• 융합보안논문지
• /
• 제18권5_1호
• /
• pp.113-120
• /
• 2018

오늘날 정보 통신 기술의 발전은 네트워크 기반의 서비스 사용자 수를 빠르게 증가시키고 있으며, 인터넷 상에서 사용자 상호간 실시간 정보 공유를 가능하도록 한다. 정보의 공유 과정에는 다양한 방법들이 존재하지만 일반적으로 포털서비스 기반의 정보 공유가 대중화 되어있다. 그렇지만 이러한 정보 공유 과정은 특정 이해 당사자 상호간 해당 정보의 사회적 관심도 증폭을 위한 불법 행위를 유발시키는 원인이 되고 있다. 그 중 매크로 기능을 이용한 여론 조작 공격은 정상적인 여론의 방향을 왜곡시키기 때문에 이에 대한 보안 대책이 시급한 실정이다. 일반적으로 매크로 공격이란 불법적인 사용자들이 다수의 IP나 아이디를 확보한 후 특정 웹 페이지의 내용에 대하여 여론을 조작하는 공격으로 정의한다. 본 논문은 특정 사용자의 매크로 공격에 대하여 트레이스 백 기반의 네트워크 경로 정보를 분석한 후 해당 사용자의 다중 접속을 탐지할 수 있도록 하였다. 즉, 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 접근 경로 정보와 사용자 정보가 일치하는 접근이 2회 이상 발생하면 이를 매크로 공격으로 판정하였다. 또한 동일한 지역에서 특정 웹 페이지에 대하여 다수의 아이디를 이용한 접근이 발생하는 경우, 이에 대한 임계 카운트 값 분석을 통하여 특정 웹 페이지에 대한 전체적인 여론 결과를 왜곡 할 수 없도록 하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.73-85
• /
• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.185-202
• /
• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.167-181
• /
• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제12권2호
• /
• pp.73-82
• /
• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.163-177
• /
• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제20권1호
• /
• pp.13-22
• /
• 2008

다공성 시스템 내부 동결체의 생성과 성장은 온도경사와 화학적 에너지뿐만 아니라 열 물리학적 영향과 이동 물질에 의해서도 영향을 받는다. 더욱이 융해 화학물질의 확산율은 반복적인 동경융해 환경 하에서 매우 높은 값을 나타낸다. 결과적으로 콘크리트구조물의 열화는 해양환경과, 높은 고도 및 북쪽 지방에서 특히 크게 발생된다. 그러나 균열 성장과 누적된 손상에 의한 열화를 동반한 동결융해의 특성은 실험을 통해서 추정하기가 곤란하다. 이러한 손상을 예측하기 위해서 응답면기법 (RSM)을 이용한 회귀분석법을 사용하였다. 콘크리트구조물에서 반복되는 동결융해로 인한 열화의 주요 변수인 물-시멘트비, 연행공기, 동결융해의 반복 횟수 등은 응답면기법의 한계상태방정식을 구성하는데 중요한 입력 변수로 사용되었다. 누적변형률, 상대동탄성계수, 또는 등가 소성변형과 같은 주요한 열화 변수에 대한 회귀방정식은 열화된 구조물의 성능을 평가할 수 있다. 300번의 동결융해 반복 후의 상대동탄성계수와 잔류변형의 결과는 실험 결과와 매우 유사한 경향을 나타내었다. 응답면기법의 결과는 설계 시 한계값에 대한 초과 확률을 예측하는데 사용되어질 수 있다. 그러므로 개발된 예측 기법을 활용하여 반복적인 동결융해에 의해서 누적 손상을 받는 콘크리트구조물의 생애주기 관리에 사용될 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권7호
• /
• pp.1812-1821
• /
• 1996

본 논문은 현재 정보검색 서비스를 제공하고 있는 통신처리시스템인 ICPS (Information Communication Processing System)의 구조 및 성능을 살펴보고, 정보 통신 시대에 효율적으로 대처하기 위해 보다 다양한 공중망과의 접속 및 새로운 서비 스를 제공할 수 있는 개방할 정보통신 기반 구조 구축 방안을 제안하고자 한다. 고속의 ISDN 및 인터네트와 같은 정보 통신 사용자의 욕구를 충족 시키고 가입자 망 접속 번호를 사용자 식별 번호로 이용한 과금회수 대행 기능과 복수 부가가치통신망의 동등 접속을 보장하기 위해 필요한 구조 및 방식을 제안 하였다. 이를 기반으로 대용량 통신처리 시스템인 AICPS(Advanced Information Communication Processing System)를 설계 및 구현 하였으며, 서비스 성능을 검증하기 위해 시스템 성능 모델을 폴링 시스템 으로 가정하고 해석한 결과 288,000 패킷/초 처리가 가능하며, V.34 28.8 Kbps 모뎀 사용자를 약 10,000명 을 동시 수용이 가능한 처리 용량이다. 따라서, 대용량통신처 리시스템 설계 규격인 960명 사용자를 동시에 수용 처리할 경우보다 10배정도 상회하 여 서비스가 가능함을 확인 하였으며, 이러한 충분한 시스템처리 용량은 고속의 ISDN 망, 인터네트망 뿐만 아니라 다양한 새로운 망과의 서비스 확장을 가능하게 하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제16권1호
• /
• pp.99-127
• /
• 2007

시간대별 차등요금제(Time-based Pricing)를 포함하여 전력시장에 존재하는 다양한 수요반응(Demand Response) 제도를 개발하고 이를 활성화하기 위한 정책적 수단들이 해외 선진국 전력시장을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 미국의 경우, 2005년 발효된 에너지법에 의하여 이러한 수요반응의 활성화가 준비되고 있으며, 이에 따라 미국의 각 주에서는 신뢰할 수 있고 활용 가능한 수요반응 서비스를 소비자에게 제공하기 위한 다각적인 노력을 시행하고 있다. 즉, 실시간 요금제도(Real-Time Pricing)와 지역별 요금제도(Locational Pricing)의 도입을 통해 시간과 공간에 따른 차등 요금제를 채택하고 있으며, 다양한 인센티브기반 수요반응(Incentive-based DR) 프로그램에 기초하여 기존의 공급자 위주의 수요관리 프로그램들이 시장 친화적 프로그램인 수요반응 프로그램으로 빠르게 변화하고 있다. 우리나라 전력시장에서도 1970년대 이후로 현재까지 다양한 수요관리사업들이 시행되어 오고 있으나, 해외 전력시장의 사례와 같이, 소비자 중심적이고 시장 친화적인 수요자원 활용으로의 전환이 체계적으로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수요반응자원을 전력시장에 도입했을 때 발생할 수 있는 다양한 이익(전력시장 효율 증진 효과, 공급비용 회피 효과, 현물시장 가격감소 효과 등)에 대한 정량적이고 이론적인 분석을 수행하였으며, 이를 통해 수요반응제도 도입의 사회경제적 이익을 계량화하기 위한 방법을 제시하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.103-113
• /
• 2003

본 연구는 교통 경로 탐색 가운데, 우회 경로 탐색과 선호 경로 탐색을 하였으며, 계층 분석법을 적용한 퍼지비가법 제어기 사용을 제안한다. 이것은 기존의 경로 탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안한 것으로, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석, 평가하였다. 그리고 중요도를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제효용성을 진단하고자 경로 모델의 예를 사용하였다. 모델 평가는 평가 요소에 대한 속성 소속 함수화 및 평가치 규정, 계층 분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지 척도에 의한 중요도의 비 가법적 표현, Choquet 퍼지 적분 등으로 수행하였다. 결국, 우회 경로 탐색 결과, 시시각각 변하는 교통환경에 적응할 수 있는 실 시간적인 교통 경로 제어가 가능하였으며, 선호 경로 탐색 결과, 본 연구의 알고리즘이 운전자 개인의 교통 경로 선택 성향을 잘 반영함을 보여 주었다. 논문은 5 가지의 중요한 의미가 있다. (1) 제안된 접근 방법은 운전자의 경로 선택 결정 과정과 유사하다. (2) 제안된 접근 방법은 다 속성의 경로 평가 기준을 제어 할 수 있다. (3) 제안된 접근 방법은 운전자의 주관적 판단을 비가법적으로 객관화 할 수 있다. (4) 제안된 접근 방법은 우회 경로 탐색에서 동적인 경로 탐색을 보여주고 있다 (5) 제안된 접근 방법은 선호 경로 탐색에서 개개 운전자 속성을 고려할 수 있다.