• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.19-33
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• 2018

FTA체결의 증가, 식품교역 증가 및 소비자의 다양한 식품 선호도 등으로 농축수산물 및 가공식품의 수입량은 매년 증가하고 있는 추세이다. 수입식품의 안전성을 확인하는 정밀검사는 전체 수입식품건수 대비 20%정도를 차지하고 계속 증가하고 있는 반면에 정부의 수입안전관리에 필요한 예산과 인력은 그 한계점에 다다르고 있다. 수입식품 안전사고가 발생하게 되면 막대한 사회적, 경제적 손실을 야기할 수 있으므로 수입식품의 수입허용여부를 정확하게 예측하여 선제 대응하는 것은 수입안전관리의 효율성과 경제성을 획기적으로 높일 수 있게 된다. 식품분야에서는 이미 엄청난 양의 정형 데이터가 과거로부터 쌓여 왔으며 이에 대한 충분한 분석을 통한 활용은 아직은 부족한 것이 현실이다. 전체 수입건수와 중량 중에서 차지하는 가공식품의 비중은 평균 75%에 달하고 있어 식품분야에서도 빅데이터의 분석, 분석기법의 적용 등으로 다량의 데이터로부터 의미 있는 정보를 추출하는 과학적이고 자동화된 부적합탐지시스템의 연구가 절실한 상황이다. 이러한 배경에서 본 연구는 기계학습분야의 다양한 부적합 예측 모형을 적용하였으며 예측 모형의 정확도를 개선시키기 위한 방편으로 새로운 파생변수의 생성을 통한 데이터 전처리 방안을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 기계학습분야의 일반적인 기저 분류기를 적용하여 예측 모형의 성능을 비교하였으며 여러 기저분류기 중 Gaussian Naïve Bayes예측 모형이 수입식품의 부적합을 탐지하여 예측하는 가장 좋은 성과를 보여주었다. 향후 Gaussian Naïve Bayes 예측 모형을 이용한 부적합 탐지 모형을 적용하여 수입식품의 정밀검사 비중을 낮추고 부적합률을 제고시킴으로써 수입안전관리 국가사무의 효율성과 수입통관의 신속성에 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권3호
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• pp.279-290
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• 2005

최근 분산 서비스거부 공격에 대한 피해사례가 증가하면서 빠른 탐지와 적절한 대응 메커니즘에 대한 필요성이 대두되었다. 그러나 지금까지 제안된 기존 보안 메커니즘은 이러한 공격들에 대해 충분한 대응책을 제공하지 못하고, 일부 공격에만 유효하거나 공격의 일부 변형에도 취약점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최신의 분산 서비스거부 공격 유형 잘 분류해 낼 수 있고, 기존 공격의 변형이나 새로운 공격에도 탐지 가능하도록 데이타 마이닝 기법을 이용한 탐지 구조를 제안한다. 이 탐지 구조는 이미 발견된 공격을 유형별로 분류할 수 있도록 모델링하는 오용탐지모듈과, 공격의 일반적인 특성을 이용 하여 새로운 유형의 공격을 발견할 수 있도록 모델링하는 이상탐지모듈로 구성되어 있다. 이렇게 오프라인으로 생성된 탐지 모델을 통해 실시간 트래픽 데이타를 이용한 탐지 구조를 갖고 있다. 본 논문에서는 실제 네트워크의 상황을 잘 반영시켜 모델링을 하고 시험하기 위해 실제 네트워크에서 사용중인 액세스 라우터에서 NetFlow 데이타를 수집하여 이용하였다. NetFlow는 많은 전처리 과정 없이 플로우 기반의 통계 정보를 제공하므로 분산 서비스거부 공격 분석에 유용한 정보를 제공한다. 또한 공격 트래픽을 수집하기 위하여 잘 알려진 공격 툴을 이용하여 실제 공격 트래픽에 대한 해당 액세스 라우터에서의 공격 NetFlow 데이타를 수집하였다. 시험 결과, 이러한 트래픽을 이용하여 두가지 데이타 마이닝 기법을 결합한오용탐지모듈의 높은 탐지율을 얻을 수 있었고, 새로운 공격에 대한 이상탐지모듈의 탐지 가능성을 입증할 수 있었다., 10kg/10a 파종에서 바랭이, 명아주, 별꽃, 12kg/10a 파종에서는 명아주, 바랭이, 새포아풀 순위였다. 이상의 시험결과를 볼 때, 제주지역에서의 Creeping bent-grass의 적정 파종량은 10kg/10a으로 판단된다.$\cdot$하순에 조파하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.d real time PCR을 이용하여 DBP 유전자를 증폭하는 새로운 방법으로 말라리아를 Semi-quantitative 하게 검출할 수 있음을 보였다.C로 확인 결과 retention time 3.36에 single peak를 나타내 단일 물질임을 확인할 수 있었다. 분리된 활성물질을 GC-MS(m/z)로 분석한 결과 m/z 222에서 base peak로 나타났으며 이 spectrum으로 NIST library 검색을 실시 한 결과, $C_{12}H_{14}O_4$의 diethyl phtalate로 시사되었다. C-NMR과 1H-NMR을 실시한 결과 참비름에서 분리한 물질은 구조식 $C_{12}H_{14}O_6$인 diethyl phtalate로 동정되었다. 특히 노인인구의 비율이 높은 읍면지역 및 섬지역의 음주문화는 주로 식사를 하면서 반주로 마시는 경우가 많아 음주가 일상화 되어 있다고할 수 있다. 따라서 음주로 인한 질병 예방이나 치료를 목적으로 건강식품을 섭취한다는 인식은 하지 않고 있다. 본 연구결과 통영시에 포함되어 있는 읍면 및 섬지역은 노령화가 가속화되고 있으며,도시의 생활권에서 벗어나 의료혜택을 충분히 받지 못하는 열악한 환경에 놓여 있는 실정 이다

• 한국항공우주학회지
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• 제41권3호
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• pp.200-209
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• 2013

본 논문에서 B-dot 제어기 종류, Lyapunov 안정성 관점에서 B-dot 제어기 안정성 검토 결과 요약이 제시되었다. 6시 태양동기 궤도의 대형위성이 초기 자세획득 할 때 또는 이상상태 발생 후 태양획득을 위해 B-dot 제어기가 사용될 경우, B-dot 제어기의 활용성에 대한 검토 결과 제어기 활용성이 매우 높다는 결론을 얻을 수 있었다. 또한 B-dot 제어기 작동원리의 이해를 위해 천이상태 제어토크와 정상상태 제어토크 개념을 도입해서 새로운 물리적 해석 결과를 도출 제시하였으며, 자기 토커가 고장 났을 때 자세 안정화에 미치는 영향을 이론적으로 분석 후 토커고장에 대한 설계 최적화 방안을 제시하였다. 또한 6시 태양동기 궤도의 대형위성에서 B-dot 제어기의 유용성 및 자기토커 고장 영향 분석결과 확인을 위해 비선형 시뮬레이션 결과 만족스런 태양지향능력 및 예측된 고장 영향 분석결과 등이 확인되었다.

• 대기
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• 제28권1호
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• pp.37-51
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• 2018

In this study, we investigate the performance of Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) in Korea Meteorological Administration on the relationship between El $Ni{\tilde{n}}o$ and East Asian climate for the period of 1991~2010. It is found that the GloSea5 has a great prediction skill of El $Ni{\tilde{n}}o$ whose anomaly correlation coefficients of $Ni{\tilde{n}}o$ indices are over 0.96 during winter. The eastern Pacific (EP) El $Ni{\tilde{n}}o$ and the central Pacific (CP) El $Ni{\tilde{n}}o$ are considered and we analyze for EP El $Ni{\tilde{n}}o$, which is well simulated in GloSea5. The analysis period is divided into the developing phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ summer (JJA(0)), mature phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ winter (D(0)JF(1)), and decaying phase of El $Ni{\tilde{n}}o$ summer (JJA(1)). The GloSea5 simulates the relationship between precipitation and temperature in East Asia and the prediction skill for the East Asian precipitation and temperature varies depending on the El $Ni{\tilde{n}}o$ phase. While the precipitation and temperature are simulated well over the equatorial western Pacific region, there are biases in mid-latitude region during the JJA(0) and JJA(1). Because the low level pressure, wind, and vertical stream function are simulated weakly toward mid-latitude region, though they are similar with observation in low-latitude region. During the D(0)JF(1), the precipitation and temperature patterns analogize with observation in most regions, but there is temperature bias in inland over East Asia. The reason is that the GloSea5 poorly predicts the weakening of Siberian high, even though the shift of Aleutian low is predicted. Overall, the predictability of precipitation and temperature related to El $Ni{\tilde{n}}o$ in the GloSea5 is considered to be better in D(0)JF(1) than JJA(0) and JJA(1) and better in ocean than in inland region.

• Journal of Chest Surgery
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• 제42권1호
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• pp.87-91
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• 2009

심실중격결손, 폐동맥 협착이 동반된 완전 대혈관 전위 환자에 대해 일반적으로 라스텔리 술식이나 REV 술식이 많이 행해진다. 최근 이러한 환자의 장기 추적 관찰 결과, 좌심실 유출로 협착 혹은 우심실의 라스텔리 도관의 협착으로 인한 빈번한 재수술이 보고되고 있고, 특히 라스텔리 술식의 장기 추적 관찰 결과, 장기 생존율이나 재수술에 있어서 좋지 않은 성적들이 보고되고 있다. 이러한 합병증을 최소화하고 혈역학적인 이점을 얻기 위하여 상기 진단을 가진 환자들에게 다양한 술식들이 적용되고 있는데, 저자들은 19개월 된 남자 환자에게 대동맥 근위부를 좌심실로부터 완전히 절제한 후 후방 전위시키고, 폐동맥을 REV 방법으로 대동맥 앞쪽으로 위치시키는 변형 니카이도 술식을 시행하였다. 수술 후 혈류 역학은 매우 만족스러웠으며 이러한 술식이 장기적으로 양심실 유출로와 관련된 유병률을 최소화하여 좋은 결과를 얻을 것으로 예상된다.

• 경영과정보연구
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• 제37권1호
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• pp.41-53
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• 2018

본 연구는 국내 주식시장을 대상으로 시장이상현상과 기술적 분석을 이용한 거래전략에 대해 검증하였다. 분석을 위하여 주식수익률의 특정경향이 분명하게 나타나는 기업특성 변수인 기업규모, 장부가/시가, 발생액 기준으로 10분위 포트폴리오를 구성하였다. 그리고 이 포트폴리오를 이용하여 이동평균 거래전략 포트폴리오를 형성하고 이에 대해 샤프지수를 사용하여 성과평가를 실시하였다. 또한 무비용 포트폴리오를 만들어 이동평균 거래전략의 수익성과 성공률을 확인하였다. 마지막으로 다양한 시차의 이동평균 거래전략 포트폴리오에 대한 소르티노지수를 계산하여 성과평가에 대한 강건성을 높이고자 하였다. 주요한 검증결과는 다음과 같다. 첫째, 기업규모가 작을수록, 장부가/시가가 높을수록, 발생액이 낮을수록 평균수익률이 높게 나타났다. 둘째, 이동평균 거래전략의 위험조정 성과는 기업규모, 장부가/시가, 발생액 포트폴리오 순으로 높게 나타났다. 셋째, 무비용 포트폴리오의 수익률은 모두 양의 값을 나타내고 성공률은 전반적으로 68.8%를 상회하여 이동평균 거래전략이 성공적이라는 것을 보여주었다. 넷째, 다양한 성과평가를 실시한 결과, 시장이상현상과 기술적 분석을 이용한 거래전략에는 경제적 유용성이 있는 것으로 나타났다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제65권2호
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• pp.131-136
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• 2008

담즙흉은 담도 또는 담낭과 흉강 사이에 형성된 누공을 통해 담즙이 흉강으로 누출되어 흉수의 형태로 관찰되는 흉막염의 일종으로, 주로 흉강-복부 외상과 관련된 매우 드문 합병증이며 그동안 국내에는 담즙흉에 대한 문헌보고가 없었다. 이에 저자들은 최근 외상 후 흉막성 흉통과 호흡곤란을 호소하였고 담도결석 제거를 위한 경피경간담도내시경술 이후에 흉수가 발생한 환자에서 담즙흉으로 진단된 환자 1예를 경험하였기에 보고한다.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제7권1_2호
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• pp.11-20
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• 1980

Hysterosalpingograms (H.S.G.) have been done for several decades to determine causative factors in female infertility. However, the H.S.G. only reverals uterine cavity and tubal patency or inpatency. The author prefers to find more details in regard to the status and condition of the female reproductive organs and their surrounding tissue as they pertain to infertility. H.S.G. in combination with laparoscopic examination reveals the following results. Preparation and method of performance of H.S.G. during laparoscopy in a healthy reproductive age women are as follows. When laparoscopy is not contraindicated, NPO is ordered with routine bowel preparation. Analgesics administered by injection prior to procedure are valium 10mgs and pethidine 50-100mgs. The radiographic procedure is the same as for any HSG technique. During laparoscopy a solution of 3 to 10 ccs. of 60% hypaque sodium is used. Fluroscopic scout films are obtained A-P and oblique views as well as a delayed check film. 1. Age distribution of primary and secondary infertility in this studies involving tubal factors was as follows: 20-29 age group showed 46% incidence and in the 30-39 age group, 50% incidence. Duration of infertility in this study group was the following: 1-2 years showed 26.7%, 3-5 years 53.8%, and 6-9 years 13.3%. 2. Indications of laparoscopic examination were as follows: Secondary infertility in 35% of the cases, obscure tubal occlusion on previous H.S.G. in 25%, unknown origin in 11.7%, and the remaining cases included pelvic pain, small masses, dysmenorrhea, and uterine anomaly. The laparoscopic examination showed clearly the reproductive organs and the surrounding tissues in the pelvic cavity. The abnormal tubal findings there revealed were tuberculous salpingitis and hydrosalpinx in 10% each, endometriosis and peritubabl adhesions in 6.7% each, biconuate uterus in 3.3%. The remaining 58.3% of the cases showed normal findings. Laparoscopic observation for possible myoma nodules, streak ovary, and peritubal adhesions was also done at this time. 3. Comparative tubal findings in combined H.S.G. and laparoscopic examination revealed the following. Bilateral tubal occlusion was present in 14% (7cases) on laparoscopic examination but on H.S.G. 38% (19 cases) were noted. However, tubal occlusion and peritubal adhesions were found in 26% (13 cases) upon laparoscopy and only 8% (4 cases) on H.S.G. examination alone. Normal pelvic findings were present in 60% (27 cases).

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.