• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.565-567
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• 2003

웹 기반 학습(WBI)은 인터넷의 빠르게 확산되어 가고 있다. 또한, 학습자의 학습효과를 높이기 위한 많은 연구와 기술들이 적용되었다. 그러나, 대부분의 웹 기반 학습 시스템은 문제은행에서 반복적인 학습내용의 제공이나 학습의 패턴을 주는 학습자료 제공자 측면에서의 일방적인 학습방법을 택하고 있다. 시스템의 개발방법에서도 웹 기반 학습시스템은 전통적인 순차적 프로세스 개발방법에 따라 구현됨으로서 개발의 비효율성 밀 재사용, 유지보수등이 어려웠다. 본 연구에서는 문제은행에서 사용되는 문제추출 컴포넌트를 설계 및 구현하였다. 문제추출은 학습자의 학습효과를 높이기 위하여 문항난이도를 분석하여 학습자에게 적절한 문제가 출제될 수 있도록 하였다. 또한, 본 연구의 시스템에서 중요한 비즈니스 로직이 되는 난이도 분석 및 적용부분은 EJB컴포넌트로 구현함으로서 구현로직의 분리 및 재사용성, 유지보수성을 높였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권6호
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• pp.367-376
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• 2002

XML 문서가 가지고 있는 태그의 자유로운 정의와 내포된 구조 정보는 정보 검색 및 문서 관리 분야에 많은 이점을 제공할 수 있다. 본 논문은 XML 요소(element)의 의미와 구조 정보를 반영한 문서간의 유사성을 검사할 수 있는 XML 문서 분석 기법을 제시하고자 한다. 도출된 문서간 유사성은 많은 정보 검색 및 마이닝 등의 기초 자료로 사용될 수 있다. 먼저 XML 요소를 시소러스를 이용하여 유사어와 합성어로 구성된 확장-요소 벡터로 확장하고 유사 행렬을 구축하여 요소간 유사성을 판별한다. 또한 오토마타(NFA(Nondeterministic Finite Automata)와 DFA(Deterministic Finite Automata)(를 이용하여 XML 문서의 내포된 구조를 발견하고 최소화 한다. 요소간의 유사 행렬과 최소화된 XML 구조를 이용하여 구조간의 유사성을 판별한다. 본 논문의 XML의 의미를 반영한 유사성 분석 기법은 온라인 서점의 실제 문서의 카테고리를 인식하는 데 있어 100% 정확도를 보였다.

• 정보화연구
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• 제11권1호
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• pp.25-32
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• 2014

웹 마이닝은 사용자의 웹 이용 분석을 위해 웹에서 발생한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾아내는 기법이다. 하지만 기존의 웹 마이닝은 웹 로그의 연속적인 특성을 충분히 반영하여 분석하지 못하였다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 프로세스 마이닝을 활용하여 프로세스 모델에 의한 순차적인 관계에 따른 웹 접속 로그를 분석하는 프레임워크를 제시한다. 프로세스 모델에 기반한 웹 로그 분석은 웹 페이지들을 이동한 사용자들의 행위를 이해하고 문제점과 개선방안을 도출하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 제안한 방법론을 이용하여 대학정보시스템의 웹 로그를 분석하여 적용 가능성과 그 분석 결과를 제시하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.251-260
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• 2008

인터넷의 전자상거래에서 대규모 정보 저장소에 있는 원하는 정보를 신속하게 검색하기란 어렵다. 대부분의 전자상거래 사이트에 있어서 정보를 제공하는 방법으로는 통계적 분석이나 분류별 지향의 간단한 과정을 통해 생성된다. 그러나 이러한 것은 생성 정보들 사이의 다양한 상호관계를 표현할 수 없고 사용자의 정확한 구매 패턴을 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 전자상거래에서 효과적인 클러스터링을 이용한 다양한 관심정보 추출을 위한 효율적인 웹 마이닝을 제안한다. 이러한 방법은 분류별 항목에서 순차 패턴과 상관 규칙을 이용하여 생성 정보들 사이의 보다 적합한 상관관계를 구성하고 제안된 방법을 통해 효율적인 실험 결과를 나타낸다. 그리고 효과적인 클러스터링을 이용하여 신속한 검색을 제안한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권2호
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• pp.120-133
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• 1994

홀로그래픽 간섭계측기로터 나오는 영상 데이터를 해석하는 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 그동안 간섭 띠무늬(fringe)를 해석하는 방법들이 어느 정도의 자동화를 이룩하며 개발되어왔다. 그러나, 복잡한 간섭 띠무늬 패턴(fringe pattern)및 심한 잡음이 생기게 되는 고속도 항공공학 분야 또는 실험기계공학 분야에서는 신뢰할 만한 자동화를 이룩하기가 매우 힘들었다. 현재 사용가능한 방법중에는 간섭띠무늬 추적, 위상전이, 푸리에 변환, 회귀분석 등이 있는데, 이들은 소음제거나 데이터 수정을 하는데 있어서 극히 국부적인 정보에만 의존하였다. 결과적으로, 특별히 심한 소음이 있는 경우, 부정확한 위상중첩이나 간섭띠무늬 순차배열문제에 부딪히게 되고 따라서 작업자의 수작업이 심각하게 필요하게 된다. 본 논문에서는 간섭띠무늬 추적방법의 자동화 를 위한 새롭고 포괄적인, 규칙기반 전문가시스템에 대하여 기술하였다. 새로 개발된 전문가 시스템은 간섭띠무늬 패턴에 대한 전체적인 또는 지연적인 정보를 추출해 내고 또 전문가가 가지고 있는 지식을 이용한다. 이 전문가 시스템은 저수준 및 고수준 처리를 동시에 할 수 있도록 상호연결기구를 채택하여 간섭띠무늬를 해석하는 적절한 해결책을 마련하였다. 또한 위상전이나 푸리에 변환 방법에서 문제가 되는 자동위상 중첩에 대해 개발된 전문가 시스템의 응용의 가능성에 대해서도 기술하였다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제13권2호
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• pp.67-83
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• 2016

본 연구는 감정단어의 억양 패턴을 음향학적으로 분석하여 멜로디의 음높이 패턴으로 전환한 뒤 그 특성을 알아보았다. 이를 위해 만 19-23세 여성 30명을 대상으로 기쁨, 화남, 슬픔을 표현하는 4음절 감정단어의 음성자료를 수집하였다. 총 180개의 어휘를 수집하고 Praat 프로그램을 이용하여 음절 당 평균 주파수(f0)를 측정한 후 평균 음정과 음높이 패턴의 멜로디 요소로 전환하였다. 연구 결과, 첫째, 감정단어의 음높이 패턴은 '즐거워서' A3-A3-G3-G3, '즐거워요' G4-G4-F4-F4, '행복해서' C4-D4-B3-A3, '행복해요' D4-D4-A3-G3, '억울해서' G3-A3-G3-G3, '억울해요' G3-G3-G3-A3, F3-G3-E3-D3, '불안해서' A3-A3-G3-A3, '불안해요' A3-G3-F3-F3, '침울해서' C4-C4-A3-G3, '침울해요' A3-A3-F3-F3으로 나타났다. 둘째, 음 진행에서는 기쁨이 넓은 간격의 도약 진행, 화남이 좁은 간격의 도약 진행, 슬픔이 넓은 간격의 순차 진행 특성을 보였다. 본 연구에서는 감정의 속성과 본질, 한국어의 음성 특성을 고려하여 감정단어의 억양 패턴을 분석하고, 이를 멜로디 요소에 반영한 특성을 제시하였다. 또한, 체계적이고 객관화된 방법으로 말과 멜로디의 전환 가능성 및 적합성을 확인한 것에 의의가 있다. 본 연구의 결과는 감정을 효과적으로 표현할 수 있는 멜로디 창작 방안을 마련하기 위한 근거 자료로 활용될 수 있다.

• 항공우주기술
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• 제3권2호
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• pp.20-24
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• 2004

본 논문에서는 위성용 전자 장비 장착을 위한 인서트의 형태/위치 공차 해석법에 대해 기술한다. 위치 공차를 구하기 위해 순차적 이차 계획법이 사용되었으며, 예제로 다목적 실용위성 2호기 STM(Structure and Thermal Model)의 RDU(Remote Drive Unit)와 OBC(On-Board Computer)의 장착 경우를 해석하였다.

• Spatial Information Research
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• 제19권2호
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• pp.65-70
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• 2011

홍보우편 서비스의 활성화와 효율적인 마케팅 캠페인을 위해서 GIS 및 시간/공간마이닝을 접목한 홍보우편 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 정확한 고객선정을 위해서 순차/주기패턴을 이용한 구매 성향 정보와 RFM 분석 및 군집화 기법을 이용한 라이프스타일 군집 정보를 제공한다. 제안한 홍보우편 시스템을 통해 원청업체는 고객의 요구사항에 맞는 마케팅 캠페인이 가능하며, 온라인상에서 고객 선정, 홍보물 제작 및 배달까지의 "one-stop" 서비스가 가능하다.

• 인지과학
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• 제29권3호
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• pp.161-192
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• 2018

부호화된 사건의 시간적 정보를 기반으로 한 인출은 일화기억의 중요한 통제기제 중 하나이다. 기억인출과 관련한 수많은 신경영상 연구들이 진행되었음에도 아직 시간적으로 구성된 일화기억의 인출에 관여하는 뇌신경연결망 패턴에 대해서는 알려진 바가 많지 않다. 본 연구에서는 두가지 다른 순차적 인출 뇌신경 기제를 구분하기 위하여 과제기반 기능적 연결성 다변량 패턴분석 방법을 사용하였다. 참가자들은 시간적 일화기억과제를 수행하였고, 순서대로 부호화된 기억자극을 순방향 혹은 역방향으로 인출하도록 지시를 받았다. 부분적으로 분류된 국소적 신경네트워크 패턴은 두 인출기제를 잘 구분하지 못한 반면, 기억과 관련된 인지통제 영역과 목표-지향적 인지기제처리에 관련된 것으로 알려진 여러 피질-피질하 노드들을 아우르는 전뇌신경네트워크 패턴은 시간적 일화기억 인출기제를 잘 구분하였다. 이 영역들은 측면/내측 전전두엽 영역, 하부 두정엽, 중간 측두회, 선조체 영역 등을 포함하며 기계학습을 이용한 분류에서 높은 분류 예측률을 보였다. 본 연구의 결과는 일화기억의 시간적 인출기제에 관여하는 피질-피질하 여러 영역의 관여를 확인하였고, 대역적 네트워크 패턴의 기능적 연결성이 질적으로 다른 인출기제에 관여함을 확인하였다는데에 중요성을 갖는다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1365-1373
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• 2019

Meltdown과 Spectre는 프로세서의 비순차 및 추측 실행의 취약점을 이용해 일반 사용자 권한으로 접근할 수 없는 메모리를 읽는 공격이다. 이 공격을 방지하기 위한 대응 패치가 공개되었으나, 적용 가능한 패치가 없는 오래된 시스템 등은 여전히 이 공격에 취약하다고 할 수 있다. 이 공격을 탐지하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 대부분 동적 식별 방법을 제안하고 있다. 따라서 본 논문은 Meltdown과 Spectre 악성코드를 실행하지 않고 파일 상태에서 탐지가 가능한 시그니처를 제안한다. 이를 위해 GitHub에 등록된 13종의 악성코드에 대한 바이너리 패턴 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 공격 파일 식별 방법을 제안하였으며, 실험결과 분석한 악성코드와 현재 악성코드 데이터베이스에 등록된 19개의 변종 악성코드를 100% 식별했고, 2,317개의 정상파일 중 0.94%(22건)의 오탐률을 보였다.