 자기계발을 할 수 있다는 인식이 발생하도록 근로자와의 상담 및 홍보를 실시해야 할 것이고, 근로자들의 수요조사 및 분석을 통해 자기계발을 위해 필요한 사항들이 무엇인지 파악하여 이에 대한 대응방안들을 마련해야 할 것이다.

• 의료법학
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• 제23권4호
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• pp.29-74
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• 2022

2020년 예상하지 못한 형태의 COVID-19 감염병의 급속도로 전파·확산으로 국민의 "생명·신체·재산"에 피해를 줄 수 있는 재난관리법상 사회재난이 발생하면서, 감염병병원체의 검사 및 발생 사실에 대한 신고 및 보고(제11조), 실태조사(제17조), 역학조사(제18조), 예방접종을 위한 역학조사(제29조) 등을 통하여 수집된 정보는 발전된 데이터 인식 및 처리 기술, 인공지능을 통한 학습 기술 등과 결합하여 (1) 의료자원 배분을 위한 정책적 근거 마련(병상배정, 방역물품 공급), (2) 감염병 확산 방지를 위한 방역 정책적 근거 마련(집합금지·영업제한 등 정책 결정, 확진자 발생 현황 예측을 위한 연구 및 정책 결정), (3) 예방접종 촉진 및 피해 현황 파악 등 감염병 위기 상황에서 의사결정의 중요한 근거로 활용되어 왔다. 이러한 감염병 데이터를 활용한 의료정책의 결정은 방역정책 결정, 정보제공, 의약품 개발 및 연구 기술 발전에 기여하여 왔으며, 국제적으로 감염병 데이터의 활용 법제 마련에 관한 논의가 증가하면서 감염병 데이터 활용의 법적인정 범위와 한계에 대한 관심이 높아졌다. 감염병 데이터의 활용은 감염병 전파 및 확산 차단 목적, 감염병의 예방·관리·치료업무 목적, 감염병 연구 목적으로 분류할 수 있으며, 정보의 활용은 감염병 위기 상황을 전제로 논의된다. 먼저 민감정보인 "진료기록, 예방접종약, 예방접종, 기저질환 유무, 건강순위, 장기요양인정등급, 임신여부 등"에 관한 정보의 경우, 업무 목적으로 수집·제공·활용하는 경우 개인정보보호법상 활용이 인정되는 "타법에서 정하는 업무" 범위에 대한 해석이 요구된다. "감염병 전파 및 확산 차단, 감염병의 예방·관리·치료" 목적의 업무수행의 경우 입법적으로 명확하게 사전에 규율하기 쉽지 않다. 따라서 이를 인정하기 위한 전제로 먼저 대법원 및 헌법재판소에서 의료행위의 개념을 명확하게 정의하기 어렵다는 부분을 차용할 수 있다. 따라서 현실적으로 구체적인 업무수행의 행위 유형은 후행적으로 "입법목적, 학문적 원리, 전문성, 사회통념"을 기준으로 판단하여 재량권의 일탈 또는 남용의 논리로 해석하게 된다. 목적 달성에 필요한 정보수집 대상의 확정, 수집 정보의 활용방안의 한계 설정을 위하여 감염병으로 인한 공중보건 위기 상황에서 데이터 활용의 공익적 필요성이 있는지를 우선 판단하되 해당 정보의 활용이 정보주체나 제3자의 이익을 부당하게 침해하지 않았는지를 기준으로 판단한다. 이익형량의 세부 기준으로 위기 상황에서 감염병의 전파속도와 정도, 해당 민감정보의 처리 없이 목적달성을 할 수 있었는지, 민감정보의 처리를 통한 방역정책 도입의 효과성 등을 기준으로 판단하게 된다. 한편, 연구목적 감염병데이터의 수집·제공·활용은 원칙적으로 개인정보보호법상 가명처리, 생명윤리법상 동의와 기관생명윤리위원회의 심의, 국민건강보험공단 자료 활용 시 자료제공 심의위원회 절차를 거쳐 활용되게 된다. 따라서 가명처리 및 데이터심의위원회의 심의 또는 정보주체의 동의 및 기관생명윤리심의위원회의 심의를 거치므로 원칙적으로 절차적 타당성을 확보하는 한 연구목적 활용은 인정된다. 다만, 가명화 또는 익명화 절차를 명확히하여 연구책임자의 부담을 줄여야 하며, 포괄적 동의제도와 옵트아웃 제도의 도입 또는 동의 절차가 명확히 마련되어야 하며, 기술발전으로 나타날 수 있는 재식별 가능성 또는 보안성 확보 절차를 명확히 규정할 필요가 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.149-169
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• 2018

본 연구에서는 한국문화관광연구원에서 조사된 "2013년~2015년 외래 관광객 실태조사"의 약 36,000개 데이터에 대한 빅 데이터 분석을 통해 관광산업 활성화 방안을 도출해 보고자 한다. 이를 위해서 외래 관광객들의 '전반적 만족도', '재방문 의사', '추천의사' 변수에 가장 많은 영향을 끼치는 요인을 분석하고 해당 요인들의 각각에 대한 영향력에 대해 파악 하였다. 본 연구에서는 SPSS IBM Modeler 16.0의 의사결정나무(C5.0, CART, CHAID, QUEST), 인공신경망, 로지스틱 회귀분석의 데이터마이닝 기법을 이용하여 종속변수에 가장 큰 영향을 미치는 상위 변수 7개씩을 각각 도출하였고, 추가적으로 각 독립변수들의 영향력을 심도 있게 파악하기 위하여 R프로그래밍을 활용하여 SPSS IBM Modeler 16.0을 통해 도출된 각 독립변수들의 영향력을 파악하였다. 데이터 분석 결과 '전반적 만족도'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개는 관광지매력도, 음식만족도, 숙박만족도, 교통수단만족도, 안내서비스만족도, 방문관광지수, 국가로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 관광지매력도로 분석되었다. '재방문 의사'에 가장 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 여행 동기, 활동, 음식만족도, 제일 좋았던 활동, 관광안내서비스만족도, 관광지매력도로 나타났으며 그중 가장 큰 영향력을 미친 변수는 음식만족도와 여행 동기로 분석되었다. 마지막으로 '추천의사'에 영향을 미치는 상위 변수 7개로는 국가, 관광지매력도, 방문관광지수, 음식만족도, 활동, 관광안내서비스만족도, 비용으로 나타났으며 가장 큰 영향력을 미친 변수는 국가, 관광지매력도, 음식만족도로 분석되었다. 따라서 세 변수에 공통적으로 영향을 끼치는 요인은 음식만족도, 관광지매력도로 분석되었으며 해당 요인들이 공통적으로 한국여행에 대한 전반적 만족도와 재방문 의사, 추천의사에 미치는 영향이 크다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 외래 관광객들의 한국관광에 대한 활성화 방안을 "외래 관광객 실태조사" 빅 데이터 분석을 통해 규명함으로써 한국 관광 데이터 분석의 활용과 관광 정책 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며 향후 기업 및 국가차원에서 한국 관광발전에 기여할 수 있는 활성화 방안을 마련하는 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.397-405
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• 2021

최근 지능정보사회로의 진입으로 인해, 사이버보안 패러다임이 변화하기 시작하였다. 특히 지능정보사회의 상호연결성 등의 증가는 사이버위협으로 인한 피해 범위를 실제 세계까지 확대하였으며, 개개인에 대한 위험이 곧 공공 안전·국가 안보 등의 위기로 연결되고 있다. 특히 디지털 네이티브(Digital Native)세대인 청소년의 경우는 사이버 활동이 많고 보안 및 안전의식이 충분치 않아 사이버위협에 그대로 노출 될 가능성이 더욱 크다. 이에 사이버위협으로부터 개인 스스로를 지키고 사이버활동을 관리할 수 있는 사이버보안 역량 강화가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사이버보안 역량을 강화할 수 있는 사이버보안 정규교육화에 대해 검토하고 대응방안을 제시하고자 한다. 초연결사회 특성에 따른 보안 패러다임 변화와 사이버보안 교육의 필요성에 대해 검토하고 국내외 사이버보안 교육 추진 현황에 대한 분석을 통해 사이버보안 교육 방향 및 기본 체계를 제시하고자 한다. 이에 본 연구는 지능정보사회에서 요구되는 사이버보안역량을 정의하고 사이버보안역량 함양에 관한 주요국 교육체계를 비교·분석하여 사이버보안역량 강화를 위한 정규교육과정을 제안하고자 하였다. 이에 디지털시민으로서의 사이버역량 체계 모델인 C3-Matrix를 반영하여 사이버보안역량 체계를 사이버인식(cyber ethics awareness), 사이버행동(cyber ethics behavior), 사이버보안(cyber security), 사이버안전(cyber safety)로 구성하였다. 그리고 사이버보안역량 체계 기본구성틀에 기반하여 미국, 호주, 일본, 한국에서 수행되는 관련 교육을 비교분석하고 한국 교육과정에 도입되어야 하는 사이버보안역량 교과체계를 제시하였다.

• 시큐리티연구
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• 제42호
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• pp.361-391
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• 2015

2014년 11월 19일 개정된 "정부조직법"에 따라 해양경찰청은 해양수산부 독립외청에서 국민안전처 소속 해양경비안전본부(이하 "해양경비안전본부"라 한다)로 개편되었으며, 분장사무와 관련해서는 해양경찰청장의 소관사무 중 수사 및 정보에 관한 사무 일부를 경찰청장이 승계하였다. 이는 해양경찰권 행사의 주체가 종전 해양경찰청에서 해양경비안전본부와 경찰청으로 이원화된 것을 의미한다. 한편, 이 같은 국가행정기관의 조직 개편은 해양경찰권을 행사하는 수사 기관의 직무범위 및 수사 관할에 영향을 미치게 되면서 조직변화를 통해 발생된 여러 사안들에 대한 검토과제를 동시에 수반하게 되었다. 다시 말해서 "정부조직법" 개정에 따라 해양경찰청은 해양경비안전본부로의 조직 개편과 함께 해양범죄에 대한 수사 정보 활동의 관할 영역이 축소되는 등의 변화를 가져왔다. 하지만 이러한 조직 개편은 정치권 및 정부의 이해관계에 따라 해양경찰청의 조직 특성 및 법적 자격 등을 종합적으로 고려하지 못하고 있다. 즉 "형사소송법" 등 현행 관련 법체계와의 상호 검토는 물론 안정적인 해양경찰권을 행사하기 위한 제도적 준비과정 없이 이루어진 것이다. 결국 이번 "정부조직법"의 개정은 강력한 재난안전 컨트롤타워 구축을 통하여 종합적이고 신속한 재난안전 대응 및 수습체계를 마련하기 위한 조치의 일환이기는 하나, 세월호 사고와 관련해서 나타난 조직구성에 따른 운영체계상의 문제점을 중심으로 지엽적인 측면만을 반영하고 있으며, 다른 사회적 요소(제도, 조직의 특성 등)들과의 종합적인 검토는 간과한 것으로 사료된다. 따라서 본 논문에서는 해양경찰청의 조직 개편에 따라 재평가되어야할 사안들에 대해 구체적으로 검토해 보고자 한다. 이는 해양경찰권을 행사하는 정부기관의 업무를 실질적으로 좀 더 명확히 해서 국민에게 법적 안정성을 제공하기 위한 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.175-181
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• 2014

정부 3.0이라는 새로운 정부운영 계획과 함께 다양한 공공정보를 민간이 활용할 수 있게 되었으며, 특히 서울은 이러한 행정정보 공개 및 활용을 선도하고 있다. 공개된 행정정보를 통해 각 지역을 특징짓는 행정요소를 발견할 경우, 각종 행정정책을 위한 의사결정 수단에 반영할 수 있을 뿐만 아니라 특정 지역의 고객 특성을 파악하여 특화된 서비스나 상품을 판매하는 마케팅 수단으로도 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 하지만, 방대한 양의 행정자료로부터 각 군집의 특성을 명확히 구분할 수 있는 최적의 조합을 찾는 과정은 조합최적화 문제로서 상당한 연산량을 요구한다. 본 연구에서는 서울시에서 제공하는 다차원 행정자료로부터 서울시를 대표하는 문화 산업의 중심인 서초구, 강남구, 송파구 등의 강남 3구를 다른 지역과 효과적으로 구분하는 행정요인를 찾고자 하였다. 방대한 양의 행정정보로부터 두 군집간의 차이점을 극대화하는 요인을 선별하기 위한 최적화 방법으로 유전자 알고리즘을 이용하였으며, 군집간 차이를 계산하는 척도로는 Dunn 지수를 이용하였다. 또한 유전자 알고리즘의 연산속도의 향상을 위해 Microsoft Azure에서 제공하는 cloud computing을 이용한 분산처리를 수행하였다. 자료로는 통계청으로 부터 취득한 총 718개의 행정자료를 이용하였으며, 그 중 28개가 최적 변수로 선정되었다. 검증을 위해 선정된 28개의 변수를 입력값으로 Ward의 최소분산법 및 K-means 알고리즘을 통한 군집화를 수행한 결과 두 경우 모두 강남 3구가 다른 지역으로부터 효과적으로 분류됨을 확인하였다.