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주성분분석(PCA)을 이용한 출입인원관리에 대한 보안성 확보 방안
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  • 주성분분석(PCA)을 이용한 출입인원관리에 대한 보안성 확보 방안
저자명
김민수,이동휘,Kim. Min-Su,Lee. Dong-Hwi
간행물명
정보·보안논문지
권/호정보
2012년|12권 3호|pp.3-10 (8 pages)
발행정보
한국융합보안학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 연구는 주성분 분석을 통하여 출입인원에 대한 보안성을 확보방안을 제시하기 위함이다. 데이터를 수집하기 위해 K센터(IPS) 보안등급 A~E 출입구역 출입데이터를 바탕으로 BoxPlot와 주성분분석으로 통해 연구결과를 도출하였다. 주성분 분석을 수행하기 전에 공통성의 추출값에 대하여 다중공선성을 측정한 값인 분산팽창인수(VIF)가 2.902 이하이므로 주성분분석을 해석하는데 문제가 없음을 확인하였다. 이를 바탕으로 주성분 분석을 실시하여 제 1 주성분의 고유값 1.453, 제 2주성분의 고유값 1.283, 제 3 주성분의 고유값 1.142을 바탕으로 보안등급별 인원을 나누어 본 결과를 바탕으로 보안등급별 인원을 Green-list, Blue-list, Red-list, Black-list로 구분하였다.

기타언어초록

This study aimed at making a way of securing the access by using PCA. We got our result through using Box-Plot and PCA with the access data of the area of security level A~E at K(IPS)center. In order to perform PCA, We confirmed the extracted value of commonality has no problem in performing PCA because VIF is below 2.902. Based on this result, We classified people into Green-list, Blue-list, Red-list, and Black-list in a standard of security level with 1.453, as the eigen value of 1 main element, 1.283, as eigen value of 2 main elementm, 1.142, as the eigen value of 3 main element.