• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.111-119
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• 2019

존 스마트그리드 기기 인증 체계는 DCU와 검침 FEP 및 MDMS에 집중되어 있으며 스마트미터에 대한 인증체계는 확립되지 않은 상황이다. 현재 몇몇 암호칩이 개발되었지만, 낮은 강도의 단순 암호화 수준에 머물러 있어 PKI 인증체계를 완성하기에는 어려움이 있다. 스마트그리드는 기존 전력망과 달리 개방형 양방향 통신을 기반으로 함에 따라 정보보안 취약성이 높아지면서 사고 위험 증가하고 있다. 하지만 스마트미터에는 PKI가 적용되기 어려워, 조작한 패킷을 보내 운영시스템에 거짓 정보 전송으로 시스템 정지 등의 사고가 발생할 가능성 존재한다. 하드웨어 제약사항이 많은 스마트미터에 기존 PKI 인증서를 발급할 경우 인증 및 인증서 갱신이 어렵기 때문에 스마트미터의 열악한 성능(Non-IP 네트워크, 프로세서, 메모리 및 저장소 공간 등)에서도 작동 가능한 초경량 암호 인증 프로토콜을 설계 구현하였다. 실험 결과 Cortex-M3 환경에서도 경량 암호 인증 프로토콜을 빠른 시간 내에 수행 할 수 있었으며, 앞으로 스마트그리드 산업에서의 더 안전한 보안성을 갖춘 인증 시스템을 마련하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 생명과학회지
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• 제27권2호
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• pp.247-266
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• 2017

동충하초(Cordyceps)는 B.C. 2,000년 이후로부터 지금까지 중국, 한국, 일본 등 아시아 국가에서 잘 알려진 전통적인 불로장생의 비약으로 사용되어져 왔다. 곤충기생 곰팡이균으로서 원조 동충하초로 불리는 Cordyceps속에 속하는 Cordyceps sinensis는 우리나라 한반도에서는 발견되지 않고 있다. 그 이유는 해당 곰팡이균에 특정적인 기주곤충인 박쥐나방(Hepialus armonicanus)이 우리나라에는 존재하지 않기 때문으로 보인다. 따라서 차선책으로서 한국형의 동충하초, 즉 Paecilomyces tenuipes 동충하초균에 대한 곤충생체배지로서 누에(Silkworm, Bombyx mori)를 기주곤충으로 사용하는 누에동충하초의 인공적인 생산방법을 세계 최초로 개발하게 된 것이다. 따라서 본 총설은 누에동충하초를 개발하게 된 역사적 배경과 생산방법 및 약리학적 효능과, 비곤충유래 동충하초인 인공배지 배양동충하초(밀리타리스동충하초: Cordyceps militaris, 붉은자루동충하초: Cordyceps pruinosa 등)의 배양조건과 동충하초 품종육성, 배지배양조건, 동충하초의 식품에의 응용 가능성, 화학적 구성성분 및 약리적 효능 등에 대해 고찰하였다. 곤충유래의 누에동충하초 및 비곤충유래동충하초균사체 및 자실체동충하초의 주요 약리작용은 항종양, 면역증강, 항피로, 항스트레스, 항산화, 항노화, 항당뇨, 항염증, 항혈전, 항지질 및 해충방제 효능으로 요약된다. 동충하초의 주요 생리활성물질들은 단백다당체(헥소스, 헥소사민), 코디세핀, 만니톨, 산성다당체 등이다. 단백다당체와 부타놀 추출물은 매우 강한 항종양 효과를 보이나 세포독성은 나타내지 않았다. 만니톨은 종양유발쥐의 수명을 유의성 있게 연장하였다. 에르고스테롤은 항종양 활성은 보이지 않았으나 왕성한 식세포활성을 보였다. 따라서 우리가 높은 관심을 가지고 있는 누에동충하초의 항종양 활성은 세포독성효과보다는 면역력증강효과에 기인하는 것으로 사료된다[164].

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.187-198
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• 2020

이 글은 한국영화 가운데 색채를 의도적이거나 관습적으로 활용한 사례들을 분석하였다. 장르영화 대부분이 관례적 활용 빈도가 높으며, 색채를 의도적으로 부각시킨 미학적 선택 또한 예술영화에 한정되지 않고 다양한 양식으로 나타난다. 영화색채의 시각적 인상만큼이나 그것의 분석과 해석은 주관적일 수 있다. 보기의 객관성을 위해 색채에 관한 오랜 문화적 관점을 채택하고, 유사성과 차이에 따라 발생하는 의미를 제시하고자 하였다. 영화색채 하양의 활용 양상의 분류는 보편적이고 일반적인 절대선, 특수한 사례로서의 강박과 치유, 성의 구분 없이 여성성의 특성을 보여주는 전형과 시각적 쾌락, 미학적 용어인 프레임의 경계를 넘어서는 유령적 사유라는 범주에서 접근하였다. 특정한 장르, 작가, 영화를 세밀하게 분석하는 미시적 방법보다는 하양을 시각장치로 활용하는 영화들의 유형별 특성을 분류해보고, 색채 활용의 미학적이고 문화적인 의미를 고찰하였다. 첫째, <악인전>(2019), <범죄와의 전쟁: 나쁜 놈들 전성시대>(2011), <불한당: 나쁜 놈들의 세상>(2016), <아수라>(2016), <나쁜 녀석들>(2019) 같은 영화들에서 하양이 절대선을 표현하는 시각의 전형으로 기능한다. 둘째, <기생충>(2019)의 공포와 불안, <곡성>(2016)의 악몽, <슈퍼맨이었던 사나이>(2008)의 과대망상, <기억의 밤>(2017)의 신경쇠약, <마더>(2009)의 광기, <윤희에게>(2019)의 강박, <밀양>(2007)의 히스테리 등이 가학과 피학을 시각적으로 강조하는 사례들이다. 셋째, <태극기 휘날리며>(2004), <포화 속으로>(2010), <마이웨이>(2011>, <고지전>(2011), <명량>(2014), <연평해전>(2015), <봉오동전투>(2019), <장사리: 잊혀진 영웅들>(2019) 등에서 여성 인물에 부여되는 하양이 전통적인 이미지를 고착시킨다. 넷째, 사회정치적 변화를 반영하는 <박하사탕>(2000), <변호인>(2013), <택시운전사>(2017), <1987>(2017) 등에서 하양이 역사의 순간을 기억하고 기록한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.313-323
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• 2019

영상연기자들에게 표정연기는 '억지표정'이나 '오버액팅'이 되기 쉽고, 또 지나치게 절제를 강조하면 감정이 부족한 '밋밋한 연기'가 된다. 이러한 표정 연기 방법에 관한 문제제기를 통해서 상업적 색채가 짙은 장르 드라마에서의 배우들의 표정연기를 분석하였다. 결론적으로, 장르 드라마의 배우들의 표정연기 방법은 일종의 전형(典型)적인 방법으로 수행되고 있었다. 이는 영상연기의 시각적 관습에서 미적 기준이 배우들의 표정연기에서 중요한 기준이 되고 있다는 것을 의미한다. 장르 드라마에서 인물의 감정은 주로 클로즈업 숏에서 발현된다. 클로즈업 숏 안에서 '확대된 얼굴'중 가장 중요한 표현 매체는 '눈동자'이며, 눈과 눈 주변의 근육 움직임을 통한 감정 표현이 주가 된다. 그 뒤로 중요한 표현 매체는 '입'이다. 입을 벌리고 다물면서 그 정도의 차이에 따라서 다양한 감정이 '눈'의 표현과 함께 전달되는 것이다. 이뿐만이 아니라 얼굴 근육의 긴장은 감정표현에 크게 저해되며, 얼굴 근육의 움직임을 최소화하여 얼굴 표면의 지나친 주름을 만드는 것을 경계해야 한다. 얼굴 표정은 근육 움직임으로 만으로는 이루어지지 않는다. 결국, 근육의 움직임은 감정으로 인해서 이루어지는 결과이다. 표정을 일으키는 감정이 먼저 형성되어야 한다. 이 과정에서 배우의 '정서적 기억', '이완', '집중'등을 통해 '자기화'하는 스타니슬라브스키의 심리적 연기술이 필연적이다. 또한, 표정이 발현되는 클로즈업 숏이 요구하는 시각적으로 절제된 연기술이 필요하다. 그 외에, 표정연기는 내러티브 전개에 중요한 지점을 제공하는 반응 연기(reaction acting)이며, 주연과 조연이라는 인물의 역할에 따라서 배우에게 요구되는 표정연기의 방법과 숏의 사이즈는 다르다는 것을 알 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권4호
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• pp.245-276
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• 2008

본 연구는 상표자산의 구성요소에 대한 선행요인을 분석하고 이를 토대로 하여 상표자산 구성요소와 상표자산 영향요인간의 관계 그리고 상표자산 구성요소와 구매의도간의 관계를 규명하고 한국과 영국을 중심으로 비교하여 상표자산관리 방안을 도출해보고자 하였다. 연구결과, 정보탐색은 제품지식에 정(+)의 영향을 미치며, 상표태도와 상표지식은 상표 충성도와 상표 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 상표충성도와 상표가치는 구매의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 정보원천의 경우, 한국에서는 제품지식에 정(+)의 영향을 미치고 있는 반면, 영국에서는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.219-239
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• 2019

개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.