사례기반 추론은 과거의 사례를 기반으로 새로운 사례에 대한 답을 제시하는 기계학습의 한 분야이다. 과거의 사례는 일정한 형식으로 사례 베이스에 저장되는데, 저장의 형식을 결정하는 것이 속성이다. 속성은 사례의 특징을 가장 잘 표현할 수 있는 것들로 구성되며, 속성값간의 유사도 도출을 통해서 유사 사례를 검색하게 된다. 따라서, 사례기반 추론은 사용되는 속성에 따라서 성능이 달라지게 된다 본 연구에서는 먼저 속성을 하나씩만 사용하여 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 선택효과를 측정하고, 하나씩만 제거하고 사례기반 추론을 수행하여 각 속성의 제거효과를 측정하였다. 이 측정치들을 근거로 속성의 부분집합을 구성하여 사례기반 추론을 구현한 결과, 속성을 전부 사용했을 때보다 성능과 효율성이 우수한 사례기반 추론 시스템을 구축할 수 있었다.
인터넷상에서 각종 민감한 데이터들이 공유 유통되어지는 가운데 외부공격자나 내부사용자의 관리 미흡으로 인해 데이터 유출문제가 발생되고 있다. 이를 안전하게 관리하기 암호방식으로 본 논문에서는 ID기반 암호의 확장된 개념의 속성 기반 암호방식에 대해 검토한다. 그리고 속성기반 프록시 재암호화 방식도 함께 검토 하였다.
속성 기반 서명은 속성을 가지는 서명키를 사용하여 속성 술어를 기반으로 하는 서명을 생성하는 암호 방식이다. 속성 기반 서명에서 서명을 생성하는 동안 서명키가 유출된다면, 해당 서명키에 대한 서명이 위조될 수 있는 문제가 발생한다. 따라서 서명 생성은 보안이 보장되는 하드웨어에서 수행되어야 한다. 이러한 하드웨어를 보안 하드웨어라고 명명한다. 그러나 보안 하드웨어는 연산속도가 느리기 때문에 속성 기반 서명과 같은 많은 연산을 빠른 시간 안에 수행하기에는 적합하지 않다. 이 논문은 속성 기반 서명의 연산을 분리하여 성능이 좋은 일반 하드웨어와 보안 하드웨어로 이루어지는 시스템에서 효율적으로 사용가능한 속성 기반 서명 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존에 존재하는 임의의 속성 기반 서명과 일반 전자서명으로 설계가 가능하며, 속성 기반 서명이 안전하지 않은 환경에서 수행되더라도 일반 전자서명을 보안 하드웨어에서 수행함으로써 안전성을 보장한다. 제안된 논문은 기존의 속성 기반 서명을 보안 하드웨어에서 생성하는 것에 비해서 11배의 성능향상을 보인다.
속성 기반 감정 분석은 텍스트 내에서 감정과 해당 감정이 특정 속성, 예를 들어 제품의 특성이나 서비스의 특징에 어떻게 연결되는지를 분석하는 태스크이다. 본 논문에서는 속성 기반 감정 분석 데이터를 사용한 다중 작업-토큰 레이블링 문제에 프롬프트 튜닝 기법을 적용하기 위한 포괄적인 방법론을 소개한다. 이러한 방법론에는 토큰 레이블링 문제를 시퀀스 레이블링 문제로 일반화하기 위한 감정 표현 영역 검출 파이프라인이 포함된다. 또한 분리된 시퀀스들을 속성과 감정에 대해 분류 하기 위한 템플릿을 선정하고, 데이터셋 특성에 맞는 레이블 워드를 확장하는 방법을 제안함으써 모델의 성능을 최적화한다. 최종적으로, 퓨샷 세팅에서의 속성 기반 감정 분석 태스크에 대한 몇 가지 실험 결과와 분석을 제공한다. 구축된 데이터와 베이스라인 모델은 AIHUB(www.aihub.or.kr)에 공개되어 있다.
속성 기반의 키 교환 방법은 사용자의 아이디가 다수의 속성들로 표현되고, 사용자가 지정한 정책을 만족하는 속성들을 소유한 두 사용자간에 안전한 키 교환이 가능한 방법이다. 속성 기반 키 교환은 기존의 아이디 기반 키 교환 (Identity-Based Key Agreement) 방법과 달리 키 교환을 수행할 상대방을 미리 결정할 필요가 없다. 즉, 사용자는 단지 키 교환을 맺고자 하는 상대 사용자가 어떠한 속성을 가지기를 지정한 정책을 지정하고 이 정책을 만족하는 임의의 사용자와 키 교환을 수행하게 된다. 속성 기반 키 교환은 사용자를 자신이 수행하는 역할들의 리스트로 기술하여 접근 통제를 가능하게 하는 역할 기반 접근 통제 (Role-Based Access Control) 시스템에 적용이 가능하다.
현재 사물인터넷 플랫폼이 활발히 개발됨에 따라, 이를 기반으로 사용자에게 많은 서비스가 제공되고 있다. 그러나 플랫폼들이 독자적으로 개발되고 있어 상호운용이 보장되지 못하고 있는 상황이다. 특히, 플랫폼마다 리소스를 표현하는 방식이 서로 불일치하여 리소스가 공유되더라도 이기종 플랫폼의 사용자는 리소스를 사용할 수 없는 문제가 있다. 더욱이 각각의 플랫폼들이 다양한 접근제어 모델을 사용함에 따라, 이기종 플랫폼의 사용자가 리소스 접근을 요청하더라도 인증/인가를 수행할 수 없는 상황이다. 결과적으로, 이러한 상호운용성 문제는 사물인터넷의 주요 목적인 초연결성을 달성하는 데 한계를 가져오고 있다. 이에, 본 논문에서는 이기종 사물인터넷 플랫폼 간의 상호운용이 가능한 속성기반 접근제어 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 프레임워크는 MDR(Metadata Registry)를 기반으로 속성기반 접근제어를 위한 속성 불일치 문제를 해결하고 허가형 블록체인을 이용하여 속성기반 접근제어를 사용하지 않는 플랫폼이라도 접근제어에 대한 상호운용을 달성할 수 있도록 한다.
공개키기반구조(Public Key Infrastructure, PKI)는 인터넷 전자상거래를 위한 정보보호 기반구조로써 많이 활용되고 있다. 그러나 공개키 인증서는 사용자의 신원확인 정보만을 제공하기 때문에 사용자의 신원확인 정보뿐만 아니라 사용자의 권한 정보가 필요한 일반 응용 환경에서는 그 사용이 제한적일 수밖에 없다. 따라서 최근에는 사용자의 권한, 지위, 임무 등과 같은 사용자의 속성 정보를 제공하여 공개키 인증서의 제한적인 기능을 확장하려는 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 인증서 구조에 사용자에 대한 속성 정보를 제공하여 권한 관리가 가능하도록 하는 속성 인증서 기술과 속성 인증서를 발급, 저장 유통을 제어하는 기반구조인 권한관리기반구조 (Privilege Management Infrastructure, PMI)에 대하여 설명한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.391-398
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1999
사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.
원격 헬스케어(e-Healthcare) 서비스에서 취급되는 의료정보는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있으므로 암호화 등의 보안기술 도입이 필수적이다. 민감한 의료정보를 보호하기 위해서 접근 권한을 위임받은 사용자만 데이터에 접근 가능하며 또한, 위임된 접근 권한을 철회하는 기능이 필요하다. 이러한 요구사항에 근거하여 속성기반 암호화가 제안되었다. 본 논문에서는 안전한 원격 헬스케어 서비스를 위해서 의료데이터의 접근 권한에 대한 위임 및 철회기능을 수행할 수 있는 속성기반 암호화를 원격 헬스케어 모니터링 시스템에 적용한다. 그리고 속성기반 암호화를 이용하여 원격 헬스케어 모니터링 시스템을 구성한다. 마지막으로 시스템 이용에 장애가 될 수 있는 사용자간의 공모 공격에 대해서 분석한다.
본 논문에서는 제약기반 KBQA를 위한 질문분석 기술에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성에 대한 연결 모호성을 해소하기 위해서 세 종류의 제약정보 활용을 제안한다. 세 종류의 제약은 핵심개체에 기반한 제약, 의미정답유형에 기반한 제약, 속성단서에 기반한 제약이다. 제약을 위해서는 질문 내에서 핵심개체와 속성단서를 인식하여야 한다. 본 논문에서는 규칙과 휴리스틱에 기반한 핵심개체와 속성단서 인식 방법에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성단서 인식 실험은 구축된 229개의 질문을 대상으로 수행하였으며, 핵심개체와 속성단서가 모두 정확히 인식된 정확도(accuracy)가 57.21%이고, KBQA 대상질문에서는 71.08%를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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