• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.317-320
• /
• 2008

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.27 no.9
• /
• pp.131-138
• /
• 2022

In this paper, we propose an FA-RBAC (FA-RBAC) model based on flexible properties. This model is assigned attribute-role-centric, making it easy to manage objects, as efficient as access control, and as the network environment changes, it can provide flexible access control. In addition, fine-grained permissions and simple access control can be achieved while balancing the advantages and disadvantages of the RBAC and ABAC models, reducing the number of access control rules by combining static attribute-based roles and dynamic attribute-based rules, and verifying the validity and performance benefits of the proposed model through comparison analysis and simulation.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.9 no.4 s.32
• /
• pp.49-54
• /
• 2004

Rule-based access control can not completely be replaced by identity-based access control. Neither can role-based access control be a merger of identity-based access control and rule-based access control, but can be used complementarily for each other. In this paper, is proposed a simulation model designed for a new integrated access control method that has been created by means of integrating the existing access control methods. The integrated access control method is equipped with security, integrity and flow control and can easily accomodate the requirements for access control from role-based corporate bodies. The simulation model proposed in this paper can be applied for real working system designs.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.67-76
• /
• 2004

The problems of developing web based adaptive hypermedia for education using XML are discussed in this paper. We define two different markup languages using XML. The one structures the domain model and the another describes the user model. These language can be easily extended and authored, with the result of obtaining a simple methodology for data structuring in the field of web based educational adaptive hypermedia. Also, We have suggested three learning rules that automatically restructures hypertext networks according to their user browsing behavior. The user profile is contained in a user model, while the knowledge about the domain can be represented in the form of a concept based domain model. Accordingly.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06a
• /
• pp.131-134
• /
• 2011

스마트 폰의 사용이 증가하고, 광고, 개인정보를 QRCode에 삽입하여 제공하는 서비스 기술이 이슈가 되면서 프라이버시 침해의 위험 발생이 높아지고 있다. 본 연구는 개인정보 공개등급에 따른 서비스 제공을 위한 스마트폰 환경에서의 규칙기반 컨텍스트 모델링을 제안한다. 제안하는 모델은 스마트 폰 상에서 QRCode 스캔 시, 정보 주체자의 공개등급을 고려하여 등급별 서비스를 제공한다. 사용자는 스마트폰을 통해 QRCode를 스캔한 사용자이다. 공개등급은 개인정보를 사용자에게 보여주는 것에 대한 접근 권한이다. 컨텍스트 모델은 데이터로부터 컨텍스트를 추상화하고, 규칙을 정의하여 QRCode 사용자의 프로파일 정보를 토대로 특정인의 프라이버시 정보를 사용자의 등급에 따라 제공한다. 제안하는 방법은 오프라인 상에서의 학회 정보 서비스 도메인에 적용하여 본 시스템의 정확성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.235-237
• /
• 2004

본 논문은 객체 데이터베이스 속성을 적용하여 데이터베이스 스키마를 생성하고 XML문서를 저장하는 기법을 제안한다 기존의 관계형 데이터베이스는 트리 기반의 XML 문서를 플랫한 테이블에 저장하므로 모델 불일치 문제가 발생한다. 또한, 문서를 검색할 때 고비용의 조인 연산이 필요하다. 하지만 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성은 트리 기반의 IDA 문서를 저장할 때 모델 측면에서 자연스럽다. 집합간 속성과 객체참조 속성은 Uを질의에 자주 사용되는 경로질의 및 순서를 이용하는 질의를 처리할 때게도 유리하다. 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성을 이용하여 XML 문서를 저장하기 위한 2가지의 DTD의존적 스키마 설계 기법인 i) 기본 규칙, ii) 인라인 규칙을 제시한다. 다양한 XML 문서에 대해 각각의 규칙에 따른 클래스 수, 저장 공간, 그리고 질의처리 시간을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.277-279
• /
• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.567-569
• /
• 2018

한국어의 경어체는 종결어미에 따라 구분하고, 서로 다른 경어체는 각각 고유한 경어 강도가 있다. 경어체 간의 어체 변환은 규칙기반으로 진행되어 왔다. 본 논문은 어체 변환을 위한 규칙 정의의 번거로움을 줄이고 어체 변환 데이터만을 사용한 심층 학습 기반의 어체 변환 방법을 제안한다. 본 연구는 '해요체-합쇼체' 쌍의 병렬 데이터를 이용하여 Attention-based Sequence-to-Sequence 모델을 바탕으로 한 어체 변환 모델을 학습하였다. 해당 모델을 학습하고 실험하였을 때, 정확도 91%의 우수한 성과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.330-332
• /
• 1998

모듈형 신경망은 인간의 정보처리 시스템이 고유한 목적이나 기능을 가진 모듈로 되어있다는 신경과학의 연구에 기반하여 제안된 모델이다. 하지만 모듈의 크기와 기능모듈간의 연결구조를 결정하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 간단한 규칙으로 복잡한 구조를 생성해 낼 수 있는 린덴마이어-시스템을 이용하여 모듈형 신경망의 크기 및 연결구조를 만들어내는 과정에 대하여 고찰해본다. 또한, 신경망의 생성규칙을 유전자형으로 표현하고 진화 알고리즘을 적용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 최적의 규칙을 찾아내는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 유전자형과 진화연산은 최적화된 문법규칙 및 신경망의 구조를 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여준다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.125-133
• /
• 2009

RDF is widely used as the ontology language for representing metadata on the semantic web. Since ontology models the real-world, ontology changes overtime. Thus, it is very important to detect and analyze changes in knowledge base system. Earlier studies on detecting changes between RDF models focused on the structural differences. Some techniques which reduce the size of the delta by considering the RDFS entailment rules have been introduced. However, inferencing with RDF models increases data size and upload time. In this paper, we propose a new change detection using RDF reasoning that only computes a small part of the implied triples using backward chaining strategy. We show that our approach efficiently detects changes through experiments with real-life RDF datasets.