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온라인 정보제공 시스템의 정보 초기 반응 상태 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.7.620
온라인 정보제공은 신속한 정보전달과 새로운 여론 형성 등에 크게 기여하고 있다. 그러나 다양한 형태의 온라인 정보제공 시스템의 증가는 가짜 뉴스, 무차별한 사생활 유포, 온라인 따돌림 등의 악영향도 동시에 발생시켰다. 온라인 정보제공 시스템에서의 순기능을 확산하고 악영향을 차단하기 위해서는 제공 정보의 초기 상태 분석이 중요하다. 본 논문에서는 초기 반응 상태 분석을 위한 4가지 기준을 새롭게 제시하고 분석 모델을 제시한다. 정보 초기 상태 분석 개념을 디자인하고 국내 정보제공 시스템의 자료를 실제로 수집하여 분석함으로써 초기 상태 분석을 성공적으로 검증하였다.
Link-16 처리량 향상을 위한 컨볼루션 코딩 효과의 영향 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.4.391
현대전은 다국적, 입체적 전력이 동시에 투입되는 연합/합동작전 환경의 구현이 필수적이다. 한국을 포함한 미국, 나토 및 그 동맹국들은 연합/합동작전을 가능하게 하는 전술데이터링크인 Link-16을 사용하고 있다. 현재 Link-16은 암호현대화, 처리량 향상, 주파수 재조정을 위한 성능개량이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Link-16 성능개량 요소에 대하여 고찰하고 이중 처리량 향상을 위한 성능개량 현황을 분석한다. 또한 Link-16 처리량 향상을 위해 새롭게 적용되는 컨볼루션 코딩이 처리량에 미치는 영향성을 수리적으로 분석하여 제공한다. Link-16 처리량 향상을 위한 컨볼루션 코딩의 영향성을 분석한 결과 2배 이상의 처리량 증가 이득을 가질 수 있음을 확인하였다.
온라인 리뷰 클러스터를 이용한 추천 시스템 성능 향상
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.2.126
추천 시스템은 과도한 정보제공으로 인한 정보 수용자의 결정 제약을 극복하고, 정보 제공자에게는 이윤과 평판을 최대화 시킬 수 있는 해결책으로 등장하였다. 추천 시스템은 다양한 접근법으로 구현이 가능하지만, 추천 대상 객체의 리뷰에서 생성되는 다양한 소셜 정보를 적절히 활용하는 방안은 연구되지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 접근법과는 다르게 온라인 리뷰에서 생성되는 클러스터 정보를 이용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방식을 제안하였다. 제안하는 방식을 구현하고 실제 데이터를 활용하여 실험한 결과 기존의 방식들보다 성능이 월등히 향상됨을 확인하였다.
소셜 네트워크 기반 대량의 SMS 스팸 데이터 재구성 기법
SMS는 현대 통신 수단 중 가장 많이 사용되고 있는 방법 중 하나로서, 그 사용 비용이 저렴해짐에 따라 SMS에서의 스팸도 함께 증가하였다. SMS 스팸을 탐지하는 연구들은 부득이하게 사용자의 발신번호, 수신번호 및 SMS내용 등의 즉 개인정보를 필요로 하게 된다는 점에서 데이터 수집 측면에서 큰 한계를 가지고 있다. 더욱이, 소셜 네트워크가 활성화됨에 따라 SMS 스팸들은 더욱 지능화되고 있으며 결과, SMS 스팸 탐지 기법 연구 수행시 해당 SMS관련 개인정보는 물론 사용자의 소셜 네트워크 관련 정보까지 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 SMS 스팸을 탐지하기 위해 필요한 소셜 네트워크 데이터셋을 사생활 침해 문제 없이 실제와 유사하게 재구성해주는 SBSS(Social network Building Scheme for SMS spam detection) 기법을 제안한다. 또한, 현재 존재하는 SMS 스팸의 공격 유형을 처음으로 구체화하고 분류하여 이를 반영했다.
L-V-C 실현을 위한 HLA와 DDS간 유사성 분석 및 API 매핑
네트워크의 급격한 발전과 무기 기술력의 향상으로 인해 현대전은 첨단화된 무기를 즉각적으로 사용할 수 있는 능력을 필요로 하게 되었다. 이를 위해서는 지속적인 훈련이 필요하지만, 많은 인력을 들임으로써 과도한 예산을 요구하게 된다. 따라서, 국방 모델링/시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)을 사용하여 훈련하는 사례가 증가하고 있다. 하지만, 이러한 시뮬레이션 환경들은 현실감을 떨어뜨리기 때문에 실 훈련과 가상 훈련을 병합한 훈련 환경을 제공할 수 있는 L-V-C 체계가 대두되었고, 이를 제공하는 다양한 미들웨어가 존재한다. 기존의 미들웨어들은 서로 다른 시뮬레이션을 연동해줄 수 있지만, 세 가지(Live, Virtual, Constructive)의 모든 체계를 연동해주지 못하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 방안으로 서로 다른 미들웨어 간 연동을 제안하고, 실험적으로 증명하기 위해 대표적인 미들웨어인 HLA와 DDS간의 연동을 보인다.
L-V-C 통합 환경 실현을 위한 이기종 시뮬레이션 미들웨어 연동 방안
현대 사회에서는 새로운 기술이나 가설을 증명하기 위해 시뮬레이션을 사용한다. 특히, 군사훈련을 진행하거나 전쟁상황을 예측하기 위하여 국방 Modeling & Simulation(M&S)을 사용한다. 국방 M&S는 실제 환경에서 진행하는 Live Simulation, 가상환경에서 진행하는 Virtual Simulation, 그리고 워게임과 같은 Constructive Simulation으로 이루어지며 각각을 L체계, V체계, C체계라고 한다. L체계는 실제 환경을 전제하기 때문에 현실성이 높지만 예산 효율성이 떨어진다. 이와 반대로 V와 C체계는 현실성이 떨어지지만 예산 효율성을 높인다. 이러한 각 체계의 장단점을 바탕으로 세 가지 체계를 모두 연동한 L-V-C 통합 환경을 구축한다면 시뮬레이션의 질을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 L-V-C 통합 환경을 구축하기 위해 이기종 시뮬레이션 미들웨어 간 연동하는 방안을 제시하고 서로 다른 미들웨어간의 연동 테스트 결과를 보인다.
Stationary 분포를 이용한 군수지원 우선순위 결정 및 추천 알고리즘 설계
전쟁에서의 승리를 담보하는 핵심적 역할 중 하나는 최적의 군수지원을 통해 전투력을 극대화하고 지속능력을 가능한 장기적으로 유지하는 것이다. 주요 무기체계의 효과적인 사용을 위한 다양한 군수지원 방법론이 지속적으로 제안되고 있으나, 모든 군수지원 요소를 종합적으로 고려한 군수지원 접근법에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 기존 군수지원의 주요 방법론 이었던 고장률 분석을 통한 접근법에서 벗어나, 비용, 수송, 고장률, 정비, 시스템 복잡도 등 군수지원의 다양한 요소를 종합적으로 식별하여, 각각의 영향력을 결합할 수 있는 방법론과 stationary 분포를 이용한 최적의 군수지원 우선순위를 결정하여 추천하는 알고리즘을 최초로 제안한다.
