• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.383-386
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• 2001

IPsec 프로토콜에서는 각 보안 영역에 따라 각기 다른 보안 정책을 내부적으로 정의하여 사용한다. 각 보안 정책들 간에는 상호 연관성을 가진 정책들이 존재할 수 있다. 이때 상호 연관성을 가진 정책들로 인하여 정책 요청에 의한 정책 협상과정에서 뜻하지 않은 정책정보를 적용할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같이 각 보안 정책들간에 연관성을 가진 정책으로 인하여 발생할 수 있는 문제점을 분석하여, 이들 정책들간의 연관성을 제거함으로써 신뢰성 높은 정책정보를 제공하려고 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권4호
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• pp.365-377
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• 2006

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용 하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질 상호작용의 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이타가 산출되고 있는 현(現) 게놈시대에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모(Saccharomyces cerevisiae)에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이타들에서 속성들 간의 연관을 통해 유추 가능한 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관속성 마이닝 방법을 제시한다. 단백질의 속성들 중 연속값을 가지는 속성값들은 최대상호 의존성에 기반을 두어 이산화 하였으며, 정보이론기반 속성선택 알고리즘을 사용하여 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 단백질의 속성(attribute) 수 증가에 따른 속성차원문제를 극복하도록 하였다. 속성들 간의 연관성 발견은 데이타마이닝 분야에서 사용되는 연관규칙 발견(association rule discovery) 방법을 사용하였다 논문에서 제안한 방법은 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 최대 약 96.5%의 예측 정확도를 보였으며 속성필터링을 통하여 속성필터링을 하지 않는 기존의 방법에 비해 최대 약 29.4% 연관규칙 발견속도 향상을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제30권4호
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• pp.33-42
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• 2012

최근 정보통신기술의 발전에 의한 교통서비스의 질적 향상에 따른 교통과 통신의 상호관계를 규명하는 연구들에서는 주로 통행이라는 양적 교통서비스 측면에 집중하였으나, 실질적으로는 교통 및 통신부문의 전체 산출물 중 절반 이상이 타산업의 중간재로 이용되고 있다. 본 연구에서는 1980년부터 2005년까지의 6개 실측년도 산업연관표를 이용하여 우리나라의 교통 및 통신산업의 상호연관성을 교통과 통신산업 관련항목들을 제조산업 및 서비스산업으로 분류하여 두 산업의 상호관계를 분석하였다. 교통과 통신산업은 전반적으로 선진국과 유사하게 상호보완관계를 지니고 있으나, 교통과 통신산업의 세부항목들의 상관관계에서는 일부항목들이 점차 대체관계로 전환되는 경향이 있는 것으로 분석되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.1079-1094
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• 2014

상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권4호
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• pp.20-20
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• 2001

본 논문에서는 퍼블릭 워터마킹(public watermarking)에서 영상 블록의 유효성에 기반을 둔 상호연관성(cross-correlation property)과 관련기법을 제안하였다. 이 과정에서 워터마크의 비인식성(imperceptibility)과 깨지기 쉬운 워터마크(fragile watermark)를 보장하기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transformation) 도메인의 고주파 영역을 사용하였다. 여러 가지 실험을 통하여 에러가 보정된 원본 영상(original image)들과 워터마크된 이미지(watermarked image)들 사이에 유효한 블록들이 동일함을 확인하였다. 그리고 이러한 상호연관성이 추후의 퍼블릭 워터마킹을 위한 응용들에 적용될 수 있음을 입증하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.75-75
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• 2010

단일벽 탄소나노튜브(SWNT)는 뛰어난 물리적 성질과 화학적 안정성을 가지고 있어서 다양한 분야의 응용이 기대되어 폭넓은 연구가 진행 되고 있다. 특히 SWNT의 전기적 및 기계적 특성들은 SWNT의 직경 및 뒤틀림도(chirality)에 의해 크게 좌우되기 때문에, 합성하는 단계에서 직경 또는 chirality를 제어에 관한 많은 이론적 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 초기 SWNT의 핵생성 단계에서의 촉매의 거동 및 상호 연관성 등에 관한 실험적인 연구결과들이 속속 보고되고 있는 실정이다. 하지만, 아직도 이에 관한 더욱 다양하고 활발한 연구 접근 및 결과들이 필요한 시점이다. 상기 배경을 바탕으로 본 연구에서는 균일한 직경을 갖는 SWNT의 합성을 위한 기초연구로서 SWNT의 직경과 촉매나노입자의 크기의 상호 연관성에 대해 체계적으로 조사하였다. 우선 SWNT합성을 위한 촉매나노입자를 얻기 위해 페리틴(ferritin)용액의 농도 및 스핀코팅 조건을 변화시킴으로써 기판 위에 분산농도를 제어한 후, 대기 열처리를 통하여 촉매나노입자의 농도를 제어하였다. 나노입자의 평균직경은 4 nm 정도로 비교적 균일하였으며, 고농도의 촉매입자는 SWNT의 다발화(bundling)를 유발하였다. 따라서, SWNT와 나노입자 직경의 상호연관성을 조사하기 위해서는 단분산(monodispersed) 된 나노입자를 이용하였으며, 아르곤 분위기에서 추가적으로 고온($900^{\circ}C$) 열처리를 실시함으로써 나노입자의 크기감소를 도모하였다. 실험결과, 열처리 시간의 증가에 따라 입자크기가 감소함을 확인하였으며, 이는 나노입자의 증발에 의한 것으로 예상된다. 다음으로는 열처리를 통하여 직경이 제어된 나노입자를 이용하여 SWNT를 합성한 후 SWNT와 촉매크기 사이의 크기 관계를 조사하였다. SWNT의 합성은 메탄을 원료가스로 열화학증기증착법을 이용하였고, 합성기판으로는 산화실리콘웨이퍼와 퀄츠기판을 이용하였다. 성장한 SWNT의 직경은 AFM을 이용하여 측정하였으며, 퀄츠기판에 수평배향 성장시킨 SWNT를 3차원 구조의 기판으로 전사(transfer)하여, 라만분석이 용이하도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.21-24
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• 2016

전장유전체 연관성 연구에서 상위성 탐색은 많은 단일염기다형성 수로 인해 계산이 어렵기 때문에 네트워크에서의 탐색을 이용한 방법이 사용되고 있다. 그러나 전장유전체 연관성 연구에서 단일염기다형성들의 상위성 네트워크의 구성 역시 큰 계산 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 단일염기다형성과 표현형의 상호정보량을 이용한 네트워크를 구성하는데 드는 시간을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 또한 표본 크기별로 계산 시간을 실험해 보았으며, 기존의 방법과 비교해 실행 속도가 향상됨을 보였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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• pp.243-246
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• 1998

텍스트 자동분석을 통해 얻어진 통계적인 용어연관성은 정보검색 및 언어 처리와 관련된 여러 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 용어연관성을 구하기 위한 연관계수는 여러 가지가 있지만 적용분야에 관계없이 유사계수 공식이나 상호정보량 공식이 주류를 차지하고 있다. 이런 공식들은 그 통계적 특성이 서로 다르기 때문에 알맞은 적용분야를 파악할 필요가 있다. 이 연구에서는 필요 연관계수 공식의 특성을 이론적으로 파악하였고, 실험으로 검증하기 위하여 240만 어절 분량의 실험용 한국어 신문기사 데이터베이스를 구축하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제37권4호
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• pp.178-198
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• 2003

상호정보량은 용어간 유사도 산출을 비롯한 다양한 분야에서 연관성 척도로 사용되어왔다. 그러나 값의 범위가 일정하지 않으며 지나치게 저빈도인 경우를 선호하는 경향이 제한점으로 지적되고 있다. 이런 점을 보완하기 위해서 상호정보량을 정규화하는 상대적 상호정보량 계수를 제안하였다. 제안된 계수의 특성을 알아본 다음, 세 실험집단을 대상으로 전역적(global) 질의확장 검색을 수행한 결과 검색 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제11권2호
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• pp.63-73
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• 2016

스타트업은 이제 전세계적으로 산업발전에서 가장 떠오르는 이슈로 자리 잡고 있다. 그럼에도 불구하고 가장 큰 문제는 대부분의 스타트업은 죽음의 계곡을 극복하지 못하고 실패의 길로 들어선다는 것이다. 이러한 상황에서 많은 스타트업은 벤처캐피탈에게서 이를 극복하기 위한 투자를 받기 원하고 있다. 하지만 스타트업의 비즈니스는 그 자체로 보안이 중요한 영업비밀이기에 벤처캐피탈을 접근하는데 있어 전략적 접근이 필요하다. 본 연구는 이를 위해 스타트업의 특성과 벤처캐피탈의 기존 투자 포트폴리오와의 연관성을 분석함으로서 투자유치를 위한 전략적 의사결정 요인을 확인하고자 한다. 분석을 위해 기존 유명한 해외 벤처캐피탈인 Sequoia capital, Lightspeed venture, Firstround, Khosla venture와 그들이 엔젤투자로 불리우는 seed 투자를 한 스타트업인 Dropbox, Airbnb, Snapchat, Uber, Instacart의 사례를 살펴보고 연관성에 대한 탐색적 분석을 실행하였다. 그 결과 각각의 벤처캐피탈은 각자 그들만의 투자 카테고리 특성을 보여줬으며 seed 투자 된 스타트업 또한 그들의 주요 카테고리에 포함되었다. 이뿐만 아니라 투자 시점 기준 1년간 투자된 총 244개의 기업과의 연관 관계를 살펴본 결과 36.4%의 기업이 산업내 수요와 공급관계를 형성하여 해당 산업의 양적, 질적 성장을 촉진할 수 있는 상호 수직적 통합관계를 보였으며 단지 0.5%만이 수평적 통합관계를 보여주어 벤처캐피탈이 스타트업에 투자하는데 있어서 기존 사업과의 상호 연관성에 따른 포트폴리오를 구성함을 보여주었다. 이는 스타트업에게는 seed 투자를 위한 벤처캐피탈 유치에 있어 기존 투자된 포트폴리오와의 연관성 확인이 주요한 전략적 요인임을 확인시켜 줬으며, 벤처캐피탈에게 있어서는 위험성 감소를 위한 상호 보완할 수 있는 스타트업 포트폴리오 구성의 중요성을 보여주었다. 이는 또한 갈수록 늘어나는 기업간 분쟁에 있어 상호 방어적 지식재산(IP) 포트폴리오 구성이 가능하게 되어 향후 사업성장을 위한 전략적 대응에 있어 그 중요성이 더욱더 클 것으로 보인다.