• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1855-1858
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• 2002

XML 문서에 대한 검색은 문서내 색인어 발생 빈도에 의한 내용 검색과 문서내 특정 엘리먼트에 의한 구조 검색 그리고 내용과 구조를 모두 검색하는 혼합 검색 등이 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의에 대하여 문서에 의존하는 것이 아니라, 링크를 검색하여 특정 색인어에 대하여 가장 많은 링크를 설정 받은 문서 또는 특정 엘리먼트를 검색하는 새로운 검색 시스템을 설계한다. 이를 위해 XML 문서를 저장할 때 구조 정보와 함께 링크 정보를 저장하고 XML 링크에서 의미 속성인 ROLE, TITLE을 색인한다. 제안된 색인 모델에서는 정보를 찾는 사용자들의 질의를 보다 다양한 시각에서 검색할 수 있으며, 따라서 이러한 사용자들의 질의 유형과 그 처리 과정을 설명하고 의미를 분서한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.240-242
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• 1998

컴퓨팅 환경의 발달과 컴퓨터 통신의 대중화에 따라서 공동 작업 환경에 대한 관심이 증가하고 있으며, 공동 저작에 관한 연구가 활발히 진행중이다. 특히 공동 작업 환경에서 사용자간의 상호 작용에서 나타나는 충돌의 해결은 필수적이다. 그러나, 그 동안의 충동에 관한 연구들은 모두 일반적인 공동작업에서의 해결 방법에 국한되어 있으며, 이러한 방식들은, 공동 작업 환경에서 설계/저작 단계에 직접 도입되기 위해서는 저작물의 형태와 특성에 맞게 변경되어야 한다. 본 연구에서는 공동 작업 환경에서 저작물의 구조를 설계하는 단계에서 고려해야 할 사용자들 간의 충돌의 유형을 정의하고 이를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 통해서 공동 작업 환경에서 공동 저작 시 모든 저작자들의 의견을 반영하는 형태의 저작물을 생성할 수 있으며, 저작물을 사용하는 사용자들에게 사용자의 상황과 특성을 고려한 저작물의 제공을 가능하게 하기 위한 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.343-345
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• 2002

개인화를 위한 협력적 추천의 대표적인 방법인 최근접 이웃 방법은 적용이 쉽지만, 사용자의 선호도 정보가 적을 경우 회소성(sparsity)문제와 사용자 수가 많은 경우 수행 속도가 느려지는 범위성(Scalability)문제 그리고 사용자간의 가중치가 결여되었다는 점에서 추천의 정확성이 떨어진다. 신경망 기반 추천은 자료의 유형에 상관없이 데이터의 처리가 용이하고, 사용자간의 가중치를 학습할 수 있으며, 내용 정보, 인구통계학적 정보 등을 입력 노드에 추가함으로써 희소성 문제를 해결할 수 있으나. 범위성 문제는 존재한다. 따라서 본 논문에서는 최근접 이웃 방법으로 클러스터링 한 유사한 사용자 또는 항목들을 고려한 신경망 기반 추천 방법을 제안하여 범위성 문제를 최소화시킴으로써 추천의 성능을 향상시키고 있다. 제안한 추천 방법의 타당성을 보이기 위해 EachMovie데이터를 이용하여 기존 신경망 추천과 비교 실험하여 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.130-132
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• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.11a
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• pp.335-340
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• 2002

인터넷을 이용한 여러 응용 서비스들 중에서 저렴한 비용으로 음성을 전송할 수 있는 VoIP서비스의 발전으로 사용자의 급격한 증가가 예상된다. VoIP에 mobility, universal number, multiparty conference, voice mail, automatic call distribution과 같은 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 시그널링이 가능한 표준화된 프로토콜이 필요하다. 현재 IETF의 SW(Session Initiation Protocol)가 빠른 호 설정과 parsing 및 compile이 쉬운 장점으로 인해 SIP를 기반으로 한 VoIP 서비스를 제공하기 위해 국내외적으로 SIP 기반 구성요소에 대한 개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 사용자가 보내는 request(INVITE) 메소드(method)를 처리해주는 SIP 서버의 부하 경감, 망 운용의 효율성, 많은 사용자에 대한 서비스를 제공하기 위해 새로운 서버 유형인 Hybrid형 SIP 서버를 제안하고, 이를 이용하여 새로운 타입의 인터넷폰을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2002.05a
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• pp.108-112
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• 2002

인터넷을 이용한 여러 응용 서비스들 중에서 저렴한 비용으로 음성을 전송할 수 있는 VoIP 서비스의 발전으로 사용자의 급격한 증가가 예상된다. VoIP에 mobility, universal number, multiparty conference, voice mail, automatic call distribution과 같은 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 시그널링이 가능한 표준화된 프로토콜이 필요하다. 현재 IETF의 SIP(Session Initiation Protocol)가 빠른 호 설정과 parsing 및 compile이 쉬운 장점으로 인해 SIP를 기반으로 한 VoIP 서비스를 제공하기 위해 국내외적으로 SIP 기반 구성요소에 대한 개발에 박차를 가하고 있다. 본 논문에서는 사용자가 보내는 request(INVITE) method를 처리해주는 SIP 서버의 부하 경감, 망 운용의 효율성, 많은 사용자에 대한 서비스를 제공하기 위해 새로운 서버 유형인 Hybrid형 SIP 서버를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.688-690
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• 2005

본 논문은 2D 실사 기반 가상 헤어스타일의 자연스런 착용감을 제공하기 위한 것으로, 가상 헤어스타일러의 모발 블렌딩 방법에 관한 것이다. 제안된 방법을 2D 실사 영상에서 추출한 헤어스타일을 임의의 인물 영상의 두상에 정렬시킨 상타에서 원래의 헤어스타일에서 추출한 헤어스타일로 변해가는 반자동 필드 모핑을 수행할 시에 머리모양의 변형을 따라 단계적으로 변하는 가변 모핑 마스크를 사용하여 가상 헤어스타일을 생성하고 이렇게 생성된 헤어스타일을 가변 모핑 마스크의 경계 영역에서 시그모이드 함수에 기반한 모발 블렌딩을 수행함으로써 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스러운 착용감을 제공하는 여러 유형의 헤어스타일을 자동으로 생성할 수 있다. 통상 이러한 작업은 사용자의 수작업에 전적으로 의존하는 반면에 제안된 방법은 반자동 필드 모핑에 기반한 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 반자동화를 통해 작업 피로도와 작업 시간을 경감시킬 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 이중 노출 현상이 제거됨과 동시에 자연스런 착용감을 제공하는 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 이점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.805-808
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• 2002

컴퓨터 시스템 및 네트워크에 대한 침입 공격의 방법 중 이미 알려진 형태의 공격에 대해서는 상대적으로 탐지가 용이하나 사용자의 비정상행위는 방법의 다양성 때문에 탐지가 매우 어렵다. 그러나, 사용자의 정상적인 행동은 몇 가지 소수의 형태로 특정 지어질 수 있다. 본 논문에서는 상대적으로 변화가 적은 정상 행위를 신경망으로 Modeling하여 이를 비정상 행위 탐지에 적용하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 입력 영역을 지역화 하는 특성을 갖는 RBF(Radial-Basis-Fuction) 신경망에 대한 단일 Class의 학습방법을 제안하고, 이를 이용한 비정상 행위에 대한 공격의 탐지에 대한 적용 방안을 제시한다. 비정상 행위 탐지에 대한 적용 가능성을 검증하기 위하여 사용자가 키보드 입력 유형을 학습하고 이를 이용하여 타인의 ID와 Password를 도용한 경우의 탐지에 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.661-663
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• 2001

침입탐지 시스템은 내부자의 불법적인 사용, 오용 또는 외부 침입자에 의한 중요 정보 유출 및 변경을 알아내는 것으로서 각 운영체제에서 사용자가 발생시킨 키워드, 시스템 호출, 시스템 로그, 사용시간, 네트워크 패킷 등의 분석을 통하여 침입여부를 결정한다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트 추출 기법을 이용하여 사용자의 권한이 바뀌는 일정한 시점만큼 기록을 한 후 HMM모델에 적용시켜 평가한다. 기존 실험에서 보여주었던 데이터의 신뢰에 대한 단점을 보완하기 위해 다량의 정상행위 데이터와 많은 종류의 침입유형을 적용해 보았고, 그 밖에 몇 가지 단점들을 수정하여 기존 모델에 비해 향상된 성능을 보이는지를 평가하였다 실험 결과 호스트기반의 침입에 대해서 매우 좋은 탐지율을 보여 주었고 F-P error(false positive error) 또한 매우 낮은 수치를 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.40-44
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• 2000

최근의 네트워크를 통한 침입과 유형은 갈수록 다양화되고 있으며, 지능적으로 변하고 있다. 그러나 외부의 침입자뿐만 아니라 내부의 권한 오용으로 인한 침입의 탐지도 중요시되고 있으며, 그에 따른 운영체제와 네트워크 분야의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되어 어느 정도의 성과를 얻고 있다. 그러나 데이터베이스의 보안은 데이터베이스 관리시스템에 거의 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 효과적으로 모델링하기 위해서 데이터마이닝 기법인 연관규칙과 순차패턴을 이용하여 사용자의 정상행위 패턴을 추출하였다. 결과적으로 외부침입자 및 내부의 권한 오용자에 대한 비정상행위를 효과적으로 판정할 수 있다.