• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.593-606
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• 2016

컴퓨터 시뮬레이션은 전산유쳬역학, 나노 물리, 계산화학, 구조 동역학, 전산설계 등 여러 계산과학공학 분야에서 시스템의 움직임을 예측하기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 시뮬레이션의 정밀도와 복잡도가 점점 증가함에 따라 시뮬레이션을 수행하는 비용 역시 크게 증가하고 있다. 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 특히 입력 변수들의 값을 변화시켜가며 시뮬레이션을 반복적으로 수행하는 경우, 시뮬레이션 수행 시간 단축을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 어떤 시뮬레이션의 수행이 요청되었을 때, 해당 시뮬레이션을 실제로 수행하지 않고도 기존에 수행된 시뮬레이션의 결과를 저장하여 이전에 획득되거나 혹은 예측된 결과를 반환하는 시스템을 개발한다. 이를 위해 본 논문에서 개발된 시스템은 크게 다음 2가지 기능을 제공한다: (1) 수행이 완료된 시뮬레이션의 결과를 데이터베이스에 저장하는 기능, (2) 사용자가 요청한 시뮬레이션의 결과를 통계적 기계학습 기술을 사용하여 예측하는 기능. 본 논문에서 개발한 예측 시스템의 예측 성능을 실제 유체역학 시뮬레이션 데이터를 사용하여 평가한 결과, 출력변수에 따라 0.9%의 매우 낮은 평균 예측 오차율을 보였다. 본 논문에서 개발한 시스템을 통하여 사용자들은 계산 및 저장 자원에 큰 부하를 주는 시뮬레이션을 실제 수행하지 않고도, 수행을 원하는 시뮬레이션의 결과를 빠르게 예측해 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.391-398
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• 2021

전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.535-546
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• 2018

본 연구에서는 국내 정신장애인의 회복에 영향을 미치는 요인들을 통합적으로 검토하기 위하여 메타분석을 시행하였다. 메타분석을 시행하기 위해서, 1999년부터 2018년까지 국내에서 정신장애인의 회복과 관련된 학술연구 및 학위 연구들을 체계적으로 검토하였으며, 총 24편을 선정하였다. Comprehensive Meta Analysis(CMA) 3.0 소프트웨어방법을 활용하여, 정신장애인의 회복과 관련된 변인들의 평균효과크기와 조절변수들을 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 정신장애인의 회복에 영향을 미치는 변인들은 총 16개 변인들로 나타났다. 둘째, 정신장애인의 회복과 높은 상관관계를 보이는 변인으로는 사회적지지 (r=.575), 임파워먼트(r=.555), 자기효능감(r=.544), 사회기술(r=.500), 전문가와 관계(r=.482), 낙인 (r=-.446), 가족지지(r=.418)으로 나타났다. 셋째, 중간정도의 상관관계를 보이는 변인으로는 대인관계능력 (r=.391), 기관서비스만족도(r=.366), 병식 (r=.373), 증상(r=-.239)으로 나타났다. 넷째, 낮은 상관관계를 보이는 변인은 직업경험유무(r=.188)이었다. 다섯째, 조절변수분석은 조사대상자의 거주상태(지역사회 혹은 정신병원)를 중심으로 실시하였다. 조절효과는 사회적 지지와 가족지지 변인에서 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 국내 정신장애인의 회복과 관련된 이론적, 실천적 함의를 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.701-713
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• 2021

Race Condition은 둘 이상의 프로세스가 하나의 공통 자원에 대해 입력이나 조작이 동시에 일어나 의도치 않은 결과를 가져오는 취약점이다. 해당 취약점은 서비스 거부 또는 권한 상승과 같은 문제를 초래할 수 있다. 소프트웨어에서 취약점이 발생하면 관련된 정보를 문서화하지만 종종 취약점의 발생 원인을 밝히지 않거나 소스코드를 공개하지 않는 경우가 있다. 이런 경우, 취약점을 탐지하기 위해서는 바이너리 레벨에서의 분석이 필요하다. 본 논문은 UNIX 커널기반 File System의 Time-Of-Check Time-Of-Use (TOCTOU) Race Condition 취약점을 바이너리 레벨에서 탐지하는 것을 목표로 한다. 지금까지 해당 취약점에 대해 정적/동적 분석 기법의 다양한 탐지 기법이 연구되었다. 기존의 정적 분석을 이용한 취약점 탐지 도구는 소스코드의 분석을 통해 탐지하며, 바이너리 레벨에서 수행한 연구는 현재 거의 전무하다. 본 논문은 바이너리 정적 분석 도구인 Binary Analysis Platform (BAP)를 통해 Control Flow Graph, Call Graph 기반의 File System의 TOCTOU Race Condition 탐지 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.321-331
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• 2021

본 연구는 성인 1인 가구의 고위험 음주에 관한 영향요인을 분석하고자 시도되었다. 본 연구는 2018년 지역사회 건강조사 자료를 활용하였으며, 연구대상자는 만 19세 이상의 음주경험이 있는 1인 가구 32,389명이었다. 자료 분석을 위해 대상자를 지역사회건강조사의 고위험 음주율 지표에 따라 고위험음주군을 추출하여 인구사회학적 특성, 건강관련 특성의 차이 및 고위험음주 영향요인을 파악하였다. 자료 분석은 IBM SPSS 25.0 프로그램을 이용하여 복합표본설계를 적용하였다. 연구결과, 우리나라 1인 성인 가구의 고위험 음주율은 15.0%(남성 25.8%, 여성 5.8%)로 나타났고, 고위험 음주의 영향요인은 연령과 고등학교 이하의 교육수준, 서비스직 종사, 흡연을 하는 경우, 우울감을 경험한 경우, 고혈압을 진단받은 경우, 아침식사를 규칙적으로 하지 않는 경우가 남성과 여성의 공통요인으로 나타났으며, 남성에게만 영향을 주는 요인은 스트레스, 여성에게만 영향을 주는 요인은 당뇨 진단을 받은 경우로 나타났다. 연령의 경우 남성은 장년층에서, 여성은 20-30대 청년층에서 고위험 음주 위험성이 높은 것으로 나타났다. 국가 경제력의 원동력인 청장년층의 고위험 음주율이 높고, 특히 스트레스나 우울감 경험 등의 정신적인 요인이 고위험 음주 영향요인으로 나타난 본 연구결과는 1인 가구의 고위험 음주율을 낮추기 위해서는 건강행태 및 생활습관의 세밀한 분석을 통한 맞춤형 보건정책과 함께 정신건강 프로그램의 연계가 필요함을 시사한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.102-116
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• 2021

4차 산업혁명의 대표라고 할 수 있는 자율주행차량의 안전한 운행을 위해서는 센서 기술, 소프트웨어 기술, 차량 기술 등 다양한 기술 조합이 필요하다. 자율주행차량은 차량 내에 탑재된 다양한 센서를 통해서 현재의 위치정보와 주변 상황을 인지하여 운전자에게 의존하지 않고 스스로 판단하고 주행하는 차량이다. 완전자율주행을 위해서는 완벽한 인지기술이 필요하고 정밀도로지도는 차선, 정지선, 신호등, 횡단보도 등에 대한 정보를 정밀하게 제공하고 있기 때문에 자율주행 차량에서 발생하는 인지 오차를 최소화시킬 수 있음으로, 신뢰성 있는 자율주행차량을 위해서는 도로 위 다양한 시설물들의 위치정보를 차량에 입력한 정밀지도 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 정밀도로지도의 정의 및 필요성 국내외 동향을 분석하고 실제 운영되고 있는 대구광역시 자율주행특화지역(수성의료지구, 약 24km)과 세종특별자치시 행복도시(약 33km), 서울대학교 시흥캠퍼스 FMTC(Future Mobility Technical Center) PG(Proving Ground)를 대상으로 국토지리정보원 MMS(Mobile Mapping System) 측량 성과물을 활용하여 정밀도로지도 서비스인 Web GIS 기반 HD(High Definition) Map 프로토타입을 구축하였다. 추후 연구에서는 본 연구에서 구축한 정밀도로지도 서비스를 자율주행차량 및 관제 시스템에 탑재 시켜 실시간 위치검증 및 위치보정 알고리즘의 성능 검증을 진행하고자 한다.

• 재활치료과학
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• 제11권3호
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• pp.23-36
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• 2022

목적 : 본 연구는 전환프로그램 연구동향과 장애청소년을 대상으로 국내외 전환프로그램의 중재 및 효과를 체계적으로 분석함으로써 학교 및 지역사회 관련 기관들과 협력하여 성인생활의 모든 측면을 포함할 수 있는 중재 전략에 대한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service: RISS), Pubmed, Web of Science(WoS) 데이터베이스를 사용하여 2006년부터 2021년까지의 게재된 논문을 검색하였다. 주요 검색어는 'Disability' AND ('Adolescents' OR 'Young adult') AND ('Transition education' OR 'Transition program')를 사용하였다. 최종적으로 7편의 국내외 논문을 본 연구의 분석 대상으로 선정하여 전문을 검토하였다. 또한, WoS(Web of Science) 플랫폼과 VOSviewer(version 1.6.16, CWTS, Netherlands, 2020) 프로그램을 이용하여 키워드와 국가 관계를 분석하고 시각화하였다. 결과 : 7개의 논문에서 참여한 대상자를 유형별로 분석한 결과, 대상자는 ASD, ADHD, ID, DD, physical disability 총 5가지로 분류되었다. 중재에 사용된 영역은 크게 직업(학업), 자기관리(시간), 상호작용(대인관계, 의사소통) 3가지 범주로 혼합되어 실시되었다. 중재 결과 7편 중 1편을 제외하고는 사회성 및 적응, 삶의 질, 일상생활활동 세 가지 분류 중 적어도 하나 이상의 부분에서 유의미한 향상을 보였다. 결론 : 본 연구는 전환프로그램의 연구동향을 파악하면서 프로그램의 적용과 그 효과를 정리하여 다양한 전문가와의 교류하는 방향성을 제시하는 동시에 단편적인 측면이 아닌 성인생활의 모든 측면을 확대하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.189-196
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• 2022

스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.149-158
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• 2023

최근 데이터 활용이 중요해짐에 따라 데이터 센터의 중요도도 함께 높아지고 있다. 하지만 데이터 센터는 막대한 전력을 소모함과 동시에 24시간 가동되는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 트래픽을 예측하거나, 데이터 센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 서버 상황에 따라 서버를 가변적으로 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망 (Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 되며, 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키피디아 (Wikipedia)의 데이터 센터 중 6개의 데이터 센터의 전송 및 수신 트래픽 데이터를 수집한 뒤 통계기반 분석을 통해 각 트래픽 데이터의 관계를 분석 및 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델의 유의미한 성능을 통계적으로 검증하였으며 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.404-411
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• 2022

위성항법시스템 운용 시 주요 기능은 항법위성의 궤도를 정확히 결정하여 항법메시지로 전송하는 것이다. 본 연구에서는 확장 칼만필터와 정밀동역학모델을 결합하여 항법위성의 궤도결정을 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. IGS (international gnss service) 지상국의 실제 관측값을 사용하여 GPS (global positioning system)와 QZSS (quasi-zenith satellite system)의 궤도결정을 수행하고, IGS 정밀궤도력과 비교하여 항법시스템의 주요 성능지표인 URE (user range error)를 계산하였다. 항법위성에 탑재된 시계오차를 추정할 경우 radial 방향 궤도오차와 시계오차가 높은 역상관 관계를 가지는데 서로 상쇄되어 GPS와 QZSS의 궤도결정 URE 표준편차는 1.99 m, 3.47 m로 낮은 수준을 유지하였다. 항법위성 시계오차를 추정하는 대신 항법메시지의 시계오차를 모델링한 값으로 대체하여 궤도결정을 수행하였으며, URE와 지역적 상관관계 및 지상국 배치에 의한 영향을 분석하였다.