• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.1
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• pp.35-44
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• 2015

The purpose of this study is to analyze user-generated rules in online games and to define the way of players' identities are developed. This study focuses on the online game League of Legends, which originated from use map system. Based on rule theory, this study analyzes the characteristics of user-generated rules. As the result, this study proves that the main rule of online game is not the rules made by developers, but the emergent rules made by players. Through rule-detection and rule-selection process, user-generated rules change the game system. Therefore, the result of this study expects to show meaningful roles of players in game system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.19-21
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• 2003

본 논문은 다양한 인터넷 컨텐츠를 제공하는 시스템에서 XML문서를 이용한 사용자 프로필 생성 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 구매와 같은 하나의 트랜잭션이 발생하기 전에 사용자 구매 패턴을 분석하기 위해서 필요한 프로필을 정의하는 모듈과 이를 적용한 사용자 프로필 생성 모듈로 구성되어 있다. 프로필 정의 단계에서는 XML의 DTD를 이용해서 사용자 프로필 규칙을 정의하고 저장한다. 그리고 사용자 프로필 생성 모듈에서는 트랜잭션이 일어날 때 발생되는 XML문서를 파싱해서 XPath형태로 저장되어 있는 규칙 리스트에 적용한 후 필요한 XML문서의 요소 값들을 이용해서 사용자 프로필을 생성한다. 또한 추가적인 장점으로는 하나의 복잡한 모듈이나 패키지로만 제공되어지는 규칙을 사용하지 않고 관리자나 사이트를 운용하는 운영자가 직접 규칙을 정의하고 규칙에 대한 설명을 통해서 자신의 환경에 맞는 사용자 프로필에 대한 정보 추출 및 CRM(Customer Relationship Management)을 지원 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.48-50
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• 2000

본 논문은 사용자를 대신해서 웹상의 여러 곳에 존재하는 정보를 추출하고 통합하여 사용자에게 제공하기 위한 에이전트 시스템을 설계하고자 한다. 정확한 정보 추출을 위해서는 추출하고자 하는 정보의 위치를 찾아내는 정보 추출 규칙이 요구된다. 이러한 규칙을 알아내기 위해서 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML로 기술된 도메인 지식을 이용한다. 이 도메인 지식은 논리적 라인의 의미 분석에 사용되며, 논리적 라인의 의미를 기반으로 도메인 문서에서 추출해야 하는 정보의 패턴을 학습한다. 학습된 패턴에서 XML로 기술된 규칙을 생성하는데, 이 규칙은 Wrapper이 된다. 이렇게 생성된 규칙을 이용해서 정보를 추출하게 되며, 추출된 정보를 통합해서 사용자에게 제공하게 된다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.89-94
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• 2000

본 논문에서는 연관 규칙 탐사 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 관계형 데이터베이스의 표준 질의어를 이용하여 사용자가 제시한 질의 조건을 만족하는 항목집합에 대해 다양한 형태의 연관규칙을 탐사하기 위한 시스템이다. 질의처리 모듈에서는 사용자가 제시한 조건을 만족하는 질의를 동적으로 구성하여, 연관 규칙 탐사를 위해 사용되는 대상 트랜잭션 데이타베이스의 범위를 조절할 수 있다. 연관 규칙을 발견하기 위한 후보 항목집합을 생성하기 위해 연관 규칙 탐사 알고리즘을 사용하였다. 연관 규칙 알고리즘에서는 한 트랜잭션 데이타에 대해 생성될 수 있는 후보 항목집합을 배열을 이용하여 처리하는 효율적인 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.517-519
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• 2002

침입탐지 시스템은 정밀성자 적응성, 그리고 확장성을 필요로 한다. 이와 같은 조건을 포함하면서 복잡한 Network 환경에서 중요하고 기밀성이 유지되어야 할 리소스를 보호하기 위해, 우리는 더욱 구조적이며 지능적인 IDS(Intrusion Detection Systems) 개발의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 데이터 마이닝(Data mining)을 통해 입 패턴, 즉 침입 규칙(Rules)을 생성한다. 데이터 마이닝 기법 중 분류(Classification)에 초점을 맞추어 분석과 실험을 하였으며, 사용된 데이터는 KDD데이터이다. 이 데이터를 중심으로 침입 규칙을 생성하였다. 규칙생성에는 유전자알고리즘(Genetic Algorithm : GAs)을 적용하였다. 즉, 오용탐지(Misuse Detection) 기법을 실험하였으며, 생성된 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙으로 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다. 규칙은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model" 이 세 가지 모듈에서 각각 상이한 침입 규칙을 생성하게 된다. 본 시스템에서 도출된 침입 규칙은 430M Test data set에서 테스트한 결과 평균 약94.3%의 성능 평가 결과를 얻어 만족할 만한 성과를 보였다.의 성능 평가 결과를 얻어 만족할 만한 성과를 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.4
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• pp.447-456
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• 2004

Information extraction is a process of recognizing and fetching particular information fragments from a document. In order to extract information uniformly from many heterogeneous information sources, it is necessary to produce information extraction rules called a wrapper for each source. Previous methods of information extraction can be categorized into manual wrapper generation and automatic wrapper generation. In the manual method, since the wrapper is manually generated by a human expert who analyzes documents and writes rules, the precision of the wrapper is very high whereas it reveals problems in scalability and efficiency In the automatic method, the agent program analyzes a set of example documents and produces a wrapper through learning. Although it is very scalable, this method has difficulty in generating correct rules per se, and also the generated rules are sometimes unreliable. This paper tries to combine both manual and automatic methods by proposing a new method of learning information extraction rules. We adopt the scheme of supervised learning in which a user-interface agent is designed to get information from the user regarding what to extract from a document, and eventually XML-based information extraction rules are generated through learning according to these inputs. The interface agent is used not only to generate new extraction rules but also to modify and extend existing ones to enhance the precision and the recall measures of the extraction system. We have done a series of experiments to test the system, and the results are very promising. We hope that our system can be applied to practical systems such as information-mediator agents.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.751-753
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• 2004

XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서가 다른 어플리케이션에서 재 사용될 경우, 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다. 문서를 변환하기 위해서는 변환 규칙을 정의해야 한다. 변환 규칙을 생성하기 위해서는 엘리먼트의 정보를 분석하여야 하는데 한 가지 방법으로는 엘리먼트의 정보를 분석하기 어렵다. 그러므로 본 논문은 변환 규칙을 생성하기 위한 엘리먼트 분석으로 다수의 방법을 사용할 수 있는 XSLT 편집기를 제안한다. 본 시스템은 XML의 구조적 특성인 엘리먼트의 포함 관계와 플러그인 방식으로 유사 엘리먼트를 분석하여 사용자에게 제공하는 방법을 보인다. XML의 엘리먼트 구조는 엘리먼트가 표현하고 있는 정보간의 구조와 동일한 구조로 포함되어 있다. 또한, 플러그인 방식 포함할 수 있는 모듈로는 문법적 특성을 이용한 방법을 포함하거나. semantic web의 정보를 이용하는 방법을 추가할 수 있다 또한 기존의 XSLT 처리기를 내장하고 있어 XSLT 문서를 변환 XML에 적용하여 피 변환 XML 문서를 생성할 수 있다. 제안하는 시스템은 기존의 사용자가 사용 패턴을 분석하여 엘리먼트를 분석하고 변환 규칙을 기술하는 방법과 달리 유사한 엘리먼트에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.30-32
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• 1999

인터넷의 증가로 온라인 상점들의 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 상점의 수가 늘어날수록 사용자가 이러한 상점들에서 원하는 정보를 찾는 일은 쉽지 않다. 사용자의 어려움을 줄이고자 여러 쇼핑몰의 정보들을 통합해서 보여주는 전자상거래 통합 시스템들이 생겨나고 있지만, 새로운 쇼핑몰이 추가될 때마다 관리자가 추가되는 쇼핑몰의 정보를 추출하기 위한 규칙이나, Ontology등을 수동으로 만들거나 확장해야 하기 때문에 사람이 소비해야 하는 시간과 노력이 많고, 시스템을 관리하는 사람에 다라 정보추출의 정확도도 다르다. 따라서 사람이 소비하는 시간을 줄이고, 좀 더 정확한 정보추출을 위해 쇼핑몰마다 만들어야 하는 규칙과 그러한 규칙 생성에 필요한 Ontology를 자동으로 생성하는 방법과 이 방법에서 요구되는 사용자의 입력을 최소한 줄인 인터페이스 에이전트를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.363-364
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• 2018

최근 ICT의 새로운 흐름으로 특정 규칙 또는 인공지능 기술을 이용하여 사용자와 상호작용하는 챗봇 서비스가 개발되고 있다. 규칙 기반 챗봇은 매장의 데이터가 수정될 때마다 규칙이 작성된 파일을 수정해야한다. 본 논문은 소규모 매장에서 챗봇 서비스를 활용 시 관리자가 규칙 기반의 챗봇을 쉽게 수정할 수 있도록 규칙 생성기를 설계하고 구현한다. 제안하는 챗봇 규칙 생성기는 관리자가 컨셉, 매장 정보, 메뉴 정보만 수정하도록 인터페이스를 제공하며 관리자가 챗봇에 적용 버튼을 누르면 규칙 기반의 챗봇이 수정한 규칙들을 사용이 가능하도록 규칙 파일을 자동으로 생성한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.6
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• pp.531-536
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• 2002

In this paper, we have applied Genetic Algorithms(GAs) to Intrusion Detection System(TDS), and then proposed and simulated the misuse detection model firstly. We have implemented with the KBD contest data, and tried to simulated in the same environment. In the experiment, the set of record is regarded as a chromosome, and GAs are used to produce the intrusion patterns. That is, the intrusion rules are generated. We have concentrated on the simulation and analysis of classification among the Data Mining techniques and then the intrusion patterns are produced. The generated rules are represented by intrusion data and classified between abnormal and normal users. The different rules are generated separately from three models "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", and "Content Model". The proposed system has generated the update and adaptive rules automatically and continuously on the misuse detection method which is difficult to update the rule generation. The generated rules are experimented on 430M test data and almost 94.3% of detection rate is shown.3% of detection rate is shown.