• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2019

빅 데이터에서 텍스트 마이닝은 많은 수의 데이터로부터 많은 특징 추출하기 때문에, 클러스터링 및 분류 과정의 계산 복잡도가 높고 분석결과의 신뢰성이 낮아질 수 있다. 특히 텍스트마이닝 과정을 통해 얻는 Term document matrix는 term과 문서간의 특징들을 표현하고 있지만, 희소행렬 형태를 보이게 된다. 본 논문에서는 탐지모델을 위해 텍스트마이닝에서 개선된 GA(Genetic Algorithm)을 이용한 특징 추출 방법을 설계하였다. TF-IDF는 특징 추출에서 문서와 용어간의 관계를 반영하는데 사용된다. 반복과정을 통해 사전에 미리 결정된 만큼의 특징을 선택한다. 또한 탐지모델의 성능 향상을 위해 sparsity score(희소성 점수)를 사용하였다. 스팸메일 세트의 희소성이 높으면 탐지모델의 성능이 낮아져 최적화된 탐지 모델을 찾기가 어렵다. 우리는 fitness function에서 s(F)를 사용하여 희소성이 낮고 TF-IDF 점수가 높은 탐지모델을 찾았다. 또한 제안된 알고리즘을 텍스트 분류 실험에 적용하여 성능을 검증하였다. 결과적으로, 제안한 알고리즘은 공격 메일 분류에서 좋은 성능(속도와 정확도)을 보여주었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권1호
• /
• pp.97-106
• /
• 2021

Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제13권7호
• /
• pp.375-384
• /
• 2019

본 연구의 목적은 장기간에 걸친 에어로빅 댄스운동이 70세 이상인 고령 여성의 신체조성, 체력 및 인지기능 및 우울정도를 포함하는 심리적인 요인에 대해서 유의미한 영향을 미치는지를 분석하고자 하는 것이다. 본 연구에 참여한 피험자들은 전원이 70세~85세인 고령여성이었으며, 실험군의 경우에는 운동경력이 평균적으로 9.2 ± 4.6년으로써, 주당 2 ~ 3회 정도의 에어로빅 운동을 꾸준히 수행한 자들로 이루어져 있는 반면에, 대조군의 경우에는 이렇다 할 규칙적인 운동을 수행하지 않은 자들이었다. 본 연구를 수행한 결과, 내장지방량, 복부지방율(%), 체수분량 및 수축기 혈압 값 등에서 대조군에 비해 유의미한 건강증진 효과가 관측되었다. 또한, 체력 요인의 경우에는, 에어로빅 운동군의 유연성, 평형성 및 보행기능 값이 대조군에 비해서 유의미하게 더 높은 값을 나타내었다. GDS 값의 경우에는 대조군에 비해서 에어로빅 운동군이 유의미하게 더 낮은 값을 나타내었다. 두 종류의 심리적인 요인인 MMSE 값과 GDS값이 다른 신체측정 변인들과 유의미한 상관관계를 나타내는지를 분석한 결과에서는, MMSE 값의 경우에는 단지 신장에 대해서 유의미한 역 상관관계를 나타낸 반면에, GDS 값의 경우에는 안정시 심박수, 우측 허리 유연성 및 좌측과 우측의 악력에 대해서는 유의미한 음의 상관관계를 나타내었고, 수축기 혈압 및 보행기능 값에 대해서는 유의미한 양의 상관관계를 나타내었다. 결론적으로, 70세 이상의 고령 여성을 대상으로 하는 장기간에 걸친 에어로빅 운동은 대사적인 면에서 내장지방 면적과 수축기 혈압을 감소시킬 뿐 아니라, 낙상을 예방할 수 있는 건강 체력을 증진시키고, 우울증상을 경감시켜서 긍정적인 기분을 나타내게 하는 등의 다방면에 걸친 유익한 건강증진 효과를 나타낸 것으로 사료된다.

• 융합보안논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.63-68
• /
• 2015

급속한 인구 고령화 시대에 노인들의 건강한 삶을 위해서는 질병예방과 관리가 무엇보다 중요하다. 규칙적인 신체활동은 노인들의 신체적 정신적 건강을 위한 유용한 중재방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 노인들의 규칙적인 신체활동을 유도하기 위한 중재 방식으로 IT기술이 적용된 융합형 콘텐츠들을 탐색하였다. 건강관리와 IT기술 융합으로 u-Healthcare와 기능성 게임을 들 수 있으며, 이 중 게임적 요소인 재미에 교육, 훈련, 치료 등의 특별한 목적이 부가된 기능성 게임은 신체활동을 유도하는 다양한 콘텐츠를 제공하기에 매우 적합하다 할 수 있다. 노인들의 신체활동 향상을 유도하여 건강관리에 도움이 되는 콘텐츠로 "Puffer(ATARI, 미국)", "WiiFit(닌텐도, 일본)", "Age Invaders(MXR Lab, 싱가포르)", "Xbox $360^{\circ}$+kinect(Microsoft, 미국)", "체감형 자전거 게임(동신대학교, 대한민국)", 그리고 "3D 게이트볼 게임(숭실대학교, 대한민국)" 등이 있었다. 이들 콘텐츠의 활용을 통해 신체활동량을 증가시킴으로써 노인들의 일상생활에서 요구되는 체력요인과 신체기능 향상을 도모하고 심리적 안정과 긍정적 정서를 가능하게 하여 건강을 유지 증진시키고 질병 예방을 도모할 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.382-392
• /
• 2020

드론기술은 민수용과 군사용 양 분야 에서 전도유망한 기술이나, 규정과 관련법의 미성숙으로 불법드론이 오남용 되고, 사회안전에 심각한 위협이 되고 있다. 본고에서는 PSO (particle swarm optimization)에 기반을 둔 군집드론 궤적계획기를 개발하여, 군집정찰드론들에게 최적화된 3차원 궤적탐지기술을 제공한다. 나아가서, 에너지소비도, 비행위험도 및 SAP (surveillance area priority)와 부합하는 군집 목적물 최적화 함수를 제시하고 평가한다. 군집 비행 시뮬레이션 결과는, 제안한 궤적계획기로 생성한 궤적은 에너지 소비도 및 비행위험도를 최소화 하며 탐색한다는 것을 입증해준다.