• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.427-436
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• 2020

이 연구는 대학운동부를 대상으로 인권감수성 수준을 알아보고 변인 간 인권감수성의 차이를 비교·분석하는 데 목적이 있다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위해 한국대학스포츠협의회에 등록된 대학을 중심으로 10개 대학교의 운동선수 188명을 유층집락무선표집으로 설문조사하였다. 수집된 자료는 IBM SPSS 24.0 프로그램을 사용하여 빈도분석을 실시하였고, 신뢰도를 구하기 위하여 cronbach's α를 산출하였다. 대학운동부의 다양한 특성에 따라 인권감수성 수준의 차이를 검증하기 위해서 기술통계분석, one-way ANOVA, 사후검증 방법으로 Scheffe를 사용하였으며, 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 에피소드 중 대학운동부의 인권감수성 점수가 가장 높게 나타난 에피소드는 이주노동자의 노동권과 노인의 행복권이며, 인권감수성 점수가 가장 낮게 나타난 에피소드는 구금으로부터의 자유권, 사생활권이다. 또한, 인권감수성의 하위요인 중 책임지각과 상황지각이 결과지각보다 높다. 둘째, 대학운동부 특성에 따른 대학운동부의 인권감수성은 학교운동부규모, 수상실적에 따라 유의한 차이가 있다. 셋째, 대학운동부의 교육특성에 따른 대학운동부의 인권감수성 수준은 유의한 차이가 있다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권5호
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• pp.87-97
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• 2022

건축 프로젝트에서 BIM 도입이 활성화되고 있으나 단순 반복적인 모델링 작업과 잦은 설계 오류는 BIM의 실무 활성화의 방해요소로 잔존해 있다. 특히, 건축 내부 마감부재는 가장 많은 상세화 요구사항을 포함하고 있는 만큼 설계품질 확보를 위해 모델링 효율성 증대 및 설계 오류 해결이 중요하다. 효율성 증대를 위한 방안으로 최근 실무에서는 BIM 소프트웨어에 특화된 비주얼 프로그래밍 툴을 활용한 모듈을 개발하여 일련의 반복적인 모델링 작업을 자동화하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 모듈 개발은 실무적 요구사항을 반영하지 않고 단순히 반복 작업을 대체하는 것에만 집중하고 있기 때문에, 실무 활용도가 떨어지거나 적용 결과물에 대한 전면적인 재검토가 필요한 문제점이 존재하였다. 본 연구는 실무에서 인력 투입량이 가장 많으면서도 오류가 빈번하게 발생하는 벽, 바닥, 천장 부재를 대상으로 비주얼 프로그래밍 기반 자동 상세화 모듈을 구축하였다. 성능 검증을 위해 구축된 모듈을 계획설계 단계의 근린생활시설 BIM 모델에 적용하였으며, 검토 결과 실무적 요구사항이 적절히 반영되었고 수작업 모델링에서 발생하는 오류사항이 적절히 해결된 것으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.209-235
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• 2022

블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.139-159
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• 2022

코로나19 이후 건강기능식품의 관심이 높아짐에 따라 수입 식품 안전성 검사의 중요성도 더욱 커지고 있다. 그러나 매년 증가하는 건강기능식품 수입량과 반대로 식품 검사에 필요한 예산과 인력은 한계점에 다다르고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 수출입 식품 중 건강기능식품을 대상으로 데이터의 특성을 살펴보고, 판별의 정확성과 결과의 설명 가능성을 고려하여 효율적으로 부적합 식품을 탐지할 수 있는 기계학습 모델 기반 자동화 시스템 설계 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 첫째, 부적합 판정에 영향을 미치는 식품 검사 데이터로부터 부적합 판정에 유의한 파생변수를 생성하며, 둘째, 건강기능식품 수출입 검사 데이터에 대한 탐색적 분석을 통해 클래스 불균형과 비선형성 등을 고려하여 영향변수를 선정하며, 셋째, 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 모델 별 성능과 해석가능성에 대해 비교를 수행하고자 한다. 성능 분석 결과, 앙상블 모델이 가장 우수하였으며, 본 연구에서 제안하는 파생변수 및 모델이 수출입 식품 검사에서 활용하고 있는 시스템에 도움이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.1-12
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• 2022

안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 'crop & resized' 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.74-99
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• 2022

지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.9-16
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• 2022

본 논문에서는 함정 전투체계의 데이터 파일의 데이터 불일치가 발생했을 때 데이터 복구를 할 수 있도록 레코드 블록 데이터 파일 시스템(RDBS)의 설계 및 활용방안을 제안한다. 함정 전투체계는 다중화를 지원하기 위해 다수의 정보처리장치 저장소에 동일한 파일을 관리하고 있다. 하지만 일부 장비의 유지보수로 인한 사용불가 상태에서 운용하거나 사용자의 운용미숙으로 정보처리장치 간의 데이터 파일의 불일치가 발생할 수 있다. 기존 함정 전투체계는 데이터파일의 변경이력을 관리하지 않으므로 데이터 불일치가 발생했을 때, 가장 최신날짜 기준으로 데이터 파일을 동기화를 진행하였다. 그러나 가장 최신 날짜의 데이터파일이 신뢰도가 가장 높다고 보기 어려우며, 한번 파일동기화가 진행된 이후에는 동기화 이전 데이터로 복구할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서 제안한 RDBS를 활용하여 레코드 블록 단위로 데이터를 저장 및 동기화 하였으며, 레코드 블록 관리로 인한 파일동기화에 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 Rsync알고리즘을 활용하였다. RDBS를 적용한 SW를 모의환경에서 성능시험을 하였으며, 정상 동작확인을 통해 함정 전투체계에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.17-27
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• 2022

본 논문은 커패시터와 에너지 하베스터의 특성이 적용된 최적의 실시간 스케줄링 알고리즘인 ED-H 알고리즘을 적용할 때 적용되는 지능형 전원 관리 유닛에 의한 의도적인 전원 공급 차단 상태인 블랙아웃에서 시간 제약성을 만족하도록 알고리즘을 확장한다. 전원 공급 시스템에서 생산되는 에너지가 충분하지 않은 경우 회로와 커패시터를 보호하기 위해 전력 공급을 일시적으로 차단하고 커패시터가 충분히 충전되었을 때 다시 공급을 재개하므로 이러한 블랙아윳 시간 동안 태스크의 수행이 지연될 수 있으므로 해당 이벤트의 발생에 따른 시간을 계산하였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 원형 ED-H 알고리즘에 의해 태스크 수행이 지연되는 경우라 하더라도 본 논문에서 제안된 알고리즘은 뒤에 이어지는 시간 유닛 중에서 더 이상 태스크의 수행을 지연시킬 여력이 없는 경우, 즉 태스크를 이번 시간 유닛에 수행하지 않으면 시간 제약성을 위배하게 되는 경우의 잔여 시간을 계산하여 잔여 시간이 부족한 경우 시간 제약성을 만족하도록 강제로 스케줄링한다. 시뮬레이션을 통해 본 눈문에서 제안한 알고리즘이 ED-H 알고리즘에 대해 태스크 집합의 유형 특성에 따라 0.4%~7.7%까지 스케줄링 성능이 높은 것을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.513-523
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• 2022

Preloading을 통한 연약지반처리를 할 때 침하관리는 침하량을 구하고 압밀의 진행상황을 확인하여 이를 실측침하량과 비교·분석하여 preloading의 방치기간, 철거시기, 여성토의 결정 등을 확인하는 것을 목적으로 한다. 침하관리를 위해서는 침하량을 예측해야 하는데 실측 data를 기반으로 침하량을 예측하는 방법 중 쌍곡선법을 이용하여 단계성토로 인한 creep 거동을 고려한 연약지반 침하거동해석을 실시하였다. 기존의 쌍곡선법은 단계성토를 통한 연약지반처리 시 최종침하구간의 data만을 통해 침하량을 예측하였으나, 본 논문에서는 각 단계성토의 침하거동을 해석하고 단계성토에 따른 creep 거동 및 초기탄성침하를 고려하여 압밀거동계수(k)를 제시 및 최종압밀침하량을 예측하였다. 단계성토의 침하거동을 고려한 최종압밀침하량 예측결과, 기존의 최종침하구간의 data만 고려하여 예측한 최종압밀침하량(S_r = 1.05 cm)보다 각 단계성토별 𝛼, 𝛽값을 통하여 예측한 최종압밀침하량(S_r = 0.50 cm)이 더 정확한 값을 예측하였다.