• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.29-39
• /
• 2021

새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_2호
• /
• pp.1881-1890
• /
• 2021

미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM_2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM_2.5 농도를 예측하고자 한다. PM_2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R², RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R², RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM_2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.9-15
• /
• 2019

영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어(94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.239-247
• /
• 2019

감정을 정확히 예측하는 것은 환자중심의 의료디바이스 개발 및 감성관련 산업에서 매우 중요한 이슈이다. 감정예측에 관한 많은 연구 중 감정 예측에 심박 변동성과 뉴로-퍼지 접근법을 적용한 연구는 없다. 본 연구는 HRV를 이용한 ANFEP(Adaptive Neuro Fuzzy system for Emotion Prediction)을 제안한다. ANFEP의 핵심 기능은 인공 신경망과 퍼지시스템을 통합해 예측 모델을 학습하는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)에 기반한다. 제안 모형의 검증을 위해 50명의 실험자를 대상으로 청각자극으로 감정을 유발하고, 심박변이도를 구하여 ANFEP 모형에 입력하였다. STDRR과 RMSSD를 입력으로 하고 입력변수 당 2개의 소속함수로 하는 ANFEP모형이 가장 좋은 결과를 나타났다. 제안한 감정예측 모형을 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀, 인공신경망, 랜덤 포레스트와 비교한 결과 본 제안모형이 가장 우수한 성능을 보였다. 연구 결과는 보다 적은 입력으로 신뢰성 높은 감정인식이 가능함을 입증했고, 이를 활용해 보다 정확하고 신뢰성 높은 감정인식 시스템 개발에 대한 연구가 필요하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.49-64
• /
• 2021

화학·생물(화생) 위험을 초기 단계에 효과적으로 대응하기 위해서는 화생 대응 계획을 체계적으로 발전시켜야 하며, 모델링 및 시뮬레이션은 이를 위한 과학적 수단으로 활용될 수 있다. 그러나 오염 확산 모델링 분야는 많은 발전을 이루고 있으나, 화생 대응 계획을 모의하고 적절성을 분석하는 시뮬레이션 분야는 여전히 초기 단계에 머무르고 있다. 이에 본 논문에서는 화생 오염 탐지, 보호, 제독 등 대응 계획을 과학적으로 모의하기 위한 모델을 제안한다. 먼저 기상 및 지형 조건을 고려하여 예측된 오염 확산 결과를 교전 모델에 반영하는 방법을 제시한다. 이어서 공개된 사상자 예측 기법을 기반으로 전투 모의 개체의 화생 피해를 모의하는 화생 전투 피해 모의 기법을 설계한다. 그리고 화생 위험 탐지·정찰, 제독, 보호 등 화생 위험 대응 계획을 체계적으로 모의하는 과업을 모델링한다. 끝으로 화생 감시소 운용에 의한 오염 탐지의 신속성을 분석하는 한편, 화생 제독소 운용 시 오염 부대 규모와 제독 부대 규모에 따른 제독 소요 시간을 분석함으로써 화생 전투 모의 실험의 가능성을 확인한다. 제안된 모델을 이용하면 향후 군의 화생 방호 체계 및 운용개념에 대한 효과 분석은 물론 재난 방재 및 모의 훈련 분야에서도 일부 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.1-17
• /
• 2021

본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격을 ARIMA와 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 각 국가의 뉴스 기사를 이용해 분리 학습에 기반한 separated RNN 모형을 제안한다. separated RNN 모형은 학습 데이터를 가격의 추세 변화 점을 기준으로 분리해 학습시킨 후, 추세 변화점 별 뉴스 데이터를 활용해 용어 기반 사전을 구축한다. 이후 용어 기반 사전과 평가 데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 예측할 데이터의 가격 추세 변화 점을 찾아낸 후, 매칭되는 모형을 적용해 예측 결과를 산출한다. 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격 데이터를 사용해 분석한 결과, 제안된 separated RNN을 이용해 예측한 결과가 한국과 미국의 비트코인 가격 예측 모두에서 순환 신경망(RNN)을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측 성과를 보였다. 본 연구는 시계열 예측 기법의 한계를 뉴스 데이터를 이용한 추세 변화 점 탐색을 통해 극복할 수 있고, 성과 향상을 위한 추후 다양한 시계열 예측 기법 및 추세 변화 점 탐색을 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용해볼 필요가 있음을 시사한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.92-111
• /
• 2021

미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권1호
• /
• pp.71-84
• /
• 2022

본 연구의 목적은 간단한 입력자료로 정확한 홍수해석을 수행할 수 있는 2차원 침수모형을 개발하는데 있다. 현재 침수예상도 작성을 위해 사용되는 2차원 침수해석 모형들은 복잡한 입력자료 및 격자 생성 도구를 필요로 한다. 이는 때때로 침수 모델링을 위해 많은 시간과 노력이 요구되며, 상황에 따라서는 입력자료의 구축에 어려움이 있을 수도 있다. 이러한 단점들을 보완하기 위해, 본 연구에서는 정확한 지형자료를 간단한 입력자료로 반영하여, 정확하고 신속한 침수해석을 도출할 수 있는 그리드 기반 모형을 개발하였다. 기존의 2×2 Sub-grid 모형을 5×5 Sub-grid까지 확장하여 계산의 효율성을 개선하였다. 모형의 정확성 및 적용성을 검토하기 위해, 태풍 루사로 인해 내수침수와 외수범람이 동시에 발생한 감천유역에 적용하였다. 사용자의 선택에 따른 효율적인 홍수분석을 위해, 격자 크기와 Sub-grid 개수에 따른 홍수파 전파양상, 침수해석의 정확성, 모형의 수행시간을 조사하였다. 개발된 모형은 정확한 침수해석 결과를 보여주는 침수예상도에서부터 대략적인 침수여부만을 보여주는 홍수위험도까지 다양한 상황에 맞는 침수해석 결과를 제시할 수 있으며, 재해지도 작성에도 활용성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.127-139
• /
• 2021

본 연구는 현대 뮤지컬 양식에 나타난 다양한 음악 장르를 시연하기 위해, 대표적인 뮤지컬 노래 장르를 선택하고 노래를 위한 발성스케일의 적용을 제시하였다. 뮤지컬 음악 장르는 뮤지컬 양식의 변화에 따라 1900년대 초반을 뮤지컬 초기, 1940-1960년대를 뮤지컬 중기, 또는 뮤지컬의 황금기, 1970년대 이후를 현대 뮤지컬로 나위면서 다양하게 등장한다. 뮤지컬 양식사의 변화에 따라 음악이 장르와 노래의 창법도 다변화 되었다. 이를 위해 본 연구에서는 대단위 분류로써 뮤지컬의 대표적인 장르로 <클래식 브로드웨이(Classic Broadway), 컨템퍼러리 브로드웨이(Contemporary Broadway), 재즈/블루스(Jazz/Blues), 팝/록(Pop/Rock)>을 선정하고, 소단위 분류로써 음악 장르를 대표할 수 있는 작품 5개와 대표 노래 5개를 선정하였다. 각 음악 장르를 대표하는 노래를 창법은 크게 <오페라의 유령>의 레짓, <인어공주>의 팝, <지저스 크라이스트 수퍼스타>의 락, <헤어스프레이>의 재즈/블루스, <해밀턴>의 힙합과 랩으로 나누어 발성 스케일을 제시하였다. 연구의 분석을 통해 뮤지컬 역사에 나타난 시대적 요구에 따라 다양한 음악이 뮤지컬의 재료로 사용되었으며, 이에 따라 다양한 창법이 필요하다는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서는 대표적인 5장르와 5작품을 선정하여 분석의 범위를 제한하였지만, 후속 연구를 통해 확대하고자 한다. 향후 이를 바탕으로 뮤지컬 보컬 교육의 다양성과 발성법을 연구하는 다각적인 후속 연구가 이루어지길 기대한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제14권8호
• /
• pp.103-116
• /
• 2020

본 연구는 텍스트 중심의 연기론과 신체 중심의 연기론의 연결링크가 필요하다는 문제점을 인식하며 출발한다. 배우뿐만 아니라 연기교육자에 의해서도 수차례 논의되어 온 재현적 반복 연기를 통한 현존성 상실이라는 난제를 극복해줄 방안으로 브레히트의 연기론을 연구한다. 브레히트의 연기론은 많은 연구자들에 의해 종래의 배우훈련의 대안으로써 이미 언급된 바 있지만 실제 적용이 가능한 연기 훈련방법에 대한 연구는 많이 진행되지 않은 실정으로 브레히트 연기법의 실제에 대한 기초자료가 될 수 있도록 목표한다. 본 연구는 그 중에서도 텍스트 기반의 모순 찾기와 신체 중심의 브레히트 연기론을 연구하고 그의 연기론이 텍스트와 신체 중심 연기론의 연결링크로써 작용할 수 있는 가능성을 탐구한다. 연구방법으로는 먼저 텍스트 중심의 재현적 연기론과 신체 중심의 포스트드라마 연기론의 개념과 한계에 대한 이론적 고찰을 진행한다. 그리고 브레히트의 서사적 연기 중에서 텍스트에 중점을 둔 연기실행도구와 신체에 중점을 둔 연기실행도구를 구분하여 그가 사용한 용어와 개념을 정리하고 연기실행의 과정에서 도달하는 현존적 효과에 대해 확인한다. 마지막으로 필자의 지도경험을 바탕으로 브레히트의 연기이론을 변형하여 개발한 연기교수법 학습모형을 제안한다. 그러나 본 연구에서 제시한 학습모형은 필자의 지도경험만을 바탕으로 하기 때문에 그 효과를 일반화하는 데는 한계가 있음을 밝힌다. 향후 후속 연구를 통해 브레히트 연기론에 대한 깊이 있는 통찰과 다양한 연기교수법 모형을 개발을 통해 현대 연기교육의 다양성에 보탬이 되기를 기대해 본다.