• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.267-277
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• 2022

최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.333-340
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• 2023

기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.

• 현장농수산연구지
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• 제7권1호
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• pp.81-89
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• 2005

포도 '캠벨얼리'에서 석회비료를 과면살포한 후, 과피의 T-N, P, K, Ca 및 Mg 함량은 무처리과에 비하여 석회비료 전 처리 모두 큰 차이는 없었다. 과방중, 과립중, 과방장 및 산 함량은 처리 간 차이가 없었으나, 가용성고형물은 봉지가 씌워진 상태로 액상석회비료를 처리한 과실은 다른 처리에 비하여 감소하였다. 과피의 안토시아닌 함량은 무처리과에 비하여 소석회 및 봉지가 씌워진 상태로 액상석회비료를 처리한 과실이 현저히 감소하였다. 과피의 과분은 소석회 및 패화석 분말비료 처리과는 무처리과에 비하여 현저히 적게 발생되었다. 과립의 경도는 액상석회비료 및 소석회 처리과가 현저히 증가하였다. 그러나 과립의 탄력성은 패화석 분말비료 처리과는 현저히 감소하였다. 또한 상온 저장 중 감랑은 전 처리 모두 차이를 인정할 수 없었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.243-264
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• 2018

현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 원예과학기술지
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• 제30권1호
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• pp.85-89
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• 2012

조류 종별로 과수원의 과실을 가해하는 행동 특성을 확인하고자 본 연구를 수행하였다. 각 조류별로 특징적인 경향을 확인할 수 있었는데, 까치는 부리로 과피를 수직으로 쪼며 물까치와 직박구리는 큐티클층에 부리가 미끄러진 흔적과 과실 내부에 주머니 모양으로 원형 흔적을 남겼다. 봉지재배를 하는 배와 사과 과실은 조류의 종류에 따라 다른 섭식행동을 유발시킬 수 있다. 까치의 경우 봉지의 존재 여부를 떠나 과실을 가해 할 수 있으나 물까치와 직박구리는 건전한 봉지로 씌워져 있을 경우 가해하지 않았다. 그리고 사육상 시험에서 물까치와 직박구리는 온주밀감과 사과 과실보다는 배 과실을 더 선호하였다. 물까치와 직박구리의 피해를 경감시키기 위해서 봉지재배를 하는 과실의 경우 봉지가 훼손되지 않도록 할 필요가 있다. 또한 제주지역에 물까치가 유입되지 않도록 해서 감귤 과실피해를 막아야 한다.

• 한국자원식물학회지
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• 제14권2호
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• pp.163-168
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• 2001

본 연구는 참당귀의 개화습성과 수정양상을 조사하고 5개 지방종에 대하여 교잡에 의한 계통간 화합성 및 결실율을 검토함으로서 우량계통육성을 위한 교잡육종의 기초자료를 얻고자 수행하였다. 1. 정식 2년차에 있었서 5개 지방종의 출아기는 3월 14일이었고 추대기는 5월 12~13일이었으며 개화기는 ‘봉화종’이 8월 2일로서 다른 계통보다 3~5일 빨랐고, 개화지속기간은 각각 41~43일로 비슷하였다. 2. 5개 지방종의 개화특성을 보면 주경에서 1차 지경, 1차 지경에서 2차 지경까지의 개화기간은 9~13일이 소요되었고, 웅예와 자예의 출현기 간은 각각 3~5일이었으나 동일화서 내에서 최종웅예와 최초자예의 간격은 1~4일이었으며 동일화에서는 웅예가 자예보다 4~8일정 도 선숙이었다. 3. 참당귀의 개화 시기별 밀봉에 따른 결실율은 개화 5일전, 개화 1~2일전, 개화기가 1.0, 0.9, 0.4%였으나 개화후 3일이 2.4%로 약간 높았고, 봉지를씌우지 않은 처리구는 52%였다. 지방종간 수분형태에 따른 결실율은 자가수분이 26.3%였고 타가수분은 36.3%로 타가수분이 높았으며 모본에 따른 결실율은 ‘봉화종’, ‘무주종’을 모본으로 하였을 때 각각 44.9, 42.6%로 높았다. 4. 각 계통별 정역교잡에 따른 인공수분에서는 자가수분 타가수분 모두 친화성이 있었으며 자가수분에서는 ‘무주’$\times$ ‘무주’조합이 40.8%로 가장 높았고 타가수분에서는 ‘평창’$\times$ ‘인제’조합에서 67%로 가장 높았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.265-267
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• 2005

DNA 컴퓨팅은 분자 수준(molecular level)에서 연산을 수행한다. 따라서 일반적인 실리콘 기반의 컴퓨터에서와는 달리, 순차적인 연산 제어를 보장하기 어렵다는 특징이 있다. 그러나 DNA 컴퓨팅은 화학반응에 기초한 연산이기 때문에, 실험자가 의도한 연산을 많은 수의 분자에 동시에 적용할 수 있으므로 실리콘 기반의 컴퓨터와는 비교할 수 없는 병렬 연산을 구현할 수 있다. 병렬 연산을 구현하고자 할 때, 일반적으로 연산에 사용하는 모든 DNA 분자들을 대상으로 연산을 구현할 수도 있다. 그러나 전체가 아닌 일부의 분자들을 상대로 연산을 수행하는 것 역시 가능하며 이 때 자연스러운 방법으로 사용할 수 있는 방법이 배깅(Bagging)이나 부스팅(Boosting)과 같은 앙상블(ensemble) 계열의 학습 방법이다. 일반적인 부스팅과 달리 가중치를 부여하는 것이 아니라 특정 학습자(learner)를 나타내는 분자들을 증폭한다면 가중치를 분자의 양으로 표현하는 것이 가능하므로 분자 수준에서 앙상블 계열의 학습을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 앙상블 계열의 학습 방법 중 특히 부스팅의 효과를 DNA 컴퓨팅에 응용하고자 할 때, 어떤 방법이 가능하며, 표현 과정에서 고려해야 할 사항은 어떠한 것들이 있는지 고려하고자 한다. 본 논문에서는 규모를 사전에 한정할 수 없는 진화 가능한 그래프 구조(evolutionary graph structure)를 학습할 수 있는 방법을 찾아보고자 한다. 진화 가능한 그래프 구조는 기존의 DNA 컴퓨팅 방법으로는 학습할 수 없는 문제이다. 그러나 조합 가능한 수를 사전에 정의할 수 없기 때문에 분자의 수에 상관없이 동일한 연산 시간에 문제를 해결할 수 있는 DNA 컴퓨팅의 장정을 가장 잘 발휘할 수 있는 문제이기도 하다.개별 태스크의 특성에 따른 성능 조절과 태스크의 변화에 따른 빠른 반응을 자랑으로 한다. 본 논문에선 TIB 알고리즘을 리눅스 커널에 구현하여 성능을 평가하였고 그 결과 리눅스에서 사용되는 기존 인터벌 기반의 알고리즘들에 비해 좋은 전력 절감 효과를 얻을 수 있었다.과는 한식 외식업체들이 고객들의 재구매 의도를 높이기 위해서는 한식 외식업체의 서비스요인, 식음료요인, 이벤트 요인 등을 강화함으로써 전반적인 종사원 서비스 품질과 식음료품질을 높이는 전략을 취해야 한다는 것을 시사해주고 있다. 본 연구는 대구 경북소재 한식 외식업체만을 대상으로 하여 연구를 실시하여 연구의 일반화와 한식 외식업체를 이용하는 이용 고객들이 한식 외식업체를 재방문하는 재구매 의도가 발생하는데 있어 발생하는 과정을 설명하는 종단적 연구를 실시하지 못한 한계점을 가지고 있다.아직 산업 디자인이 품질경쟁력에 크게 영향을 미치는 성숙단계에 이르지 못하였음을 의미한다. (2) 제품 디자인에게 영향을 끼치는 유의적인 변수는 연구개발력, 연구개발투자 수준, 혁신활동 수준(5S, TPM, 6Sigma 운동, QC 등)이며, 제품 디자인은 우선 품질경쟁력을 높여 간접적으로 고객만족과 고객 충성을 유발하는 것으로 추정되었다. 상기의 분석결과로부터, 본 연구는 다음과 같은 정책적 함의를 도출하였다. 첫째, 신상품 개발과 혁신을 위한 포괄적인 연구개발 프로젝트를 품질 경쟁력의 주요 결정요인(제품의 기본성능, 신뢰성, 수명(내구성) 및 제품 디자인)과 연계하여 추진해야 할 것이다. 둘째, 기업은 디자인 경영 마인드 제고와 디자인 전문인력 양성을, 대학은 디자인 현장 업무를 통하여 창의력 증진과 기획 및 마케팅 능력 교육을, 정부는 디자인 기술개발 및 디자인 교육지원의 강화를 통하여 각각 디자인 경쟁력$\righta

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.129-136
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• 2020

블록체인의 장점들은 다양한 분야에서 블록체인의 필요성을 제시한다. 하지만 블록체인에는 몇 가지 단점들이 존재한다. 그 중 엉클블록 문제는 블록체인의 가치와 활용을 크게 저해할 수 있는 문제 중 하나다. 엉클블록 문제로 인해 블록체인의 가치가 저하 될 수 있음에도 불구하고 이전의 연구들은 엉클블록에 대한 연구에 크게 주목하지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 블록체인의 엉클 블록 문제를 예측하고 대비할 수 있도록 엉클블록의 발생을 예측 하고자 한다. 본 연구는 엉클 블록 발생의 정확한 예측을 위해서 새로운 변수와 앙상블 분석 기법 도입의 타당성을 검증한다. 연구 방법으로 엉클블록 문제가 실제로 발생하는 이더리움의 엉클블록을 대상으로 보팅, 배깅, 스태킹 앙상블 분석 기법을 활용하였다. 분석 데이터로는 이더리움과 비트코인 블록체인 정보를 활용하였다. 연구 결과, 이더리움 블록체인 정보만을 활용하여 보팅, 스태킹 앙상블 기법을 적용할 경우 가장 높은 예측 결과가 나타난다는 사실을 발견하였다. 본 연구의 결과는 엉클블록의 발생을 보다 정확하게 예측하여 블록체인의 엉클블록 문제에 대비할 수 있도록 기여한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제59권6호
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• pp.690-695
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• 2005

질산은 금속의 순화, 세척, 전기도금에 사용되는 산화제로서 공기나 금속과 반응하여 발생하는 증기를 흡입하는 경우 화학성 폐렴을 유발할 수 있다. 44세 남자가 보호 장구 없이 질산을 이용하여 기계 얼룩 제거 작업을 4시간가량 한 후, 기침과 호흡곤란이 발생하여 내원하였다. 내원 당시 혈압 80/50 mmHg, 맥박수 분당 140회, 호흡수 분당 26회, 체온은 $36.5^{\circ}C$ 이었다. 내원 직후 Ambu bagging을 하면서 실시한 동맥혈 검사에서 pH 7.26, $PaCO_2$ 49.2 mmHg, $PaO_2$ 31.1 mmHg, $HCO_3$ 21.3 mmHg, $SaO_2$ 54.2%로 호흡성 산증과 저산소증이 나타났으며, 흉부 방사선 검사에서 양측 폐야의 폐포성 경화와 미만성 폐침윤이 관찰되어 임상적으로 급성호흡곤란증후군으로 진단되었다. 환자는 호기말 양압을 이용한 기계 환기 및 항생제, 기관지 확장제, 전신적인 스테로이드 치료 후 완전히 회복하였으며 추적 흉부 방사선 검사와 고해상 전산화단층촬영 및 폐기능 검사에서도 합병증 없이 모두 호전되었기에 이를 보고하는 바이다.