• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.153-160
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• 2021

IT 기술 발달에 따른 영상 콘텐츠 생산과 소비가 증가함에 따라 영상 콘텐츠를 통한 제품 리뷰 정보로 구매의사 결정이 빈번해졌다. 따라서, 리뷰 영상에 대한 신뢰성을 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 제품 리뷰 영상을 얼굴 표정 분석과 텍스트 마이닝을 통해 리뷰어의 표정과 음성을 분석하여 영상의 신뢰도를 분석한다. 영상 내 인물 표정의 감성 값을 추출하는 알고리즘을 활용하여 비언어 감성을 정량화하고, 유의미한 감정 변화 구간을 추출한다. 유의미한 감정 변화 구간의 리뷰어 음성을 텍스트화하여 표준어 및 비표준어 감성 사전 활용을 통해 긍정과 부정으로 리뷰에 대한 언어 감성 분석 후 수치화 한다. 비언어 감성 분석과 언어 감성 분석의 결과를 통합하여 일치 여부에 따라 신뢰도를 도출한다. 본 연구를 통해 영상 콘텐츠의 신뢰성 평가 방법을 제시한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.97-102
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• 2019

본 논문에서는 Linux OS로 구성된 서버에서 사용되는 소프트-RAID 시스템에서, 저장 장치에서 발견된 오류들을 원격에서 직관적으로 확인할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 리눅스 OS의 소프트-RAID 방식에서 오류 보고 방법의 원리 및 문제점을 분석하고, 저장장치들의 상태를 인터넷 홈페이지를 통해 원격으로 확인할 수 있는 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 인터넷 홈페이지에 그림을 표시하는 방법으로 구성되어 홈페이지 작성 시 자유로운 배치가 가능하고, 표시할 그림 데이터는 외부 파일의 형태로 구성되므로 그림의 편집 및 교체가 매우 편리한 장점을 가진다. 제시한 방법의 효과를 확인하기 위해 리눅스 서버 시스템에서 소프트웨어를 구성해 실험한 결과, 홈페이지 구성에 큰 추가사항 없이 원거리에서 각 저장장치들의 상태를 직관적이면서 쉽게 점검할 수 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.581-586
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• 2023

최근 자폐 스펙트럼 장애가 있는 변호사를 주인공으로 하는 TV 드라마가 많은 화제를 불러일으키면서 그 영향으로 자폐 스펙트럼 장애인이 겪는 어려움에 관한 관심도 높아졌다. 자폐 스펙트럼은 조기에 발견해 교육과 치료를 제대로 받으면 예후를 좋게 할 수 있어 그 치료제 개발이 절실히 요구되고 있다. 현재 자폐 스펙트럼 치료에 사용되는 약물은 부작용이 있는 경우가 많아, 그에 비해 부작용이 없고 대량 공급이 가능한 디지털 치료제가 주목받고 있다. 본 논문에서는 자폐 스펙트럼을 가진 영유아를 위한 감정 및 표정 학습을 제공하는 애플리케이션이자 디지털 치료제인 '아이모션(AEmotion)'을 소개한다. 본 시스템은 훈련에 대한 흥미를 높이고 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로 개발되었다. 머신 러닝 기법을 활용하는 본 시스템은 표정 카드를 통해 감정을 학습하는 '감정 학습' 단계, 감정과 표정을 잘 이해했는지 확인하는 '감정 식별' 단계, 그리고 감정과 알맞은 표정을 짓는 '표정 훈련' 단계 등 총 3단계로 이루어져 있다. 이 시스템을 통해, 표정 인식과 감정처리가 익숙하지 않아 사회적 상호작용이 어려운 자폐 스펙트럼 장애 아동들의 표정 훈련 및 치료에 효과가 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제1권2호
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• pp.50-59
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• 2003

현재 국내의 경우 불법소프트웨어의 복제율이 50%를 넘어서고 있어 이에 대한 디지털 재산권의 보호가 시급한 실정이다. 이의 중요성을 인지한 각 나라에서도 이를 위해 예방 정책(preventative control)과 억제정책(deterrent control)을 행하고 있는데 가장 좋은 방법은 예방 정책과 억제 정책이 적절히 조화를 이루는 가운데 예방 정책으로 나아가는 즉, 소프트웨어프로그램에 대한 감정이 효과적이며 강력히 수행되어야만 한다. (중략)

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권10호
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• pp.779-787
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• 2010

최근 로봇의 다양한 활용과 더불어 로봇-사람간의 상호작용에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있으며, 대표적으로 자연어 처리나 대화중 제스처 생성 등의 방법이 로봇과 사람간의 의사소통에 적용되었다. 그러나 기존의 로봇-사람간의 의사소통을 위한 방법을 통해서는 정적인 의사소통만을 수행할 수 있다는 한계가 존재하며, 보다 자연스럽고 사실적인 의사소통 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 보다 수준 높은 의사소통을 위해 감정형 제스처 기반 대화 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 베이지안 네트워크와 패턴 매칭을 이용하여 로봇과 사람간의 대화를 수행함과 동시에 로봇-사람간의 대화 도중 실시간으로 상황에 어울리는 로봇의 감정형 제스처를 생성한다 감정형 제스처 생성을 통해 로봇은 사람에게 대화를 보다 효과적으로 전달함과 더불어 사실적인 상호작용을 수행할 수 있다. 제스처 생성은 동적으로 변화하는 대화 상황에 유연하게 대처할 수 있도록 행동 네트워크를 사용하였다. 이후 제안하는 감정형 제스처 기반 시스템의 유용성을 검증하기 위해 사용성 평가를 통해 감정이니 제스처를 사용하지 않는 기존의 대화 관리 시스템과의 비교를 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.986-995
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• 2009

색은 일반적으로 주요 속성인 색상, 채도, 명도가 다양한 수치로 결합되어 사람의 감정에 영향을 미친다. 반면, 사람은 같은 색이더라도 개인에 따라 다양한 감정을 느낀다. 이러한 색과 감정의 특성을 감성 기반의 디지털 기술과 컨텐츠에 활용하면, 상호작용과 함께 사용자의 흥미와 몰입을 이끌어 낼 수 있다. 이를 위해, 본 논문은 일반적으로 사람들이 어떤 색에 대해 어떤 감정을 느끼는지를 정의한 다음, 개인의 취향을 최대한 반영한 색변환 방법을 제안한다. 먼저, 색과 감정의 관계를 템플릿으로 정의한 후, 색변환을 수행한다. 이때, 색에 대한 개개인의 감정은 다르기 때문에, 각 템플릿은 모든 사람에게 동일하게 적용되지 않고, 개인의 취향에 따라 다르게 적용되어야 한다. 이를 위해, 사용자의 색상, 채도 명도에 대한 선호도를 학습을 통해 가중치를 얻어 적용함으로서 각 사용자에게 적합한 변환을 수행한다. 실험과 설문조사 결과, 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 변환이 사용자의 감성을 만족시켜주었음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.759-760
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• 2020

최근 사용자, 상품, 그리고 상품의 메타 정보 사이의 관계를 표현한 지식 그래프 (knowledge graph) 가 추천 시스템 분야에서 많은 관심을 받고 있으며 활발히 이용되고 있다. 하지만 기존의 지식 그래프는 각 노드 (사용자, 상품, 메타 정보 등) 사이의 단순한 사실 관계만을 표현하고 있으며, 이는 사용자의 선호도를 정확히 파악하는 데 한계가 있다. 본 논문에서는 지식 그래프의 정보 부족 문제를 보완하기 위해 각 상품에 남겨진 텍스트 리뷰를 감정 분석 (sentiment analysis) 하고, 이를 각 노드 간의 선호도 정보로 활용하여 지식 그래프를 구축하는 방법을 제안한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.45-52
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• 2020

소스 코드의 보안 취약점을 탐지하는 전통적인 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 만약 보안 취약점 유형들에 대한 좋은 품질의 데이터가 있다면, 이와 머신러닝 기술을 활용해 효과적으로 문제를 해결할 수 있을 것이다. 이에 본 논문은 정적 프로그램 분석에 머신러닝 기술을 활용하여 소스 코드에서 보안 취약점을 탐지하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 가능성을 보인다. 메소드 단위의 코드 조각의 의미를 해석하여 메소드의 이름을 예측하는 code2vec 모델을 사용하고, 모델을 생성하고 검증 및 평가를 하기 위한 데이터로 흔히 발생할 수 있는 보안 취약점을 모아놓은 Juliet Test Suite를 사용하였다. 모델 평가 결과 약 97.3%의 정밀도와 약 98.6%의 재현율로 매우 희망적인 결과를 확인하였고 오픈 소스 프로젝트의 취약점을 탐지함으로써 가능성을 보였다. 향후 연구를 통해 다른 취약점 유형과 다양한 언어로 작성된 소스 코드에 대해서 대응함으로써 기존의 분석 도구들을 대체할 수 있을 것이다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.163-172
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• 2020

최근 인공지능과 빅데이터, 자연어처리 기술을 포함한 4차 산업혁명 관련 기술이 발전하면서 개인이나 팀 단독의 연구 및 개발 작업 방식의 한계를 가져오고 있다. 이런 한계를 극복하기 위하여 자신의 기술을 공개하고 협업하는 오픈소스 소프트웨어 개발 방식이 활발해지고 있으며, 회사 내부에서도 유사 개발 방법을 적용하여 회사 구성원들의 참여를 독려하고 품질을 개선하는 노력을 진행하고 있다. 이런 경향을 반영하여 IT 기술을 주도하는 선도 회사들은 적극적으로 오픈소스와 이너소스로 대변되는 공개 개발방식에 대한 지원 정책들을 제시하고 있다. 본 논문에서는 최근 활발히 논의되고 있는 오픈소스 모델, 이너소스 모델 및 그와 유사한 DevOps 모델을 소개하고 각각의 특징 및 구성 요소를 비교하였다. 비교 결과를 바탕으로 어떤 특정 모델의 우수성을 주장하는 것보다는 고객의 요구사항을 만족하면서 질적 향상을 도모할 수 있도록 각 장점에 따라 개인 또는 소속 기관의 소프트웨어 개발정책을 수립할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션(앱)을 역공학 공격으로부터 방어하는 기법을 제안한다. 이 기법에서 서버는 안드로이드 패키지 파일인 APK 내에 있는 원본 실행코드(DEX)를 암호화하고, 실행 시 이를 복호화 할 수 있는 스텁(stub) 코드를 APK에 삽입하여 배포한다. 스텁 코드는 자신에 대한 공격을 탐지하기 위해 무결성 검증 코드를 포함한다. 사용자가 해당 APK를 설치·실행할 때, 스텁 코드는 자체의 무결성을 검증한 후, 암호화된 원본 실행코드를 복호화하고, 이를 동적 로딩(dynamic loading)하여 실행한다. 앱의 원본 실행코드는 암호화되어 배포되므로 지적재산권을 효과적으로 보호할 수 있다. 또한, 스텁 코드에 대해 무결성을 검증하므로, 제안 기법의 우회 가능성을 차단한다. 우리는 15개의 안드로이드 앱에 제안 기법을 적용하여 그 유효성을 평가하였다. 실험 결과, 13개의 앱이 정상적으로 동작함을 확인하였다.