• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.12
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• pp.1-10
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• 2017

Open data has received a lot of attention from around the world. The Korean government is also making efforts to open government data. However, despite the quantitative increase in public data, the lack of data is still pointed out. This paper proposes a method to improve data sharing and utilization by semantically linking public data. First, we propose a knowledge model for expressing administrative districts and their semantic relationships in Korea. An administrative district is an administrative unit that divides the territory of a nation, which is a unit of politics, according to the purpose of the state administration. The knowledge model of the administrative district defines the structure of the administrative district system and the relationship between administrative units based on the Local Autonomy Act. Second, a knowledge graph of the administrative districts is introduced. As a reference information to link public open data at a semantic level, some characteristics of a knowledge graph of administrative districts and methods for linking heterogeneous public open data and improving data quality are addressed. Finally, some use cases are addressed for interlinking between the knowledge graph of the administrative districts and public open data. In particular, national administrative organisations are interlinked with the knowledge graph, and it demonstrates how the knowledge graph can be utilised for improving data identification and data quality.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.771-772
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• 2015

사이버 침해사고 정보를 공유하는 체계가 전 세계적으로 확산되고 있는 추세이다. 상호 네트워크 통신을 위하여 필요한 인터넷기반정보와 사이버 침해사고 관련 정보를 획득하기 위한 채널 다양하게 존재하고 공공의 이익을 목적으로 공유되고 있으며 침해정보에 대한 세부적인 분석정보 또한 오픈소스 프로젝트를 통해 손쉽게 획득할 수 있다. 한국인터넷진흥원에서는 공인된 사용자 혹은 기관을 대상으로 침해사고에 활용된 악성정보를 공유하고 있다. 본 논문은 이러한 인터넷기반정와 침해사고와 관련된 연관정보를 활용한 사이버 침해정보 연관 그래프 구축방안에 대하여 논하며 그 활용방안이 어떠한 것이 있는지 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.582-587
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• 2021

한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.10
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• pp.1034-1044
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• 2017

Although traversal strategies are important for the performance of model checking, many studies have ignored the impact of traversal strategies in model checking with a block-encoded abstract reachability graph. Studies have considered traversal strategies only for an abstract reachability graph without block-encoding. Block encoding plays a crucial role in the model checking performance. This paper therefore describes Dual-traversal strategy, a simple and novel technique to control traversal strategies in a block-encoded abstract reachability graph. This method uses two traversal strategies for a model checking, one for effective block-encoding, and the other for traversal in an encoded abstract reachability graph. Dual-traversal strategy is very simple and can be implemented without overhead compared to the existing single-traversal strategy. We implemented the Dual-traversal strategy in an open source model checking tool and compare the performances of different traversal strategies. The results show that the model checking performance varies from the traversal strategies for the encoded abstract reachability graph.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.10 no.2
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• pp.1-15
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• 2024

The construction of smart communities is a new method and important measure to ensure the security of residential areas. In order to solve the problem of low accuracy in face recognition caused by distorting facial features due to monitoring camera angles and other external factors, this paper proposes the following optimization strategies in designing a face recognition network: firstly, a global graph convolution module is designed to encode facial features as graph nodes, and a multi-scale feature enhancement residual module is designed to extract facial keypoint features in conjunction with the global graph convolution module. Secondly, after obtaining facial keypoints, they are constructed as a directed graph structure, and graph attention mechanisms are used to enhance the representation power of graph features. Finally, tensor computations are performed on the graph features of two faces, and the aggregated features are extracted and discriminated by a fully connected layer to determine whether the individuals' identities are the same. Through various experimental tests, the network designed in this paper achieves an AUC index of 85.65% for facial keypoint localization on the 300W public dataset and 88.92% on a self-built dataset. In terms of face recognition accuracy, the proposed network achieves an accuracy of 83.41% on the IBUG public dataset and 96.74% on a self-built dataset. Experimental results demonstrate that the network designed in this paper exhibits high detection and recognition accuracy for faces in surveillance videos.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.8
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• pp.51-57
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• 2017

A wireless sensor network is composed of many resource constrained sensor nodes. These networks are attacked by malicious attacks like DDoS and routing attacks. In this paper, we propose the intrusion detection and prevention system using convergence of software-defined networking and security technology in wireless sensor networks. Our proposed scheme detects various intrusions in a central server by accumulating log messages of OpenFlow switch through SDN controller and prevents the intrusions by configuring OpenFlow switch. In order to validate our proposed scheme, we show it can detect and prevent some malicious attacks in wireless sensor networks.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.6
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• pp.713-722
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• 2015

As open-source software (OSS) becomes more widely used, many users breach the terms in the license agreement of OSS, or reuse a vulnerable OSS module. Therefore, a technique needs to be developed for investigating if a binary program includes an OSS module. In this paper, we propose an efficient technique to detect a particular OSS module in an executable program using its function-level features. The conventional methods are inappropriate for determining whether a module is contained in a specific program because they usually measure the similarity between whole programs. Our technique determines whether an executable program contains a certain OSS module by extracting features such as its function-level instructions, control flow graph, and the structural attributes of a function from both the program and the module, and comparing the similarity of features. In order to demonstrate the efficiency of the proposed technique, we evaluate it in terms of the size of features, detection accuracy, execution overhead, and resilience to compiler optimizations.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.24 no.4
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• pp.74-84
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• 1997

최근. 급격한 도시화 현상으로 인한 불투성 지표의 증가는 도시의 생태적 측면에 변화를 일으키고 있으며, 도시의 온난화 현상. 도시의 사막화 현상 등이 그 결과로 나타나고 있다. 특히, 분투수성 지표가 많은 도시에서는 그 수문학적 기능이 투수성 지표에 의존하고 있으며, 도시의 투수성 지표에는 오픈 스페이스와 주변의 생산녹지 등이 있다 이러한 관점에서 투수성 지표에 관한 연구가 필요함에도 불구하고 많지 않았고, 대부분 포인트별 연구였다. 본 연구는 도시 내의 수문기능 환경변화개선에 관한 기초자료로 동경의 대표적 도시공원인 코카네이 (소금정) 공원과 동경 근교의 치바현 (천엽현)위치한 치바(천엽)대학 부속 카시와 (상) 농장을 대상지로 선정 토양환경기능의 간접적 지표가 되는 토양경도를 나카야마식(산중식) 토양경도 계륵 사용하여 5120 Cm의 라인위에 10 Cm간격으로 512개씩 코카네이(소금정) 공원에서 9라인. 카시와(상) 농장에서 7라인을 공간별로 측정하고. 그 측정값을 다중비교검정과 Bartlett's 검정에 의하여 검정후에, 랜덤 데이타분석에 적합한 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하여 분석하였다 본 연구의 측정값을 다중비교검정과 Bartlett's 검정한 결과, 유의타가 없었고, 각 데이터를 분석한 결과. 공원의 9라인과 농장의 7라인은 분석 그래프의 유형에 의해 각각 2가지로 분류되었고, 전체적으로는 3가지로 분류할 수 있었다 특히 공원과 농장의 분석 그래프에서는 수평 방향으로의 변화에 대한 수직방향의 변화가 비슷한 스펙트럼이 공통적으로 나타났고. 각각 최대 값은 다르나 제1주기 부분에서는 답압과 같은 인위적인 요인에 의한 논은 수직방향의 스펙트럼 변화가 관찰되었다. 또한, 강우가 녹지의 경도변화에 미치는 가를 관찰하기 위하여 강우전과 강우후에 같은 라인(Line1과 Line2)을 측정하여 분석한 결과, 측정값의 평균에서는 차이를 보였으나. 주기의 변화는 거의 없었다. 전체적으로 분석 그래프에서는 공간별로 스펙트럼의 수평방향에 대한 수직방향의 변화량의 차이는 보였으나 비슷한 주기를 나타냈고, 가작의 유형은 공원의 녹지공간(lawn-area)과 나지공간(bare-area)으로, 농장을 녹지공간(lawn-area)과 경작공간(field-area)으로 분류할 수있었다. 종합적으로 녹지를 지질학적 구조의 고유한 특징이 아닌. 답압 등과 같은 인위적인 요인에 따른 속성들에 의하여 나타나는 스펙트럼의 분석을 통하여 녹지공간(lawn-area). 나지공간(bare-area)그리고, 경작공간(field-area)으로 분류할 수 있었다..

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.7
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• pp.53-60
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• 2021

LOD-based recommender systems usually leverage the data available within LOD datasets, such as DBpedia, in order to recommend items(movies, books, music) to the end users. These systems use a semantic similarity algorithm that calculates the degree of matching between pairs of Linked Data resources. In this paper, we proposed a new approach to measuring semantic distance in an LOD-based recommender system by assigning weights converted from user ratings to links in the LOD graph. The semantic distance measurement model proposed in this paper is based on a processing step in which a graph is personalized to a user through weight calculation and a method of applying these weights to LDSD. The Experimental results showed that the proposed method showed higher accuracy compared to other similar methods, and it contributed to the improvement of similarity by expanding the range of semantic distance measurement of the recommender system. As future work, we aim to analyze the impact on the model using different methods of LOD-based similarity measurement.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.286-289
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• 2011

VTK와 OSG는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 사용되는 오픈 소스 라이브러리이다. VTK는 데이터 가시화에 초점을 맞추어 개발된 라이브러리로 다양한 격자 구조의 수치 데이터를 위한 고수준의 가시화 알고리즘을 제공한다. OSG는 다수의 폴리곤으로 구성된 복잡한 전경을 빠르고 효율적으로 렌더링할 수 있도록 하는 라이브러리로 전경 그래프(scene graph)와 다양한 실시간 렌더링 기술을 제공한다. VTK와 OSG는 서로 다른 목적으로 개발된 라이브러리이기 때문에 어느 한 라이브러리만을 이용해서 대용량의 수치 데이터를 가시화하는 것은 많은 노력을 필요로 한다. 따라서 VTK의 고수준 가시화 알고리즘과 OSG의 실시간 렌더링 기술을 접목하여 대용량 데이터를 빠르게 가시화하고자 하는 시도가 여러 연구 그룹에서 꾸준히 있어왔다. 본 논문에서는 테라 스케일의 거대 용량 수치 데이터를 빠르게 가시화하기 위한 방법으로 병렬 VTK 엔진과 OSG 실시간 렌더링 엔진을 접목한 병렬 가시화 시스템을 제안하고자 한다. 또, 본 논문에서 제안하는 가시화 시스템을 이용해서 실제 테라 스케일 데이터에 적용한 사례를 소개한다.