최근 본격적으로 서비스되기 시작한 비교쇼핑몰들은 번거로운 쇼핑과정을 대신하여 한 사이트 내에서 원하는 상품에 대한 통합검색과 비교가 한번에 이루어지게 해준다. 그러나 에이전트에 의해 수집된 상품정보의 양이 방대해진 반면 고객중심의 one-to-one marketing이 이루어지지 않아 불필요한 정보로 인해 여전히 쇼핑의 효율이 낮다. 본 논문에서는 등록된 각 고객의 프로파일과 관심도에 따라 코드화된 정보의 처리를 통하여 개별적인 상품정보의 제공과 한 번의 클릭으로 원하는 쇼핑몰의 원하는 상품만을 비교해 보여줄 수 있는 멀티 에이전트 기반의 개인화된 비교쇼핑 시스템을 제안한다. 또한 학습된 고객의 관심도와 프로파일을 이용하여 구매가 예측되는 상품을 적절한 시간에 e-mail 푸쉬 서비스로 추천 및 광고하여 추가 쇼핑으로 이어질 수 있게 하였다.
인터넷을 통한 사이버 위협이 증대됨에 따라 개인정보 침해도 지속적으로 발생하고 있다. 악의적인 사용자들은 유출된 개인정보를 도용하여 정상 사용자처럼 해당 웹사이트를 접근하고 불법적인 행동을 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 사용자의 접근을 실시간으로, 효과적으로 탐지하기 위해 정상 사용자의 웹사이트 평시 사용 패턴을 멤버십 분석(membership analysis)과 마르코프 체인 모델(markov chain model)을 기반으로 프로파일링 함으로써, 정상 사용자를 판별하는 방법을 제안한다. 아울러 이러한 프로파일에 시간적인 특성, 즉 시간 가중치(time weight)를 적용하여, 시간적으로 변하는 사용자의 행동을 사용자의 프로파일에 반영한다. 이에 따라 시간에 따른 사용자의 성향을 반영한 결과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 생성한 사용자별 프로파일을 기반으로 개인정보를 도용한 악의적인 사용자를 적발할 수 있고, 정상적인 사용자이더라도 민감한 정보에 접근하는 것을 방지할 수 있다. 본 연구를 적용한 결과, 정상 사용자에 대해 96%의 높은 판별 정확도를 보여주었다.
토픽맵에서 사용자의 토픽 선택에 따라 제공되는 정보는 개별 사용자의 관심과 배경지식이 고려되지 않고 최초 도메인 전문가에 의해 구축된 토픽맵 상의 토픽(Topic)과 연관되는 관계(Association), 자원(Occurrence)만을 이용하여 사용자에게 토픽맵 정보를 제공하고 있다. 이에 토픽맵은 개인화된 정보제공 측면의 단점을 보완하고자 개별 사용자를 위한 개인화 기능으로 개인 선호항목 설정, 필터링(Filtering), 범위제한(Scope) 등 사용자가 직접 관심정보를 사전에 설정하는 기능을 제공하고 있으나 토픽맵 사용자를 위한 개인화 측면에서 만족스럽지 못하다. 따라서 본 논문에서는 특정 도메인 토픽맵에서 사용자가 원하는 개인화된 정보를 제공하기 위해 사용자 클릭정보 수집을 통한 프로파일 정보와 이를 이용한 토픽 선호도 백터(Topic Preference Vector), 토픽맵 지식층의 기본요소인 토픽(Topic)과 관계(Association)를 이용한 개인화된 토픽맵 랭킹 알고리즘(PTR)을 제안한다. 사용자는 PTR 알고리즘을 이용하여 개인 선호도가 고려되어 랭킹된 토픽맵 정보를 제공받을 수 있게 됨으로써 개인화된 정보 제공 측면에서의 성능 향상을 가져올 수 있는 장점을 가진다.
국어 철자 검색 프로그램 세 개의 검색 능력을 비교하였다. 오류가 없는 파일, 타자시의 전형적인 오류를 포함하는 파일(자소별 오류율 1%), 그리고 광학적 문자인식 프로그램의 전형적인 오류를 포함하는 파일(자소별 오류율 $2.7{\sim}2.9%$) 등에 대하여 한글과 컴퓨터, 한국 마이크로소프트, 핸디 소프트의 워드프로세서에 도구로 포함된 철자검색 프로그램을 수행하였다. 이 세 프로그램 중에서 한글과 컴퓨터의 제품은 정방향 오판율과 오류율 낮은 파일에 대한 역방향 오판율이 낮았고 핸디 소프트의 제품은 오류율이 높은 파일에 대한 역방향 오판율이 낮았다. 세 프로그램 모두 역방향 오판율이 자소별 오류율의 10배 이상이라는 점에 있어서 심각한 문제를 안고 있는 것으로 판단된다.
태양광 에너지는 깨끗하며 무한한 재생에너지의 한가지로 많은 관심을 받아왔다. 태양광 에너지는 다결정 실리콘 웨이퍼 혹은 단결정 실리콘 웨이퍼로 구성된 솔라셀에 의해서 전기에너지로 전환된다. 제조원가를 낮추기 위하여 한 개의 석영 도가니에 폴리실리콘의 충진 크기를 증가시키는 연구가 많이 개발되어 왔다. 충진 크기를 증가시키면, 쵸크랄스키 공정장비의 온도제어가 강한 멜트 대류 때문에 힘들어진다. 본 연구에서는 20 inch와 24 inch 석영도가니와 90 Kg, 120 Kg, 150 Kg, 200 Kg, 250 Kg의 다양한 폴리실리콘 충진 크기에서 시뮬레이션을 통해 장비 온도 프로파일을 얻었으며, 실제값과 비교하고 분석하였다. 시뮬레이션 온도 프로파일과 실제 온도프로파일이 잘 일치하였으며, 이로써 충진 사이즈가 증가할 경우, 실제온도 프로파일 최적화를 위해 시뮬레이션을 사용할 수 있게 되었다.
Windows는 UAC(User Account Control)를 통해 사용자의 동의를 얻은 프로세스에게만 관리자 권한을 부여한다. 관리자 권한을 부여받은 프로세스는 시스템 파일 변경, 환경 변수 변경 등 표준 권한을 가진 프로세스가 수행하지 못하는 작업을 수행할 수 있다. 일부 악성코드들은 사용자 동의 없이 관리자 권한을 획득하기 위해 UAC Bypass 기법을 이용한다. 그러나 UACMe에 공개된 56개의 UAC Bypass 기법 중 20개의 기법에 대한 보안 패치가 현재까지 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 Windows 시스템의 UAC Bypass에 대한 안전성 수준을 분석하기 위해 시스템 디렉터리 내부 82개의 프로그램을 대상으로 UAC Bypass가 가능한 DLL Hijacking 취약점을 분석한다. 또한 UAC Bypass에 악용 가능한 50개의 신규 취약점을 발견하고 악용 시나리오에 따른 공격가능성을 보인다.
국내에서 최근에 유통되고 있는 고추 170품종을 대상으로 microsatellite 마커를 이용하여 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축하기 위하여 품종식별력이 높은 분자표지의 선정 및 이를 활용한 품종 식별력 및 유전적 유사도 검정 등에 대한 연구를 수행하였다. 고추 형태적 특성이 다른 11품종을 302개의 microsatellite 마커로 검정하여 24개의 다형성이 높은 마커를 선정한 다음 170품종에 대한 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축하였다. 고추 170품종을 24개의 microsatellite 마커로 분석하였을 때 마커당 평균 대립유전자수는 6.83개로 나타났고, 최소 2개부터 15개까지 다양한 분포를 나타내었다. PIC 값의 경우 0.324-0.873 범위에 속하였으며 평균값은 0.673으로 높게 나타났다. Microsatellite 마커의 대립유전자를 이용하여 고추 170품종에 대한 계통도를 작성하였을 때 과실의 형태에 따라 3개의 그룹으로 크게 나누어졌으며 모든 품종이 microsatellite 마커의 유전자형에 의해 식별이 되는 것으로 나타났다. 이 연구결과에 의해 개발된 고추 품종별 DNA 프로파일 데이터베이스는 품종보호출원 품종의 선 DNA 검정을 통한 대조품종 선정, 구별성, 균일성, 안정성의 재확인에 매우 유용하게 이용되어질 수 있어 향후, 품종보호권 강화 등에 크게 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
급속한 현대사회의 정보화로 인하여 개인 정보에 대한 정보 유출 및 위협의 빈도가 높아지고 있는 상황에서 기존의 디지털 포렌식 수사 모델에서 사용하고 있는 해시 검색 프로세스는 개인정보 노출에 취약한 파일이 존재하고 있다. 이에 본 논문에서는 개인정보 노출 취약점 진단을 추가한 해시 검색 프로세스를 제안한다. 이를 통하여 정밀 조사와 일반 조사 대상을 정확하게 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 3차원 바람장 생성을 위한 수치 모델의 상층기상 입력 자료로 윈드프로파일러 자료의 적용 가능성과 유용성을 조사했다. 10개 지점의 윈드프로파일러 자료와 기상 예측 모델 WRF의 결과를 기상진단 모델 CALMET에 입력하여 산출한 바람장을 8개 지역에서 관측된 라디오존데 자료와 통계적으로 비교 검증하였다. WRF 바람장 모의 결과를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속에 비해 1시간 간격의 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하여 모의한 수평 풍속이 평균 제곱근 오차 1.5 m/s 내에서 관측 결과와 일치하고 특히 연안 지역에서 해풍과 같은 국지적인 바람 변화를 잘 모의하였다. 풍향의 평균 제곱근 오차는 $50^{\circ}{\sim}70^{\circ}$로써 지형의 영향으로 오염된 윈드프로파일러의 풍향 오차에 기인한다. 윈드프로파일러 자료를 CALMET에 적용하면 대부분의 고도에서 상대적으로 정확한 바람을 신속하고 정확하게 모의할 수 있기 때문에 본 연구에서 제시하는 방법은 연안 지역의 기상뿐만 아니라 안전 환경 감시에 유용할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 이용자의 자신의 성향 정보에 맞는 정확한 검색결과를 제공하기위한 개인화 검색시스템을 설계, 구현, 평가하는 것이다. 이를 위해서 주제 분류와 하이브리드기반의 이용자 프로파일을 구성하였다. 제안한 개인화 검색시스템의 성능 평가를 위해서 전문가들이 직접 국내과학기술 DB의 논문의 적합성을 판별하기위해서 MRR, MAP과 사용성 평가를 측정하였다. 그 결과 전문가가 직접 "컴퓨터공학"과 "문헌정보학" 분야에서 평가한 국내과학기술논문 결과에서도 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 정확도가 더 높았다. 특히 중의성을 가진 키워드 부분에서 더 높은 정확도를 보였다. 질적 평가인 심층면담을 통한 평가에서도 개인화 검색시스템이 이용자가 선호하는 문서들을 우선적으로 제공함으로써 정보검색 시간 및 정보 획득에 용이하다고 응답하였다. 또한 다양한 추천 시스템을 제공함으로써 새로운 정보 탐색에 도움이 된다하였으며, 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 이용자의 만족도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 전문가 직접 평가 결과 모두 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 더 높은 효율성을 제공하는 것을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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