• 한국지리정보학회지
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• 제19권3호
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• pp.102-113
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• 2016

본 연구는 지리산국립공원에 서식하는 반달가슴곰의 겨울철 서식지 환경을 체계적으로 관리하기 위해 GIS 및 기계학습 모형으로 서식환경을 분석하여 지리산국립공원의 겨울철 동면기 서식지인 동면 장소 출현과 비동면기 동안의 서식지 환경과의 관계를 파악하였다. 그 결과 환경요인 중 동면 장소 선택에 가장 큰 영향을 준 요인은 경사로 41.4%, 그 다음으로 고도가 20.4%, 탐방로로부터 거리 10.9%, 영급 7.7% 순으로 나타났다. 한편, 반달가슴곰 서식지와 동면지역 서식지 평가결과를 비교해 본 결과, 평균 고도는 동면지역이 63m가 높았으며 최적 고도는 400m 이상 높게 나타났다. 평균 경사는 $7^{\circ}$가 높고 최적 경사는 $12{\sim}43^{\circ}$ 더 급한 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 도로와의 거리는 동면지역이 평균 300m 이상 더 떨어져 있었으며, 최적 이격 거리의 범위는 1,300~2,400m 더 떨어져 있는 것으로 나타났다. 이는 겨울철 동면의 메커니즘을 위한 동면 지역선택 시 조금 더 외부의 침입으로부터 안전하고, 인간과의 접촉에서 멀어지려는 습성에 의한 것으로 판단된다. 본 연구는 반달가슴곰이 동면기간 동안 혹독한 추위와 많은 위협요인을 피할 수 있는 동면 장소를 선택하는 서식환경요소를 분석함으로써, 반달가슴곰의 동면 생태 기작과 서식지 관리를 위한 기초적 자료를 제공하고자 한다.

• 공학교육연구
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• 제10권2호
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• pp.44-61
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• 2007

본 논문은 공학 교육에서 강조하고 있는 창의력, 협업 능력 및 의사소통능력의 함양을 주 목적으로 홍익대학교 기계 시스템디자인공학과에서 새로이 개발한 교과목에 관하여 소개하고자 한다. '기계 시스템 디자인공학과'는 엔지니어링 디자인을 강조하는 새로운 교과목을 갖춘, 기존 홍익대학교 기계공학과의 새로운 이름이다. 급변하는 교육환경과 산업계의 요구에 부응하기위해서 기계공학과는 아날로그 기반, 산업중심의 하드한 관점에서 디지털 기반, 인간 중심의 소프트한 가치 중심으로 그 교육 접근방식을 전환하였다. 이러한 관점에서 새로이 개설된 세 가지 학과목인 기계 시스템디자인 개론, 창의적 공학 설계, 제품디자인은 공통적으로 팀 프로젝트를 통해서 손으로 직접 만들고 대화하고 표현하는(이하 Hands-on experience)경험을 중요시 하고 있다. 또한 이들 과정에서는 브레인스토밍(Brain Storming)과 스케치를 통한 시제작(Prototyping) 과정을 강조하고 있으며, 전통적으로 다루기 힘들고 무거운 금속 소재 대신에 폴리스티렌 블록이나 카드보드와 같은 가볍고 유연성 있는 소재를 사용하여 가능한 다양하고 창의적인 원형(Prototype)을 만들고, 팀원들간의 활발한 의사소통을 체험 할 수 있도록 유도하였다. Hands-on experience 중심 프로그램들은 학생들로 하여금 협업능력을 강조한 학과목들을 통해 시각적이며 구체적인 체험을 하게 하여 전통적으로 분석적이고 수학적이며 추상적인 사고에 초점을 맞춘 공학과목들을 균형적으로 보완하는 역할을 할 것으로 보이며, 졸업 후 그들이 산업현장에서 접하게 될 복잡하고 구체적인 엔지니어링 과제들을 해결하는 엔지니어링 감각과 창의력을 개발하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_1호
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• pp.455-467
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• 2017

초분광 영상을 이용한 표적 탐지를 수행할 때에는 인접한 분광 밴드의 중복성의 문제 및 고차원 데이터로 인해 발생하는 방대한 계산량의 문제점을 해결하기 위한 특징 추출 과정이 필수적이다. 본 연구는 기계 학습 분야의 특징 선택 기법을 초분광 밴드 선택에 적용하기 위해 $L_{2,1}$-norm regression 모델을 이용한 새로운 밴드 선택 기법을 제안하였으며, 제안한 밴드 선택 기법의 성능 분석을 위해 표적이 존재하는 초분광영상을 직접 촬영하고 이를 바탕으로 표적 탐지를 수행한 결과를 분석하였다. 350 nm~2500 nm 파장 대역에서 밴드 수를 164개에서 약 30~40개로 감소시켰을 때 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 탐지 성능이 유지되거나 향상되는 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 밴드 선택 기법이 초분광 영상에서 탐지에 효율적인 밴드를 추출해 내며, 이를 통해 성능의 감소 없이 데이터의 차원 감소를 수행할 수 있어 향후 실시간 표적 탐지 시스템의 처리 속도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.657-667
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• 2020

안드로이드 프레임워크는 단 한번의 권한 허용을 통해 앱이 사용자의 정보를 자유롭게 이용할 수 있으며, 유출되는 데이터가 개인정보임을 식별하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 어플리케이션을 통해 유출되는 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 실제로 개인정보에 해당하는 것인지를 파악하는 기준을 제시한다. 이를 위해 우리는 제어 흐름 그래프를 기반으로 소스와 싱크를 추출하며, 소스에서 싱크까지의 흐름이 존재하는 경우 사용자의 개인정보를 유출하는지 확인한다. 이 과정에서 우리는 구글에서 제공하는 위험한 권한 정보를 기준으로 개인정보와 직결되는 소스와 싱크를 선별하며, 동적분석 툴을 통해 각 API에 대한 정보를 후킹한다. 후킹되는 데이터를 통해 사용자는 해당 어플리케이션이 실제로 개인정보를 유출한다면 어떤 개인정보를 유출하는지 여부를 파악할 수 있다. 우리는 툴을 최신 버전의 API에 적용하기 위해 머신러닝을 통해 최신 버전의 안드로이드의 소스와 싱크를 분류하였으며, 이를 통해 86%의 정확도로 최신 배포 버전인 9.0 안드로이드의 API를 분류하였다. 또한 툴은 2,802개의 APK를 통해 평가되었으며, 개인정보를 유출하는 850개의 APK를 탐지하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.270-283
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• 2012

다채널 TV, IPTV 및 Smart TV 서비스의 등장으로 인해 수많은 방송 채널과 방대한 TV 프로그램 콘텐츠가 시청자 단말로 제공됨으로써 시청자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 쉽게 찾고 소비하는 것이 어려운 TV 시청 환경을 맞게 되었다. 따라서 TV 사용자들에게 자신이 선호하는 콘텐츠를 자동 추천해 줌으로써 원하는 콘텐츠로의 접근성을 증대시키는 것은 미래의 지능형 TV 서비스에 있어서 주요한 이슈이다. 이에 본 논문에서는 사용자의 선호 취향과 대중의 선호취향을 모두 고려한 협업필터링 개념의 통계적 기계학습 기반 TV 프로그램 추천 모델을 제시한다. 이를 위해 시청한 TV 콘텐츠에 대한 선호 토픽을 사용자의 시청 선호도로 보고, 최근 널리 활용되고 있는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)모델을 TV 프로그램 추천 모델에 적용하였다. LDA 기반 TV 프로그램 추천 성능을 개선하기 위해 본 논문에서는 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로, TV 사용자들의 관심 토픽을 은닉 변수로 하고, TV 사용자들의 관심 토픽에 대한 다양성을 반영하기 위해 은닉 변수의 확률분포 특성을 비대칭 디리클레(Dirichlet) 분포로 모형화하여 실험에 적용하였다. 제안된 LDA 기반 TV 프로그램 자동 추천 방법의 성능을 검증하기 위해, 유사 시청 특성을 갖는 사용자 그룹에 대해 상위 5개의 TV 프로그램을 일주일 단위로 추천하였을 경우 평균 66.5%, 2개월 단위의 추천에 대해서는 평균 77.9%의 precision 추천 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.546-554
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• 2019

본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.537-542
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• 2017

공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권4호
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• pp.129-136
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• 2020

최근 환경 문제에서 중요한 화두로 떠오른 초미세먼지(PM2.5)는 미세먼지(PM10)보다도 작은 부유물질이다. PM2.5는 안구나 호흡기 질환을 일으키며 뇌혈관에까지 침투할 수 있어서 시간별로 수치를 예측하여 대비하는 것이 중요하다. 그러나 PM2.5의 생성과 이동에 관한 명확한 설명이 아직까지는 제시되지 않고 있어서 예측에 어려움이 따른다. 따라서 PM2.5 예측뿐만 아니라 예측 결과에 대한 설명력을 갖는 예측 방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 서울시의 시간당 PM2.5를 예측하고자 하며, 이를 위해 각기 다른 지상관측 데이터를 시계열로 전처리하고 부트스트랩수를 조정한 랜덤 포레스트(Random Forest)를 데이터 학습 및 예측에 사용하는 방법을 제안한다. 이 방법은 예측 모델이 입력 데이터의 시각별 정보를 균형 있게 학습하게 하며 예측 결과에 대한 설명이 가능하다는 장점을 갖는다. 예측 정확도 평가를 위해 기존 모델과의 비교실험을 수행한 결과 제안 방법은 모든 레이블에서 가장 뛰어난 예측 성능을 보였으며, PM2.5의 생성과 관련된 변수와 중국의 영향과 관련된 변수가 예측 결과에 중요한 영향을 미치는 것을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-110
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• 2011

급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2018

분산 처리 플랫폼에서 다양한 빅 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 범용적인 분산 처리 플랫폼인 아파치 스파크에서 어플리케이션들의 처리 성능 최적화에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 스파크에서 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능을 향상시키기 위해서는 스파크의 분산처리모델인 Directed Acyclic Graph(DAG)에 알맞은 형태로 어플리케이션을 최적화시켜야 하고 어플리케이션의 처리 특징을 고려하여 스파크 시스템 파라미터들을 설정해야 하기 때문에 매우 어렵다. 기존 연구들은 각각의 어플리케이션의 처리 성능에 영향을 주는 하나의 요소에 대한 부분적인 연구를 수행했고, 최종적으로 어플리케이션의 성능개선을 이뤄냈지만 스파크의 전반적인 처리과정을 고려한 성능 최적화를 다루지 않았을 뿐만 아니라 처리성능과 상관관계를 갖는 다양한 요소들의 복합적인 상호작용을 고려하지 못했다. 본 연구에서는 스파크에서 일반적인 데이터 처리 어플리케이션의 수행 과정을 분석하고, 분석된 결과를 토대로 어플리케이션의 처리과정 중 스테이지 내부와 스테이지 사이에서 성능 향상을 위한 처리 전략을 제안한다. 또한 스파크의 시스템 설정 파라미터 중 분산 병렬처리와 밀접한 관계를 갖는 파티션 병렬화에 따른 어플리케이션의 수행성능을 분석하고 적합한 파티셔닝 최적화 기법을 제안한다. 3가지 성능 향상 전략의 실효성을 입증하기 위해 일반적인 데이터 처리 어플리케이션: WordCount, Pagerank, Kmeans에 각각의 방법을 사용했을 때의 성능 향상률을 제시한다. 또한 제안한 3가지 성능 최적화 기법들이 함께 적용될 때 복합적인 성능향상 시너지를 내는지를 확인하기 위해 모든 기법들이 적용됐을 때의 성능 향상률을 제시함으로써 본 연구에서 제시하는 전략들의 실효성을 입증한다.