• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.39-42
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• 2002

본 논문에서는 내용 기반 이미지 검색 및 필터링 시스템을 위한 카테고리 식별 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 식별 가능한 카테고리를 사전에 정의하고, 정의된 카테고리를 대표할 수 있는 이미지들을 수집한다. 다음으로, 이들로부터 다중의 내용 기반 특징값을 추출하고, 추출된 특징값들로 카테고리 데이터베이스를 구성한다. 카테고리를 식별할 질의 이미지가 입력으로 들어오면, 질의 이미지로부터 추출된 다중 특징값들을 각 카테고리의 단일 특징값과 각각 비교함으로써, 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값을 측정한다. 각 카테고리를 대표하는 다중의 유사도 거리값들은 두 가지 연산 방법에 의해 조합되는데, 조합 방법은 각각의 단일 특징값이 각 카테고리 식별에 미치는 영향을 고려하여 정의된다. 최종적으로, 각 카테고리의 조합된 유사도 거리값을 비교한 다음, 가장 유사도가 큰 카테고리를 해당 질의 이미지의 카테고리로 식별한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.79-85
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• 2020

오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.185-187
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• 2013

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.47-50
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• 2015

TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권10호
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• pp.19-26
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• 2007

협력적 필터링은 아이템에 대한 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 내용을 반영하지 못할뿐만 아니라 희박성 및 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존의 개인화 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 FP-Tree를 이용한 연관 군집 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로는 FP-Tree를 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 신뢰도에 따라서 $\alpha-cut$을 사용하여 효율적인 연관 군집을 한다. 성능평가를 위해 MovieLens 데이터 집합에서 Gibbs Sampling, EM, K-means와 비교 평가하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.557-560
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• 2005

XML 문서의 논리적인 구조와 의미적 태그의 사용은 구조와 내용에 기반 한 검색을 가능하게 하는 반면, 동일한 정보라 하더라도 구조와 형식이 매우 다양하게 표현되므로 정보검색에 어려움을 초래한다. 효율적인 XML 정보검색을 위해, 본 논문은 온톨로지를 기반으로 검색에 적합한 문서만을 선별하는 문서여과 방법, 대상문서에 적합한 최소한의 질의생성을 위한 온톨로지 정합 방법 그리고 문서에 내재된 의미적 정보의 검색을 위한 정합된 온톨로지 기반의 질의확장 방법을 각각 제안하였다. 제안한 방법의 효과 및 효율은 예제 XML 및 DTD 문서를 대상으로 실험되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.104-105
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• 2018

해사안전정보(MSI)는 항행경보, 기상특보, 안전관련 긴급 정보로 구성되어 NAVTEX와 SafetyNet 체계를 통해 서비스되고 있으며, 서비스 개선을 위한 요구사항으로 해사안전정보의 필터링과 전자해도 시스템과의 연계 방안이 제시된 바 있다. 국제해사기구의 e-Navigation 전략이행계획의 해사서비스목록(MSP)으로 해사안전정보 서비스(MSP5)가 포함되었고, 국내외 e-Navigation 프로젝트에서는 국제표준에 기반한 해사안전정보 서비스 개발이 진행 중에 있다. 본 연구에서는 한국형 e-Navigation 사업의 중점 서비스로 개발 중인 S-124 표준기반 해사안전정보 서비스 기술 개발 배경과 주요 내용을 소개 한다. S-124는 항행경보와 T&P 항행경보를 포함하는 표준으로, 본 연구에서는 S-124 데이터 모델에 기반 하여 한국형 e-Navigation의 서비스 플랫폼인 MCP(Maritime Cloud Platform)를 통한 서비스 프로토타입 개발 결과를 기술 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.703-706
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• 2007

위치기반서비스에서 사용자의 정확한 위치가 요구되면서 옥내 위치기반서비스를 위한 무선 LAN기반 옥내 측위와 추적에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 AP 신호의 세기를 바탕으로 거리와 신호세기의 관계를 통해 사용자의 위치에서 AP들까지의 거리를 구한 후, Trilateration으로 위치를 추적하는 방법과 EKF 방법을 비교한다. EKF를 이용할 때 필터링에 사용되는 파라메타들의 값에 따라 달라지는 실험 결과들을 비교 분석하여 적절한 파라메타 값을 찾고, 나아가서 파라메타 값을 적절히 적용함으로써 경로의 정확성을 제고하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 효율성을 실험적으로 증명하기 위한 실험 결과와 분석 내용도 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.177-184
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• 2009

무선 통신 기술과 다양한 감지 기술들의 발달로 실세계의 환경을 분석하고 생태계의 변화를 이해하기 위한 환경 모니터링 시스템들이 널리 개발되고 있다. 이러한 시스템들은 센서 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위하여, 원시 센서 데이터를 기반으로 질의를 처리하기 때문에, 환경 모니터링 응용에서 전송되는 넓은 지역의 대용량 센서 데이터를 다루기 위해서는 높은 질의 처리 비용을 요구한다. 또한 현재 및 가까운 미래의 상황 체크를 요청하는 사용자 질의에 답하기 어려운 문제점이 있다. 이 논문에서는 환경 모니터링을 위해 사용자 질의를 효과적으로 처리하기 위한 모니터링 시스템 구조를 제시하고, 설계된 센서 데이터 필터링과 추상화 모델의 활용을 기술한다. 제시된 추상화 기법은 GIS의 경사 그리드를 기반으로 설계되어, 빠른 데이터 접근 및 갱신을 지원한다. 상황 분석을 위해 추상화 모델에서 센서 타입별로 추출된 내용은 질의 처리기에서 결합되어 사용자에게 의미있는 정보를 제공하는데 도움을 준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.488-493
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• 2007

추천 시스템은 일반적으로 서비스를 추천하기 위해 협력적 필터링 단계에서 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 사용하고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 컨텍스트 정보의 부족으로 부정확한 추천 결과를 가져오거나, 정량화 단계의 단순한 분류과정으로 인해 사용자를 부정확한 그룹으로 분류하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 획득되는 컨텍스트 정보 부족 문제를 내용 기반 필터링에서 사용하는 사용자 프로파일 정보와 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보를 결합하여 해결하였다. 그리고 정량화 단계의 분류 과정을 절대적인 방법이 아니라 상대적인 방법으로 개선하여 협력적 필터링하였다. 실험 결과, pure P2P 환경에서 컨텍스트 정보를 이용한 실시간 추천 시스템보다 예측 선호도가 5.8% 향상되었다.