• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.552-555
• /
• 2016

본 논문에서는 데이터 스트림 대상의 필터링 문제를 다룬다. 데이터 스트림은 지속적으로 생성되며, 크기 또한 거대해서 이를 실시간 처리하기 위해서는 분석에 불필요한 데이터를 충분히 필터링해야 한다. 하지만, 기존 필터링 알고리즘은 하나의 데이터 형식에만 사용이 가능하여 다양하고 복잡한 스트림 환경에서는 사용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 스트림 형식에 따라 필터링 알고리즘을 다양하게 선택할 수 있는 필터링 시스템을 제안한다. 그리고 실시간 필터링을 위해 대표적인 오픈소스 DSMS(data stream management system)인 에스퍼 기반으로 구현한다. 또한 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 확장 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 필터링 시스템을 사용할 수 있게 한다. 제안하는 에스퍼 기반 실시간 필터링 시스템은 데이터 스트림으로 실시간 데이터 스트림과 벌크 데이터 스트림을 지원한다. 그리고 필터링 알고리즘으로 질의 필터링, 블룸 필터링, 베이지안 필터링을 제공한다. 제안하는 필터링 시스템 구현 결과, 데이터 스트림 특성에 적합한 필터링 알고리즘을 선택적으로 제공함으로써, 사용자가 보다 정확하고 효율적으로 의미있는 데이터를 추출 가능하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
• /
• 2003.12a
• /
• pp.128-131
• /
• 2003

본 논문에서는 IP Fragment 패킷을 이용한 공격에 대해서 소개하고, 현재 사용되고 있는 패킷필터링 방법의 문제점을 극복하기 위한 동적인 패킷필터링 기법을 제안하고 있다. 기존 패킷필터링 방법이 IP 주소 또는 프로토콜 기반의 정적인 규칙에 의한 필터링 방법을 이용하는 반면, 본 논문에서 제안하는 방법은 IP Fragment 패킷에 대해서 단위 시간당 데이터 양으로 표현되는 트래픽에 기반한 패킷필터링 규칙이 동적으로 생성되도록 한다. 이렇게 동적으로 생성된 규칙은 이후 이상 트래픽이 발생되면 자동으로 차단규칙으로 변경되어 IP Fragment 패킷 공격으로부터 네트워크 호스트의 시스템 자원을 보호할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.336-339
• /
• 2006

추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06d
• /
• pp.286-288
• /
• 2006

기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.73-77
• /
• 2006

제 3차 국가 GIS 기본 계획의 목적은 국가지리정보체계의 원활한 구축 및 지리정보 활용촉진으로 기존의 구가 GIS 구축의 양적 확산에서 질적 심화를 도모하고 있다. 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 더 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 GIS 응용을 위한 필수 연구로 인식하고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파 와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.472-474
• /
• 2001

웹 기반의 쇼핑몰 사이트의 수가 많아지고 그 이용량이 증가하면서, 차별화된 고객 서비스를 위해 다양한 데이터마이닝 기술들이 적용되고 있다. 특히 고객의 취향에 부합하며 그의 필요를 만족하는 상품을 고객에게 제안하는 추천 시스템을 위해 정보 필터링(information filtering) 알고리즘들이 사용되고 있다. 많은 추천 시스템들은 고객들이 상품에 대해 부여한 선호도 정보를 기반으로, 현재 사용중인 고객에게 그와 취향이 비슷한 고객들이 선택했으며, 아직 그가 선택한 적이 없는 상품을 추천하는 협력적 필터링(collaborative filtering) 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 보통의 협력적 필터링 방법에 내용기반 필터링(content-based filtering) 방법을 적용하고, 고객의 상품에 대한 선호도 점수를 자동으로 계산할 수 있도록 하는 방법을 제안하여 적용함으로써 협력적 필터링 방법을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10c
• /
• pp.79-81
• /
• 2000

최근의 이동 컴퓨팅 환경에서는 정보를 다양한 이동 컴퓨터의 환경에 맞추어서 제공하기 위하여 이동 호스트와 서버사이에 프락시를 넣는 구조가 제안되었다. 프락시는 서버에서 이동 호스트로 전송되는 데이터를 중간에서 이동 호스트의 자원에 알맞게 필터링한 후 이동 호스트로 보내주는 역할을 한다. 이러한 필터링 작업을 보다 효율적으로 하기 위해서는 프락시가 이동 호스트 자원 정보를 알고 있어야 하고 프락시는 이 자원 정보를 관리하며 필요에 맞게 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 다양한 이동 호스트들을 효과적으로 지원하기 위하여 필터링에서 고려할 수 있는 자원들의 정보를 분류하고 이 정보를 이동 호스트에서 프락시로 전달하는 방법을 제안한다. 또한 전송된 이동 호스트 자원정보에 따른 프라시 필터링 방법을 제안하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.31 no.3
• /
• pp.332-342
• /
• 2004

With the explosive growth of information in our real life, information filtering is quickly becoming a popular technique for reducing information overload. Information filtering technique is divided into two categories: content-based filtering and collaborative filtering (or social filtering). Content-based filtering selects the information based on contents; while collaborative filtering combines the opinions of other persons to make a prediction for the target user. In this paper, we describe a new filtering approach that seamlessly combines content-based filtering and collaborative filtering to take advantages from both of them, where a technique using user profiles efficiently on the collaborative filtering framework is introduced to predict a user's preference. The proposed approach is experimentally evaluated and compared to conventional filtering. Our experiments showed that the proposed approach not only achieved significant improvement in prediction quality, but also dealt with new users well.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10c
• /
• pp.736-738
• /
• 2001

예전에는 소수 사람들의 전 유물로만 여겨졌던 인터넷을 이제는 가정주부나 어린이들까지도 쉽게 접근할 수 있을 정도로 보편화되었다. 이렇게 보편화된 인터넷은 우리의 생활을 윤택하게 해주는 다른 한편에서는 불법 음란물의 확산 및, 인터넷 중독과 같은 사회문제를 낳고 있다. 이로 인해서 웹 필터링 시스템의 사용이 늘어가고 있으나 이 웹 필터링 시스템 또한 광범위한 정보의 차단으로 인해 다른 사람들의 표현 및 정보공유의 자유를 침해한다는 주장이 나오고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 해결책으로 사용자별 인증을 통한 필터링 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10c
• /
• pp.200-202
• /
• 1999

이벤트 서비스는 멀티미디어 통신, 전자상거래, 트래픽 제어시스템 등과 같은 대용량의 분산 응용 시스템에서 발생하는 이벤트의 전송을 제어하기 위한 서비스이다. 하지만 기본의 이벤트 서비스는 분산 환경의 실시간 응용 서비스를 지원하기 위해 필요한 실시간 이벤트 필터링, 우선순위, 마감시간 등과 같은 실시간 QoS 지원 기능들이 결여되어 있어 이를 지원할 수 있는 실시간 이벤트 서비스 처리 방안이 요구된다. 본 논문에서 제안하는 RTES는 기존의 ORB 구조에 이벤트 필터링, 실시간 매니저 및 QoS 저장소를 포함시킨 실시간 이벤트 서비스 미들웨어이다. 특히, RTES는 이벤트 사용자의 실시간 요구사항을 분산 실시간 응용에 반영시키기 위하여 이벤트 필터링 기능을 실시간 처리에 맞게 강화 시켜 기존의 시스템에서 지원하지 못한 사용자의 실시간 요구 사항을 지원하는데 중점을 두었다. 실시간 이벤트 필터링은 사용자로부터 원하는 실시간 요구사항과 사용자가 원하는 자신만의 이벤트 필터링 정보를 입력받아 QoS 저장소에 저장하고, 실시간 이벤트 발생 시 사용자가 입력한 정보를 반영한 필터링을 통해 이벤트를 처리하는 메커니즘으로써 사용자는 자신이 원하는 실시간 요구조건에 맞게 필터링된 이벤트 처리결과를 얻게 되어 궁극적으로 보다 높은 서비스(QoS)를 제공받게 된다. 또한 이 과정을 통해 불필요한 이벤트가 필터링 됨으로써 전체적인 네트웍 트래픽(traffic)을 감소시키는 효과를 가져온다.