• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.99-108
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• 2019

본 연구는 e-러닝 시스템의 채택과 사용에 대한 사용자들의 의사결정 과정에 영향을 미치는 핵심 요인들을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 르완다의 고등 교육 기관에서 네 가지 독립 요인이 학생들의 e-러닝 시스템 만족도와 사용 의도에 영향을 미치는지를 검증하기 위해 UTAUT와 IS 성공 모델을 통합한 새로운 연구모형을 제안했다. 연구모델에 입각하여 설문지를 작성하고 르완다 대학교와 개신교 사회과학원 학생들의 설문조사를 통해 최종적으로 206개의 실증적 데이터가 수집되었다. 분석 결과에 따르면 사회적 영향을 제외한 성과기대, 노력기대, 촉진 조건 등 ３개 요인은 e-러닝 시스템에 대한 학생들의 만족도 및 사용 의향에 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구는 대학 관리자가 학생들의 e-러닝 채택 및 사용에 영향을 미치는 핵심요인들을이해하고, 이들연구결과를르완다고등교육기관의 e-러닝 프로젝트 설계 및 추진 계획 수립에 반영할 수 있다. 궁극적으로는 르완다 정부가 학생 니즈 중심으로 올바른 e-러닝 교육정책을 수립하고 적절한 자원 배분을 계획하는 데 기여할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.59-69
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• 2021

글로벌 물류 기업은 경쟁력 있는 물류서비스를 제공하기 위해 물류시스템을 개발 및 도입하고 있으며, 특히, IT가 발달하고 모바일 기능이 보다 편리해짐에 따라 모바일 운송관리시스템(Transportation Management System : TMS)이 일반 택배 기사들이나 회사 내 사무직 관리자들도 쉽게 사용할 수 있도록 보다 편리한 시스템으로 도입되고 있다. 그러나 이러한 시스템의 성공여부는 이 시스템 개발자가 현장을 정확히 이해하고 현장에서 그 시스템을 사용하고 있는 사무 관리자와 택배기사들이 능동적으로 그 시스템을 이해하고 적극적으로 이용하는데 달렸다. 본 논문의 목적은 이 시스템을 이용하는 사용자의 태도를 중심으로 새로운 시스템 이용에 있어서 시스템 수용에 어느 특성이 영향을 미치는지를 알기 위함이며 이를 기술수용모델(Technology Acceptance Model : TAM)를 통하여 분석하였다. 분석 결과에 따르면 스마트폰이 대중화된 요즘에는 사용자들이 시스템 수용에 있어 용이성보다 유용성이 유의하다는 결론을 얻었다. 이에 따라 시스템 개발 시 용이성이 아닌 유용성에 중점적으로 관심을 가져야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.168-177
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• 2020

In recent years, importance of blockchain systems has been grown after success of bitcoin. Distributed consensus algorithm is used to achieve an agreement, which means the same information is recorded in all nodes participating in blockchain network. Various algorithms were suggested to resolve blockchain trilemma, which refers conflict between decentralization, scalability, security. An algorithm based on Byzantine Agreement among Decentralized Agents (BADA) were designed for the same manner, and it used limited committee that enables an efficient consensus among considerable number of nodes. In addition, election of committee based on Proof-of-Nonce guarantees decentralization and security. In spite of such prominence, application of BADA in actual blockchain system requires further researches about performance and essential features affecting on the performance. However, performance assessment committed in real systems takes a long time and costs a great deal of budget. Based on this motivation, we designed and implemented a simulator for measuring performance of BADA. Specifically, we defined a simulation framework including three components named simulator Command Line Interface, transaction generator, BADA nodes. Furthermore, we carried out response surface analysis for revealing latent relationship between performance measure and design parameters. By using obtained response surface models, we could find an optimal configuration of design parameters for achieving a given desirable performance level.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.246-256
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• 2022

Recently, parents and teachers consider physical education as a minor subject for students in elementary and secondary schools. Physical education performance has become increasingly significant as parents and schools pay more attention to physical schooling. The sports mining with distribution analysis model considers different factors, including the games, comments, conversations, and connection made on numerous sports interests. Using different machine learning/deep learning approach, children's athletic and academic interests can be tracked over the course of their academic lives. There have been a number of studies that have focused on predicting the success of students in higher education. Sports interest prediction research at the secondary level is uncommon, but the secondary level is often used as a benchmark to describe students' educational development at higher levels. An Automated Student Interest Prediction on Sports Mining using DL Based Bi-directional Long Short-Term Memory model (BiLSTM) is presented in this article. Pre-processing of data, interest classification, and parameter tweaking are all the essential operations of the proposed model. Initially, data augmentation is used to expand the dataset's size. Secondly, a BiLSTM model is used to predict and classify user interests. Adagrad optimizer is employed for hyperparameter optimization. In order to test the model's performance, a dataset is used and the results are analysed using precision, recall, accuracy and F-measure. The proposed model achieved 95% accuracy on 400^th instances, where the existing techniques achieved 93.20% accuracy for the same. The proposed model achieved 95% of accuracy and precision for 60%-40% data, where the existing models achieved 93% for accuracy and precision.

• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제11권3호
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• pp.285-295
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• 2022

Objective: The purpose of this study is to use logistic regression and decision tree analysis to identify the factors that affect the success or failurein the national physical therapy examination; and to build and compare predictive models. Design: Secondary data analysis study Methods: We analyzed 76,727 subjects from the physical therapy national examination data provided by the Korea Health Personnel Licensing Examination Institute. The target variable was pass or fail, and the input variables were gender, age, graduation status, and examination area. Frequency analysis, chi-square test, binary logistic regression, and decision tree analysis were performed on the data. Results: In the logistic regression analysis, subjects in their 20s (Odds ratio, OR=1, reference), expected to graduate (OR=13.616, p<0.001) and from the examination area of Jeju-do (OR=3.135, p<0.001), had a high probability of passing. In the decision tree, the predictive factors for passing result had the greatest influence in the order of graduation status (x²=12366.843, p<0.001) and examination area (x²=312.446, p<0.001). Logistic regression analysis showed a specificity of 39.6% and sensitivity of 95.5%; while decision tree analysis showed a specificity of 45.8% and sensitivity of 94.7%. In classification accuracy, logistic regression and decision tree analysis showed 87.6% and 88.0% prediction, respectively. Conclusions: Both logistic regression and decision tree analysis were adequate to explain the predictive model. Additionally, whether actual test takers passed the national physical therapy examination could be determined, by applying the constructed prediction model and prediction rate.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.89-98
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• 2022

딥러닝 기술이 여러 분야에 적용되면서 딥러닝 모델의 보안 문제인 적대적 공격기법 연구가 활발히 진행되었다. 적대적 공격은 이미지 분야에서 주로 연구가 되었는데 최근에는 모델의 분류 결과만 있으면 공격이 가능한 의사 결정 공격기법까지 발전했다. 그러나 오디오 분야의 경우 적대적 공격을 적용하는 연구가 비교적 더디게 이루어지고 있는데 본 논문에서는 오디오 분야에 최신 의사 결정 공격기법을 적용하고 개선한다. 최신 의사 결정 공격기법은 기울기 근사를 위해 많은 질의 수가 필요로 하는 단점이 있는데 본 논문에서는 기울기 근사에 필요한 벡터 탐색 공간을 축소하여 질의 효율성을 높인다. 실험 결과 최신 의사 결정 공격기법보다 공격 성공률을 50% 높였고, 원본 오디오와 적대적 예제의 차이를 75% 줄여 같은 질의 수 대비 더욱 작은 노이즈로 적대적 예제가 생성 가능함을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1081-1090
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• 2022

얼굴 인식 모델은 스마트폰의 신원 인식에 활용되는 등 많은 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 이에 따라 DNN 모델의 보안성 검토가 중요해지고 있는데 DNN 모델의 잘 알려진 취약점으로 적대적 공격이 존재한다. 적대적 공격은 현재 DNN 모델의 인식 결과만을 이용하여 공격을 수행하는 의사결정 공격기법까지 발전하였다. 그러나 기존 의사결정 기반 공격기법[14]은 적대적 예제 생성 시 많은 질의 수가 필요한 문제점이 있다. 특히, 기울기를 근사하는데 많은 질의 수가 소모되는데 정확한 기울기를 구할 수 없는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 의사결정 공격기법의 기울기를 근사할 때 소모되는 질의 수 낭비를 막기 위해서 직교 공간 샘플링과 차원 축소 샘플링 방법을 제안한다. 실험 결과 섭동의 크기가 L2 distance 기준 약 2.4 적은 적대적 예제를 생성할 수 있었고 공격 성공률의 경우 약 14% 향상할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 적대적 예제 생성방법의 같은 질의 수 대비 공격 성능이 우수함을 입증한다.

• 한국주조공학회지
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• 제42권6호
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• pp.369-376
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• 2022

다이캐스팅 공정은 다양한 산업군의 인프라 역할을 수행하는 중요한 공정이지만, 높은 불량률로 인하여 관련 기업들의 수익성 및 생산성의 한계가 있는 상황이다. 이를 타개하기 위하여, 본 연구에서는 다이캐스팅 공정의 불량 검출을 위한 산업인공지능 기반 모듈을 구성하였다. 개발된 불량 검출 모듈은 제공되는 데이터의 특징에 따라서 3단계로 동작되는 모델로 구성된다. 1단계 모델은 비지도학습 기반 이상 검출을 진행하며, 레이블이 없는 데이터셋을 대상으로 작동한다. 2단계 모델은 반지도학습 기반으로 이상 검출을 진행하며, 양품 데이터의 레이블만 존재하는 데이터셋을 대상으로 작동하며, 3단계 모델은 소수의 불량 데이터가 제공된 상황의 지도학습 모델을 기반으로 작동한다. 개발된 모델은 실제 다이캐스팅 양품 데이터를 바탕으로 96% 이상의 우수한 양품 검출 성능을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.189-198
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• 2010

임무공간개념모델(CMMS, Conceptual Model of the Mission Spaces)은 실 군사 세계의 임무 수행과 관련한 전투요소 객체와 행위, 객체간의 상호 작용을 개념적 차원에서 나타낸 지식(임무영역) 참조모델로, 국방 M&S 시스템의 개발 및 상호 운용성, 재사용성을 제고시키는데 있어 기본이 되는 모델이다. CMMS의 완전성은 이에 기반을 둔 모든 M&S 체계의 품질을 보장함에 있어 중요한 요소인데, 이의 완성도를 높이기 위한 검증, 확인 및 인정(VV&A, Verification, Validation and Accreditation)과정은 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 국내에서 연구 진행 중인 한국형 CMMS에 대하여 소개하고 CMMS의 개발 및 관리시스템의 신뢰성을 보장할 수 있는 CMMS VV&A 적용 방법을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.27-35
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• 2009

정수계획법은 조합 최적화 문제의 최적해를 매우 효과적으로 탐색할 수 있는 기법인 반면에 대상 문제가 선형적으로 표현되어야만 적용이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정수계획 법의 뛰어난 탐색 능력과 이웃해 탐색 기법의 유연성을 결합함으로써 비선형 최적화 문제를 효과적으로 해결하는 방안을 제시하고 있다. 먼저 1단계에서는 주어진 문제로부터 선형적으로 표현 가능한 부문제만을 대상으로 정수계획 법을 적용한다. 2단계에서는 전체 문제를 대상으로 이웃해 탐색 기법을 적용하되 1단계의 결과를 초기해로 설정한 후 탐색을 수행한다. 비선형 최대 커버링 문제를 대상으로 한 실험 결과, 이와 같은 간단한 결합만으로도 이웃해 탐색 기법만을 적용했을 때보다 훨씬 좋은 해를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이는 기본적으로 정수계획법의 탁월한 성능에 기인한 것으로 판단된다.