• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.245-249
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• 2006

구문분석 말뭉치를 구축하는 작업은 문법 전문가의 많은 시간과 노력을 필요로 하기 때문에, 문법 전문가의 수작업을 감소시켜 줄 수 있는 방법이 연구되고 있다. 기존 방법 중 하나로 구문패턴을 사용하는 방법이 있는데, 이 방법은 두 개의 구문패턴이 완벽하게 일치하는 경우에만 구문패턴을 적용하는 방법이다. 본 논문은 신경망을 사용하여 구문패턴을 학습하고, 다시 구문분석 말뭉치를 구축하는데 학습된 신경망을 적용하는 방법을 사용한다. 소량의 말뭉치에서 실험한 결과, 본 논문에서 사용한 방법이 기존의 방법보다 12%이상의 수작업 감소율을 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.283-285
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• 2012

2009년 7.7 DDoS 공격을 기점으로 DDOS 공격에 HTTP-GET 프로토콜이 공격에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 클라이언트에서 개인사용자의 웹 브라우징 패턴을 분석함으로써 HTTP-GET 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 웹 브라우징 패턴 분석에는 Markov Model을 사용하여 사용자의 정상적인 행동패턴을 계산하고, 공격을 탐지하는데 사용한다. 제안한 방법은 클라이언트에서 개인사용자에 대한 개별적인 웹 브라우징 패턴을 분석하기 때문에 서버에서보다 계산량이 적으며, 클라이언트 레벨에서 DDoS 공격을 조기에 탐지/차단함으로써 서버에서의 DDoS 공격 탐지에 의한 부하를 줄일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.31-34
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• 2000

코호넨 자기조직 신경망을 사용하면 클러스터링뿐만 아니라 그 데이터가 할당된 클러스터의 대표값(Centroid)과의 거리 차이(Quantization Error)를 알아볼 수 있다 이를 이용하면 어떤 데이터가 정상적인 분포를 따르는지 정상적인 분포에서 벗어나는 비정상적인 데이터인지 알 수 있고, 유닉스 시스템 사용자의 명령어 사용 패턴에 적용하여 어떤 사용자의 명령어 사용 패턴이 정상적인 것인지 비정상적인 것인지 알 수 있다. 본 논문에서는 유닉스 시스템 사용자 8명의 명령어 패턴을 클러스터링한 후 Quantization Error를 이용하여 비정상 패턴을 탐지하는 오프라인에서의 비정상 행위를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 그리고 통계적인 학습 방법을 적용한 비정상 패턴 탐지와의 비교를 통하여 두 가지 비정상 패턴 탐지 결과가 동일함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.437-440
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• 2001

현재 소프트웨어 개발 생산성과 품질을 개선하기 위해 컴포넌트 재사용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 특히 분산 개발 환경에서 팀 개발의 생산성을 향상시키기 위한 컴포넌트 재사용 방법이 연구되고 있다. 그러나, 이들 컴포넌트들을 효과적으로 개발, 공유, 관리하기 위한 방안이 부족한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용성을 최대화하기 위하여 반복적 설계 문제를 해결하기 위한 구조를 갖고 있는 디자인 패턴을 대상으로 하는 공유 가능한 디자인 패턴 기반의 컴포넌트 개발 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 DPCM(Design Pattern Component Modeling) 도구는 추상적인 디자인 패턴 구조와 구체적인 컴포넌트 구조를 저장하기 위해 각각 별도의 Library를 구축한다. 그리고, 두 Library 사이에는 패턴 구조를 특정 애플리케이션에 적합하게 구체화하는 과정을 시각적으로 모델링 하며, 구체적인 구현 코드와 함께 COM 사양의 컴포넌트로 변환한다. 본 논문에서는 개발자들이 애플리케이션 개발에 필요한 컴포넌트를 제공 받을 수 있는 디자인 패턴 기반의 소프트웨어 컴포넌트 개발 도구의 방향을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.193-197
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• 2003

기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈(norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.25-27
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• 2004

대용량 웹 데이터베이스로부터 필요한 관련 정보를 탐색하고, 다양한 형태의 정보로부터 지식을 창출하는 일은 매우 어려운 일이다. 본 논문은 복잡하고 다양한 형태의 패턴이 존재하고, 연속된 입력을 갖는 웹 데이터베이스에서 발생되는 빈발 패턴들을 효과적으로 저장할 수 있는 FP-Tree를 기반으로 하여 변화된 정보들을 능동적으로 유지하고 새로운 정보들에 U해 FP-Tree를 재구성하여 웹 페이지에 대한 유용한 패턴 정보와 사용자의 웹 사용 패턴 분석을 용이하게 한다. 그 결과 새로이 발견된 웹 사용 패턴들을 통해 웹 페이지의 구조적 정보와 구조적 연판 정보를 효과적으로 얻을 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.389-390
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• 2002

It is important that acquire information about if customer has some habit in electronic commerce application of internet base that led in recommendation service for customer in dynamic web contents supply. Collaborative filtering that has been used as a standard approach to Web personalization can not get rapidly user's preference change due to static user profiles and has shortcomings such as reliance on user ratings, lack of scalability, and poor performance in the high-dimensional data. In order to overcome this drawbacks, Web usage mining has been prevalent. Web usage mining is a technique that discovers patterns from We usage data logged to server. Specially. a technique that discovers Web usage patterns and clusters patterns is used. However, the discovery of patterns using Afriori algorithm creates many useless patterns. In this paper, the enhanced method for the construction of dynamic user profiles using validated Web usage patterns is proposed. First, to discover patterns Apriori is used and in order to create clusters for user profiles, ARHP algorithm is chosen. Before creating clusters using discovered patterns, validation that removes useless patterns by Dempster-Shafer theory is performed. And user profiles are created dynamically based on current user sessions for Web personalization.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.3
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• pp.36-47
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• 2011

The main issue in the current software development is the development of a reusable and flexible software. Already many successful software development experiences have been proposed to extract patterns of common look, depending on the software environment or depending on the nature of the module you want to implement. Can develop the software quickly and accurately to select fit for the purpose of developing and reuse using experienced patterns. These developments are depending on the success and failure become a new experience and reuse again. Apply design pattern in software development is required, was not an option. In this paper, design and implement to a common framework applied design patterns for the development of reusable software using .NET Remoting in one of the technologies of distributed communication services.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.2 no.2
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• pp.201-211
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• 1992

The various hatch patterns supplied by CAD systems are not sufficient for the preparation of geotechnical map and their use can often mislead to a wrong map interpretation. To use, edit, and communicate the geotechnical map information with ease among many CAD user, unified drawing file format is suggested. New hatch patterns are designed and suggested to use with geotechincal jobs.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.483-485
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• 2003

구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.