• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.365-366
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• 2017

여름이 찾아오면 많은 사람들이 피서를 즐기기 위해서 해수욕장, 워터파크, 계곡으로 향한다. 하지만 인파가 많은 해수욕장, 워터파크는 쉽게 정보를 찾아볼 수 있지만 소규모인 계곡은 정보를 상대적으로 쉽게 찾기 힘들다. 또한 사람이 많이 붐비는 해수욕장, 워터파크 보다는 좀 더 여유로운 피서를 위해 계곡을 더 선호하는 사람이 늘고 있다. 이를 해결하기 위해 부산, 울산, 경남지역의 계곡을 Google map API를 활용하여 한 번에 찾아볼 수 있고 정보를 제공받을 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 검색기능을 사용하여 Google map에서뿐만 아니라 별도로 원하는 계곡도 찾을 수 있는 기능을 제공한다. 또한 웹사이트와 연동하여 사람들 간에 실제로 계곡을 이용한 후기들을 공유할 수 있는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.560-565
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• 2010

가상 머신은 중간코드로 컴파일 되어 한 프로그램을 여러 플랫폼에서 수행 가능하게 한다. 이러한 가상 머신에는 이미 널리 알려진 썬 마이크로시스템즈의 자바 가상 머신과 구글의 안드로이드 플랫폼의 달빅 가상 머신 그리고 애플이 지원하는 LLVM 등이 있으며, 파이어폭스의 TraceMonkey, 구글 크롬의 v8, 사파리의 SquirrelFish Extreme 같은 자바스크립트 엔진도 일종의 가상 머신으로 볼 수 있다. 가상 머신은 필연적으로 성능 저하를 동반하게 되는데, 이는 가상 머신의 주요 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 간단한 벤치마크를 통해서 이들 가상 머신간의 성능을 비교하고, 각 가상 머신의 특징을 알아본다. LLVM은 여러 단계에 걸친 컴파일 전략으로 JIT 컴파일을 사용하였을 때 높은 성능을 보이나 JIT 컴파일을 사용하지 않았을 경우는 매우 낮은 성능을 보인다. 달빅 가상 머신은 인터프리터 모드에서 자바 가상 머신 보다 조금 나았으나, 아직 개발된 지 얼마 되지 않아 JIT 컴파일러가 없다는 것이 약점이다. 자바스크립트 엔진들은 동적 언어인 자바스크립트를 지원하는 특성상 최적화를 적용하지 못해 비교적 낮은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.434-437
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• 2014

현대인들의 생활필수품인 스마트 폰을 이용한 전자상의 거래가 날이 갈수록 활발해지고 있다. 스마트 폰을 이용하여 실시간으로 물품을 구매 혹은 판매하며 자신이 원하는 물품을 검색하는 행위가 급증하고 있다. 그러나 구매하고자 하는 물품이 즉시 검색이 안 되면 해당 물품이 등록되기 전까지 구매자는 지속적으로 검색을 수행해야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 사용자가 원하는 물품에 대한 정보를 이용하여 실시간으로 사용자에게 물품의 등록여부를 알려주는 서비스를 제공함으로써 사용자에게 편의성을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.335-337
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• 2014

최근에 디지털융합에 대한 연구가 활발히 진행되면서 디지털융합의 한 분야인 전자문화지도는 연구자들의 학문연구방법으로도 활용되고 있다. 전자문화지도는 특정지역의 문화를 나타내기 위해 지도를 인터페이스로 활용하여 점, 선, 면 등 다양한 방법으로 지도위에 정보화된 데이터를 나타낸다. 본 논문에서는 지도의 특성을 효율적으로 활용할 수 있도록 특정지역연구를 위한 연구방법으로 활용할 수 있는 지식지도시스템을 설계한다. 세부적으로 해외지역 가운데 지중해지역을 중심으로 시스템을 설계하며 지중해지역과 관련된 연구결과물에 대한 요약정보를 주제, 지역, 시간값의 매핑을 통해 제공한다. 본 시스템은 학문동향에 관한 정보를 효율적으로 제공함으로써 인문 지역학 연구자들의 연구방법으로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.431-433
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• 2014

최근에 IT융합에 대한 관심이 높아지는 시점에서 문화지도DB, 전자문화지도와 같이 학제 간 연구의 성격을 띠는 학문에 대한 연구 또한 활발하다. 전자문화지도는 기본적으로 다양한 문화적 양상을 점, 선, 면, 기호 등을 활용해 지도위에 나타내며 사용자는 주제, 공간, 시간 값의 조작을 통해 세 가지 값이 연계된 정보를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 전자문화지도 기반의 학술지도를 구현한다. 본 시스템은 효율적인 학문동향 파악 및 학술 정보제공 시스템으로 활용 가능할 것으로 판단되며 세부적으로 인문, 지역학을 연구할 수 있는 방안으로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.378-380
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• 2013

본 연구에서는 라이브 카메라를 공개하고 싶은 개인을 위해 사용하기 간편한 USB 카메라를 이용해서 받아들인 영상을 다수의 사람들에게 전송할 수 있도록 한다. 뿐만아니라, 메인서버에 유저서버들의 좌표와 아이피 주소를 저장해서 구글 Map에 카메라의 위치를 표시해서 선택한 카메라의 아이피 주소를 클라이언트들에게 전송할 수 있도록 한다. 구글 Map지도에 카메라의 좌표를 표시한 점 댓글을 기록해서 유저 서버들에게 클라이언트들의 요구를 피드백해주는 점이 있어 다방면으로 유저 서버들과 클라이언트들의 양쪽의 욕구를 충족할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.221-224
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• 2022

모바일 사용자가 증가함에 따라 모바일 앱에서 사용자가 허용하지 않은 개인정보가 유출되는 프라이버시 문제가 많아졌다. 이를 해결하기 위해 구글은 앱스토어에 등록된 앱이 사용자의 개인정보를 어떻게 활용하는지 개인정보 처리방침에 명시하도록 했다. 하지만 개인정보 처리방침이 실제로 앱의 개인정보 수집 및 처리 과정을 정확히 공개하는지 확인할 수 있는 해결책이 없으며, 사용자는 앱이 개인정보를 어떻게 활용하는지 알기 위해 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 안드로이드 정적 분석으로 앱이 접근할 수 있는 데이터를 확인하고, 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석한 뒤 결과를 비교하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 13,223개 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집했고 전처리 과정을 거쳐 분석 가능한 앱을 선정했다. 선정한 앱의 모바일 앱 분석 결과와 텍스트 분석 결과를 비교하여 모바일 앱이 개인정보 처리방침에 명시된 것보다 더 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 입증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.139-140
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• 2020

현대의 성인들은 잦은 회식, 모임 등으로 과도한 음주를 하게 된다. 그러나 잦은 음주의 위험성, 음주로 인해 발생하는 각종 질병들을 잘 알지 못하는 경우가 많다. 본 절주 지원 시스템은 사용자가 절주를 할 수 있도록 관리해주고 음주와 관련된 질병, 사고, 대안정보를 제공한다. 그리고 사용자가 기록한 내용을 토대로 구글 차트를 이용해 도식화해 직관적인 정보를 제공한다. 결과적으로 과도한 음주로 인한 질병과 위험성을 경고해 줌으로써 건강한 몸을 유지할 수 있도록 도와줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.195-196
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• 2020

본 논문에서는 클라우드 저장소의 민감한 데이터를 보호하기 위해 제시된 암호화 알고리즘을 이용하여 텍스트 데이터를 암호화하고 처리 속도에 대한 성능을 측정하여 기존의 방식과 비교·분석하였다. 클라우드 데이터는 사용자 로그인 정보 탈취나 SSL Strip 공격에 취약하기 때문에 이러한 보안 사고의 피해를 최소화하기 위해 데이터 암호화를 통한 데이터의 보안이 요구된다. 본 논문에서는 클라우드 전송을 위해 구글 드라이브 API를 연동했으며, 암호화 알고리즘을 텍스트에 적용하기 위해 Python 언어를 이용하여 데이터를 암호화하고 구글 드라이브에 전송하는 테스트 프로그램을 제작하여 프로젝트를 진행하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.437-440
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• 2020

최근 자연어 처리에서는 사전 학습과 전이 학습을 통하여 다양한 과제에 높은 성능 향상을 성취하고 있다. 사전 학습의 대표적 모델로 구글의 BERT가 있으며, 구글에서 제공한 다국어 모델을 포함해 한국의 여러 연구기관과 기업에서 한국어 데이터셋으로 학습한 BERT 모델을 제공하고 있다. 하지만 이런 BERT 모델들은 사전 학습에 사용한 말뭉치의 특성에 따라 이후 전이 학습에서의 성능 차이가 발생한다. 본 연구에서는 소셜미디어에서 나타나는 구어체와 신조어, 특수문자, 이모지 등 일반 사용자들의 문장에 보다 유연하게 대응할 수 있는 한국어 뉴스 댓글 데이터를 통해 학습한 KcBERT를 소개한다. 본 모델은 최소한의 데이터 정제 이후 BERT WordPiece 토크나이저를 학습하고, BERT Base 모델과 BERT Large 모델을 모두 학습하였다. 또한, 학습된 모델을 HuggingFace Model Hub에 공개하였다. KcBERT를 기반으로 전이 학습을 통해 한국어 데이터셋에 적용한 성능을 비교한 결과, 한국어 영화 리뷰 코퍼스(NSMC)에서 최고 성능의 스코어를 얻을 수 있었으며, 여타 데이터셋에서는 기존 한국어 BERT 모델과 비슷한 수준의 성능을 보였다.