• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.782-785
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• 2010

본 논문은 연속된 음성 신호를 전송로 상에 전송하기 위해 음성 신호를 G.711 표준 권고인 PCM으로 다중화한 후 고정 타임슬롯을 배정하여 전송하는 시스템에서 PCM 화된 디지털 음성 데이터를 실시간으로 암호화하여 전송하는 스트림 암호화 기법에 관한 것이다. 실시간으로 처리되는 음성 데이터의 암호화 시에는 하드웨어 방식이 적합한 데, 본 논문에서는 고정 타임슬롯을 배정받는 음성 데이터의 실시간 암호화 기법에 관한 것이다. 일반적으로 아날로그 음성 신호 코딩 시에 국내에서는 북미 방식인 ${\mu}-law$ 코딩 기법을 적용하는 데 이는 표본화한 음성 데이터를 양자화전에 압축하고 복호화 후 신장하는 비선형 양자화 기법을 적용하는 것으로 표본화된 값을 8 비트의 PCM 데이터로 변화하여 E1(2.048Mbps) 급 속도로 전송한다. 본 논문에서는 PCM 전송로 상에 전송되기 전의 직렬 입력 데이터를 암호화 장치를 거쳐 해당 타임슬롯에 해당하는 8 비트의 데이터를 실시간으로 암호화하여 전송로 상으로 전송하고 역으로 수신 단에서는 PCM 전송로를 거친 직렬 입력 데이터를 암호화된 타임슬롯을 판별하여 해당 타임슬롯의 데이터를 복호화하여 원래 데이터를 복원한다. 본 논문에서는 고정 타임슬롯을 배정받은 PCM 데이터를 암호화하여 전송한 후 수신 단에서 복호화 과정을 거친 후 타임슬롯 단위로 데이터 암호화/복호화가 가능함을 보여준다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.370-376
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• 2002

인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.473-476
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• 2004

본 논문에서는 프라이버시를 침해 하지 않는 데이터 마이닝에 대해 다룬다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝분야에서 데이터로부터 프라이버시 보존의 중요성이 부각되고 있다. 그래서 프라이버시의 침해를 막기 위한 방법으로 실제 데이터를 사용하지 않고 잡음이 들어간 데이터를 사용한다. 그리고 프라이버시를 침해하지 않기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 데이터의 확률 밀도 함수(PDF)만을 복원한다. 이렇게 복원된 확률 밀도 함수만을 이용하여 데이터 마이닝기술, 예를 들면 분류화에 곧바로 적용함으로써 프라이버시를 보존하는 것이다. 하지만 분류화에 사용되는 데이터의 1차원적인 확률 밀도 함수만 가지고는 군집화에 사용하기가 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 군집화를 하기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 결합 확률 밀도 함수(Joint PDF)를 복원하고, 복원된 결합 확률 밀도 함수만 가지고 군집화를 할 수 있는 방법을 다룬다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.551-557
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• 2015

공유 데이터의 동기화 방법은 데이터와 응용의 특성에 따라 적절한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비트랜잭션 데이터(nontransactional data)에 대한 비연결 모드 동기화 기법으로 의미 동기화 기법(semantic Approach 줄여서 semanticAppr)을 제안하고, 의미 동기화 기법이 다중 사용자간의 상호 협업 과정에서 비트랜잭션 데이터의 데이터 무결성을 위한 직렬화를 완화하여 각 사용자의 작업 손실이 줄어들게 함을 보인다. 또 클라이언트에서 서버로 문서 전체를 전송하는 것이 아니라 문서에 대한 연산을 로그 생성하여 전송함으로써 데이터 전송 양을 급격히 줄인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.184-186
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• 2004

본 연구는 공간데이터 동기화 표준 프로토콜 명세인 SyncML(Synchronization Markup Language)을 이용하여 모바일 장비와 서버사이에 공간데이터를 동기화 구조를 정의하여 상호운용성 확보를 위하여 기존에 사용되어온 GML(Geographic Markup Language) 데이터와의 통합 및 다양한 데이터 소스에 대한 접근 가능성을 제시한다 뿐만 아니라 Metadata 및 Catalog Service를 이용한 공간데이터 동기화 시스템을 제시함으로써 분산되어 있는 다양한 형태의 공간데이터, 비공간 데이터의 관계성을 고려한 데이터 연동을 가능하게 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.64-72
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• 2013

본 연구에서는 데이터 시각화 연구의 한 분야인 텍스트 시각화에 대하여 그 시각적 표현의 재료가 되는 텍스트 데이터의 종류 및 본질, 특성에 대하여 고찰하고, 다양한 텍스트 시각화의 사례 연구를 통해 텍스트 데이터의 시각화를 위한 표현적 접근 방식에 대하여 다각적으로 분석하였다. 텍스트 시각화 연구는 컴퓨터의 발달과 방대한 데이터의 공개, 그리고 시각화 툴의 범용화 등의 기류를 타고 급속도로 확산되고 있으며, 이에 따라 공학, 예술, 인문, 사회 등 학제 간 융합 연구를 통해 다양한 작품 또는 연구 성과물로서 창작되고 있다. 그럼에도 불구하고 텍스트 데이터를 비롯한 데이터 시각화에 관한 이론적 고찰과 접근 방식에 대한 체계적 분석은 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 데이터는 이해와 해석의 대상이며, 가공 및 접근에 따라 무한한 정보와 가능성을 갖는다. 데이터의 중요성이 점차 증가하고 있는 현 시점에서 데이터의 이해와 해석에서 출발하는 텍스트 시각화라는 융합 학문적 연구 분야는 미래 인간 사회에서 데이터가 차지할 위상을 고려할 때, 보다 체계적인 연구와 이론적 축적을 필요로 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.59-66
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• 2019

하루가 다르게 방대한 데이터가 생겨나고, 데이터를 반영한 정책지원이나 콘텐츠들이 증가하면서 데이터에 대한 중요성이 주목받고 있다. 데이터의 시각화 측면에서 모든 데이터를 살펴보는 것에 제약이 따르기 때문에, 시각화의 기술적인 요소뿐만 아니라 데이터를 요약하고, 이해하기 쉽도록 돕는 시각화의 방법론적 요소가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되는 디자인 중심의 인포그래픽을 개선하고 데이터 중심의 인포그래픽을 제안하기 위해 데이터 시각화의 표현 방법을 정리하고, 시각화의 방법을 Tableau Public을 활용하여 데이터 분석 및 인포그래픽 제작사례를 제시고자 한다. 인포그래픽 제작을 위해 광주광역시 버스 이용자 데이터가 사용되었고, 분석결과 정류소 사용 총 승객수는 일반 승객수와는 유사한 결과를 보이지만 환승역 이용 승객, 청소년 승차 환승 승객수에 따른 정류소와는 차이를 보였다. 그래프 유형에 따라 시각적인 결과는 다르게 도출되었다. 데이터 중심의 인포그래픽 시각화는 기존의 인포그래픽의 시각적인 역할만 강조한 것에 비해 데이터를 효율적으로 전달하는 것을 물론 과학적 연구를 위한 도구로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.100-104
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• 2008

교육용 소프트웨어 산업이 급속히 발전하면서 온라인 게임을 플랫폼으로 하는 다양한 교육용 게임이 개발되고 있다. 현재 대부분 교육용 게임 시스템은 온라인 게임의 학습도구와 웹을 기반으로 하는 부가적 교육 학습도구로 이중화 되어 개발되고 있다. 하지만 온라인 게임의 학습 데이터 결과와 웹의 학습 데이터 결과가 일치화 되지 않아 학습자에게 올바른 학습 결과를 줄 수 없을 뿐만 아니라 게임 시스템의 학습과정에 따른 레벨 시스템을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 비동기적 데이터 처리방식을 온라인 게임 시스템과 웹의 학습과정의 분기 조건에 필요한 학습결과 데이터만을 동기화 처리하는 학습 데이터 동기화 처리 방식을 구현하였다. 이러한 학습결과 데이터 동기화 처리는 위와 같은 문제점으로 다양한 학습 콘텐츠들이 온라인화 하지 못했던 문제점을 해결하고, 향후 통합 교육용 시스템과 다중 교육용 게임 시스템으로 개발 될 때 좀 더 효과적인 학습 시스템으로 개발될 수 있는 학습 데이터 처리 방식이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.285-287
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• 2018

최근 정부 및 기업단체에서 배포하는 데이터의 규모가 점점 방대해지고 있다. 민간에서는 이러한 공개데이터를 자유롭게 사용할 수 있으나, 공개 데이터에는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 개인정보도 포함되어 있다. 그에 따라 대두된 문제가 공개데이터 중 개개인의 정보를 식별해낼 수 없도록 하는 데이터의 비식별화이며 그로 인해서 비식별화에 관한 많은 익명화 기법과 프라이버시 모델이 발표되었다. 그중 본 논문에서 사용하는 Mondrian algorithm은 k-익명화 모델을 사용하여 효과적으로 데이터를 비식별화 할 수 있다. 또한 방대한 웹 데이터 자원 간의 관계를 표현해놓은 RDF 모델은 DB로 변환시켜 k-익명화 방법인 kRDF에 Mondrian algorithm의 Multi-dimensional 방식을 따라 익명화하여 범용적이고 효과적인 개인정보 데이터의 프라이버시 보호를 구현하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.277-280
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• 2003

현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 다라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 군집화 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내어 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려한다.