• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.12
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• pp.597-610
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• 2011

In database application developments, data coexists in memory and disk spaces. To manipulate the memory data, the general programing languages are used and to manipulate the disk data, SQL is used. In particular, the procedural languages for the memory manipulation are difficult to create and manage than declarative languages such as SQL. Thus, this paper shows that a particular structure of memory data, tree structured, can be manipulated by SQL. Most of all, the model data of the user interfaces can be represented by a tree structure and thus, it can be processed by SQL except non set computations. The non set computations could be done by helper classes. The SQL memory data manipulation is more suited to the database application developments which have few complex computations.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.9
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• pp.116-123
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• 2023

In this study, I will describe the difference in operating methods centered on the game operating system between beginners and expert groups in MORPG PC games and focus on the methodology to analyze them. First of all, a hypothesis was established to distinguish between beginners and expert groups based on the manipulation system of character movements commonly used in MORPG, and through this distinction, it was analyzed whether finger movement data and key stroke data related to the manipulation system can be significantly used in the future. Based on these analysis results, it was found that the analysis methodology that combines finger motion data and key stroke analysis is meaningful as a user test methodology for the PC MORPG game operating system in the future.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.347-364
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• 2022

Fraudulent companies or sellers strategically manipulate reviews to influence customers' purchase decisions; therefore, the reliability of reviews has become crucial for customer decision-making. Since customers increasingly rely on online reviews to search for more detailed information about products or services before purchasing, many researchers focus on detecting manipulated reviews. However, the main problem in detecting manipulated reviews is the difficulties with obtaining data with manipulated reviews to utilize machine learning techniques with sufficient data. Also, the number of manipulated reviews is insufficient compared with the number of non-manipulated reviews, so the class imbalance problem occurs. The class with fewer examples is under-represented and can hamper a model's accuracy, so machine learning methods suffer from the class imbalance problem and solving the class imbalance problem is important to build an accurate model for detecting manipulated reviews. Thus, we propose an OpenAI-based reviews generation model to solve the manipulated reviews imbalance problem, thereby enhancing the accuracy of manipulated reviews detection. In this research, we applied the novel autoregressive language model - GPT-3 to generate reviews based on manipulated reviews. Moreover, we found that applying GPT-3 model for oversampling manipulated reviews can recover a satisfactory portion of performance losses and shows better performance in classification (logit, decision tree, neural networks) than traditional oversampling models such as random oversampling and SMOTE.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.531-533
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• 2000

J2EE 플랫폼의 핵심기술인 EJB는 서버 측 컴포넌트 표준 모델이다. 최근 들어 점차 이를 지원하는 도구의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 EJB 환경의 컴포넌트인 엔터프라이즈 빈즈를 생성하는 생성기 모델을 제시한다. 특히 이 생성기는 개발자의 개입이 많은 빈 관리 지속성 엔티티 빈 개발 시 자동화할 수 있는 매크로 기능을 가진다. 제공하는 매크로 기능은 크게 두 가지 부류로 구분할 수 있는데 데이터를 조작하는 부분과 엔터프라이즈 빈즈 환경을 조작하는 부분이 있다. 먼저 데이터를 조작하는 부분의 매크로 기능으로는 SQL 질의 관련 매크로(데이터 삽입, 삭제, 선택, 갱신) 및 데이터베이스 필드 변수 설정 매크로가 있고, 환경을 조작하는 부분에는 엔터프라이즈 빈즈 환경 접근 매크로, 홈 객체 획득 매크로, JDBC 연결 매크로 등이 있다. 사용자 측면을 고려한 이러한 기능들을 통해 개발 시간 단축, 노력, 경감, 오류 방지 등의 효과를 얻을 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.41 no.1
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• pp.56-61
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• 2017

This paper presents a data prediction method and its application to haptic-based teleoperation systems. In general, time delays inevitably occur during data transmission in a network environment, which degrades the overall performance of haptic-based teleoperation systems. To address this situation, this paper proposes an autoregressive moving average (ARMA) model-based data prediction algorithm for estimating model parameters and predicting future data recursively in real time. The proposed method was applied to haptic data captured every 5 ms while bilateral haptic interaction was carried out by two users with an object in a virtual space. The results showed that the prediction performance of the proposed method had an error of less than 1 ms when predicting position-level data 100 ms ahead.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.181-185
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• 2022

고객들은 조작된 온라인 리뷰가 범람하는 가운데 진정성과 가치를 지닌 리뷰를 보고자한다. 귀인 이론(Attribution theory)의 관점에서, 사람들은 리뷰어의 과거 평가 이력을 바탕으로 리뷰가 진정성 있는지를 판단하는 경향이 있다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 리뷰어의 과거 평점 이력이 조작된 리뷰로 인식하는 것에 어떠한 영향을 미치며, 최종적으로 리뷰 유용성이 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 제안된 가설을 검증하기 위해 2차 데이터 분석(연구1)과 실험(연구2)을 수행했으며, 두 연구는 일관된 결과를 보여준다. 연구 1은 리뷰어의 과거 평가 이력이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하였다. 귀인이론에 근거하면, 사람들은 리뷰를 다른 목적을 가지고 작성되었다고 인식할 경우에 리뷰가 조작되었다고 생각하고, 그 리뷰가 물건이나 서비스의 진정한 가치를 평가하지 않았다고 간주한다. 따라서 해당 리뷰는 유용성이 낮게 평가되는 경향이 있다. 2차 데이터를 분석하기 위해 우리는 Python을 이용한 웹 스크레이퍼를 개발하여 TripAdvisor(TripAdvisor.com)에서 호텔 정보, 리뷰, 리뷰 정보 등의 연구 데이터를 수집하였다. 수집한 890명 리뷰어에 대한 100,621개의 리뷰를 분석하기 위해 음이항 회귀 분석을 수행하였다. 분석 결과, 평균 평점을 낮게 주는 리뷰어의 경우에 리뷰 유용성에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 사람들은 극단적인 평점을 거의 주지 않는 리뷰어가 작성한 리뷰가 더 도움이 된다고 평가했다. 연구 2는 리뷰어의 과거 평점 이력을 기준으로 리뷰가 조작되었다고 평가하는 사람들의 인식 프로세스를 실험하였다. 실험 결과, 사람들은 리뷰어의 과거 평점 이력이 평균적으로 평점을 낮게 주는 경우에는 리뷰가 의심스럽다고 판단하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 사람들은 리뷰어가 대부분 극단적인 평점을 주는 이력이 있다면 해당 리뷰어가 작성한 리뷰가 의심스럽다고 판단하는 것으로 나타났다. 연구2는 사람들이 리뷰어의 과거 평점 이력을 바탕으로 리뷰가 조작되었는지 또는 리뷰가 도움이 되는지 판단하는 경향이 있음을 보여준다. 본 연구는 귀인이론을 바탕으로 리뷰어의 과거 평점 이력이 리뷰 조작성에 대한 인식과 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하여, 해당 연구분야에 새로운 관점을 추가한 기여점이 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.4
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• pp.671-685
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• 2023

By applying artificial intelligence to image editing technology, it has become possible to generate high-quality images with minimal traces of manipulation. However, since these technologies can be misused for criminal activities such as dissemination of false information, destruction of evidence, and denial of facts, it is crucial to implement strong countermeasures. In this study, image file and mobile forensic artifacts analysis were conducted for detecting image manipulation. Image file analysis involves parsing the metadata of manipulated images and comparing them with a Reference DB to detect manipulation. The Reference DB is a database that collects manipulation-related traces left in image metadata, which serves as a criterion for detecting image manipulation. In the mobile forensic artifacts analysis, packages related to image editing tools were extracted and analyzed to aid the detection of image manipulation. The proposed methodology overcomes the limitations of existing graphic feature-based analysis and combines with image processing techniques, providing the advantage of reducing false positives. The research results demonstrate the significant role of such methodology in digital forensic investigation and analysis. Additionally, We provide the code for parsing image metadata and the Reference DB along with the dataset of manipulated images, aiming to contribute to related research.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.153-154
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• 2022

본 논문에서는 블록체인 기반의 투명성/신뢰성을 제공하는 조작 불가능한 확률 제어 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 클라이언트에 의해 질의 된 확률값을 블록체인상에서 산출해냄으로써, Legacy 시스템 아키텍처의 한계인 조작 가능성을 원천적으로 배제할 수 있다. 이는 블록체인 참여 노드 간의 데이터를 동일하게 공유하여 투명성을 확보하고, 이를 기반으로 데이터에 대한 신뢰성을 확보한 확률 제공 기능이다. 특히 해당 시스템은 Private/Permissioned 구조 기반의 블록체인 네트워크를 기반으로 운영 노드에 의해서 유지/관리되어 별도의 트랜잭션 수수료가 블록체인상에서 발생하지 않는다. 또한 Public Blockchain 메인 네트워크상의 미래 블록에 대한 정보를 확률값 산출 Seed에 활용함으로써, Non-deterministic 한 환경을 제공한다. 이는 클라이언트가 확률 질의에 대한 검증 과정을 직접 수행하거나 Third-party 검증을 통해 확률값에 대한 조작 여부를 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.129-131
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• 2022

얼굴 표정 데이터셋에는 특정 감정 부류로 분류하기 어려운 이상치들이 존재한다. 이러한 이상치들은 얼굴 표정 인식과 더불어 얼굴 표정 조작의 성능을 저하시키는 원인 중 하나이다. 따라서, 본 논문에서는 이상치 억제를 통한 개선된 얼굴 표정 조작 프레임워크를 제안한다. 우리는 이상치 억제를 위해 의미론적 속성 분류 측면에서 우수한 성능을 보여주는 CLIP 을 활용하였다. 우리는 정성적인 비교를 통해 기존의 얼굴 표정 조작 기법보다 개선된 성능을 제시한다.

• 해운
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• no.12 s.11
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• pp.48-50
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• 2004

최근 해운시황의 초강세 현상에 대해 시장조작의 냄새가 짙다는 음모론이 제기돼 관심을 끌고 있다. 시장조작의 주범으로는 정보화의 진전과 해운선물거래가 의심받고 있다. 다음은 에비하라 켄지 트램프 데이터 서비스(TDS:Tramp Data Service) 사장이 일본해사신문에 기고한 글을 번역하여 정리한 것으로 상, 하 2회에 걸쳐 게재한다.(편집자 주)