• 한국문헌정보학회지
• /
• 제41권2호
• /
• pp.111-133
• /
• 2007

인터넷 상의 불법 유해 정보의 존재는 규제 당국뿐만 아니라 공공도서관과 학교를 비롯하여, 인터넷 서비스를 제공하는 모든 공공정보자원에서 큰 고민거리가 되어온 지 오래다. 특히 현대 정보사회에서 정보자원의 조직과 정보의 공개, 제공 및 이용서비스를 주 임무로 하고 있는 공공도서관의 경우 도서관 이용자들에 대한 인터넷 서비스의 제공은 필수적이라 할 수 있다는 측면에서 인터넷 정보를 둘러싼 규제 환경의 변화는 공공도서관 서비스 전반에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 1990년대 중반부터 본격화된 인터넷 정보에 대한 규제는 인터넷의 고유한 매체특성으로 인하여 법제도적 규제와 함께 기술적 규제 방식이 적극적으로 활용되어 왔다. 그러나 기술적 규제 방식 또한 각 나라마다. 매우 다양한 모습으로 발전하여 왔고, 더욱이 도서관 등과 같은 공공정보자원에서의 기술 규제는 표현의 자유와 알권리, 정보접근원의 침해라는 비판을 받아왔다. 이 글은 인터넷 규제와 표현의 자유에 대한 이론적 논의들로 시작하여, 인터넷에 대한 기술적 규제 방식으로 폭넓게 활용되고 있는 필터링 소프트웨어의 기술적 측면을 살피고, 인터넷 필터링을 중심으로 한 각국의 규제 양상을 비교 분석한다. 이를 통해 공공정보자원에서의 인터넷 필터링을 둘러싼 문제들에 대해 비판적으로 논의하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권4호
• /
• pp.467-477
• /
• 2004

추천 시스템은 예전에는 몇몇 혁신적인 전자상거래(E-commerce) 사이트에서만 사용되어 왔으나 현재는 전자상거래를 새롭게 재구성하는 필수적인 비즈니스 도구가 되어가고 있다. 그리고 협력적 필터링은 이론과 실무 분야 모두에서 가장 성공적으로 평가받은 추천 기법 중 하나이다. 그러나 개인화 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 즉 초기 평가 문제와 희박성 문제이다. 본 논문에서는 연관 관계 군집과 연관 규칙의 향상도를 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이타를 사용하여 아이템간의 향상도를 산출하고, a-cut에 의한 임계값을 아이템들간의 연관성에 적용한다. 연관 관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 기존의 Hypergraph Clique Clustering 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 Split Cluster Method를 이용하였다. 군집이 완성되면, 각 군집 내부에서 아이템간의 유사도를 산출하고 빠른 액세스를 위해 인덱스를 데이터베이스에 저장한다. 새로운 아이템들의 선호도 예측 시에 생성한 인덱스를 적용시킨다. 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권7호
• /
• pp.345-350
• /
• 2016

본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
• /
• pp.257-260
• /
• 2021

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권3호
• /
• pp.185-193
• /
• 2010

최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 개인화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 서비스 모델들이 제안되어 왔으며, 특히, 사용자에게 개인화된 서비스를 선응적으로 제공하기 위한 다양한 추천 서비스 기법들이 고안되었다. 그러나, 기존의 기법들은 수 많은 데이터를 여과 과정 없이 분석함으로써 추천의 효율성이 떨어지며, 한정된 상황 인지 정보만용 추천 요소로 고려하기 때문에 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 현재 상황에 가장 적합한 서비스를 제공하는 적응형 추천 서비스 기법을 제안한다. 본 기법은 사용자의 선호도 예측을 위해 누적된 사용자와 장치 간의 상호작용 상황 정보들을 이용하며, 군집 및 협업 필터링 기법을 이용하여 사용자에게 현재 상황에 적응적인 서비스를 추천한다. 군집 기법을 통해 사용자의 현재 위치에 근접한 데이터만을 분석함으로써, 추천의 효율성을 높이며, 협업 필터링을 이용하여 누적된 정보들이 충분하지 않은 상황에서도 정확한 추천을 보장한다. 끝으로, 시뮬레이션을 통해 본 기법의 성능 및 신뢰성을 평가한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권11호
• /
• pp.953-964
• /
• 2006

협력 필털링은 그 유용성으로 인해 현재 학문적으로나 상업적으로 널리 사용되고 있지만 확장성 문제, 평가 데이타의 희박성 문제, 초기 평가 문제 둥을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 일부 해결하기 위해 에이전트 간 협력에 기초한 분산 협력필터링 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 사용자의 평가정보를 에이전트가 지역 데이타베이스에 보관하고 이 정보를 친구들에게만 전파하는 방법을 사용함으로써 사용자 증가에 따른 확장성 문제를 해결하고자 하였다. 그리고 평가 데이타 부족에 따른 추천질 저하를 줄이기 위해 친구 에이전트의 의견을 반영하는 방법을 사용하였고 새로운 사용자에 대해서도 추천이 가능토록 하기 위해 사용자 프로파일을 이용한 협력필터링 방법을 사용하였다. 실험결과, 본 제안 방법이 확장성뿐만 아니라 데이타 희박성 문제 및 새로운 사용자 문제에도 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.134-138
• /
• 2012

본 논문에서는 자동화 생산 시설물의 객체모니터링을 위해서 생산라인 현장의 상태 감시 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자하며, 효율성을 향상시키기 위해 영상추적필터를 이용한 CCTV 영상추적 기술을 제안하고자 한다. 이 시스템에서는 자동화 생산 시설물의 객체모니터링을 위해 기존에 일반적으로 사용되었던 영상모니터링 방식이 아닌 영상추적필터를 기반으로 소프트웨어를 구축하여 효율적이며, 신뢰성 있는 데이터 전달을 함으로써 PC 기반의 모니터링이 가능하게 한다. 그리고 실시간 상태 확인이 가능하도록 함으로써 관리자의 접근성과 편의성을 향상시켰다. 또한 제안한 모니터링 시스템에 영상추적필터를 적용한 시뮬레이션을 수행함으로써 성능개선효과를 확인하였으며, 제안한 시스템의 효율성과 유용성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권11호
• /
• pp.1474-1482
• /
• 2004

본 논문에서는 적응적 가중치 함수를 이용하여 블록 단위의 모션 벡터를 필터링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 인접한 영상을 받아 들여 가변적 크기의 블록 정합 방법을 이용하여 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션 벡터를 강건 예측에 적용하여 아웃라이어(outlier)를 제거함으로써 강건 예측에서 사용하는 동작 모델에 근접한 모션 벡터만을 추출한다. 제안된 적응적 강건 예측은 연속적인 시그모이드 가중치 함수를 사용하여 정상 자료와 아웃라이어의 소속 정도를 보다 효과적으로 표현한다. 또한, 최소화 기법의 반복 단계에서 잔여에러가 감소함에 따라 점진적으로 시그모이드 가중치 함수를 조율함으로써 정상 자료와 아웃라이어를 보다 유연하게 분리한다. 실험에서는 카메라의 동작이 포함된 비디오 데이타를 입력 받아 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.430-432
• /
• 2001

일반적으로 안과 의사들과 안경사 등을 포함하는 시각 관련 전문가들은 시력 피검자에 대한 굴절력 측정시 약 30% 이상의 오류율을 가진다고 한다. 이는 검사를 행하는 전문가의 비 숙련도에 기인한다기보다는 그만큼 시각 관련 측정이 유동적이고 민감해서 정확한 측정값을 얻어내는 것이 어렵다는 것을 말해주는 것이다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용한 자동 시각 굴절력 측정 시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 시스템은 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
• /
• pp.489-494
• /
• 2007

침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. 침입방지 시스템은 크게 두 가지 종류의 동작을 수행한다. 하나는 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 시그너처 기반 필터링(signature based filtering)이고 다른 하나는 알려지지 않은 공격이나 비정상 세션으로부터 방어하는 자기 학습 기반의 변칙 탐지 및 방지(anomaly detection and prevention based on selflearning)이다. 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 공개 침입방지 소프트웨어인 SNORT를 위한 여러 개의 효율적인 패턴 매칭 방식들이 제안되었는데 시그너처들의 공통된 부분에 대해 한번만 매칭을 수행하거나 한 바이트 단위 비교대신 여러 바이트 비교 동작을 수행함으로써 불필요한 매칭동작을 줄이려고 하였다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다.