• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.192-193
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• 2014

Attendant services (user) roles (Role) and act on the data used should be based access control and permissions. Large amounts of important information to view and change the pre-approval must be acquired. Non-constant time for the session must control actions.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1579-1582
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• 2002

국내 초고속 인터넷 가입자 수의 증가와 더불어 이용서비스 형태에 있어서, 인터넷 뱅킹을 통한 각종 조회, 자금이체, 및 대출서비스와 전자상거래 등을 이용한 금전 결재 등이 꾸준히 증가하고 있다. 또한 인터넷 보급률의 증가와 더불어 이용자의 피해도 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 정부에서는 이용자의 피해와 불만사항을 해소할 수 있는 강력한 인터넷서비스 품질개선 규제 노력이 필요하다. 또한 사업자들은 이용자와의 사전 서비스 계약(SLA: Service Level Agreement, 서비스 수준 협약)을 통한 철저한 품질개선 노력이 필요하다. 이용자와의 계약은 서비스 이용약관에 구체적인 사항을 명시하여 약속을 이행함으로써 고객의 불만을 해소해 나가야 할 것이다. 본 논문에서는 인터넷 가입자 수의 증가에 따른 사업자들의 품질보장 노력이 미흡함을 지적하고, 국내 인터넷 사업자의 서비스 이용약관에 대해 조사하였으며, 이용자 보호 관점에서 구체적인 내용을 서비스 이용약관에 명시하여야 함을 강조한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.592-595
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• 2018

소비자의 행동 예측을 하는 데 있어 기존의 소비 행동과 더불어 외부 환경 요인 중 하나인 방송 미디어에 대한 영향 반영이 요구되며, 이 때, '스낵컬처' 시대에 알맞은 분석이 요구된다. 본 논문에서는 네이버 TV에서의 국내 방송 영상 콘텐츠를 활용하여 방송이 소비에 끼치는 영향에 대한 모델링을 진행하였다. 월별 선호도가 높은 방송들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 방송 영상 콘텐츠의 제목, 내용, 태그, 댓글을 활용하여 주요 키워드를 추출하였으며, 이를 바탕으로 SO-PMI 기반의 오피니언 마이닝을 통해 소비 성향 키워드를 필터링하여 소비 감성 지수를 계산하였다. 이때, 소비 선호를 파악 가능한 소비 감성 사전을 새로 구축하여 활용하였다. 최종적으로, 소비자의 연령과 성별을 분류하여 방송 콘텐츠의 조회수 및 좋아요수를 반영한 방송 선호율과 소비 감성지수를 바탕으로 방송-소비 영향 모델링을 설계 및 구현하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.16 no.6
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• pp.95-109
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• 2006

Elliptic Curve Cryptosystem (ECC) is suitable for resource-constrained devices such as smartcards, and sensor motes because of its short key size. This paper presents an efficient multi-scalar multiplication algorithm which is the main component of the verification procedure in Elliptic Curve Digital Signature Algorithm (ECDSA). The proposed algorithm can make use of a precomputed table of variable size and provides an optimal efficiency for that precomputed table. Furthermore, the given scalar is receded on-the-fly so that it can be merged with the main multiplication procedure. This can achieve more savings on memory than other receding algorithms. Through experiments, we have found that the optimal sizes of precomputed tables are 7 and 15 when uP+vQ is computed for u, v of 163 bits and 233 bits integers. This is shown by comparing the computation time taken by the proposed algorithm and other existing algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.901-904
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• 2010

Web 2.0의 등장과 함께 Web 2.0의 핵심요소인 OpenAPI의 사용이 늘어나고 있다. 또한 이들은 다른 서비스와 결합되어 새로운 복합 서비스를 만들어 내기도 하는데, 이를 매쉬업 서비스 (mash-up service)라 한다. 현재 많은 OpenAPI 중 가장 많이 이용되고 있는 지도 API는 매쉬업 서비스의 대표적인 자원이며 이와 함께 최근 대중화 되고 있는 스마트폰의 GPS를 이용하여 현대사회에서 문제가 되고 있는 아동 범죄, 노약자 보호 등의 문제를 해결하는데 이용될 수 있다. 본 연구에서는 OpenAPI와 매쉬업 기술을 기반으로 아동 및 노약자의 이동 경로를 관리하기 위한 서비스를 개발하였다. 이 서비스는 스마트폰의 GPS로부터 실시간 위치 좌표 값을 받아 지도 API를 이용하여 현재 위치를 표시해 주는 기능을 가진다. 또한 관리대상 (아동 및 노약자)의 이동경로를 미리 예측하고 이를 안전지역으로 설정해 놓음으로써 이들의 안전지역 이탈을 즉각적으로 알려줄 수 있도록 하여 이탈 시 해당 위치와 이탈 후의 이동경로를 확인할 수 있게 한다. 뿐만 아니라 과거의 이동경로와 안전지역 이탈 이력을 조회 해 볼 수 있음으로써 정확한 사고 발생 시각 및 지점을 확인할 수 있도록 한다. 본 논문에서 개발한 이동경로관리 서비스를 이용함으로써 아동 범죄 및 노약자 사고를 사전에 예방하도록 도와주고 사후에는 신속한 처리를 할 수 있도록 해 줄 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.476-476
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• 2017

최근 갑작스런 폭우로 인한 제방 붕괴, 침수 및 지진 등과 같은 재해 발생 시 추가 피해를 방지하고 주민들의 긴급대피를 도운 건 SNS를 통한 현장 정보와 경보 메시지의 지속적인 전파이다. 최근의 SNS는 재난정보에서도 활용할 수 있을 정도로 진화하였다. 국가재난정보 중 수재해 관련 정보를 추출하여 다양한 주제도위에 중첩으로 공간정보를 제공할 수 있는 재난정보 제공을 위한 웹서비스를 개발하고자 하였다. 수재해 정보를 필터링하기 위하여 우선 관련된 키워드 선정이 필요하며, 기본적인 키워드는 하천일람표를 참고하여 6개 권역 및 하천이름을 선정하였다. 또한, 한강 홍수 통제소의 수자원 용어사전과 (사)한국물학술단체연합회에서 발간한 물용어집을 참고하여 수재해 관련 용어들 약 300여개를 추가하였다. 선정된 용어들은 1차적으로 적재된 데이터베이스에서 수재해 정보 관련 필터링을 하는데 사용되며, 비정형 데이터들을 필터링하고 주소 정보 검색 및 추출을 통하여 정형화 하게 된다. 추출된 주소정보에 대하여 개발한 지오코딩 모듈을 적용하여 수재해 항목에 대해 좌표정보를 업데이트 하게 된다. 가뭄, 집중호우, 홍수 등의 수재해 정보별, 또한 일자별 그룹화 및 구조화를 진행하고 해당되는 정보를 공간정보 오픈플랫폼 API를 활용하여 지도상에 가시화할 수 있다. 개발한 지오코딩 모듈을 이용하여 실제 테이블 정보를 구성하여 데이터베이스에 수재해 정보 지오코딩 테이블을 구성하여 테스트 모의하였다. 재난정보 중 홍수, 가뭄에 대한 선택정보와 시간정보를 매개변수로 받는 XML 웹서비스 테스트로 검증을 하였다. 본 연구를 통하여 재난정보 가시화에 있어서 사용자가 조회하고자 하는 유형별, 날짜별 선택이 가능한 공간적 정보를 검색 및 확인할 수 있게 되었다. 개발한 수재해 정보 지오코딩 모듈 프로토 타입은 수재해 정보 플랫폼 융합기술 연구단에서 개발하는 핵심 목표시스템 내 재난정보 제공시스템에 적용 가능하며, 수재해 정보에 대하여 대국민 서비스가 가능할 것으로 사료된다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.7
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• pp.332-337
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• 2016

System administrator or security managers need to collect logs of computing device (desktop or server), which are used for the purpose of cause-analysis of security incident and discover if damage to system was either caused by hacking or computer virus. Furthermore, appropriate log maintenance helps preventing security breech incidents through identification of vulnerability. In addition, it can be utilized for prevention of data leakage through the insider. In the paper, we present log collection system developed using open source supported by commands and basic methods of Windows. Furthermore, we aim to collect log information to enable search and analysis from diverse perspectives and to propose a way to integrate with open source-based search engine system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.189-192
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• 2021

YouTube, the world's largest video sharing platform, is loved by many users in that it provides numerous videos and makes it easy to get helpful information. However, the ratio of like/hate for each video varies according to the subject or upload time, even though they are in the same channel; thus, previous studies try to understand the reason by inspecting some numerical statistics such as the ratio and view count. They can help know how each video is preferred, but there is an explicit limitation to identifying the cause of such preference. Therefore, this study aims to determine the reason that affects the preference through matching between topic words extracted from comments in each video and non-sympathetic types defined in advance. Among the top 10 channels in the field of 'pets' and 'cooking', where outliers occur a lot, the top 10 videos (the threshold of pet: 4.000, the threshold of cooking: 0.723) with the highest ratio were selected. 11,110 comments collected totally, and topics were extracted and matched with non-sympathetic types. The experimental results confirmed that it is possible to predict whether the rate of like/hate would be high or which non-sympathetic type would be by analyzing the comments.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.19 no.3
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• pp.180-194
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• 2017

Agricultural hazards management technology, which would allow individual farms to respond preemptively, has been developed. A preliminary system developed in the previous study provides precise weather forecasts by farms, notification of weather hazards by crops and delivery of response guidelines (http://www.agmet.kr). Although the GIS map-based alarm system has been implemented for a number of farmers and their farms, its user interface was not designed for individual users who seek information at their farms. In this study, we have developed a mobile application to provide early warnings of weather hazards up to 10 days in advance. A set of information including field-specific weather, crop growth stages and weather hazard alerts can be delivered to individual farmers through their mobile phone. This would guide users to access the map-based system using their smartphone to obtain field-specific weather information by the growth stage of cultivated crops. This would help the farmers make the better use of the existing weather-hazard GIS map-based alarm system.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.3
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• pp.25-30
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• 2022

This study is a study on the filter bubble reinforcement phenomenon of SNS recommendation algorithm such as YouTube, which is a characteristic of the Russian-Ukraine war (2022), and the victory or defeat factors of the hybrid war. This war is identified as a hybrid war, and the use of New Media based on the SNS recommendation algorithm is emerging as a factor that determines the outcome of the war beyond political leverage. For this reason, the filter bubble phenomenon goes beyond the dictionary meaning of confirmation bias that limits information exposed to viewers. A YouTube video of Ukrainian President Zelensky encouraging protests in Kyiv garnered 7.02 million views, but Putin's speech only 800,000, which is a evidence that his speech was not exposed to the recommendation algorithm. The war of these SNS recommendation algorithms tends to develop into an algorithm war between the US (YouTube, Twitter, Facebook) and China (TikTok) big tech companies. Influenced by US companies, Ukraine is now able to receive international support, and in Russia, under the influence of Chinese companies, Putin's approval rating is over 80%, resulting in conflicting results. Since this algorithmic empowerment is based on the confirmation bias of public opinion by 'filter bubble', the justification that a new guideline setting for this distortion phenomenon should be presented shortly is drawing attention through this Russia-Ukraine war.