• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1086-1087
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• 2023

본 논문은 물류창고 내 컨베이어벨트에서 자동으로 화물의 크기와 무게를 분석하고 이를 인공지능을 기반으로 분류하는 기술에 관한 연구를 다루고 있다. 우리의 연구를 통해 넓은 물류창고에서 전체 분류 과정을 모니터링할 수 있으며, 웹사이트를 활용하여 원거리에서도 물류 분류 과정을 실시간으로 확인 가능하게 한다. 또한 문제 발생 시 기록을 남겨 관리자 간에 관리, 감독이 원활하도록 도와준다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.517-524
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• 2024

본 연구는 ChatGPT 서비스의 개시 이후 인공지능 혁명이라 일컬어지는 시대적 배경 속에서, 웹사이트의 제작과 인공지능의 융합을 위해 딥러닝 모델을 학습 및 구현하고자 한다. 딥러닝 모델은 수집한 3,000개의 웹페이지 이미지를 구성요소와 레이아웃 분류체계 기반의 데이터 가공을 통해 학습하였으며, 다음과 같은 세 가지 단계로 구분하여 진행하였다. 첫째, 인공지능 모델에 관한 선행연구를 조사하여 구현하고자 하는 모델에 가장 적합한 알고리즘을 선택하였다. 둘째, 적합한 웹페이지 및 단락 이미지를 수집하고 분류 및 가공하였다. 셋째, 딥러닝 모델을 학습시키고 서빙 인터페이스를 연동해 모델의 실제 결과를 확인하였다. 이렇게 구현된 모델은 실제 웹페이지를 구성하는 복수의 단락을 탐지하고, 단락별 규모, 요소, 특징을 분석하여 분류체계를 기반으로 의미 있는 데이터를 도출할 것이다. 이 과정은 점차 발전하여 웹페이지를 보다 정밀하게 분석할 수 있게 될 것이다. 그리고 정밀 분석기법을 역으로 설계하여, 인공지능이 완벽한 웹페이지를 자동으로 생성할 수 있는 연구의 초석이 될 것으로 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제17권3호
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• pp.7-20
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• 2000

오늘날 인터넷은 빠른 기술발전 속도, 기하급수적으로 증가하고 있는 접속 네트워크의 수, 다양한 멀티미디어 기능 등으로 인하여 활용분야가 날로 확대되어 가고 있으며, 전세계 기업들은 고객에게 보다 나은 서비스를 제공하고 내부효율성을 강화함으로써 경쟁우위를 확보하기 위하여 최근 수년 사이에 자사의 인터넷 웹사이트 구축과 운영을 위한 노력을 경주하고 있다. 국내에서도 실제로 웹사이트의 운영을 통해 기업의 성과에 영향을 주고 있는 사례를 흔히 볼 수 있지만, 웹 상에서의 정보활용 단계모형을 토대로 다국간의 전략적 활용수준과 이를 기초로 한 전략적 활용실태를 비교분석한 연구는 아직 부족한 상태이다. 본 연구에서는 이러한 웹기술의 기업도입현황을 살펴보면서 기업들의 경쟁력을 유지하는 새로운 영역으로서 웹의 전략적 중요성을 고찰해 보고자 한국을 비롯하여 미국, 일본 등 3개국의 기업을 대상으로 웹 사용현황조사를 실시하였다. 우선 선행연구를 통하여 기존의 기업의 인터넷활용실태 조사연구에 대한 고찰을 하였으며, 국내 기업들의 웹사이트에 싣고 있는 정보수준을 단계별로 분류하고 이를 기준으로 한, 미, 일 3개국 기업 웹사이트들의 활용수준을 각각 조사함으로써 국내기업과 해외기업들간의 웹 사용에 있어서 국가간의 차이, 발전단계 및 활용현황을 실증적으로 비교 및 분석하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제41권3호
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• pp.127-144
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• 2007

이 연구는 기독교 분야 인터넷 정보자원을 효율적으로 조직. 활용하기 위하여 기독교 분야 웹문서 분류체계의 모형을 제시하기 위한 것이다. 이를 위하여 (1) 문헌분류표인 KDC 4판, DDC 22판, LCC 2000년판의 기독교 분야의 강목을 비교 분석하고. (2) 국내 종합포털사이트 중 기독교 분야의 웹사이트 수가 많은 다음, 엠파스, 네이버의 기독교 분류항목을 비교 분석하며, (3) 기독교 종합포털사이트 중 가장 많이 이용되는 갓피플, 기독정보탐색 갓피아의 분류항목을 비교 분석하고, (4) KDC, DDC와 갓피플의 강목을 비교 분석한다. (5) 분석 결과를 토대로 웹문서를 위한 기독교 분야 분류체계(안)을 제시한다. 본 연구 결과, 1차구분은 10개 항목을 배정하고, 그 하위항목으로 2차 구분하여 세분한 2단계 계층구조를 설계하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.29-36
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• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.240-242
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• 2019

본 논문에서는 대한민국 국토에 대한 토지피복지도를 인공위성 영상으로부터 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 합성곱 신경망을 이용하여 인공위성 영상의 각 패치를 4 종류의 토지 용도로 분류한다. 이후 인공위성 영상과 토지 용도 분류 결과를 조건부 랜덤 필드에 적용하여 픽셀 단위로 색상과 질감이 유사한 영역을 같은 토지 용도로 분류될 수 있도록 하여 정확한 토지피복지도를 생성한다. 현재 대한민국 국토에 대한 토지피복지도 생성을 위해 구축된 데이터 세트가 없기 때문에 본 연구에서는 합성곱 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 직접 구축하였다. 이를 위해 환경공간정보 서비스 웹사이트로부터 인공위성 영상을 취득하고, 각 영상을 패치 단위로 나누어 토지 용도를 직접 분류하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 토지 용도 분류 합성곱 신경망의 성능을 평가하였으며, 최종 생성된 토지피복지도는 제안하는 방법이 효과적으로 토지 용도를 분류할 수 있음을 나타낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.808-810
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• 2013

최근 인터넷 사용이 보편화됨과 더불어 정치적, 경제적인 목적으로 웹사이트와 이메일을 악용한 악성 코드가 급속히 유포되고 있다. 유포된 악성코드의 대부분은 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드이다. 이에 변종 악성코드를 탐지하기 위해 유사 악성코드를 분류하는 연구가 활발하다. 그러나 기존 연구에서는 정적 분석을 통해 얻어진 정보를 가지고 분류하기 때문에 실제 발생되는 행위에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 악성코드가 호출하는 API(Application Program Interface) 정보를 추출하고 유사도를 분석하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 악성코드가 호출하는 API의 유사도를 분석하기 위해서 동적 API 후킹이 가능한 악성코드 API 분석 시스템을 개발하고 퍼지해시(Fuzzy Hash)인 ssdeep을 이용하여 비교 가능한 고유패턴을 생성하였다. 실제 변종 악성코드 샘플을 대상으로 한 실험을 수행하여 제안하는 악성코드 분류 기법의 유용성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1243-1246
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• 2002

본 논문은 검색엔진을 이용하여 대상 웹사이트의 링크 사이트 전체를 수집하고, 각 링크 사이트의 페이지를 인덱싱하여 데이터베이스화하는데, 특히 가장 최신의 페이지를 분류하여 시간에 의해 검색단어의 정확도가 가려지는 경우, 이를 이용할 수 있도록 하였다. 본 논문은 검색엔진에 의해 검색 서비스를 제공하는 기본적인 웹 로봇의 구현에 대한 연구이며, 웹 로봇의 역할은 크게 링크 사이트를 수집하는 것 이외에 제목, 메타태그, 멀티미디어 다운로드등의 역할들을 수행하며 이를 인덱싱 하여 데이터베이스화한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.113-120
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• 2024

정보통신 기술이 발전함에 따라 우리는 일상에서 다양한 형태의 데이터를 손쉽게 생성하고 있다. 이처럼 방대한 데이터를 효율적으로 관리하려면, 체계적인 카테고리별 분류가 필수적이다. 효율적인 검색과 탐색을 위해서 데이터는 트리 형태의 계층적 구조인 범주 트리로 조직화되는데, 이는 뉴스 웹사이트나 위키피디아에서 자주 볼 수 있는 구조이다. 이에 따라 방대한 양의 문서를 범주 트리의 단말 노드로 분류하는 다양한 기법들이 제안되었다. 그러나 범주 트리를 대상으로 하는 문서 분류기법들은 범주 트리의 높이가 증가할수록 단말 노드의 수가 기하급수적으로 늘어나고 루트 노드부터 단말 노드까지의 길이가 길어져서 오분류 가능성이 증가하며, 결국 분류 정확도의 저하로 이어진다. 그러므로 본 연구에서는 사용자의 요구 분류 정확도를 만족시키면서 세분화된 분류를 구현할 수 있는 새로운 노드 확장 기반 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 탐욕적 접근법을 활용하여 높은 분류정확도를 갖는 노드를 우선적으로 확장함으로써, 범주 트리의 분류 정확도를 극대화한다. 실데이터를 이용한 실험 결과는 제안 기법이 단순 방법보다 향상된 성능을 제공함을 입증한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.499-504
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• 2006

본 연구는 사회 트렌드 변화에 따른 적응 속도가 빠르고 소비 또한 타 계층에 비해서 매우 높은 지수로 구성된 20대 여성을 연구 대상으로 선정하여 이들의 다양한 감성 니즈를 파악하고 현 시점에서의 트렌드 분석을 통해 그들의 요구와 취향이 적절하게 반영된 휴대폰 GUI디자인을 대기화면을 중심으로 제시해보고자 한다. 연구방법은 사용자 감성 니즈 분석을 위해 FGI 기법을 사용하였고, 트렌드 분석을 위해서는 Town Watching과 잡지 및 웹사이트 분석을 통하여 감성형용사를 추출하였다. 추출된 형용사간의 상관치와 의미에 따라 상대축을 설정하여 공간을 설정하고 공간 위에 각 형용사와 이미지를 배열하여 감성형용사 공간을 설정하였다. 이러한 감성평가 결과에 FGI를 통해 구분한 사용자의 감성 니즈 분류를 기초로 하여 3가지의 감성테마로 분류를 하였다. 분류 기준은 사용자들이 원하는 휴대폰 이미지와 트랜드 분석을 하여 얻은 형용사를 비교하여 그룹핑하였다. 분류된 그룹에 해당하는 테마명을 지정해주었고 그에 맞는 휴대폰 GUI 디자인을 제안한다. 본 연구는 시장세분화 경향에 따라 특정 사용자 층에 대한 연구가 중요한 시점에서 20대 여성이라는 특정 사용자층에 대한 조사를 바탕으로 디자인을 이끌어내었다는데 의의가 있다.