• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.354-354
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• 2022

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.538-538
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• 2022

• Review of KIISC
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• v.17 no.4
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• pp.26-33
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• 2007

정보사회의 도래와 인터넷의 확산으로 정보보호의 중요성에 대한 인식은 매우 높아졌으나 정보보호에 대한 투자는 인식수준만큼 확대되지 않고 있다. 조직의 정보보호 투자가 지속적으로 이루어짐에도 불구하고 정보보호의 투자효과를 분석하기 위한 분석기준과 정보보호 투자대상이 명확하지 않아 정보보호 투자 의사결정 및 정보보호 개선 방향 도출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 정보보호 투자 효과에 관한 연구의 고찰을 통하여 정보보호 투자 효과의 개념을 명확히 하고, 정보보호 투자 효과에 대한 연구 현황을 분석함으로써 향후정보보호 투자 경제성 연구방향에 대한 시사점을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.190-192
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• 2004

본 논문에서는 학회사이트의 중요 정보들을 효율적으로 관리하기 위해 구축된 지능형 학회 관리 시스템의 설계 및 구현사례를 제시한다. 시스템 운영을 지원 하기위해 회원정보, 기업정보, 논문분야 정보 틴 논문 정보 등의 데이터를 기반으로 데이터마이닝을 수행했으며 데이터마이닝 과정에서 나타난 여러 유용한 규칙들을 제시했다. 분석된 정보를 이용해 회원 위주의 학회 사이트 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트의 개인화 계획을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1393-1396
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• 2008

P2P프로그램에 대한 연구는 정보공유 및 성능 향상을 초점으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 P2P프로그램의 정보유출 문제에 대한 원인분석 및 대응방안에 대한 연구는 미비한 실정이다. 일본은 2004년부터 P2P프로그램을 통한 정보유출 사건이 빈번히 발생하고 있다. 이와 같은 이유로 본 연구는 일본의 P2P프로그램을 통한 정보유출 현황, 원인, 대응방안을 연구했다. 정보유출 현황을 조사하기 위해 정보유출에 관련된 언론기사를 수집했고, 일본 P2P프로그램으로부터 유출되고 있는 정보를 30개월간 수집했다. 정보유출 원인을 이해하고 대응방안을 파악하기 위해서 일본 P2P프로그램의 사용현황, 정보유출 사례, 정보유출 원인, 일본 정부·기관·기업·군의 대응방안을 조사하고 분석했다. 유출된 정보를 수집한 결과 개인 신상정보, 기업, 관공서, 군 등의 내부 자료를 수집할 수 있었으며, 유출 정보로 인한 사회적 심각성을 이해할 수 있었다. 또한 일본 민·관·군의 정보유출 대응방안이 실효성을 거두고 있는가를 검증하기위해서 유출정보를 지속적으로 수집하였다. 그 결과 대응방안 적용 시점부터 유출정보가 급격히 감소했음을 확인했다. 이러한 연구 결과는 타 국가의 P2P프로그램을 통한 정보유출 대응방안수립에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.367-369
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• 2005

현재의 컴퓨팅 환경은 수많은 센서와 컴퓨팅 디바이스에서 사용자와 주위 환경에 대한 상황 정보를 생성하고 있다. 이러한 상황정보는 무선 네트워크와의 결합을 통하여 정보가 필요한 서비스로 전달되어 사용자에게 더욱 지능화된 서비스를 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 이러한 환경에서 서비스는 주변에 존재하는 상황정보 제공자를 검색하여 상황정보를 제공받을 수 있어야 한다. 수많은 상황정보 정보제공자가 무선 네트워크를 통하여 상황정보를 제공하는 환경에서 필요한 상황정보 제공자를 찾고 상황정보를 전송하는 효율적인 프로토콜이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 무선 네트워크에 적합한 상황정보 제공자의 검색과 상황정보 전송을 위한 상황정보 발견 프로토콜(Context Discovery Protocol)을 디자인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.75-77
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• 1999

정보추천 시스템은 사용자가 어떤 정보를 선호하는지를 식별함으로써 산재한 정보 중에서 적절한 정보만을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 정보추천 시스템에서 사용되는 정보여과 기술에는 내용기반 여과와 협력적 여과가 있다. 기존의 협력적 정보여과 기술은 선호도를 적게 제시한 사용자에게 정보를 추천하기 어렵고, 동일한 상품 정보에 대해서 사용자의 평가가 없을 경우 사용자간의 유사성을 판단하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 SVD (Singular Value Decomposition)를 통해 사용자 프로파일을 정량화함으로써 사용자 선호도 행렬로부터 숨어있는 의미정보를 추출하여 동일한 정보에 대해 선호도를 평가해야 한다는 단점을 극복한다. 이때, 사용자 프로파일 벡터를 비감독 학습 알고리즘인 SOM (Self0Organizing Map)으로 클러스터링하여 사용자를 분류하고, 정보추천은 사용자 그룹간에서 이루어지며 Pearson correlation 알고리즘을 이용한다. 기존의 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 새로운 사용자에 대해서도 적절한 정보를 추천할 수 있음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.373-376
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• 2006

컴퓨터와 인터넷의 발전은 사용자들로 하여금 많은 정보들은 손쉽고 빠르게 접할 수 있는 기회를 제공한다. 이로 인해 사용자들의 정보 수집 및 활용의 수준 또한 높아져 방대한 분량의 정보가 이용되고 있으며, 원하는 정보를 얻는데 많은 시간이 소비되고 있다. 따라서 사용자들은 신속하고 정확하게 필요한 정보만을 요구하게 된다. 입찰정보도 그 대표적인 예로 볼 수 있는데 간단한 입찰정보의 제공만이 아닌 입찰정보의 분석과 결과물을 고객의 특성에 맞게 서비스를 제공해줌으로써 e-CRM 개념의 고객 맞춤형 입찰정보 형태로 변해가고 있다. 본 논문에서는 입찰정보를 사용하는 고객들의 특성을 입찰 성향에 근거하여 조사하고 결과를 토대로 입찰정보를 분석한다. 이를 토대로 고객들에게 신속하고 정확한 입찰정보를 제공해주기 위한 여러 기법들을 통합하여 최적의 입찰정보를 제공하는 시스템을 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.463-469
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• 1997

본 연구에서는 경영환경 및 정보기술의 변화에 경영 정보학 교육이 어떻게 적응해 나갈 것인지 경영 정보학 교수와 정보시스템 실무자들의 인식을 조사 분석하였다. 40명의 경영정보전공 교수와 22명의 정보시스템 실무자들은 정보시스템 전문가가 갖추어야 할 경 영능력, 이들이 숙지해야 할 최근 정보관련 이슈, 또 정보시스템 전문가에게 요구되는 정보 기술에 대한 지식 및 활용 능력 등에 관해 거의 일치된 견해를 보였다. 경영정보 전공 교수 들은 변화하는 정보기술을 반영한 새로운 교과목을 개발하고 대학당국에서는 경영정보학이 유사공학분야(Psuedo-engineering)임을 인식하고 교과과정 개편과정에 신축성을 부여하고 이공계에 준하는 실습시설 및 연구지원을 해주어야 실무에서 원하는 인재를 양성할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.171-176
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• 2007

Parsing 작업의 결과인 Parse Tree 정보는 문장에 관한 구조적 정보를 가지고 있는 Tree 정보로 이 정보를 이용하여 정보 검색에 활용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 XML 기술과 스트링 매칭 기법을 이용하였으며, 사용한 스트링 매칭 기법은 Approximate String Matching 기법이다. Query 정보와 문서 정보를 Parsing하여 얻은 Parse Tree를 XML 형태의 정보로 변환한 후, 두 정보를 가지고 Approximate String Matching 기법을 적용하여 Query 정보와 문서 정보 간의 유사도를 계산한다. 제안하는 알고리즘의 장점은 구조 기반의 정보 검색 기능이 가능하고 비슷한 정보에 대한 검색 기능이 가능하며 비슷한 구조에 대한 검색 기능이 가능하다는 것이다.