• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.858-861
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• 2020

로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서 휴먼형 로봇손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합된 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합된 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient(DA-NPG)와 NPG 의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇손의 사물 조작 작업을 수행한다. 그 결과, DA-NPG 와 NPG를 비교한 결과를 통해 휴먼형 로봇손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG 는 DA-TRPO 와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하여 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO 와 DA-PPO 는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.6
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• pp.185-190
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• 2009

As the use of RSA based on chinese remainder theorem(CRT-RSA) is being generalized, the security of CRT-RSA has been important. Since Bellcore researchers introduced the fault attacks on CRT-RSA, various countermeasures have been proposed. In 1999, Shamir firstly proposed a countermeasure using checking procedure. After Shamir's countermeasure was introduced, various countermeasures based on checking procedure have been proposed. However, Shamir's countermeasure was known to be vulnerable to the modified operand attack by Joey et al. in 2001, and the checking procedure was known to be vulnerable to the modified opcode attack by Yen et al. in 2003. Yen et al. proposed a new countermeasure without checking procedure, but their countermeasure was known to be also vulnerable to the modified operand attack by Yen and Kim in 2007. In this paper, we point out that pre, but countermeasures were vulnerable to the modified operand attack or the modified opcode attack.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.1 s.33
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• pp.59-66
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• 2005

The organization of the web is progressively more being used to improve search and analysis of information on the web as a large collection of heterogeneous documents. Most people begin at a Web search engine to find information. but the user's pertinent search results are often greatly diluted by irrelevant data or sometimes appear on target but still mislead the user in an unwanted direction. One of the intentional, sometimes vicious manipulations of Web databases is a intentionally biased web page like Google bombing that is based on the PageRank algorithm. one of many Web structuring techniques. In this thesis, we regard the World Wide Web as a directed labeled graph that Web pages represent nodes and link edges. In the Present work, we define the label of an edge as having a link context and a similarity measure between link context and target page. With this similarity, we can modify the transition matrix of the PageRank algorithm. By suggesting a motivating example, it is explained how our proposed algorithm can filter the Web intentionally biased web Pages effective about $60\%% rather than the conventional PageRank.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.854-857
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• 2020

최근 사람형(Anthropomorphic)로봇손의 사물조작 지능을 개발하기 위하여 행동복제(Behavior Cloning) Deep Reinforcement Learning(DRL) 연구가 진행중이다. 자유도(Degree of Freedom, DOF)가 높은 사람형 로봇손의 학습 문제점을 개선하기 위하여, 행동 복제를 통한 Human Demonstration Augmented(DA)강화 학습을 통하여 사람처럼 사물을 조작하는 지능을 학습시킬 수 있다. 그러나 사물 조작에 있어, 의미 있는 파지를 위해서는 사물의 특정 부위를 인식하고 파지하는 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 딥러닝 YOLO기술을 적용하여 사물의 특정 부위를 인식하고, DA-DRL을 적용하여, 사물의 특정 부분을 파지하는 딥러닝 학습 기술을 제안하고, 2 종 사물(망치 및 칼)의 손잡이 부분을 인식하고 파지하여 검증한다. 본 연구에서 제안하는 학습방법은 사람과 상호작용하거나 도구를 용도에 맞게 사용해야하는 분야에서 유용할 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.571-576
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• 2006

본 연구는 플렉서블 디스플레이의 제품 적용 시 다루어져야 할 인터페이스 디자인 관점에서의 접근으로서의 목적을 가진다. 유연성을 중심으로 플렉서블 디스플레이의 기술과 서비스를 살펴보고, 인간과 도구의 인터랙션 관점에서 플렉서블 디스플레이의 구부림 조작의 가능성을 살펴본다. 또한 이러한 조작 방식의 사례 연구로서, 휴대형 멀티미디어 기기에서의 디스플레이의 구부림을 이용한 조작 방식의 적용 시 사용자는 어떠한 경험지식을 활용하여 조작하는가를 실험을 통해 알아본다. 실험의 결과로부터 물리적 조작과 화면정보구조에 대한 개념을 정리하고 그에 따른 플렉서블 디스플레이의 구부림 조작을 활용한 인터페이스 사례를 제안한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.11a
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• pp.181-185
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• 2022

고객들은 조작된 온라인 리뷰가 범람하는 가운데 진정성과 가치를 지닌 리뷰를 보고자한다. 귀인 이론(Attribution theory)의 관점에서, 사람들은 리뷰어의 과거 평가 이력을 바탕으로 리뷰가 진정성 있는지를 판단하는 경향이 있다. 이러한 배경에서 본 연구의 목적은 리뷰어의 과거 평점 이력이 조작된 리뷰로 인식하는 것에 어떠한 영향을 미치며, 최종적으로 리뷰 유용성이 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것이다. 제안된 가설을 검증하기 위해 2차 데이터 분석(연구1)과 실험(연구2)을 수행했으며, 두 연구는 일관된 결과를 보여준다. 연구 1은 리뷰어의 과거 평가 이력이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하였다. 귀인이론에 근거하면, 사람들은 리뷰를 다른 목적을 가지고 작성되었다고 인식할 경우에 리뷰가 조작되었다고 생각하고, 그 리뷰가 물건이나 서비스의 진정한 가치를 평가하지 않았다고 간주한다. 따라서 해당 리뷰는 유용성이 낮게 평가되는 경향이 있다. 2차 데이터를 분석하기 위해 우리는 Python을 이용한 웹 스크레이퍼를 개발하여 TripAdvisor(TripAdvisor.com)에서 호텔 정보, 리뷰, 리뷰 정보 등의 연구 데이터를 수집하였다. 수집한 890명 리뷰어에 대한 100,621개의 리뷰를 분석하기 위해 음이항 회귀 분석을 수행하였다. 분석 결과, 평균 평점을 낮게 주는 리뷰어의 경우에 리뷰 유용성에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 사람들은 극단적인 평점을 거의 주지 않는 리뷰어가 작성한 리뷰가 더 도움이 된다고 평가했다. 연구 2는 리뷰어의 과거 평점 이력을 기준으로 리뷰가 조작되었다고 평가하는 사람들의 인식 프로세스를 실험하였다. 실험 결과, 사람들은 리뷰어의 과거 평점 이력이 평균적으로 평점을 낮게 주는 경우에는 리뷰가 의심스럽다고 판단하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 사람들은 리뷰어가 대부분 극단적인 평점을 주는 이력이 있다면 해당 리뷰어가 작성한 리뷰가 의심스럽다고 판단하는 것으로 나타났다. 연구2는 사람들이 리뷰어의 과거 평점 이력을 바탕으로 리뷰가 조작되었는지 또는 리뷰가 도움이 되는지 판단하는 경향이 있음을 보여준다. 본 연구는 귀인이론을 바탕으로 리뷰어의 과거 평점 이력이 리뷰 조작성에 대한 인식과 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하여, 해당 연구분야에 새로운 관점을 추가한 기여점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.531-533
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• 2000

J2EE 플랫폼의 핵심기술인 EJB는 서버 측 컴포넌트 표준 모델이다. 최근 들어 점차 이를 지원하는 도구의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 EJB 환경의 컴포넌트인 엔터프라이즈 빈즈를 생성하는 생성기 모델을 제시한다. 특히 이 생성기는 개발자의 개입이 많은 빈 관리 지속성 엔티티 빈 개발 시 자동화할 수 있는 매크로 기능을 가진다. 제공하는 매크로 기능은 크게 두 가지 부류로 구분할 수 있는데 데이터를 조작하는 부분과 엔터프라이즈 빈즈 환경을 조작하는 부분이 있다. 먼저 데이터를 조작하는 부분의 매크로 기능으로는 SQL 질의 관련 매크로(데이터 삽입, 삭제, 선택, 갱신) 및 데이터베이스 필드 변수 설정 매크로가 있고, 환경을 조작하는 부분에는 엔터프라이즈 빈즈 환경 접근 매크로, 홈 객체 획득 매크로, JDBC 연결 매크로 등이 있다. 사용자 측면을 고려한 이러한 기능들을 통해 개발 시간 단축, 노력, 경감, 오류 방지 등의 효과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1529-1530
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• 2012

현재 컴퓨터 조작하는 방식은 입력장치인 키보드로 조작하는 CUI, 마우스로 조작하는 GUI가 있지만 키보드와 마우스를 사용하기 불편한 장소나 불편한 사람이 동작과 음성만으로 컴퓨터를 조작하는 NUI를 구축하여 보다 나은 컴퓨팅환경을 제공하고 새로운 형식의 콘텐츠를 제공할 수 있는 기틀 마련한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.6
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• pp.81-98
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• 2009

Collaborative filtering, one of the most successful technologies among recommender systems, is a system assisting users in easily finding the useful information and supporting the decision making. However, despite of its success and popularity, one notable issue is incredibility of recommendations by unreliable users called shilling attacks. To deal with this problem, in this paper, we analyze the type of shilling attacks and propose a unique method of building a model for protecting the recommender system against manipulated ratings. In addition, we present a method of applying the model to collaborative filtering which is highly robust and stable to shilling attacks.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.727-729
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• 2022

본 연구는 2021 게임업계 연쇄 파동을 통해 게임사 이슈 대응에 대한 사용자들의 인식이 바뀐 것에 주목하여 메이플스토리 확률 조작 사건에서 나타난 사용자들의 반응을 토픽모델링으로 분석하였다. 이를 위해 사건의 발단이 된 메이플스토리 테스트 월드 업데이트 내용이 업로드된 2021년 2월 18일 17시를 기점으로 국내 온라인 게임 커뮤니티 중 하나인 인벤의 자유게시판에서 총 10만 개의 게시물을 수집하고 토픽모델링 분석을 실시하였다. 이후 도출된 주제별 주요 단어를 10개씩 확인하여 주제를 정의했다. 각 토픽을 비교하며 관련성을 확인했고 이를 통해 사용자들의 반응을 분석한 결과 확률 조작으로 인한 보상으로 환불을 원하고 있다는 것과 아이템의 확률을 조작했다는 것에 대한 사용자들의 분노, 디렉터 본인의 직접적인 사과문과 사용자와의 소통 요구, 또 다른 게임으로의 이탈을 확인할 수 있었다.