• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.8
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• pp.95-104
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• 2019

Recently, software education has been emphasized as a key element of the fourth industrial revolution. Many universities are strengthening the software education for all students according to the needs of the times. The use of online content is an effective way to introduce SW education for all students. However, the provision of uniform online contents has limitations in that it does not consider individual characteristics(major, sw interest, comprehension, interests, etc.) of students. In this study, we propose a recommendation method that utilizes the directional similarity between contents in the boolean view history data environment. We propose a new item-based recommendation formula that uses the confidence value of association rule analysis as the similarity level and apply it to the data of domestic paid contents site. Experimental results show that the recommendation accuracy is improved than when using the traditional collaborative recommendation using cosine or jaccard for similarity measurements.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.17 no.1
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• pp.25-30
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• 2021

In case of evaluating the similarity of the source code analysis material in the embedded system, the provided source code must be confirmed to be executable. However, it is currently being in which compilation and interface matching with hardware are provided in an unconfirmed materials. The complainant assumes that many parts of the source code are similar because the characteristics of the operation are similar and the expression of the function is similar. As for the analysis result, the analysis result may appear different than expected due to these unidentified objects. In this study, the improvement direction is sugested through the case study by the analysis process of the source code and the similarity of the unverified source code.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.34 no.1
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• pp.37-44
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• 2016

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.3
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• pp.109-114
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• 2019

The similarity detecting method that is basically used in most plagiarism detecting systems is to use the frequency of shared words based on morphological analysis. However, this method has limitations on detecting accurate degree of similarity, especially when similar words concerning the same topics are used, sentences are partially separately excerpted, or postpositions and endings of words are similar. In order to overcome this problem, we have designed and implemented a plagiarism detecting system that provides more reliable similarity information by measuring sentence similarity and syntactic word similarity in addition to the conventional word similarity. We have carried out a comparison of on our system with a conventional system using only word similarity. The comparative experiment has shown that our system can detect plagiarized document that the conventional system can detect or cannot.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.316-318
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• 2019

Recently, healthy life has become an issue in an aging society, and the number of people who have been interested in continuous health care for better life is increasing. In this paper, we implemented a personalized recommendation systm to provide convenient healthcare management for user. The PHR (Personal Health Record) of user could be stored in the server along with health related information such as lifestyle, disease, and physical condition. The users could be classified into similar clusters according to the PHR profile in order to provide healthcare contents to the users who had similar PHR profile. K-Means clustering was applied to generate clusters based on PHR profile and ACDT(Ant Colony Decision Tree) algorithm was used to provide personalised recommendation of health information stored in knowledge base. The app system developed in this paper is useful for users to perform healthcare themselves by providing information on serious diseases and lifestyle habits to be improved according to the clusters classified by PHR profile.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.6
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• pp.755-763
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• 2015

As fixing bugs is a large part of software development and maintenance, estimating the time to fix bugs -bug fixing time- is extremely useful when planning software projects. Therefore, in this study, we propose a way to estimate bug fixing time using bug reports. First, we classify previous bug reports with meta fields by applying a k-NN method. Next, we compute the similarity of the new bug and previous bugs by using data from bug reports. Finally, we estimate how long it will take to fix the new bug using the time it took to repair similar bugs. In this study, we perform experiments with open source software. The results of these experiments show that our approach effectively estimates the bug fixing time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.279-280
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• 2016

Internet of Things 시대의 등장과 디바이스의 발달로 소프트웨어가 다양한 분야에서 활용 되면서, 소프트웨어의 자체 취약점을 이용한 공격 시도가 증가하고 있다. 이에 따라, 안전행정부에서는 소프트웨어 개발 사업 분야에 시큐어코딩을 의무화 하였으며, 그 결과로 다양한 시큐어코딩 프로그램이 활용되고 있다. 하지만 기존 시큐어코딩 프로그램의 경우 이력관리나 CMS 연동 과정에서 다양한 문제를 야기 시키고 있으며, 성능적으로도 한계점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 형상관리 시스템과 CMS 연동, 유사도 분석 적용과 실시간 업데이트 등을 적용하는 시큐어코딩 시스템 설계 방법을 제안하였다. 제안하는 설계 기법을 시큐어코딩 시스템에 적용한다면 시큐어코딩 시스템 성능 향상을 물론 다양한 보안위협에 대응 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1339-1341
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• 2012

최근 전자상거래 시장은 시간과 장소의 제약이 없어 무한히 증가되고 있는 추세이다. 화장품은 눈으로 봐서 자신에게 맞는 상품을 선택하기가 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 연령, 관심사, 사용자가 마이 페이지에 추가한 위시리스트 등의 세 가지 정보에 가중치를 부여하여 사용자와 비슷한 유사도를 보인 회원에게 화장품을 추천하는 시스템이다. 또한, 기존 사용자들의 관심도를 보여주기 위하여 블러그 정보를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.687-690
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• 2013

소프트웨어 버스마크 기법은 도용이 의심되는 소프트웨어의 소스 코드를 얻을 수 없을 때 사용할 수 있는 소프트웨어 도용 탐지 기법이다. 이 기법은 프로그램의 바이너리나 자바 클래스 파일에서 프로그램 고유의 특징인 버스마크를 추출한 다음 프로그램간 버스마크 유사도 측정을 통해 도용을 탐지한다. 이 논문에서는 선행 연구된 k그램 버스마크 기법에 연산자 요약이라는 아이디어를 접목한 연산자 요약 k그램 버스마크 기법을 제안한다. 연산자 요약이란 연산자 우선순위가 같은 연산자의 JVM 명령어를 묶어 요약번호로 나타내는 것이다. 연산자 요약 k그램 버스마크 기법은 연산자 요약과 제어 흐름을 고려하여 생성한 연속된 k개의 요약번호 시퀀스 집합을 버스마크로 정의한다. 버스마크를 평가하기 위해 선택 정렬 메소드와 버블 정렬 메소드를 대상으로 신뢰도 실험과 강인도 실험을 하였다. 실험 결과 연산자 요약 k그램 버스마크 기법이 선행 연구된 Tamada 버스마크 기법과 k그램 버스마크 기법보다 높은 신뢰도와 강인도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.492-495
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• 2019

휴대전화 메시지로는 결제, 인증번호, 택배, 광고 등의 다양한 문자들이 수신된다. 이 문자들은 서로 섞여 있어 이용자가 찾고자 하는 문자를 찾는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 기계학습과 단어 임베딩을 통해 메시지들을 카테고리로 분류하는 방법을 제안하고, 이를 구현한 안드로이드 앱을 소개한다. 앱에서는 택배, 카드, 인증, 공공기관, 통신사, 대화, 기타의 7개의 분류로 메시지를 분류하며, 자동 분류에서는 수동 태깅한 5802건의 문자메시지를 사용한다. 앱에서는 저장된 문자메시지간 유사도에 기반한 오프라인에 서의 자동 분류를 지원하여 개인정보 노출에 대한 거부감이 있는 사용자의 요구를 반영한다.