• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.237-239
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• 2014

다수 사용자의 스마트폰 사용패턴을 협업적인 방법으로 분석할 경우 모바일 기기에 대한 선호도 분석, 과몰입 정도 판단 등 다양한 관련 연구에 활용될 수 있다. 본 연구는 스마트폰의 사용패턴 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스 개발을 위하여 로그데이터를 추출하여 서버에 저장하는 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 사용자의 스마트 폰 로그데이터를 수집하기 위하여 모바일앱을 개발하고 모바일앱을 통해서 추출된 로그데이터를 저장할 서버 DB 를 구축하고 유사성 분석을 위한 협업필터링 엔진을 개발하였다. 개발된 시스템의 성능 평가를 위하여 일부 사용자에 대한 사용패턴 데이터셋 구축 실험을 수행하였으며 후속 연구를 위한 실험 환경을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.724-726
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• 2001

본 논문에서는 컴퓨터 바이러스의 자기 복제 특성을 용한 바이러스 탐지 및 복구 방안을 제안한다. 바이러스의 행동 패턴은 바이러스의 종류 만큼 다양하지만 파일 바이러스의 경우, 자기 복제 행동 패턴은 대부분의 바이러스가 유사하다. 파일 바이러스가 시스템 감염시키기 위해서는 기생할 실행파일을 열고, 자기 자신을 그 실행 파일에 복사해야 한다. 이와 같은 자기 복제 행위를 통해 바이러스가 광범위하게 선과될 때 피 피해도 커지게 된다. 바이러스치 자기 복제 특성을 감안하여 본 연구에서 제안하는 바이러스 탐지 알고리즘은 다음과 같은 득징을 가진다. 첫째, 바이러스의 자기복세 행동 패턴은 파일 입출력 이벤트로 표현하여 바이러스의 행동 패턴으로 일반화시켰다. 둘째, 바이러스의 1차 감염행위는 허용하고 2차 이후 감염 행위부터 탐지하고, 탐지되기 이전에 감염되었던, 파일들을 복구한다. 이는 일반적인 바이러스들이 자기 복제를 지속적으로 수행한다는 점에 착안하여 false-positive 오류를 줄이기 위한 것이다. 본 고에서 제안하는 방법을 사용함으로써 특정 문자열에 의한 바이러스 탐지 및 복구 방법의 단점을 보안할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.495-497
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• 2022

본 데이터 GAN 기법 데이터 증강기법을 적용하여 가속도 데이터를 증강하는 방법에 대해 연구한다. 가속도 데이터는 사람의 활동패턴을 인지하는데 있어 가장 기본적인 데이터로 활용된다. 가속도 데이터를 증강한 뒤, 활동패턴을 인지하는 머신러닝 모델 훈련에 사용한 결과 생성한 데이터가 육안으로 확인하였을 때 실제 데이터와 유사한 패턴을 형성하였고, 실제 활동패턴인지 모델 훈련에 사용한 결과 정확도(Accuracy)는 기존 데이터로만 훈련한 경우 74%인데 비해 증강된 데이터를 혼합하여 훈련하였을 때 약 88%로 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.125-127
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• 2000

협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2006.11a
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• pp.217-220
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• 2006

본 연구는 수율에 영향을 주는 변수들이 많이 존재하고 그들 간의 복잡한 상호 작용에 의한 수율변동이 예상되는 환경에서 기존의 관리도를 개별 공정에서 별도로 운영하여 관리하는 것이 아니라 모든 변수 중에서 상호 작용을 가지는 변수들의 조합을 특성으로 정의하고 이들의 변동을 관리함으로써 수율변동을 효과적이고 쉽게 관리할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 과거에 생산된 제품 중에서 수율이 좋은 것과 나쁜 것을 구분하고 좋은 것과 나쁜 것에 대해 각각 특성을 정의하고 특성 변화의 패턴을 추출하여 향후 새로 만들어지는 제품의 패턴이 어느것과 더욱 유사한지를 규명하여 수율 이상을 사전 예방할 수 방법이다.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.311-314
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• 2002

본 논문에서는 저가의 FR4 칩의 전면과 후면을 이용하여 ISM대역을 만족하는 이중대역 특성의 평면 역F 칩 안테나(PIFcA)를 설계ㆍ분석하였다. 제안된 PIFcA의 크기는 21$\times$5$\times$1mm이고, 10㏈ 반사손실을 기준으로 하여 2.45㎓에 9.54%(2390~2630MHz), 5.775㎓에서 13.89%(5670~6520MHz)의 이중대역 특성을 갖는다. 안테나는 2.45㎓에서 2.2㏈i, 5.77㎓에서 5.2㏈i의 이득특성을 나타내며, 방사패턴은 일반적인 PIFA 방사패턴과 유사하다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.336-341
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• 2002

현재 연구개발 중인 웹 정보 에이전트는 Agent Manager와 KB Manager. Web Manager로 구성되어 있다. 이 시스템은 동물영역에 관련된 정보를 영어로 서비스하고 있어 국내 접근보다는 외국에서의 접근이 더 많았다. 그러므로 국내 사용을 높이기 위해 애완용 동물을 위주로 한 정보추출(IE)을 수행하여 지식베이스(KB)의 확장을 시도하고 있다. 이를 위하여 태그(tag) 및 심볼(symbol)의 패턴(pattern) 유사성 정보를 찾아내고, 기존 KB와 연계하여 KB의 확장 및 수정에 이용하기 위한 유효 정보 패턴 결정에 활용함으로써 정보 추출의 새로운 방법을 고찰하고 그 가능성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.88-91
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• 1995

개층형 신경망은 교사신호들의 학습으로 원하는 입출력간의 매핑을 할 수 있으므로 패턴분류를 위해 사용되어왔다. 본 논문은 계층형 신경망의 일종인 RBFN 중 GPFN 과 PNN으로 한국어 음소인식을 수행하였다. RBFN 의 구조는 계층형 신경망과 유사하나 차이점으로는 은닉층에서 시그모이드 함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN 의 시그모이드 함수는 지수를 포함한 함수들로 대체되며 학습없이 패턴을 분류하므로 계산시간이 빠르게 수행된다. 본 실험에서는 한국어 단음절에서 모음과 자음을 추출하여 음소인식을 수행하였다. 실험 결과 학습과 평가데이타에 의한 인식률은 계층형 신경망과 비교하여 향상 되었으며, Hybrid 구성에 의한 실험에서도 항상된 인식률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.608-611
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• 2004

사용자 웹 방문 패턴 발견으로써의 사용자 클러스터링은 웹 사이트를 이용하는 사용자들의 취향과 행동방식을 얻어내는데 매우 유용하다. 또한 이러한 정보는 웹 개인화나 웹 사이트를 재구성 하는 데 필수적 이 다. 본 논문에서 사용자 웹 방문 패스를 클러스터링 하기 위한 시간적으로 효율적이며, 패스 특성을 보다 정확하게 표현하여 클러스터링 할 수 있는 알고리즘이 제안되며, 제안된 알고리즘은 패스 간의 유사도 측정을 통한 클러스터링, 하이퍼플랜을 이용한 K-평균 클러스터링의 2단계 과정으로 이루어져 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1732-1735
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• 2012

인간은 일주일 단위로 유사한 행동 패턴을 가진다고 한다. 이런 점에서 일주일 단위의 시간-공간 기록의 형태인 인간 이동 데이터를 이용하면, 인간의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 본 논문에서 인간의 행동을 유추하기 위해 BPN알고리즘을 사용하였다. BPN알고리즘에 대해 설명하고, 인간 이동의 예측에 관한 적용에 관한 BPN알고리즘의 설계 과정을 논의한다. 그리고 해당 실험의 결과와 분석을 제시한다.