• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.122-135
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• 2011

스팸 문자 메시지는 모바일 이용자에게 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 불필요한 사회비용을 유발하는 유해 요소이다. 특히 스마트워크 시스템에서 핵심 단말인 스마트폰으로 유입되는 스팸 문자는 업무능률 향상이라는 스마트워크의 취지를 무색하게 만들 수 있어 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스팸 자동분류기로 스팸 메시지를 차단함에 있어서, 오분류 결과를 학습군에 재반영하여 연산량을 줄이고 인식 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안하였다. 스팸 분류기는 스마트폰에서 독립적으로 동작하고, 사용자의 수신 메시지만으로 학습하므로 사용자의 분류 판단 성향을 반영할 수 있다. 많은 컴퓨팅 자원을 소비해야 하는 전처리, 특징 선정, 훈련 과정은 사용자의 인증 컴퓨터가 담당하고 필터링 과정만을 스마트폰에서 처리한다. 실험 결과 95%이상의 양호한 결과를 보였고 스팸 분류기는 스마트폰의 일정 자원만을 점유하면서 동작하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.17-22
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• 2020

본 논문에서는 사용자의 EEG(Electroencephalogram)신호를 측정하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 EEG 신호룰 분류하고 신호의 정확도를 측정하였다. 사용자의 EEG 신호를 측정하기 위해 남·여를 구분하여 실험을 진행하였으며, EEG 신호 측정은 단채널 EEG 디바이스를 이용하였다. EEG 디바이스를 이용하여 사용자의 EEG 신호를 측정한 결과는 R을 이용하여 분석하였다. 또한 SVM의 분류 성능이 최고가 되는 특정 벡터의 조합을 적용시켜 EEG 측정 실험 데이터를 80:20(훈련 데이터: 테스트 데이터) 비율로 예측해 본 결과 인식률 93.2% 의 예측 정확도를 보였다. 본 논문에서는 사용자의 EEG 신호를 약 93.2% 정도로 인식할 수 있었으며, SVM 알고리즘의 간단한 선형 분류만으로 수행이 가능하다는 점은 EEG 신호를 이용하여 생체인증에 다양하게 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.853-862
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• 2003

인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.759-768
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• 2021

이 연구는 스마트 미터 최종 사용자 수요 데이터의 특성을 조사하여 개별 가정용 물 사용량을 분류하는 새로운 접근방식을 도입한다. 여기서는 잘 알려진 비지도 기계학습법 중 하나인 K-means 알고리즘을 적용하여 각 가구별 물 사용 분류를 수행한다. 최종 사용자 수요의 물 사용강도와 지속 시간은 물 수요 패턴이 유사한 가구를 결정하는 주요한 특징으로 사용된다. 그 결과 21가구가 13개의 군집으로 분류되었고 각 군집은 1가구, 2가구, 3가구 또는 5가구로 구성된다. 수집된 데이터 및 최종 사용자의 물 수요 패턴과 관련하여 여러 가구가 동일한 클러스터로 분류되는 이유를 본 논문에서 소개한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.25-34
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• 2017

최근 스마트폰의 보급 및 웹 서비스의 도입으로 온라인 사용자들은 대규모의 콘텐츠를 시간과 장소에 관계없이 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자들은 대규모의 콘텐츠 사이에서 원하는 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 분야에서 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 그러나 정보 환경의 변화에 따른 시니어 계층의 적극적인 변화에도 불구하고 시니어 계층에 초점을 맞춘 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 방법을 기반으로 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있는 모델링 방법을 제안하고, 스마트 시니어 분류 모델을 개발한다. 이 결과, 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 스마트 시니어 분류 모델 개발을 통해 시니어 사용자에게 가장 적합한 활동 및 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 추천 연구에 대한 발판을 마련하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.133-142
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• 2021

이동 패턴 인식은 사용자 궤적 질의, 사용자 행동 예측, 사용자 위치에 기초한 흥미요소 추천, 사용자 개인 정보 보호 및 지자체 교통 계획과 같은 여러 측면에서 널리 사용된다. 현재 인식 정확도는 응용 요건을 충족할 수 없기 때문에 이동 패턴 인식 연구는 궤적 데이터 연구의 초점이라 할 수 있다. GPS 내비게이션 기술과 지능형 모바일 기기의 대중화로 많은 사용자 모바일 데이터 정보를 얻을 수 있고, 이를 바탕으로 많은 의미 있는 연구가 이루어질 수 있다. 현재의 이동 패턴 연구 방법에서 궤적의 특징 추출은 궤도의 기본 속성(속도, 각도, 가속도 등)으로 제한된다. 본 논문에서 순열 엔트로피는 궤적 분류 연구에 참여하기 위한 궤적의 고유값으로 사용되었으며 시계열의 복잡성을 측정하기 위한 속성으로도 사용되었다. 속도 순열 엔트로피와 각도 순열 엔트로피가 이동 패턴 분류에 참여하기 위한 궤적의 특성으로 사용되었으며, 본 논문에서 사용된 순열 엔트로피를 기반으로 한 속성 분류의 정확도는 81.47%에 달했다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.54-62
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• 2021

온라인 이커머스의 거래량이 증가함에 따라 품목이 다양해지고 그 분류가 복잡해지고 있다. 이에 전문적으로 한 분야에 대해서만 거래하는 이커머스 플랫폼이 등장하고 있고, 그 분야가 다양해지고 있다. 여러 전문 이커머스 플랫폼 종류중 하나인 공예품 온라인 이커머스 플랫폼을 살펴본 결과 세 가지 문제를 확인할 수 있었다. 첫 번째로, 플랫폼 내에서 공예품의 품목이 다양해지고 분류가 복잡해지고 있으나 기존 공예품 이커머스의 분류체계는 다양하고 복잡해진 공예품을 분류하기에는 구조가 단편적이어 서로 다른 사용자가 고려하는 다양한 기준을 충족하는 검색결과를 정확히 제시하기 어렵다. 두 번째로, 공예품의 경우 외형이 구매동기의 주요인임에도 불구하고 외형을 기준으로 분류하는 경우가 드물어 사용자가 작품 하나하나를 직접 눈으로 판단하며 필터링 해야 한다. 마지막으로, 공예분야의 전문가가 아닌 사용자가 공예품을 검색할 때 입력하는 언어가 분류체계에서 공예품을 분류하는 언어에 반영되지 않아 검색시 사용되어야하는 언어의 정밀도가 높다. 이에 본 연구에서는 다양한 사용자들의 검색 기준에 맞출 수 있도록 공예 분야의 복잡한 속성을 추가하여 고려하고자 한다. 추가하는 속성에는 공예품 검색에 있어서 주요인인 외형을 반드시 포함한다. 또한 인공지능의 자연어처리 기술로 비전문가의 검색 언어를 작품 검색에 반영할 수 있는 분류체계를 개발하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.588-590
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• 2016

사용자의 성별은 기본적이면서도 중요한 마케팅 데이터다. 그러나 최근에는 개인정보보호 강화 추세로, 회원가입 시 성별이나 나이 등의 세부 정보를 입력하지 않는 간편 가입이 많아졌다. 이러한 입력되지 않은 정보 추출을 위해 성별 예측 연구의 필요성이 증가되었다. 성별이 입력된 사용자의 정보를 바탕으로 성별이 입력되지 않은 사용자의 성별을 예측하는 기존 연구가 다양한 방법으로 진행되어왔고, 우수한 식별이 가능한 기법들은 이진분류기인 SVM을 기반으로 한 연구가 다수 존재한다. 그러나 SVM 알고리즘은 이진 분류만 가능하기 때문에 성별예측에 대한 정확률은 알 수가 없다. 성별예측의 정확률을 활용하면 부정확한 분류를 예방할 수 있으며 상품추천의 가중치로 사용 될 수 있다. 본 연구는 확률을 기반으로 하여 정확률을 추론 가능한 나이브 베이지안을 응용한다. 그리고 데이터 집합 사례를 균형있게 늘려주는 SMOTE기법을 이용해 클래스 불균형 문제를 개선했으며 또한 성별 예측의 특성에 맞게 노이즈를 제거하고, 성별 분류에 확정적인 아이템에 가중치를 적용했다. 더불어 제안 방법을 실제 데이터에 적용시켜 우수성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.226-229
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• 2009

최근 들어 인터넷 게시판이나 개인 블로그 등은 온라인상에서 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있다. 많은 수의 블로그들은 현재 사회적으로 이슈가 되는 여러 문제들을 반영하고 있다. 또한 최근 댓글을 통해 적극적으로 자신의 의사 표현하거나 다른 사람들의 의견을 살피는 인터넷 사용자의 증가로 인터넷 뉴스나 블로그 기사에 많은 수의 댓글이 달리고 있다. 그러나 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악은 힘든 일이다. 따라서 본 논문에서는 기사에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB(Telescope for Responding comments for Internet Blog)을 제안한다. TRIB은 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화 하므로 사용자들은 자신의 관심과 흥미에 따라 개인화 된 뷰를 볼 수 있다. 1,000개 이상의 댓글을 가진 뉴스 기사들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.331-337
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• 2014

컴퓨팅 패러다임이 클라우드 컴퓨팅으로 변화됨에 따라 보안 이슈가 더욱 더 중요하게 되었다. 컴퓨팅 플랫폼 서비스 제공자들은 Firewall, Identity Management 등을 제공하지만 클라우드 컴퓨팅 인프라는 사용자가 맘대로 제어하거나 새로운 장치들을 부착하여 사용할 수 없기 때문에 비교적 보안에 취약한 것이 사실이다. 이런 환경에서는 사용자 스스로 보안을 대비해야 하기 때문에 직관적인 방법으로 전체 네트워크 트래픽 상황을 가시적으로 조망할 수 있는 기법이 필요하다. 이를 위해서는 네트워크 패킷을 실시간으로 저장하고, 저장된 데이터를 준 실시간으로 분류할 수 있는 기술이 요구된다. 네트워크 패킷 분류에서 중요한 사항은 패킷 분류를 비지도 방식으로 사람의 개입 없이도 판단 기준을 지능적으로 생성하고 이를 통해 패킷을 스스로 판별할 수 있는 기술개발이 필요하다. 또한, 이를 위해서 Naive-Bayesian Classifier, Packet Chunking 등의 방법들을 활용해 사용자 개입없이 분류에 필요한 시그니쳐(Signature)를 탐색하고 이를 학습해 스스로 자동화된 패킷 분류를 실현할 수 있는 방안을 제시한다.