• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 하계학술대회
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• pp.721-729
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• 2004

최근에 학교 현장에서 제공하는 홈페이지는 학교의 정보화 능력을 가늠하는 척도가 되고 있으며 학생과 학부모 그리고 학교가 상호 의사소통 할 수 있는 좋은 장을 마련해주고 있다. 그러나 끊임없이 변화하는 학생들의 검색 패턴에 대해서 학교 홈페이지가 적절히 대처하지 못하고 있으며, 그들의 방문 목적 달성을 위한 충분한 안내를 제공함에 있어 한계를 가지고 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 사이트 접속자들의 행동 패턴 분석을 위해 웹서버 로그 데이터를 이용하고, 데이터 마이닝의 한 기법인 연관규칙을 적용하여 로그 데이터를 분석함으로써 사용자들의 의미 있는 행동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 이렇게 추출된 행동패턴을 기반으로 하이퍼링크가 자동으로 생성되어 해당 웹페이지에 삽입됨으로써 특정 개인뿐만 아니라 공통의 다수가 편리하게 이용할 수 있는 적응형 학교 웹사이트 구축 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.425-428
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• 2008

모바일기기에 탑재되어있는 디지털 카메라의 성능이 향상됨에 따라 이를 이용한 사진의 촬영 및 수집이 용이해졌으며, 따라서 사용자 로그정보를 이용하여 방대한 양의 사진을 분석하거나 브라우징해주는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일기기의 불확실한 로그정보와 사진 주석정보를 베이지안 네트워크로 모델링하여 사용자가 겪은 이벤트들을 추론하고 사용자의 일과를 요약해주는 방법을 제안한다. 우선 사진들을 시간과 위치정보에 따라 분할하여 사진그룹목록을 생성하고, 이를 모바일기기에 입력되어있는 사용자의 일정목록과 합하여 임시이벤트목록을 생성한다. 그 뒤 베이지안 네트워크를 이용하여 각 이벤트를 인식하고 이를 가장 잘 나타내는 사진을 선택한다. 제안하는 방법은 선택된 사진들을 나열하여 사진다이어리형식으로 사용자의 일과를 요약하여주며, 이때 특정 이벤트와 매치되는 사진이 없을 경우 미리 정의되어있는 만화 컷을 대신 사용하여 내용이 매끄럽게 이어지도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.946-948
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• 2005

본 논문은 얼굴의 크기에 무관하게 적용 가능한 효율적인 얼굴 검출 및 얼굴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 먼저 스킨필터(skin filter)를 이용하여 눈, 코, 입을 포함한 얼굴 영역을 검출하며, 검출된 얼굴 영역을 로그-극좌표(log-polar) 이미지로 변환한다. 변환된 로그-극좌표 이미지에서 자동상관관계(autocorrelation) 기법을 이용하여 얼굴의 특징을 추출한 후, 고유얼굴(eigenface) 인식 기법으로 얼굴을 인식한다. 실험을 통하여 제안된 시스템이 평균 $97.83\%$의 인식률을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.325-328
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• 2001

본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.

• 인지과학
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• 제20권4호
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• pp.535-554
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• 2009

모바일 장비에서 수집되는 정보는 개인의 기억을 보조하기 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 그 양이 너무 많아 사용자가 효과적으로 검색하기에는 어려움이 있다. 데이터를 사람의 기억과 유사한 에피소드 방식으로 저장하기 위해 중요 이벤트인 랜드마크를 탐지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위해서 다양한 컨텍스트 로그 정보로부터 자동으로 랜드마크를 찾아내는 속성별 베이지안 랜드마크 예측 모델을 제안한다. 랜드마크 예측 정확도를 높이기 위해 요일별, 주간별로 데이터를 나누고 다시 수집된 경로에 따른 속성으로 분류하여 학습을 통해 베이지안 네트워크를 생성하였다. 노키아의 로그데이터로 실험한 결과, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다 예측성능이 높았으며, 주간별 및 요일별로 설계한 베이지안 네트워크에 비해 제안한 방법인 속성별 베이지안 네트워크의 성능이 가장 우수하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.309-318
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• 2009

한 개인이 일상 생활을 하면서 겪는 사건을 자동으로 기록하고 탐색하는 시스템은 비교적 최근에 활발히 연구되고 있는 분야이다. 개인 미멕스(personal memex) 또는 라이프로그(life log)라 불리는 이러한 시스템은 MyLifeBits 프로젝트의 센스캠(SenseCam)처럼 보통 이를 위한 전용 디지털 기기를 수반한다. 본 연구에서는 개인의 일상 생활을 담는 매체로서 이러한 현대인이 일상적으로 사용하는 휴대폰, 신용카드, 디지털 카메라 등의 매체를 주목하였다. 이러한 매체에 직접 기록되는 일상 생활 또는 이러한 매체를 통해 상용 서비스를 제공하는 업체의 사이트 (예를 들면 휴대폰 회사 통화 기록)에 기록되는 일상 생활을 전송받아 체계적으로 저장하고 추후 빠르게 참조할 수 있도록 하였다. MyMemex라 불리는 본 시스템의 데이터 수집 에이전트는 이러한 싸이트에서 제공하는 웹 서비스를 이용하여 개인의 라이프로그 '웹 데이터'를 수집하여 서버에 저장한다. 또한 디지털 기기에 저장되는 '파일 데이터'를 로드하여 서버에 저장한다. 본 연구에서는 이러한 웹 데이터 또는 파일 데이터를 4W1H로 기술되는 하나의 미멕스 사건으로 보아 각 서비스마다 다른 형태를 가지는 데이터를 4 W1H 미멕스 사건 데이터로 변환한다. 이러한 변환에는 미멕스 사건 온톨로지를 사용한다. 웹 기반으로 제공되는 본 시스템에서 사용자는 자신의 일상 기록을 시간 순으로 볼 수 있고 특정 키워드를 이용하여 검색할 수 있다. 또한 미멕스 사건들이 문장으로 변환되어 일기 또는 이야기 형식으로 전개될 수 있다. 관련된 일련의 미멕스 사건들은 '에피소드'로 자동으로 군집화되어 보여진다. 저자 중 한명의 실제 라이프로그 데이터를 사용하여 에피소드 군집화를 실험한 결과 높은 정확도를 보였다.

• 정보보호학회지
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• 제28권2호
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• pp.33-42
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• 2018

머신러닝 및 인공지능 기술의 발전은 다양한 분야 활용되고 있고, 이는 보안 분야에서도 마찬가지로 로그 분석이나, 악성코드 탐지, 취약점 탐색 및 대응 등 다양한 분야에서 자동화를 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 취약점 탐색 및 대응 분야의 경우 2016년 데프콘에서 진행된 CGC를 필두로 바이너리나 소스코드 내의 취약점을 정확하게 탐색하고 패치하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있다. 이에 본 논문에서는 취약점을 탐색 및 대응하기 위해 각 연구 별 탐색 기술과 대응 기술을 분류 및 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.337-338
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• 2015

최근 다양한 모바일 기기를 통한 여러 가지 문제지가 등장하고 있다. 본 논문에서는 여러 종류의 기출문제를 풀고 답을 확인할 수 있는 문제지를 개발하고자 한다. 먼저 로그인 폼을 만들어 회원정보를 담고 여러 가지 문제를 입력하여 문제지를 만들고 문제를 다 풀면 자동으로 채점을 하여 일일이 점수를 계산하는 시간낭비를 줄였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.31-33
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• 2002

인터넷의 발달로 데스크탑 컴퓨터만이 아니라 냉장고, 달리는 차안, PDA, 핸드폰 등 생활 영역 곳곳에서 인터넷을 할 수 있다. 이런 다양한 기기에서 누릴 수 있는 서비스의 질은 분명 다르다. 여러 종류의 다양한 서비스를 보장하기 위해서 서비스 제공자는 같은 상품이라도 화질별로 이미지를 가지고 있어야 한다. 전자상거래용 이미지는 같은 상품에 대한 이미지라도 상황에 따라 보이는 크기가 다르다. 카달로그 목록에 있는 이미지는 작은 것을 사용하고 상품을 제시할 때는 확대된 그림을 사용해야 한다. 현재의 서버시스템은 이미지를 크기에 따라 개별적으로 저장한다 따라서 상품을 교체할 때마다 여러 개의 이미지를 동시에 바꿔야 하기 때문에 이러만 시스템은 비효율적이다. 본 논문에서는 이런 비효율성을 줄이기 위해 수준에 맞게 이미지를 자동으로 처리하여 같은 이미지를 여러 버전으로 보여주는 웹 이미지 서버를 제안한다. 제안된 웹 서버는 사용자를 분류하고 그 분류에 따라 대용량, 고화질 이미지에서 저용량, 저화질로 이미지를 자동으로 처리하여 효과적이고 더 빠른 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 하나의 웹 이미지로도 다양한 수준의 이미지를 가질 수 있기 때문에 서비스 종류 별로 웹 페이지를 만들지 않아도 되고, 저장공간도 효율적으로 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.510-512
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• 2003

본 논문에서는 문서의 자동 분류를 위한 용어 빈도 가중치 계산 방법으로 Box-Cox변환기법을 응용한 정규화 용어빈도 가중치를 정의하고, 이를 문서 분류에 적응하였다. 여기서 Box-Cox 변환기법이란 자료를 정규분포화 할 때 적용하는 통계적인 변환방법으로서, 본 논문에서는 이를 응용하여 새로운 용어빈도가중치 계산법을 제안한다. 문서에서 등장한 용어 빈도는 너무 많거나 적게 등장할 경우, 중요도가 떨어지게 되는데, 이는 용어의 중요도가 빈도에 따른 정규분포로 모델링 될 수 있다는 것을 의미한다. 또한 정규화 가중치 계산방법은 기존의 용어빈도 가중치 공식과 비교할 때, 용어마다 계산방법이 달라져, 로그나 루트와 같은 고정된 가중치 방법보다는 좀더 일반적인 방법이라 할 수 있다. 신문기사 8000건을 대상으로 4개의 그룹으로 나누어 실험 한 결과, 정규화 용어빈도가중치 계산방법이 모두 우위의 분류 정확도롤 가져, 본 논문에서 제안한 방법이 타당함을 알 수 있다.