접착성 박막 재질의 전산 모델 개발에 관한 연구

유빈해(Bin Kai Liu),이상훈(Sang Hoon Lee) 대한기계학회 2020 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2020 No.11

투명 접착테이프의 전산 모델 개발에 관한 연구

장인경(Ingyeong Jang),유빈해(Bin Kai Liu),이상훈(Sanghoon Lee) 대한기계학회 2021 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2021 No.8

가출청소년이 범죄행동을 하게 되는 원인 : 생애사 연구를 중심으로

이유빈 ( Lee Yubin ),문참빌 ( Moon Chambill ) 초록우산 어린이재단(구 한국복지재단) 2019 어린이재단 연구논문 모음집 Vol.2019 No.-

본 연구는 미성년자 가출청소년이 범죄행동을 저지르게 되는 원인을 당사자의 목소리로 알아보자 하는 것이다. 이를 위해 질적 연구 중 생애사 연구방법을 사 용하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 환경적 요인은 가정환경과 또래집단 환경으로 나뉘고, 가정환경은 정서적 지지와 가정 폭력, 지나친 통제와 억압, 무관심 그리고 또래집단 환경에서는 범죄 경험자가 있는 경우와 소속감이 범죄행동을 저지르게 되는 원인으로 작용 한다. 둘째, 경제적 요인은 생활비와 사치품을 위한 금전 부족으로 나타났다. 가출 청소년은 생활비를 충당하기 위해, 그리고 사치품을 구매하기 위해 범죄행동을 하는 것으로 나타났다. 셋째, 개인적 요인으로 낮은 윤리의식이 있다. 이로 인해 충동적인 감정을 곧 바로 행동으로 옮기게 된다. 또한 윤리의식의 부족은 죄의식 감소로 이어진다. 하지만 이는 비단 개인의 책임만은 아니며 사회와 가족의 몫이 뒤따른다. 넷째, 청소년 쉼터에서 생활하는 아이들은 범죄행동을 대부분 저지르지 않고, 만일 저지른다면 퇴소 조치를 받게 된다. 고로 쉼터 내부에서 범죄행동을 저지르는 가출 청소년을 찾기 힘들었다. 이러한 결과를 바탕으로 가출을 하지 않은 청소년의 가출 예방의 중요성, 이미 가출을 한 청소년의 경우 범죄 행동을 막기 위해 사회적 안정망이 필요함을 제언하였다. The purpose of this study is to inquire into the cause of runaway youth committing a criminal act through the person directly involved. For this, the study used life history research method of qualitative researches and executed content analysis. The analysis results of this study are as follows: First, environment factors are divided into home environment and peer group environment. In home environment, emotional supports, family violence, excessive control and suppression and indifference, and in peer group environment, a case of being a person who experienced crime and sense of belonging operate as the cause of committing crime. Second, economic factors appeared as lack of money for living expenses and luxury item. It appeared that runaway youth do criminal acts to meet their living expenses and to buy luxury items. Third, an individual factor is low sense of ethics. It causes impulsive emotion into immediate action. Also lack of sense of ethics leads to a decrease in guilt conscience. But this is not just personal responsibility but takes the responsibility of society and family. Fourth, most of the children living in youth shelters do not commit a crime, and if they commit crime, they are expelled. Therefore, it was hard to find runaway youth who commit crime in a shelter. Based on this result, it was discussed that it is important to prevent runaway of youth who did not run away, and that a social safety net is needed to prevent criminal acts of youth who already ran away.

Active Directory를 이용한 PC 감사 및 포렌식

이유빈 ( Yu-bin Lee ),이성원 ( Seong-won Lee ),조태남 ( Taenam Cho ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1

Active Directory(AD)는 윈도우즈 환경 하에서 LDAP 디렉터리 서비스나 Keberos 기반의 컴퓨터 인증 등을 제공한다. 본 논문에서는 AD의 감사 기능을 이용하여 여러 컴퓨터들을 하나의 서버에서 로그를 관리하고 감사할 수 있는 2가지 방안을 제시한다. 이러한 로그를 이용하여 특정 컴퓨터에 대한 디지털 포렌식에 활용할 수 있을 것이다.

Pendulum 게임에서 Q-learning과 SARSA 강화학습 알고리즘 성능 비교

이유빈(You-bin Lee),이성준(Sung-Joon Lee),온병원(Byung-Won On) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.6

강화학습은 특정 환경 안에서 에이전트가 앞으로 누적될 보상을 최대화할 수 있도록 일련의 행동으로 정의되는 정책을 찾는 방법이다. 필수 구성 요소는 환경, 상태, 에이전트, 행동, 보상으로 정의된다. 본 논문은 Pendulum 게임 환경에서 Q-learning과 SARSA 2가지의 강화학습 알고리즘을 적용하여 성능 비교 및 분석을 진행한다. 실험 환경은 OpenAI Gym을 이용하여 구축하였다. 실험을 통해 Off-Policy 방식의 Q-learning이 On-Policy 방식의 SARSA 보다 높은 보상 값을 가지며 게임을 안정적으로 유지하는 것을 확인할 수 있었다. Reinforcement learning is a method for finding policies defined by a set of actions so that agents can maximize the rewards to be accumulated in the future in a given environment. Prerequisites are defined as environment, status, agent, action, reward. This paper applies two reinforcement learning algorithms, Q-learning and SARSA, to compare and analyze performance in a Pendulum game environment. The experimental environment was built using OpenAI Gym. Experiments have shown that Q-learning in the Off-Policy has a higher reward value than SARSA in the On-Policy method and keeps the game stable.

고령자를 위한 일대일 모바일 케어 시스템

이유빈(Lee Yu Bin),김상화(Kim Sang Hwa),김재홍(Kim Jae Hong),신연순(Shin Youn Soon) 한국통신학회 2024 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2024 No.1

소매유통업의 경제적 효과 분석

이유빈 ( Yu Bin Lee ),박천희 ( Chun Hee Park ),배기형 ( Ki Hyung Bae ) 한국물류학회 2013 물류학회지 Vol.23 No.5

본 연구는 한국은행이 2010년에 발표한 2009년 산업연관표를 이용하여 소매업을 소매유통업으로 구분하고 소매유통업이 국민경제에 얼마만큼 기여하는지를 타산업과 비교분석하여 향후 소매유통업에 대한 국민들의 인식 제고는 물론 소매 유통업에 대한 정부의 정책 및 전략 수립을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이있다. 이를 위해 한국은행의 2009년 산업연관표 403개 기본부문 중 소매업만을 소매유통업으로 한정하여 새로이 소매유통업 산업연관표를 작성, 활용하였다. 연구 결과 소매유통업산업의 경제적 효과는 총생산유발액은 63.3조원이며, 생산유발계수는 1.715(행), 1.549(열), 감응도 계수 0.796,영향력계수 0.881, 부가가치유발계수는 0.881, 소득유발계수 0.338, 생산세유발계수 0.047 그리고 노동유발계 수 0.031 등을 보여주고 있다. The purpose of this study is to provide baseline data for government policy and establishment of a strategy on retail distribution and to help people understand the future of retail distribution by using the 2009`s Input-output Table announced by the Bank of Korea in 2010. This study classifies retailing as retail distribution and shows how much retail distribution has contributed to the national economy by analyzing and comparing it with other industries. To achieve this purpose, the study created and used the retail distribution Input-output Table limiting only retailing to retail distribution out of 403 basic fields of 2009`s Input-output Table. The results of the study show that the economic effects of retail distribution amount to 63.3 trillion won, with inducement coefficient of 1.715(row) and 1.549(column), index of the sensitivity of dispersion of 0.867, index of the power of dispersion of 0.881, value-added coefficient of 0.881, income inducement coefficient of 0.338, tax inducement coefficient of 0.047 and employment inducement coefficient of 0.031.

풍동 시험용 Lift-offset 로터의 성능 해석 검증 연구

이유빈(Yu-Been Lee),박재상(Jae-Sang Park) 한국항공우주학회 2022 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2022 No.4

에세이 창의성 분류를 위한 저빈도 서브워드 마스킹 기반 BERT 모델

이유빈(You-Bin Lee),온병원(Byung-Won On) 한국정보기술학회 2022 Proceedings of KIIT Conference Vol.2022 No.12

기존의 지식을 바탕으로 새로운 것을 만들어내는 중요성이 높아지고 있는 4차 산업혁명 시대인 만큼 우리는 창의적인 능력이 기를 필요가 있다. 이때 글쓰기는 창의력을 키우는 좋은 도구이다. 창의성은 명확하게 정의하기가 어렵기 때문에 최근 몇 년 동안 창의성에 대한 수많은 연구는 딥 러닝 모델에 기반을 두고 있다. 특히 BERT(Bi-directional Encoder Representation from Transformers)는 마스킹 할 일부 단어를 무작위로 선택하여 사전 훈련 단계를 수행한다. 본 논문에서는 마스킹과정에서 참신한 단어에 중점을 둔다. 추출된 참신한 단어를 기반으로 마스킹 하게되면 BERT 모델은 창의적 에세이를 잘 분류할 수 있는 단어에 더 집중할 수 있다. 따라서 우리는 낮은 빈도수에 해당하는 subword들을 참신한 단어로 여겨, 참신한 단어 마스킹 기반 BERT 모델을 제안한다. 실험 결과 제안한 모델이 기존 BERT 모델에 비해 최대 5% 향상되었다. In the era of the fourth Industrial Revolution, in which the importance of creating something new based on existing knowledge is increasing, we are required to be creative. At this time, writing is a good tool to develop creativity. Because creativity is very difficult to clearly define, numerous studies on creativity in recent years are based on deep learning models. In particular, Bi-directional Encoder Representation from Transformers (BERT) performs the pre-training step by randomly selecting some words for masking. In this paper, we focuses on novel words for masking. If the extracted novel words are masked, BERT model can focus more on them that can help it classify creative essays well. Therefore, we propose a new novel word masking-based BERT model in which novel words are considered as the corresponding subwords with low frequency. Our experimental results show that our proposed model improved up to 5%, compared to the existing BERT model.

계량적 모델을 통한 지리학 연구의 최신동향 및 토픽 분석

이유빈(Yubin Lee),이영호(Youngho Lee),성정창(Jeongchang Seong),애나 스타네스쿠(Ana Stanescu),지상훈(Sanghoon Ji),황철수(Chul Sue Hwang) 대한지리학회 2020 대한지리학회지 Vol.55 No.6

지리학의 연구 주제와 방법론이 점차 확장되고, 방대한 양의 연구 결과가 도출되면서 과거의 방식으로는 최근 지리학 관련 연구들의 연구 경향을 한 눈에 파악하기 어려워졌다. 따라서 본 연구에서는 토픽 모델링 기반의 LDA 방법론을 활용하여, 2018년부터 2020년까지 AAG 학회에 제출된 초록들을 분석해 최근 지리학의 연구 토픽을 분석하고자 하였다. 이를 통해 기존 지리학 연구동향 분석의 결과와 비교하여 현재의 지리학 연구동향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 초록 내의 모든 단어를 토큰화하고 표제어추출을 한 뒤, 명사와 형용사에 해당하는 단어만 추출하였다. 이후 LDA를 통하여 총 8개의 토픽(정치생태학, 지리공간 과학, 도시 개발, 지리공간 시각화, 토지 피복 변화, 보건 지리학, 도시 공동체, 정치 지리학)을 추출하였다. 본 연구는 지리학 연구자들이 지리학의 전반적인 연구동향을 이해하고 최근에 주목받고 있는 연구 주제를 탐색하는데 기여할 수 있을 것이다. With the gradual expansion of the scope of research in geography and the vast amount of research results being produced, it has become difficult to grasp the trend of research in recent geography studies. In this study, we tried to analyze the recent research trend and topics of geography by analyzing the abstracts submitted to the AAG Conference from 2018 to 2020, using the LDA-based Topic Modeling. All words in the abstract were tokenized and lemmatized to extract only nouns and adjectives. Eight topics; "Political Ecology," "Geospatial Science," "Urban Development," "Geospatial Visualization," "Land Cover Change," "Health Geography," "Urban Community" and "Political Geography" has been generated through the LDA. This study could contribute to geography researchers understanding the overall research trends in geography and exploring research topics that have recently drawn attention.