• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.491-494
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• 2004

최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 상품을 추천하는 연구들은 다양하게 발전하고 있지만 추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 상품을 구매할 시점을 추천해 주는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준 시계열 패턴과 유사한 시계열 패턴을 정규화 변환된 유사도로써 검색한다. 검색된 과거 가격 패턴을 기준으로 미래 가격 패턴을 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화에 따라 상품 구매시점을 추천한다. 또한 본 논문에서는 이러한 구매시점을 추천하는 상품 추천 시스템을 설계한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.802-809
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• 2013

본 논문에서는 프로그래밍 언어에 정의되는 지정자와 키워드가 프로그램 코드 상에서 연속적인 패턴으로 나타나게 될 때, 해당 연속 패턴들의 빈도와 길이를 측정하여 두 코드 사이의 유사성을 측정하는 기법을 제안한다. 또한, 이러한 분석 결과를 정형적 개념 분석 기법을 이용하여 가시화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 유사도 측정 기법에서는 고려하지 않았던 단어 인접성을 유사도 측정에 반영한다. 함수 단위로 지정자와 키워드 패턴을 이용하여 함수의 호출 순서나 수행 순서에 상관없이 표절을 탐지할 수 있다. 또한, 유사도 측정 결과는 정형적 개념 분석 기법을 이용하여 격자(lattice)로 시각화되어 사용자의 이해도를 높일 수 있다. 실험 결과 제안 기법은 96%의 표절 탐지 성공률을 보여주었다. 제안 기법은 프로그램 코드 뿐만 아니라 일반 문서의 분석에도 적용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 정보보호학회지
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• 제27권4호
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• pp.36-42
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• 2017

온라인 게임 내의 가상재화인 게임 머니 취득을 목적으로 한 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 심각한 문제를 야기하고 있다. 때문에 게임 회사에서도 보안 솔루션을 도입하는 등 여러 가지 대응을 시도하고 있으며 그에 대한 사례로 실제 라이브 서비스에서 게임 봇 탐지에 사용하였던 애니메이션 유사도 분석 프레임워크를 제안한다. 사람과 게임 봇 간에는 애니메이션 패턴 차이가 존재하기에 이를 분석하면 게임 봇을 탐지할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 도메인 전문가가 설정한 룰셋에 의존하지 않고 애니메이션 패턴 데이터를 기반으로 생성한 모델을 활용하기에 작업장에서 우회하기가 어려우며, 분석 모델 업데이트만으로 대응이 가능하다는 점에서 게임 운영상 장점이 많다. 이러한 장점들로 향후 애니메이션 패턴 유사도 분석 기법이 게임 봇 탐지에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.298-301
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• 2011

모바일 기기에서 수집된 많은 정보들은 시맨틱한 정보들을 포함하고 있기 때문에 수치 해석에 특화된 클러스터링 등의 데이터마이닝 방법들을 적용하기가 힘들다. 따라서 상대적인 유사도를 계산하는 방법이 많이 이용되지만, 상대적인 유사도 값조차 유클리드 거리로 환산이 불가능한 특징을 가지는 경우가 많다. 본 논문에서는 비유클리드 특징을 가지는 유사도를 TFIDF 와 pseudo-Euclidean embedding을 적용하여 유클리드 공간 상의 거리값으로 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 가능성을 보이기 위하여 모바일 기기에서 대학생들의 생활 패턴을 반영하는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 제안하는 방법을 적용한다. 그리고 적용된 결과를 대학생들의 생활 패턴과 비교하여 분석한다. 또한 장소 간의 유사도를 이용하는 애플리케이션의 프로토타입을 개발한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.59-62
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• 2015

하천에서 유사이동 분석이 중요한 이유는, 지속가능한 하천관리의 관점에서 하도, 구조물, 생물 서식처와 수질에 이르기까지 하천 내 유사이동이 미치는 영향이 광범위하기 때문이다. 특히, 유사가 어느 지점에서 유실되며 어느 지점에 쌓이는지와 같은 이슈는 하천 지속가능한 관리를 위한 핵심이라 해도 과언이 아니다. 상대적으로 크기가 작은 부유사 입자의 이동은 일상적인 하천의 흐름에서도 대부분 관찰되기 때문에, 그 이동패턴을 파악하는 것이 하천의 효율적 관리에 밑바탕이 된다. 기존연구들에서 주로 연구되었던 부유사 농도 또는 플럭스 산정은 유사에 의한 영향을 파악하기 위한 좋은 지표임은 분명하지만, 유사 입자가 움직이기 시작하는 지점이나 침전하는 지점 등 공간적 분석을 위해서는 입자의 움직임에 초점을 맞춘 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 부유사 입자를 추적하는 모의 방법을 이용하여, 개수로에서 부유사 입자를 방류하는 형태가 바뀌었을 때, 입자의 공간적 분포가 어떤 식으로 영향을 받는지에 대하여 분석하였다. 모의결과와 실험결과를 비교하여 연구의 접근방법이 부유사 이동의 공간적 분석을 위한 타당한 방법을 검증하였으며, 나아가 실험으로 측정하기 어려운 부유사 이동 패턴을 제시하였다. 입자의 방류 위치나 방류 간격 등 부유사 입자의 분산에 영향을 미치는 요인들 또한 함께 분석하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2005년도 종합학술대회
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• pp.147-153
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• 2005

최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있지만추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 판매가격의 흐름을 시계열 패턴으로 분석하여 상품의 구매시점 정보를 제공하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준이 되는 패턴과 유사한 변화를 보이는 패턴을 정규화된 유사도로써 검색하고, 검색된 가격 패턴을 기준으로 미래의 가격 패턴의 변화를 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화 폭에 따라 상품에 대한 구매시점을 제공한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.683-690
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• 2009

소셜 네트워크(Social Network)는 웹 환경에서 개인 중심의 네트워크로 구성되어 웹 사용자별 프로파일을 탐색하고 새로운 연결을 형성함으로써 정보의 소통을 지원한다. 따라서 유사한 내재적 정보를 가진 웹 사용자들로 구성 된 소셜 네트워크를 찾아서 검색에 적용한다면 검색의 효율성과 검색 결과에 대한 웹 사용자의 만족도를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 사용자들의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제(topic)별 웹 사용자 간 유사성(Similarity)을 산정한 후, 주제(Topic)별 변화되는 유사성에 따라 소셜 네트워크를 재구성한다. 마지막으로 산정된 유사성과 웹 사용자들의 검색결과에 대한 만족도, 즉 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 주제별 유사성이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 이와 같은 사실을 검색에 적용한다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성 및 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.73-85
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• 2011

문헌에 존재하는 핵심개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서 는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 합성곱 구문 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 동시에 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 합성곱 구문 트리 커널에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 다양한 테스트컬렉션 기반의 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험결과 구절 구조 정보를 이용하는 합성곱 구문 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 시스템보다 우수한 성능을 보이는 것도 함께 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.875-885
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• 2010

사례기반추론(CBR:Case-Based Reasoning)은 기존 데이터와 사례 데이터들의 관계성을 추론하는 기법으로 유사도(Similarity)와 유클리디안(Euclidean) 거리 계산 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 이 방법들은 기존 데이터와 사례 데이터를 모두 비교하기 때문에 데이터 검색과 필터링에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 따라서 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 유사도와 유클리디안 계산과정에서 발견된 패턴을 활용한 SE(Speed Euclidean-distance) 계산방법을 제안한다. SE 계산방법은 새로운 사례입력에 발견된 패턴과 가중치를 적용하여 빠른 데이터 추출과 수행시간 단축으로 시간적 공간적 제약사항에 대한 연산 속도를 향상시키고 불필요한 연산 수행을 배제하는 것이다. 실험을 통해 유사도나 유클리디안 방법으로 데이터를 추출하는 기존의 방법보다 제안하는 방법이 다양한 컴퓨터 환경과 처리 속도에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.