• 토지주택연구
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• 제13권4호
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• pp.13-26
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• 2022

본 연구는 인천시 주거실태조사 자료를 활용하여 인천시 청년·신혼부부의 주거선택결정요인을 분석하였다. 분석모형은 다항로짓모형을 이용하였으며, 변수는 주택특성, 주택시장특성, 주거환경특성으로 구분하여 인천시 유입, 유출, 지속거주 측면에서 주거선택요인을 도출하였다. 연구결과에 따른 시사점은 첫째, 인천시 지속거주를 위해서는 청년은 관리비 부담 완화, 신혼부부는 안정적인 거주를 위한 주택소유 및 질적 수준이 확보된 임대주택으로 나타났다. 둘째, 청년의 인천시 유입을 위해서는 임대료, 관리비, 이사비 등 주거비 지원과 치안/범죄, 소음수준, 의료시설 등의 주거환경 확보가 필요한 것으로 나타났다. 신혼부부는 주택구입대출지원, 전세자금대출지원 등을 통한 주택소유를 위한 지원과 대기오염, 주차시설 등의 주거환경확보가 필요한 것으로 나타났다. 셋째, 청년은 높은 주거비부담 시 서울시나 경기도로의 주거이동확률이 높고, 신혼부부는 신규분양주택과 높은 주택구입 가능성을 위해 타지역으로 유출될 가능성이 있는 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통하여 인천시 청년·신혼부부가 주거선택시 중요하게 고려하는 요인으로는 청년은 주거비, 신혼부부는 주택구입 등으로 향후 청년·신혼부부를 위한 주거 및 인구유입정책 수립을 위한 방향으로 활용되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.91-98
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• 2021

오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 지능형 지속 공격(Advanced Persistent Threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 사이버 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 사이버 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 사안으로, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 사이버 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 현재는 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 사이버 공격을 방어하는데 침입 탐지 시스템에서 생성된 데이터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함한 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 호스트 기반 침입 탐지 데이터를 이용하여 기계학습 알고리즘에 관한 비교 연구를 진행했다. 사용한 알고리즘은 Decision Tree, Naive Bayes, MLP(Multi-Layer Perceptron), Logistic Regression, LSTM(Long Short-Term Memory model), RNN(Recurrent Neural Network)을 사용했다. 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1-Score 지표와 오류율을 측정했다. 그 결과 LSTM 알고리즘의 정확성이 가장 높았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.177-186
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• 2021

정보화 사회로의 변화 속에서 교육의 변화는 단일 과목보다는 융합 교과목 개발하여 미래사회 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 융합교육을 지향하고 있다. 이에, ICT소양과 컴퓨팅 사고력등의 핵심역량 함양을 위한 지능정보기술을 활용하여 초·중등생들에게 다양한 창의 교수·학습경험을 제공할 수 있도록 하기 위한 미래 실천적 선도 모형 연구하였다. 본 실천적 선도모형이 안정적으로 학교 현장에 착근하기 위해서 다양한 형태의 직무연수를 통해 단위학교 현장 교원이 필요로 하는 창의융합교육 역량을 강화 연수를 기획 운영하고, 특히 미래 융합 인재 양성 교육을 선도할 수 있는 새로운 교육과정, 교수·학습방법 및 평가 등을 반영한 전국단위의 관리자 연수를 3년간 운영하였다. 본 논문에서는 관리자가 학교 현장에 미칠 수 있는 영향을 고려하여 창의 융합 교육에 대한 인식을 조사 분석하고 이를 바탕으로 구성한 연수의 3년간의 운영 결과를 통하여, 포스트 코로나 시대에 직면한 사회문제에 따른 미래 창의 융합 교육의 안정적 착근을 위한 새로운 연수의 방법 등을 정립하고자 하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.9-22
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• 2020

Recently, BIM has been extended to infrastructures such as roads and bridges, and the demand for BIM standard development for ports is increasing internationally. Due to the low level of utilization of classification system and drawing standards compared to other infrastructures, and the closed nature of national security facilities, ports have insufficient level of connection and sharing environment among external systems or users. In addition, since the standardization of data for port facilities is not made, it is still necessary to establish an independent DB for each system and to ensure interoperability of data between these systems since it does not have a shared environment among similar data. Therefore, the purpose of this study is to develop and verify IFC, the international standard for BIM, in order to cope with the BIM environment and to be commonly used in the design, construction, and maintenance of port facilities. To this end, we build a standard schema with port-specific Express Notation according to buildingSMART International's standard development methodology. First, domestic and international reference model standards were analyzed to derive components such as space and facilities of port facilities. Based on this, the components of the port facility were derived through the codification, categorization, and normalization process developed by the research team. This was extended based on the port BIM object classification system developed by the research team. Normalization results were verified by designers and associations. Then, IFC schema construction was based on Express-G data modeling based on IFC 4 * 2 Candidate, which is a bridge candidate standard based on IFC4 (ISO16739), and IFC 4 * 3 Draft, which is developed by buildingSMART International. The final schema was validated using the commercialized validation tool. In addition, in order to verify the structural verification of the port IFC schema, the transformation process was verified by converting the caisson model into a Part21 file. In the future, this result will not only be used as a delivery standard for port BIM products, but will also be applied as a linkage standard between systems and a common data format for port BIM platforms when BIM is used in the maintenance phase. In particular, it is expected to be used as a core standard for data exchange in the port maintenance stage.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권1호
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• pp.35-47
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• 2022

북한의 식량 안보 위기를 개선하기 위해 농자재와 관개시설의 요구도가 적은 감자 재배 면적을 확대하는 것이 유리하다. 특히, 저투입 조건에서 감자의 생산성을 높일 있는 적지를 공간적으로 파악하기 위해 재배 조건과 기후적합도를 동시에 평가할 수 있는 Global Agro-Ecological Zones (GAEZ) 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 Global Biodiversity Information Facility (GBIF) 데이터베이스에 수록된 감자 위치 자료를 사용하여 10 km 공간해상도를 가진 GAEZ 모형의 적합도 추정값의 분포를 분석하였다. 그 결과 중간정도에 해당하는 적합도 값인 3,333 이상에서 적합도가 0인 지점을 제외한 감자 위치 지점의 90%가 포함되었다. MODIS-IGBP 토지이용자료와 GAEZ Data Portal에서 제공하는 벼 수량 자료를 사용하여 추정된 감자 재배 후보 지역 중에서 적합도가 임계값 이상을 가진 재배적지를 구분한 결과 저투입 조건에서 추정된 재배적지는 실제 북한의 감자 재배지 공간 분포와 유사한 경향이 있었다. 특히, 군 단위의 재배 면적과 재배적지 면적을 비교하여, 재배규모가 큰 지역에서 재배적지의 면적도 넓은 경향을 보임을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 적합도의 임계값을 바탕으로 미래 기후조건에서 추정된 값에 적용하여, 기후변화에 따른 재배지 변동 연구에 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 여러 작물의 기후적합도를 함께 고려하여 작부체계를 구성한다면 전반적인 작물 생산성을 높일 수 있을 것으로 사료되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1623-1631
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• 2022

유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.380-389
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• 2022

서비스 디자인이란 사용자의 서비스 경험을 디자인하는 활동 및 이를 전문적으로 실행하는 디자인 영역을 의미한다. 과거 공급자 위주의 정책 결정에서 벗어나 국민 관점의 서비스를 설계하기 위해 최근 서비스디자인 방법론을 활용한 국민 참여 사업 모델이 늘어나고 있다. 특히 행정안전부는 정책 과정 전반에서 국민 관점의 서비스를 설계하기 위해 2014년에 '국민디자인단'을 구성하였다. 정책 수요자인 국민, 서비스디자이너와 공급자인 공무원이 정책과정 전반에 함께 참여하여 서비스디자인 기법을 통해 공공서비스를 개발, 발전시키는 국민참여형 정책모형을 운영하고 있다. 본 연구는 서비스디자인 방법론을 활용한 지역 활성화 전략 수립을 목표로, 국민디자인단 간판개선사업으로 진행된 사례를 통해 실질적인 사업대상지의 발전적 방향성을 제시하였다는 것에 의의가 있다. 단, 본 연구는 현재 진행되고 있는 사업에 관한 내용으로 향후 사업대상지 적용에 대한 검증 및 사용자 만족도 평가 등이 이루어지지 않은 만큼, 향후 사업이 종료되면 수요자를 대상으로 사업 만족도를 파악할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1-13
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• 2022

정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.