• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.11a
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• pp.43-55
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• 2004

본 논문의 주된 내용은 21세기 지식정보사회의 신경향에 부합하는 새로운 분류체계를 연구한 것으로, 연구된 내용은 다음과 같다. 위의 연구를 통해, 21세기 지식정보사회의 신경향에 부합하는 새로운 분류체계가 되도록 하기 위해 듀이십진분류법을 지양하고 인터넷 검색시스템 정보 분류 방식을 따랐으며, 이용자의 요구에 따라 통합 또는 세분화가 가능한 열린 분류안을 지향했다. 또한, 기획성 분류군을 설정하여 지역 및 문화의 특수성, 사용자의 개인적 요구에 부응할 수 있게 했다. 결론적으로 본 연구에서는 주제별 분류와 기획성 분류를 혼합한 형태로 구성하는 것을 권했다. 주제별 분류안은 학술적으로는 유용하지만, 데이터가 항목별로 균등하게 반영되기 어렵고 일반인의 관심을 다양하게 담아내기 어렵다. 따라서 기획성 분류를 가미함으로써 문화의 특징을 살려내야 한다는 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.24 no.4
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• pp.617-624
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• 2014

Smart phone usage has increased exponentially and open source based Android OS occupy significant market share. However, various malicious applications that use the characteristic of Android threaten users. In this paper, we construct an efficient malicious application detector by using the principle component analysis and the incremental k nearest neighbor algorithm, which consider an required permission, of Android applications. The cross validation is exploited in order to find a critical parameter of the algorithm. For the performance evaluation of our approach, we simulate a real data set of Contagio Mobile.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.10B
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• pp.621-629
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• 2007

In cognitive radio (CR) network, the channels are generally classified into either the unavailable channels that are occupied by incumbent users or the available channels that are not occupied. The conventional channel classification scheme may result in poor utilization of spectrum holes since it does not take the spatial relationship between CR node and incumbent users into consideration. In this paper, we propose an efficient channel management scheme for the centralized CR network to maximize the spectrum holes by overcoming the shortcomings of conventional scheme. In addition, we mathematically analyze the effectiveness of proposed scheme. Based on the proposed channel management scheme, we also propose the rendezvous algorithm, which can establish the control channels between base station and CR node under the dynamically changing spectrum environment.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.53 no.4
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• pp.361-372
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• 2019

The Overseas Construction Engineering Information System (OVICE), which is operated by the Korea Institute of Construction Technology, uses the Overseas Construction Information Service classification system to service information required for overseas construction of domestic construction engineering companies. In this study, through the application of the recommendation system using collaborative filtering, identifying the relationship between the subjects for real users, verifying the adequacy of the overseas construction information classification system currently in service. Through this, I would like to propose an information service classification system that reflects actual user demand.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.521-525
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• 2022

사용자와 상호작용하는 대화시스템에서 사용자의 의도를 이해하기 위한 의도 분류는 중요한 역할을 한다. 하지만, 실제 대화시스템에서는 범위 내의 의도를 가진 발화 뿐만 아니라 범위 외의 의도를 가진 발화에 대한 인식도 중요하다. 본 논문에서는 기존에 사용되던 인코더 기반의 모델이 아닌 인코더-디코더 구조를 가지는 T5 모델을 활용하여 의도 분류 실험을 진행하였다. 또한, (K+1)-way 의도 탐지 방식이 아닌 Kway의 방식에 템퍼러처 스케일링 기법을 적용하여 범위 외 의도 발화 데이터 구축과 재학습이 필요 없는 확장성 있는 범위 외 의도 탐지 방법을 제안하였다. 범위 내 의도 분류 실험 결과 인코더-디코더 구조의 T5 모델이 인코더 구조의 모델에 비해 높은 성능을 보이며, 흔히 생성 태스크에서 활용되던 모델의 분류 태스크로의 확장 가능성을 확인하였다. 또한, 범위 외 의도 탐지 실험 결과에서는 T5 모델이 인코더 구조의 모델인 RoBERTa 보다 범위 외 탐지 재현율이 14.2%p 이상의 높은 성능을 기록하여 인코더-디코더 구조를 활용한 모델이 인코더 구조를 활용한 모델보다 범위 외 의도 탐지에 강건함을 확인하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.11-17
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• 2009

It's a trend that the proportion of using an internet messenger among on-line communication methods is getting increased. However, there are not many applications which efficiently utilize these messenger communication data. Messenger communication data have specific characteristics that reflect the user's linguistic habits. The linguistic habits are revealed through frequently used words and emoticons, and user's emotions can be grasped by these. This paper proposes the method that efficiently classifies the emotions of a messenger user using frequently used words or symbols. The emotion classifier from repeated experiments achieves high accuracy of more than 95%.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 1999.05a
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• pp.40-41
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• 1999

오늘날의 정보화 사회에 있어서, 인터넷을 이용한 정보 교환시스템인 보편화되면서 필요한 정보를 신속하게 공유하고 이용할 수 있는 환경을 구축하는 것은 어느 분야에서나 가장 중요하게 해결해야 될 선결 과제가 아닐 수 없다. 이에 따라 사용자를 위한 자료(DB)의 구축과 이를 위한 객관적이고도 효율적인 분류체계의 정립이 요구되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.135-138
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• 2000

인터넷 서점에서 사용자를 위한 정보자료의 효율적인 조직화는 매우 중요하다. 그러므로 주제 접근을 용이하게 하고 검색 효율성을 높이는 도구로서 분류체계에 대한 관심을 갖어야 할 시점이다. 본 연구에서는 국내외 인터넷 서점의 분류체계의 대분류 항목 및 접근 방법을 구조적 측면을 통해 조사하고 이에 대한 비교 분석을 통해 인터넷 서점에서 보다 효과적인 주제별 분류체계 구성방안에 관해 살펴보았다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.549-551
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• 2000

소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제표준인 ISO/IEC 9126은 소프트웨어 품질 및 특성 및 측정 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 데이터 오류 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이트 품질 특성 및 부특성을 분류한다. 데이터 품질 특성 분류는 ISO/IEC 9126에 정의한 소프트웨어 품질 특성을 데이터 오류 형태에 대응시켜 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이트 품질특성 분류는 지식 공학(knowledge engineering)시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.4
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• pp.149-154
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• 2014

A user should pick up relevant answers by himself from various search results when using user participation question answering community like Knowledge-iN. If refined answers are automatically provided, usability of question answering community must be improved. This paper divides questions in Q&A documents into 4 types(word, list, graph and text), then proposes summarizing methods for each question type using document statistics. Summarized answers for word, list and text type are obtained by question clustering and calculating scores for words using frequency, proximity and confidence of answers. Answers for graph type is shown by extracting user opinion from answers.