• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.6
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• pp.585-591
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• 2002

While the multilayer perceptron(MLP) provides several advantages against the existing pattern recognition methods, it requires relatively long time in learning. This results in prolonging speaker enrollment time with a speaker verification system that uses the MLP as a classifier. This paper proposes a method that shortens the enrollment time through adopting the cohort speakers method used in the existing parametric systems and reducing the number of background speakers required to learn the MLP, and confirms the effect of the method by showing the result of an experiment that applies the method to a continuant and MLP-based speaker verification system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.351-354
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• 2024

최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.3
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• pp.297-304
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• 2008

Due to the proliferation of the Internet and intranet, new application domains such as stream data processing have emerged. Stream data is real-timely and continuously generated. In stream data environments, a lot of queries are registered, and then, the arrived data item is evaluated by registered queries. Thus, to accelerate the query performance, diverse continuous query index schemes have been proposed for stream data processing systems. In this paper, we focus on the query index technique for stream data. In general, a stream query contains the range condition. Thus, by using range conditions, the queries can be indexed. In this paper, we propose an efficient query index scheme, called QUISIS, using a modified Interval Skip Lists to accelerate search time. QUISIS utilizes a locality where a value which will arrive in near future is similar to the current value. Through the experimental study, we show the efficiency of our proposed method.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.1
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• pp.57-65
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• 2019

In the case of Domeggook B2B online shopping malls, it has a market share of over 70% with more than 2 million members and 800,000 items are sold per one day. However, since the same or similar items are stored and registered in different catalog entries, it is difficult for the buyer to search for items, and problems are also encountered in managing B2B large shopping malls. Therefore, in this study, we developed a catalog entry auto classification and recommendation system for products by using semi-supervised machine learning method based on previous huge shopping mall purchase information. Specifically, when the seller enters the item registration information in the form of natural language, KoNLPy morphological analysis process is performed, and the Naïve Bayes classification method is applied to implement a system that automatically recommends the most suitable catalog information for the article. As a result, it was possible to improve both the search speed and total sales of shopping mall by building accuracy in catalog entry efficiently.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.401-404
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• 2008

u-GIS 환경에서 발생하는 시공간 데이터는 지속적으로 발생하는 데이터 스트림의 특성을 갖으며, 그런 특성으로 인하여 데이터 발생량이 급격히 증가함에 따라 데이터 손실 및 시스템 성능 저하현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하 분산 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 그러나 기존의 연구 방식인 랜덤 부하 분산 방식과 의미적 부하 분산 방식은 현 u-GIS 환경에서 부하 분산 속도 및 질의 결과의 정확도 측면에 만족스럽지 못한 결과를 준다. 그래서 본 논문에서는 우선순위를 이용한 차등적 부하 분산(DLSM : Different Load Shedding using MAP table)기법을 제안한다. DLSM 기법은 등록된 공간질의의 공간연산을 통해 영역의 우선순위를 미리 부여하고, 데이터가 발생하여 질의 처리기로 유입되기 전 우선순위를 파악한다. 데이터는 우선순위 단계에 따라 유입량을 확인 후 삭제 여부가 결정된다. 결과적으로 부하 분산 속도와 질의 결과의 정확도를 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.233-237
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• 2014

한국어 자료를 자동으로 처리하기 위해서 다양한 형태소 분석기가 연구되었으나, 대부분의 형태소 분석기는 미리 등록된 명사가 아니면 제대로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 기존의 형태소 분석기를 수정하여 미등록 명사를 인식하도록 하는 방법을 소개한다. 이 방법은 비록 학습 알고리즘을 포함하지 않지만 비교적 구현이 쉽고 속도가 빠르며 형태소 분석기의 정확률 향상에 도움이 되었음을 실험으로 검증하였다. 그리고 이 알고리즘을 응용하여 사람이 반자동으로 미등록 명사를 포함할 가능성이 높은 어절을 수집하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.78-80
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• 1998

분산 데이터베이스 시스템에서 완료규약의 수행은 다수의 메시지의 교환과 로그 레코드를 하게 되는 데 이것은 통신비용과 I/O 비용을 증가시키고 시스템의 성능에 영향을 미친다. 현대의 네트워크와 시스템은 속도는 매우 빠르고, 신뢰할 수 있기 때문에 분산 트랜잭션은 대부분 연산을 성공적으로 수행하고 승인한 후에 완료될 가능성이 많다. 본 논문에서는 향상된 PC규약을 제안한다. PC 규약에서 완료규약 수행 전에 참여자 사이트에서 처리한 연산의 종류를 미리 알 수 있게 하여 규약 테이블에 등록한다. 따라서 읽기 전용 트랜잭션에 대한 메시지 비용을 줄일 수 있고 Initiation 레크드에 읽기 전용 트랜잭션의 정보를 삭제함으로 일기 전용 트랜잭션에 대한 Initiation 레코드 비용을 줄인다. 또한 갱신 트랜잭션에 대한 Initiation 레코드 비용을 줄였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.114-116
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• 1999

웹 기술의 발전과 인터넷의 대중화는 시간과 공간에 제약을 받지 않는 전자상거래의 규모를 확산시키고 있다. 또한 쇼핑몰 수의 증가는 사용자가 여러 쇼핑몰에 등록되어 있는 다양한 상품들 중에서 원하는 상품을 신속하고 정확하게 구입할 수 있는 방법을 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 여러 쇼핑몰들을 직접 방문하지 않고 단일 인터페이스로 정보를 접근하여 많은 양의 상품들의 비교 검색할 수 있는 에이전트를 설계, 구현한다. 본 논문에서 제안하는 검색 에이전트는 JDBC와 서블릿(servlet)을 이용함으로써 기존의 CGI를 이용한 검색 엔진에 비해 검색 속도를 향상할 수 있다. 그리고 기존의 쇼핑몰에서 제공하는 검색엔진은 단순히 검색된 결과를 보여주는 키워드 검색을 제공하지만, 제안하는 검색 에이전트는 사용자의 요구 조건을 고려할 수 있는 비교 검색을 제공한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.6
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• pp.541-547
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• 2019

Recent developments in hacking technology are continuing to increase the number of new security vulnerabilities. Approximately 80,000 new vulnerabilities have been registered in the Common Vulnerability Enumeration (CVE) database, which is a representative vulnerability database, from 2010 to 2015, and the trend is gradually increasing in recent years. While security vulnerabilities are growing at a rapid pace, responses to security vulnerabilities are slow to respond because they rely on manual analysis. To solve this problem, there is a need for a technology that can automatically detect and patch security vulnerabilities and respond to security vulnerabilities in advance. In this paper, we propose the technology to extract the features of the vulnerability-discovery target binary through complexity analysis, and select a vulnerability-discovery strategy suitable for the feature and automatically explore the vulnerability. The proposed technology was compared to the AFL, ANGR, and Driller tools, with about 6% improvement in code coverage, about 2.4 times increase in crash count, and about 11% improvement in crash incidence.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.7A
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• pp.778-784
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• 2007

Predictive channel reservation techniques have widely been studied in mobile cellular networks in order to meet the desired quality-of-service requirements. Those efforts are mostly concentrated on predicting the target cell that a mobile will move to and reserving the channel before the actual handoff, and subsequently reducing handoff-dropping probability and improving bandwidth utilization. In this paper, we propose adaptive reporting schemes that a mobile reports its mobility status information such as position, speed, and direction in an appropriate moment based on the user's mobility pattern characteristics and, hence the network can make a more-accurate prediction on the user's mobility. We show from the simulations that the proposed scheme is capable of keeping target cell prediction more accurate and required number of reporting through the wireless up-link channel lower.