• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.65-72
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• 2017

함정 전투실험의 사후분석에서는 객체에 대한 자함의 표적 탐지능력와 무장 교전능력을 분석한다. 따라서 사후분석을 위해서는 전장 환경의 위협 객체와 센서에서 탐지한 표적간 연관 맺을 수 있는 정보가 필요하다. 기존의 공학급 교전 시뮬레이터는 이러한 객체-표적 연관정보를 제공하였다. 그러나 사용된 시뮬레이터의 잠수함모델에는 실제 소나시스템의 신호처리 알고리즘이 탑재되어있다. 소나신호처리 과정을 통해 얻은 표적정보에서는 실제 객체정보가 무엇인지 연관지을 수 없으며, 사용된 시뮬레이터도 그러한 정보를 제공하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 객체정보와 소나신호처리에서 얻은 표적의 방위각, 거리, 속도 등의 기동정보를 이용하여 객체-표적 연관정보를 생성하였다. 객체-표적 연관정보를 생성하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 타당성을 실험을 통해 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.9-19
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• 2001

본 논문에서는 웹 도큐먼트로부터 사용자의 관심과 선호도를 반영하는 지식을 자동으로 확장 탐색하고 추출하기 위한 연관지식 추출 기법을 제시한다. 사용자의 학습의도를 내포한 중심어와 연관된 정보를 예제 도큐먼트로부터 탐색 추출하기 위하여 연관 규칙 탐색 데이터 마이닝 기법을 웹 도큐먼트상의 연관 객체 추출에 적용한다. 또한 추출된 연관 정보들의 가중치 부여를 위하여 연관 태그 블록 기반 가중치 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 연관 지식 추출 기법을 생명정보학 분야에 적용하여 의미적으로 연관성 있는 지식 추출 실험을 수행한 결과 매우 높은 정확성을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.385-387
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• 2004

현재의 침입탐지 시스템의 문제점들을 개선하기 위해 침입탐지 정보의 축약기술 및 연관성 분석 기법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 또한 최근에는 침입탐지 정보의 연관성 분석 시스템에 대한 효과성 검증에 대한 연구도 진행 중이다. 본 논문에서는 침입탐지 정보의 축약기술 및 연관성 분석 시스템의 효과성을 검증하기 위한 평가방안을 제안하였다 즉, 침입탐지 정보의 연관성 분석 시스템에 필요한 기능 요구사항을 제시하고, 그러한 기능을 객관적으로 평가할 수 있는 방법으로 가중치 및 행렬에 의한 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.351-355
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• 2007

문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2004년도 제11회 학술대회 논문집
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• pp.17-22
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• 2004

연관성 척도값은 연관성 분석 대상이 고빈도인지 저빈도인지 여부에 따른 영향을 받는데, 연관성 척도마다 주로 높은 연관성으로 판정하는 대상의 빈도수준이 다양하게 나타난다. 이런 연관성 척도의 빈도수준 선호경향을 수치로 나타낼 수 있다면 연관성 척도를 사용하는 실험이나 분석에서 시행착오나 시간낭비를 줄일 수 있을 것이다. 이를 위해서 연관성 척도의 빈도수준 선호지수(FLPI)를 개발하였다. 개발된 빈도수준 선호지수는 연관성 척도와 출현빈도 사이의 상관성을 이용하는 것으로서 연관성 척도를 적용하는 실험이나 분석의 효율을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.133-135
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• 2003

본 연구에서는 자바 코드로부터 UML 클래스 다이어그램을 추출하는 역공학방법을 제시하였다. 파서를 이용하여 자바 코드로부터 AST를 생성하고 이를 순회하면서 클래스다이어그램 생성에 필요한 정보를 추출하였다. 이를 위해 구조정보와 관계정보를 정의하였는데, 구조정보에서는 클래스 몸체를 구성하는 정보를 표현하였다. 관계정보에서는 클래스들 간의 연관관계를 결정하기 위해 필요한 정보를 표현하였으며, 얻어진 관계정보를 통해 연관관계를 유추하는 방법을 제시하였다. 특히 클래스들간의 연관관계를 추출하기 위한 규칙들을 정의하고, 이를 통해 얻어진 관계정보를 이용하여 연관관계를 유출하는 과정을 설명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-82
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• 2011

본 논문은 다양한 주제 분야의 연구 성과물을 제공하는 학술DB에서 주제어(Keyword) 정보를 바탕으로 SNA(Social Network Analysis)기법을 적용해 검색어와 연관도가 높은 연관검색어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 주제어들 간의 가중치(Weight)를 계산한 뒤 Ego Network 분석을 통해 검색어와 연관된 연관주제어를 추출하고 이를 기존 학술DB에서 제공한 연관검색어와 비교 정리하였다. 그리고 정리된 결과를 연관규칙 마이닝기법, 유사계수를 적용해 연관도측면에서 비교 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.53-57
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• 2010

현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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• pp.243-246
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• 1998

텍스트 자동분석을 통해 얻어진 통계적인 용어연관성은 정보검색 및 언어 처리와 관련된 여러 분야에서 폭넓게 이용되고 있다. 용어연관성을 구하기 위한 연관계수는 여러 가지가 있지만 적용분야에 관계없이 유사계수 공식이나 상호정보량 공식이 주류를 차지하고 있다. 이런 공식들은 그 통계적 특성이 서로 다르기 때문에 알맞은 적용분야를 파악할 필요가 있다. 이 연구에서는 필요 연관계수 공식의 특성을 이론적으로 파악하였고, 실험으로 검증하기 위하여 240만 어절 분량의 실험용 한국어 신문기사 데이터베이스를 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.105-108
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• 2005

본 논문에서는 지리정보 시스템인 GMS 를 기반으로 한 공간 연관 규칙의 구현과 설계 방법을 제안한다. GMS 에는 비공간 데이터와 공간 데이터가 테이블로 구분되어 저장되어 있다. 이를 이용하여 비공간 데이터 집합에서 관련된 데이터 집합을 추출한 후 그에 해당되는 공간 데이터를 이용하여 공간 연관 정보를 찾아내서 연관 규칙을 발견하는 방법에 대입하여 공간 연관 규칙을 발견한다.