• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.43-55
• /
• 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.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.617-624
• /
• 2014

스마트폰 사용이 급증하였고 스마트폰에 탑재되는 OS 중 안드로이드가 차지하는 비중이 가장 높아졌다. 그러나 오픈소스로 제공되는 안드로이드의 특성이 악의적인 사용자들에게 유용하게 사용되어 스마트폰 사용자들의 프라이버시를 위협하고 있다. 이 논문에서 우리는 안드로이드 앱에서 요구하는 권한 정보를 사용하여 효율적인 악성앱 감지법을 제안한다. 이를 위하여 주성분 분석과 kNN 분류자를 사용하였으며, 새로운 앱들의 특성들을 분류자에 실시간으로 반영하기 위한 incremental kNN 분류자를 제안한다. 또한 이 분류자들의 정확률을 측정하기 위하여 k-묶음 교차 검증법을 사용하였다. 실험에 사용된 실제 악성앱 샘플을 얻기 위하여 Contagio에 요청하였으며 이를 이용하여 분류자의 정확률을 측정하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권10B호
• /
• pp.621-629
• /
• 2007

CR 네트워크에서의 무선 채널은 일반적으로 우선 사용자에 의해 점유되어 사용하지 못하는 채널과 점유되지 않은 사용 가능한 채널로 분류된다. 하지만 이러한 채널 분류는 CR 노드와 우선 사용자의 시간적 특성만 고려하고, 공간적 특성을 고려하지 않아 유휴 주파수 자원 확보에 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 중앙 집중형 CR 네트워크 환경에서 기존방식의 단점을 극복하여 유휴 주파수 자원을 보다 효율적으로 확보할 수 있는 새로운 채널 분류 방법을 제안하며, 제안하는 채널 분류 방법의 효율성을 수학적으로 분석한다. 이와 더불어 정의한 채널분류를 이용하여 주파수 자원이 매우 동적으로 변화하는 환경에서도 상하향 제어 채널 확보를 용이하게 확보할 수 있는 랑데부 알고리즘을 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제53권4호
• /
• pp.361-372
• /
• 2019

한국건설기술연구원에 운영하고 있는 해외건설엔지니어링 정보시스템(OVICE)에서는 국내 건설엔지니어링 기업들의 해외 업무수행에 필요한 정보를 서비스하기 위해 해외건설정보서비스 분류체계를 사용하고 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링(collaborative filtering)을 통한 추천시스템의 적용을 통해 실제 사용자의 주제간 연관성을 파악하여 현재 서비스 중인 해외건설정보 분류체계의 적정성을 검증하였다. 이를 통해 실제 정보서비스 제공에 있어서 실제 사용자 수요가 반영된 정보서비스 분류 체계를 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.521-525
• /
• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.11-17
• /
• 2009

온라인 커뮤니케이션 중 인터넷 메신저를 이용한 대화의 비중이 점점 증가하는 추세이나, 이러한 메신저 대화정보를 효율적으로 재사용할 수 있는 어플리케이션은 많지 않다. 메신저 대화 정보는 사용자의 언어 습관이 반영된다는 특성을 가진다. 이러한 언어 습관은 자주 쓰이는 단어나 이모티콘으로 나타나며, 이들로써 사용자의 기분을 잘 파악할 수 있다는 특성이 있다. 그러므로 본 연구에서는 자주 쓰이는 단어들이나, 기호 등을 이용해서 효과적으로 대화 내용 작성자의 기분 등을 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 이러한 기법은 충분한 반복 실험을 통해서 95% 이상의 높은 정확성으로 기분을 분류할 수 있음을 보여주고 있다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
• /
• 한국디자인학회 1999년도 춘계 학술발표대회 논문집
• /
• pp.40-41
• /
• 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)

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
• /
• pp.135-138
• /
• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
• /
• pp.549-551
• /
• 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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권4호
• /
• pp.149-154
• /
• 2014

지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.