• 창의정보문화연구
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• 제7권4호
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• pp.235-242
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• 2021

스마트폰은 다양한 고성능의 센서가 포함되어 있으며 센서에서 발생하는 데이터를 이용하여 인간의 활동을 분석하는 연구가 진행되어왔다. 이러한 인간 활동 인식은 생활 패턴 분석, 운동량 측정, 위험 상황 감지 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 그러나 기존 연구의 경우 인간의 기본 행동의 인식에 초점을 두거나 효율적인 배터리 사용을 위해 최적의 인식 결과를 내는 방법을 연구하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 기본 행동에 건강 관리 목적으로 실내 및 실외에서 행해지는 운동 동작을 총 10가지로 정의하여 인식하도록 하였다. 이를 위해 가속도, 자이로 및 위치 센서의 값을 수집하고 데이터 전처리 과정을 거치고, 활동을 인식하기 위해서 SVM 모델 외에 안정적인 성능을 가진 앙상블 기반의 랜덤 포레스트, 그라디언트 부스팅 모델을 결합하여 투표 기반으로 인식 결과를 결정하였다. 그 결과 높은 정확도로 정의된 활동의 인식이 가능하였으며 특히 유사한 종류의 실내 및 실외 운동 활동의 분류가 가능하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.55-61
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• 2022

오늘날 결제 시스템이 무인화되면서 키오스크로 결제하는 방식으로 변화하고 있다. 이는 소비자가 화면 터치만으로 메뉴 선택 및 구매 제품 개수를 지정할 수 있어 결제가 편리하다는 장점을 가진다. 그러나 시스템 보안 측면에서 바라보면, 실재하는 키오스크 시스템은 다양한 취약점이 존재한다. 이는 관리자 계정을 탈취하여 시스템 권한을 획득하고, 악의적인 행위를 진행할 수 있다. 또한 결제 개수를 비정상적으로 증가하여 불필요한 자원을 낭비하고, 기기가 정상적인 작동이 불가하도록 진행되게 할 가능성이 존재하는 등 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 따라서 본 논문에서는 solana 블록체인의 참여자의 어떠한 노드가 올바르지 않은 fork를 승인한다면, 투표한 노드들의 지분은 삭제된다는 점을 이용한다. 또한 블록체인의 특성상 거래내역을 참여자 모두 볼 수 있기 때문에, 프라이빗 블록체인을 통해 접근권한 부분을 분리해 두도록 하여, 키오스크 결제에 대한 취약점을 개선하는 시스템의 논문을 작성하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.17-28
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• 2022

The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.11-16
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• 2022

블록체인은 암호화폐의 거래가 활발해짐에 따라 다양한 분야에서 접목시키려는 노력이 계속해서 이어지고 있다. 블록체인은 한번 기록된 사실에 대해서는 수정 및 삭제가 불가능하다는 특징이 있다. 이러한 특징으로 인해 특히 투표나 소유권 증명과 같은 어떠한 사실을 기록하고 증명하는 분야에서의 활용이 주목받고 있다. 본 논문에서는 블록체인의 유형 중 하나인 프라이빗 블록체인을 활용하여 거래 과정에 참여하고자 하는 이용자들을 부동산 중개인, 건물 소유주, 매입인(임대인)으로 구분하여 이용자별 역할을 부여한다. 또한, 기관이 참여하여 신뢰성을 높이는 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 허위 매물, 사기 계약 등과 관련된 부동산 사기 피해를 방지하고 신뢰성 높이는 부동산 거래 시스템을 제시할 뿐만 아니라 향후 블록체인 활용 방안 모색에 있어 기여하고자 한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권4호
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• pp.35-43
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• 2022

본 논문은 후두 장애음성 데이터의 식별률을 CNN과 기계학습 앙상블 학습 방법에 의해 개선하는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 후두 장애음성 데이터는 그 수가 적으므로 통계적 방법에 의해 식별기가 구성되더라도, 훈련 방식에 따라 과적합으로 인해 일어나는 현상으로 인해 외부 데이터에 노출될 시 식별률의 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 정확도를 갖도록 훈련된 CNN 모델과 기계학습 모델로부터 도출된 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 원래의 훈련된 모델에 비해 향상된 분류 효율을 갖도록 하는 방법과 함께, 기존의 기계학습 중 앙상블 방법을 적용해 보고 그 결과를 확인하였다. 알고리즘을 훈련하고 검증하기 위해 PNUH(Pusan National University Hospital) 데이터셋을 이용하였다. 데이터셋에는 정상음성과 양성종양 및 악성 종양의 음성 데이터가 포함되어 있다. 실험에서는 정상 및 양성 종양과 악성종양을 구분하는 시도를 하였다. 실험결과 random forest 방법이 가장 우수한 앙상블 방법으로 나타났으며 85%의 식별률을 보였다.

• 디자인융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.91-108
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• 2018

투표용지 디자인이 투표 행위에 영향을 미침에도 불구하고 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 투표용지 디자인 과정에서 정보디자인의 중요성 역시 간과되어 왔다. 본 연구는 공직선거법이 규정하는 투표용지 디자인이 어떠한 오류 가능성을 내포할 수 있는지 살펴보았다. 이를 위해 법률과 규정을 검토하는 휴리스틱 평가를 수행했으며 실험집단을 통한 경험적 실험조사를 실시하였다. 이를 통해 (1) 법률이 지정하는 한계 내에서 복수의 투표용지 제작이 가능하고, (2) 다양한 서체와 크기, 용지의 크기와 재질 등이 사용될 수 있음을 확인하였다. 이에 따라 (1) 색도 및 이미지에 대한 규정, (2) 유니버설 디자인이 적용된 타이포그래피 사용 규정, 그리고 (3) 기표란 사이 간격에 대한 여백 규정화도 필요함을 발견하였다. 끝으로 투표용지 제작과정에서 임의적 요소들을 가능한 제거하고 선관위의 의사결정 타당성과 절차적 정당성을 확보할 제도적 보완을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.305-307
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• 2021

Alzheimer's Disease (AD) is a cognitive disorder characterized by memory impairment that can be assessed at early stages based on administering clinical tests. However, the AD pathophysiological mechanism is still poorly understood due to the difficulty of distinguishing different levels of AD severity, even using a variety of brain modalities. Therefore, in this study, we present a hybrid EEG-fNIRS modalities to compensate for each other's weaknesses with the help of Machine Learning (ML) techniques for classifying four subject groups, including healthy controls (HC) and three distinguishable groups of AD levels. A concurrent EEF-fNIRS setup was used to record the data from 41 subjects during Oddball and 1-back tasks. We employed both a traditional neural network (NN) and a CNN-LSTM hybrid model for fNIRS and EEG, respectively. The final prediction was then obtained by using majority voting of those models. Classification results indicated that the hybrid EEG-fNIRS feature set achieved a higher accuracy (71.4%) by combining their complementary properties, compared to using EEG (67.9%) or fNIRS alone (68.9%). These findings demonstrate the potential of an EEG-fNIRS hybridization technique coupled with ML-based approaches for further AD studies.

• 치위생과학회지
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• 제23권2호
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• pp.93-102
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• 2023

Background: To investigate political participation by dental hygiene students and analyze the differences therein based on the learning efficacy of dental hygiene policy. Methods: A total of 239 dental hygiene students who were expected to graduate responded to the survey. The data were collected online using a structured questionnaire consisting of 6 items on general characteristics, 10 on political participation, and 15 on the learning efficacy of dental hygiene policy. Statistical analysis was performed using SPSS 23.0. Political participation based on the learning efficacy of dental hygiene policy was analyzed using independent t-tests, ANOVA, and multiple regression analysis (p<0.05). Results: Among the dental hygiene students, 60.7% voted in all three recent presidential, general, and local elections, and 14.2% did not. For political parties supported, 65.7% responded that they had "no supporting party," and 34.3% indicated that they had a "supporting party." In terms of the level of political participation of dental hygiene students (0~50 points), the average score was 25.8 points, with the average passive political participation (0~25 points) score at 15.6 points and the average active political participation (0~25 points) score at 10.2 points. With an increase in dental hygiene policy learning efficacy, both passive and active political participation showed higher scores (p<0.05). Conclusion: Dental hygiene students showed low political participation. The presence of a supporting party, higher voting participation, and higher learning efficacy of dental hygiene policy were associated with higher passive and active political participation. Therefore, to increase this population's interest in political participation, various opportunities for related learning need to be promoted and provided in academia, leading to the enhancement of their political capabilities. In this manner, dental hygienists should expand their capabilities in various roles such as advocates, policy makers, and leaders.

• 의정연구
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• 제27권3호
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• pp.155-188
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• 2021

이 연구는 선거보도의 역동성을 탐구한다. 선거 시기 매체가 언제 어떠한 기사를 생산하는가는 언론의 기사 생산을 이해하기 위해 중요할 뿐만 아니라 유권자들의 정치 행태를 파악하기 위해서도 중요하다. 선거보도는 매체와 후보자 및 정당의 전략이 복합적으로 작용하는 대상이다. 매체는 때로는 정책에 집중하여 기사를 생산하기도 하고 경쟁과 전략에 초점을 두고 선거를 보도하기도 한다. 이 논문은 매체의 보도 행태가 역동적이라고 주장한다. 예를 들어, 선거 기간 중 시간에 따라 정책기사량은 감소하며, 전략기사는 증가하는 양상을 보일 것이다. 더 나아가, 정책기사 비중은 방송과 신문 매체에서 서로 다른 양상을 보일 것이다. 이 주장들을 검증하기 위해 이 연구는 2020년 국회의원선거 시기 선거기사를 정책과 전략기사로 구분한 후 일별 시계열 자료를 구축하여 분석한다. 이 논문의 구조적 분절 분석 결과와 시계열분석 결과들은 이 연구의 주장을 부분적으로 뒷받침한다.

• 의정연구
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• 제27권3호
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• pp.35-68
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• 2021

2021년 독일 총선에서 사민당이 신승해 제1당으로 복귀하고 녹색당이 최대 승자로 떠올랐다. 두 정당은 기후·환경, 팬데믹 대처와 보건, 노동·사회 정책에서 국민의 기대에 부응하는 정책을 제시함으로써 승기를 잡았다. 메르켈 효과는 선거에서 크게 작용하지 않았으며, 연정 구성 후 정부 정책으로 이어질 가능성이 크다. 투표 행태에서 계급 균열이 약해진 반면, 세대 균열이 상대적으로 커졌다. 노년층은 양대 정당에 더 많은 지지를 보냈고, 청년층은 녹색당과 자민당에 더 높은 지지율을 보였다. 세대 갈등이 계속된다면 녹색당과 자민당 등의 성장과 양대 정당의 지속적 약화 및 기타 새로운 정당의 등장으로 이어질 수 있다. 또한 구 동·서독 간 지역 갈등이 여전히 남아 있어 대안당과 좌파당의 향배에 영향을 미쳐 다른 균열들과 결합할 것이다. 2021년 총선은 정당 체제 재편을 예고하는 선거라고 할 수 있다.