• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.364-368
• /
• 2009

"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.259-261
• /
• 2022

최근 악성코드는 한 가지의 기법이 아닌 여러 기법들이 조합되고 합쳐지고 중요한 부분만 추출되어 새로운 악성코드들이 제작되고 변형되면서 점차적으로 공격 패턴이 다양해지고 공격 대상 또한 다양해지고 있다. 특히, 기업들의 보안에서의 악성 행위로 인한 피해 사례는 시간이 지날수록 늘어나고 있다. 하지만 공격자들이 여러 악성코드를 조합하더라도 각 악성코드의 종류별로 API들은 반복적으로 사용되고 API들의 패턴들과 이름이 유사할 가능성이 높다. 그로 인해 본 논문은 악성코드에서 자주 사용되는 API의 패턴을 찾고 API의 의미와 유사도를 계산하여 어느 정도의 위험도가 있는지 판단하는 분류 기술을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제30권9C호
• /
• pp.922-929
• /
• 2005

본 논문에서는 SpPCA와 MLP에 기반을 둔 융합법칙에 의한 MRS 패턴분류기법을 제안한다. 차원축소를 위해 사용되는 기존의 PCA 기법은 입력데이터가 비선형 특성을 갖는 경우 최적의 변환행렬을 구할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 구간별로 입력데이터를 분할한 후 PCA에 의해 특징을 추출하는 SpPCA 기법을 이용하여 입력패턴의 차원을 축소한다. 다음 단계인 분류단계에서는 MLP 비선형분류기를 이용하여 구간마다 추출된 특징벡터를 이용하여 기준패턴과의 유사도를 산출한다. 최종 분류단계에서는 MLP에 의해서 산출된 유사도에 기반을 둔 융합법칙에 의하여 MRS 패턴을 분류한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 인식결과를 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.165-172
• /
• 2010

어휘 인식 시스템의 오류 보정방법으로는 오류 패턴매칭 기반 방법과 어휘의미 패턴 기반방법이있으며, 이들 방법에서는 오류 보정을 위해 핵심어를 의미적으로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템을 제안한다. 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 거쳐 음소가 갖는 의미를 파악하고 음절 복원 알고리즘을 통해 음운 변동이 적용되기 이전의 문자열로 복원하므로 핵심어를 명확히 분석하고 오인식을 줄일 수 있다. 시스템 분석을 위해 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 3.0%의 인식 향상율을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.397-405
• /
• 2004

본 논문에서는PCS대역 안테나내장형 단말기의 성능에 관하여 살펴보았다. 안테나와 안테나 내장형 단말기의 방사패턴을 3차원 전산모의실험 프로그램인 HFSS(High Frequency Structure Simulator)와 SEMCAD(Simulator Platform for Electromagnetic Compatibility Antenna Design and Dosimetry)를 이용하여 전산모의실험하였다. 단말기에 장착된 LED(Light Emitting Bi여e) 회로와 접지판의 형태에 따른 방사패턴의 변화를 살펴보았으며, 외장형안테나 단말기와 내장형 안테나 단말기의 안테나 방사패턴을 원거리장 측정 시스템을 사용하여 전자파 무반사실에서 측정하였다. 측정결과 내장형 안테나는 전산모의실험 결과와 유사한 패턴을 보였다. 그리고 전자파 무반사실에서 Agilent E5515C를 사용하여 안테나 외장형 단말기와 안테나 내장형 단말기의 무선감도를 측정하여 비교하였다. 측정된 안테나내장형 단말기의 무선감도는 안테나 외장형 단말기의 무선감도와 비교해 유사한 성능을 보였으며 수평면상의 동일편파 무선감도 평균치의 경우 차이가 0.12 ㏈로 나타났다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.183-189
• /
• 2020

본 연구는 성인 학습자의 영어 패턴 연습에 대한 측정 시기별 습득 효과를 알아보고자 40대와 65세 이상의 성인 기초 영어 학습자 집단과 유사한 영어 수준에 있는 8세 아동 집단을 대조군으로 하여 패턴 연습으로 학습한 내용을 측정 시기를 달리하여 진단하였다. 먼저, 연구 참여자를 대상으로 사전 테스트 실시 후 유사한 영어 수준에 있는 학습자를 선정하여 인칭 일치와 시제의 학습 내용을 패턴 연습으로 지도 한 후 사후 테스트를 하였고, 4주 후 다시 지연 테스트를 실시하였다. 그 결과 성인 학습자의 경우 사후 테스트에서는 40대 학습자가 가장 높은 상승폭을 보여주었고, 65세 이상의 성인 학습자도 아동과 비교하면 더 우수한 습득 효과를 보여주었지만, 지연 테스트에서는 타 연령에 비해 가장 큰 하락폭이 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 성인 학습자의 특성을 이해하고 약점을 보완한 교수법 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.33-33
• /
• 2017

수문모형들은 유역차원의 저감대책 수립 및 평가에 유용하게 사용될 수 있고 이를 활용한 합리적인 예측이 가능하다. 한국의 미계측 유역에 대한 유사발생량 예측을 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 예측모형의 특징은 신뢰할 수 있는 관측 자료를 활용하여 단계별 다중회귀분석을 이용하여 매개변수를 결정하였으며, 최소한의 입력자료를 이용하여 전국 규모의 연평균 유사발생량을 예측할 수 있다는 것이다. 본 연구에서 개발된 모형을 활용하여 4대강 유역의 중권역별 유사량을 추정하였다. 수자원장기 종합에서 사용한 중권역별 강우 자료를 활용하여 모의를 수행하였다. 2001년부터 2015년 까지 15년까지 모의결과 4대강 유역 전체적으로 연 강우량의 변동에 따라 유사발생량도 증감하는 패턴을 나타내고 있으며, 그 주기는 약 8년 정도로 추정되었다. 4대강 주요 중권역을 대상으로 2010년에 추정된 비유사량을 K-DRUM 예측값 및 유량조사사업단 추정값과 비교하여 모델의 활용성을 검토하였다. 유사량 예측의 불확실성을 감안할 때 본 연구에서 개발된 모델을 이용하여 1차 스크리닝 수준에서 미계측 유역에 대한 비유사량 예측이 가능할 것으로 판단되며, 향후 미계측 유역에 대한 유사관리계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.67-70
• /
• 2007

본 논문은 클러스터링 문제에서 사전 정보에 대한 활용의 효율을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다. 클러스터링에서 사전 정보의 존재 시 이의 활용은 성능을 개선시킬 수 있는 계기가 될 수 있으므로 그의 활용 폭을 늘리기 위한 방법으로 다양한 사용 방법의 적용인 semi-supervised 클러스터링 앙상블을 제안한다. 사전 정보의 활용 방법의 방안으로써 association-rule의 개념을 접목하였다. 클러스터 수를 다르게 적용하더라도 패턴간의 유사도가 높으면 같은 그룹에 속할 확률은 높아진다. 다양한 초기화에 따른 클러스터의 동작은 사전 정보의 활용을 다양화 시키게 되며, 사전 정보에 충족하는 각각의 클러스터 결과를 제시한다. 결과를 총 취합하여 association-matrix를 형성하면 패턴간의 유사도를 얻을 수 있으며 결국 association-matrix를 통해 클러스터링 할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
• /
• pp.792-795
• /
• 2002

현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화 시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근 횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 따라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 LONGEPRO 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내여 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
• /
• pp.319-321
• /
• 2001

본 논문에서는 스캐너로 입력된 한글 문서 영상에서 한글 문자를 인식하는 방법을 제시한다. 입력된 한글 문자를 한글의 구조적 특징에 따라 6개의 유형으로 분리하고, 각 유형에서의 모음의 형태학적 특징에 근거하여 모음을 인식한다. 각 유형에서의 자음의 인식을 위해서 가중치 패턴 클러스터를 생성하고 생성된 클러스터와 원영상간의 유사도 측정을 통해 자음을 인식하게 된다. 오인식 가능성이 있는 자음은 오인식 교정을 위한 세부 유사도 매칭과정을 통해 최종적으로 인식된다. 제안하는 알고리즘을 바탕으로 실험한 결과 스캐너로 입력받은 상용 한글 문자 14,983자에 대해 최종 95.68%의 인식률을 보였으며, 차후 정형화된 한글 문서 인식 시스템에 응용될 수 있을 것이다.