• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.3
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• pp.627-637
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• 2015

As game item trading becomes more popular with the rapid growth of online game market, the market for trading game items by cash has increased up to KRW 1.6 trillion. Thanks to this active market, it has been easy to turn these items and game money into real money. As a result, some malicious users have often attempted to steal other players' rare and valuable game items by using their account. Therefore, this study proposes a detection model through analysis on these account thieves' behavior in the Massive Multiuser Online Role Playing Game(MMORPG). In case of online game identity theft, the thieves engage in economic activities only with a goal of stealing game items and game money. In this pattern are found particular sequences such as item production, item sales and acquisition of game money. Based on this pattern, this study proposes a detection model. This detection model-based classification revealed 86 percent of accuracy. In addition, trading patterns when online game identity was stolen were analyzed in this study.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.2 s.98
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• pp.137-142
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• 2005

Since wireless communication cost is relatively expensive, the mobile games using cellular phones or PDAs are mostly played after being downloaded unlike more updated types of phone-to-phone or online games. In particular, the upbringing games, in which garners foster virtual companion animals or vegetables as their avata, have been spotlighted. It is essential to supply variety of items for upbringing avatas. However, due to diverse tastes for avatas and limited storage of mobile terminals, game manias must download their desired items from homepages. In addition, game developers must inform users through SMS messages whenever a new item is created. To do so, they must link WEB server and WAP server to Call Back URL or ARS. This paper proposed a linkage method suitable for JAVA-based mobile phone operating system. The proposed method will consequently increase life cycle of a game and reinforce profitability.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.14 no.6
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• pp.683-697
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• 2012

In this paper, a risk analysis methodology applicable to shield TBM tunnels was studied. Fault Tree Analysis (FTA) was utilized to identify all risk items and to calculate the probability of failure of each item and Analytic Hierarchy Process (AHP) was used to obtain the impact of each risk item. Finally, a risk level of each risk item can be assessed. Developed methodology is applied to a Seoul subway site in which EPB shield tunnel method was utilized and it was found that risk analysis results matched reasonably well with field data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.714-717
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• 2008

협업여과 추천기법에는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과가 있으며, 절차는 유사도 측정, 이웃 선정, 예측값 생성 단계로 이루어진다. 유사도 측정 단계에는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity), 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 방법 등이 있고, 이웃 선정 단계에는 상관 한계치(Correlation-Threshold), 근접 N 이웃(Best-N-Neighbors) 방법 등이 있다. 마지막으로 예측값 생성 단계에는 단순평균(Simple Average), 가중합(Weighted Sum), 조정 가중합(Adjusted Weighted Sum) 등이 있다. 이처럼 협업여과 추천기법에는 다양한 기법들이 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과 추천기법에 사용되는 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 알아보기 위해 성능 실험 및 비교 분석을 하였다. 실험은 GroupLens의 MovieLens 데이터 셋을 활용하였고 MAE(Mean Absolute Error)값을 이용하여 추천기법을 비교 하였다. 실험을 통해 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 찾을 수 있었고, 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과의 성능비교를 통해 아이템 기반 협업여과의 성능이 보다 우수했음을 확인 하였다.

• Vending industry
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• v.3 no.1 s.9
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• pp.88-89
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• 2004

시대를 앞서가는 사업아이템은 외롭다. 소비자 인식과 시장이 따라주지 않은 시점에서 이를 만들어 나가야하니 그 고충이 적지 않을 수 없다. 하지만 시장 선각자에게 주어지는 성공의 대가는 마치 황금의 땅 `엘로라도` 찾는 기쁨에 비견 될 수 있을 것이다. 그만큼 시장메리트가 크기에 어렵고 힘들어도 시장 선각자의 길을 서로 가려 한다. DVD무인대여기도 이러한 특성을 반영하는 품목이다. 아직은 본격화하지 않은 DVD시대에 있어 오늘 보다는 내일을 보는 아이템인 것이다. DVD타이틀을 무인 대여 반납할 수 있는 이 제품이 과연 시장에서 어떤 반응을 얻을지 현재로서는 그 가능성이 극히 조심스럽다. DVD무인대여기 시장의 새로운 개척자로 등장한 에스더블유피 신우전자를 통해 그 시장 가능성을 진단해 봤다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.61-63
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• 2004

DTD에 의해서 문서의 형식이 정의된 valid XML을 XML 데이터베이스 시스템을 사용하여 관리하는 경우 XML의 변경은 그 변경 결과가 DTD에 대한 유효성(validity)을 만족시킬 때에만 수행되어야 한다. 이것은 다수의 사용자에 의해서 데이터가 공유되는 데이터베이스 시스템의 데이터 무결성과 관련되는 문제이기 때문에 XML 문서 변경에 대한 DTD 유효성은 XML 데이터베이스 시스템에서 중요한 속성이라고 할 수 있다. 변경 연산의 결과에 대한 XML의 유효성을 보장하기 위해서 변경의 유효성을 검증하는 방법을 사용할 수 있다 XML에서의 엘리먼트들은 순서 관계를 가질 수 있으며 DTD는 이러한 엘리먼트 순서 관계들을 정의하고 있기 때문에 이러한 유효성 검증 기법은 변경되는 데이터 아이템 외에도 주변의 데이터 아이템-엘리먼트-들에 대한 순서 정보를 필요로 한다. 그리고 데이터베이스와 같은 다중 사용자 환경에서 유효성 검증 기법이 정확하게 수행되기 위해서는 유효성 검증이 필요한 정보들이 다른 트랜잭션에 더해 변경되지 않도록 하는 병행수행 제어 기법을 필요로 한다 이렇게 유효성 검증 기법과 병행수행 제어 기법이 관련을 가지고 있음에도 불구하고 기존의 유효성 검증 기법은 오직 검증의 효율성에만 초점을 맞추고 있다. 본 연구는 유효성 검증의 검증 범위를 최소화 시켜 pan-out 값이 큰 XML 문서에 대해서도 유효성 검증이 효율적으로 수행될 수 있고, 또한 유효성 검증을 위해 락킹되는 데이터 아이템의 수란 최소화 할 수 있는 시퀀스 그룹 검증 기법을 제안한다. 또한 이 검증 기법의 정확을 보장하면서도 높은 트랜잭션 병행수행 성능을 보장한 수 있는 경계 락킹 기법을 제안한다. 제안된 유효성 검증 기법과 경계 락킹 기법은 유효성 검증의 정확성을 일해 병행수행 성능이 저하될 수바에 없는 기존의 기법들의 문제점들을 해결하여 XML 데이터 베이스 시스템이 안정적인 성능을 제공할 수 있다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.10
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• pp.777-785
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• 2009

Collaborative filtering is a technique used to predict whether a particular user will like a particular item. User-based or item-based collaborative techniques have been used extensively in many commercial recommender systems. In this paper, a hybrid collaborative filtering method that combines user-based and item-based methods using a low-dimensional linear model is proposed. The proposed method solves the problems of sparsity and a large database by using NMF among the low-dimensional linear models. In collaborative filtering systems the methods using the NMF are useful in expressing users as semantic relations. However, they are model-based methods and the process of computation is complex, so they can not recommend items dynamically. In order to complement the shortcomings, the proposed method clusters users into groups by using NMF and selects features of groups by using TF-IDF. Mutual information is then used to compute similarities between items. The proposed method clusters users into groups and extracts features of groups on offline and determines the most suitable group for an active user using the features of groups on online. Finally, the proposed method reduces the time required to classify an active user into a group and outperforms previous methods by combining user-based and item-based collaborative filtering methods.

• Vending industry
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• v.10 no.2
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• pp.80-83
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• 2010

아이디어도 좋다. 시장성도 좋아 제품을 내놓자마자 인기를 끈다. 소량 다품종 영역의 특수자판기가 이런 흐름을 타기는 쉬운 일이 아니다. 보통 10개의 제품이 있다하면 7~8할은 실패하기 마련인 게 특수자판기 세계이다. 그런데 힘들게 인기상품의 범주에 들었음에도 불구하고 대외 악재 때문에 실패를 봐야했던 아이템이 있다. 한때 어린이들을 대상으로 큰 인기를 끌었던 달고나 자판기가 바로 그것. '사탕과자', '뽑기'를 만들어 먹을 수 있는 제품 컨셉은 시장이 어필을 했으나 기본적으로 자판기가 가장 중요시해야할 사회적 책임을 등한시 한 탓에 시장에 철퇴를 맞는 아픔을 맛봐야 했다. 비운의 아이템으로 끝난 달고나 자판기는 자판기 마케팅에 있어 어떤 시사점을 남겼는지를 살펴봤다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.307-311
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• 2003

개인화된 추천시스템(recommendation system)은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 고객의 취향에 맞는 아이템(상품, 기사, 컨텐츠 등)을 추천하는 시스템이다. 이러한 추천시스템에서 가장 중요한 것은 고객의 특성을 정확히 파악하여 가장 적절한 아이템을 추천해 줄 수 있는 능력이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 추천시스템을 위해 제안된 여러 알고리즘들을 소개하고 그 특징들을 비교하였으며, 연관성규칙발견과 군집분석을 이용한 추천시스템 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 그 결과를 살펴보았다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.11
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• pp.1188-1200
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• 2016

Recommendation systems play a significant role in providing personalized information to users, with enhanced satisfaction and reduced information overload. Since the mid-1990s, many studies have been conducted on recommendation systems, but few have examined the recommendations of information from people in the online social networking environment. In this paper, we present a hybrid recommendation method that combines both the traditional system of content-based techniques to improve specialization, and the recently developed system of social network-based techniques to best overcome a few limitations of the traditional techniques, such as the cold-start problem. By suggesting a state-of-the-art method, this research will help users in online social networks view more personalized information with less effort than before.