• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.2
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• pp.113-121
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• 2001

접근제어의 목적은 컴퓨팅 자원 및 통신 정보자원 등을 부당한 사용자로부터 사용되거나, 수정, 노출, 파괴와 같은 비합법적인 행위로부터 보호하는데 있다. 대표적인 보안 정책 중에서 Biba 모델은 정보의 무결성을 보장하지만 상업적인 환경에 적용되기는 다소 미흡하며, 역할기반 접근제어 정책은 상업적인 측면의 보안정책에 적용이 가능하지만 접근되는 객체의 중요도에 따른 보안등급이 고려되지 않았다. 본 논문에서는 Biba 모델의 보안등급을 역할기반접근제어 모델에 적용함으로써 주체가 해당 객체를 부당하게 변경하는 것을 방지함과 동시에 수많은 접근권한을 관리하는데 융통성을 제공한다. 그리고 제안한 접근제어 모델의 제약조건들을 정형 명세 언어인 Z언어를 통해 명확히 표현함으로써 정책 입안자나 프로그래머가 접근제어정책을 설계하고 구현하고자 할 때 프로그램 개발에 소요되는 시간을 단축할 수 있다. 또한, 제안한 모델을 망관리 객체의 연산과 등급을 갖는 역할과 제약조건을 사용하여 실제 운영되는 통신망 관리에 적용하여 봄으로써 정보의 무결성이 보장됨을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.328-330
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• 2002

본 논문에서는 패턴이나 음성데이터와 같이 순차적 데이터론 인식하는데 널리 사용되어온 모델로서, 일련의 순차적인 성질을 내포하고있는 데이터를 다루는 문제에 적합하다고 할 수 있는 HMM을 이용하여 정보추출 문제를 다룬다. 기본적으로는 통상적인 HMM 사용법을 따르나 모델의 구조를 정함에 있어서 HMM을 사용할 때는 주로 목적에 맞는 HMM의 구조를 수동으로 구성하고 모델 내부의 확률 파라미터 값을 학습시켰던 데 반해, 본 논문에서는 데이터의 전처리 정보를 이용하여 초기에 추상적으로 설정한 모델이 학습을 통해서 점차 구체화되어 가는 자기 구성 은닉마르코프 모델(5-HMM)을 제시하여 사용한다. 제시된 방법은 CFP(Call for Paper)등의 텍스트 데이터에 더만 실험에서 기존 방식을 사용한 HMM보다 향상된 결과를 보여준다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.35 no.1
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• pp.83-101
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• 2018

This study aims to present a model of digital archiving based on E-ARK. It analyzed the international standards and technological specifications designed for digital archiving. The analysis employed in study explored the common specifications including core processes, information packages, and metadata structure needed for digital archiving. Based on the analysis and reviews, this study developed a model for digital archiving, in order to achieve interoperability of information packages throughout the process.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.199-203
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• 2018

음식과 맛집에 대한 사용자의 정보검색 니즈가 나날이 증가하면서 서비스 제공자가 정보 제공의 대상이 되는 맛집 상호명을 파악하는 것은 중요한 이슈다. 그러나 업종의 특성상 점포가 새로 생겨나는 주기는 매우 짧은 반면, 신규 점포의 서비스 등록 시점에는 시간적 차이가 존재하는 문제가 있다. 본 논문에서는 신규 상호명을 능동적으로 파악하기 위해 위치기반 서비스 로그에서 맛집 상호명을 추출하는 문자 기반의 딥러닝 모델 및 방법론을 제시한다. 자체 구축한 학습 데이터셋으로 실험한 결과, 제안하는 모델이 기존 기계학습 모델보다 높은 정확도로 상호명을 분류할 수 있음을 확인하였다. 또한, 사전 학습된 모델을 검색로그에 적용하여 신규 상호명 후보를 추출함으로써 향후 상호명 DB를 능동적으로 업데이트 할 수 있는 가능성을 타진하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.2 no.1
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• pp.15-20
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• 2011

There are various remedies that are proposed from aspects of education and social welfare for social integration of multi-cultural families which is different from ethnic and cultural background. This study proposed educational process model for information literacy education of multi-cultural children. The proposed model is consedered to reduce digital divide by using five factor from the earlier information literacy. At last, this study explained characteristics, objective, contents, teaching-learning method and estimating method of proposed model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.98-101
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• 2006

본 논문에서는 얼굴영상 인식의 전처리 단계인 피부 영역 자동 검출시 적용 가능하며 조명변화에 강건한 피부 영역 검출을 위한 혼합 컬러모델을 제시한다. 또한, 사용자별로 차이를 보이는 다양한 피부색을 자동으로 인식하고 사용자에 적합한 피부색 영역을 결정하기 위하여 제시한 컬러 모델을 기반으로 한 피부색 영역 모델링 전처리 단계를 제시한다. 우선, 사용자 및 사용 카메라에 따라 차이를 보이는 피부색에 대한 영역 모델을 구축하기 위하여 화면상의 가운데에 손이나 얼굴 영역이 위치하도록 하고 일정 프레임의 화면 정보를 취득한다. 취득 화면 정보로서 각 픽셀에 대한 정규화 된 RGB 성분 및 H 성분, V 성분 정보를 추출하고 이에 대한 평균화된 혼합 컬러 모델을 구축한다. H성분으로 피부색과 비슷한 배경을 제거하고 여기에 YUV 성분 중 적색에서 밝기 값을 뺀 성분인 V 값을 한 번 더 사용하여 밝기 값을 제거한 보다 뚜렷한 얼굴영역을 검출한다.

• Journal of Information Technology Application
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• v.1 no.3_4
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• pp.1-23
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• 1999

본 연구에서는 HMM(Hidden Markov Model) 및 Levelbuilding 알고리즘을 이용하여 인식대상 음소열의 표본 집합(훈련패턴 집합)을 입력으로 하는 음성의 자동 분할 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 자연스럽게 발음되어진 연결음 음성으로부터 표준 음소모델을 생성한다. 본 시스템의 구성은 초기화 과정, HMM학습과정 그리고 Levelbuilding을 이용한 분리 및 CLustering 과정으로 구성되어 있다. 초기화 과정에서는 제어 정보를 이용하여 훈련패턴 집합으로부터 초기 음소 집합 군을 생성한다. Levelbuilding을 이용한 분리 및 Clustering 단계에서는 음소 모델과 제어 정보를 이용하여 훈련패턴들을 음소 단위로 분리하고, 분리된 후보 음소들을 Clustering하여 음소집합 군을 생성한다. 음소모델의 구성에 변화가 없을 때까지 이 작업을 반복 수행하여 최적의 음소모델을 생성한다. 본 연구에서는 3개 이하의 숫자단어로 구성된 연결되어 음성 패턴을 대상으로 실험하였다. 연결단어에 대한 음소의 표준모델 생성과정에서 가장 중요한 처리인 훈련패턴의 자동분할 과정을 분석하기 위하여 각 반복과정에서 분리된 정보를 그래프로 도시화하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1233-1236
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• 2004

보안 시스템에서 접근 통제 모델을 사용하는 가장 중요한 목적은 시스템 및 사용자에 대한 안정성을 보장하기 위해서이다. 본 논문에서 다루고 있는, SPR은 보안 시스템의 행위를 유한 상태 기계(FSM) 기반의 보안모델로 표현한 후, 보안 모델에 대한 초기 상태의 안전성을 검사하고 초기 상태에서 다음 상태로 전이가 존재할 경우에 그 상태들에 대응하는 모든 상태들에 대해서 보안기준을 만족하는지 검증하는 도구이다. 본 논문에서는 SPR를 사용하여 현재 많은 사람들이 이용하는 Windows 운영 체제의 NTFS에 기반을 둔 보안모델의 안전성을 검증하는 방법을 소개한다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1571-1574
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• 2010

최근 자료 송수신을 위한 분산 컴퓨팅 시스템들이 다양하게 연구되고 있다. 특히 센서를 이용하는 임베디드 어플리케이션들을 위한 분산 시스템들은 다양한 방면으로 연구되고 있다. 그 중 분산 미들웨어는 다양한 하드웨어 시스템과 응용 시스템 중간에 존재하며 유기적인 연결을 돕는 역할을 해왔다. 분산 미들웨어는 크게 원격 객체 관리를 위한 서버-클라이언트 모델, 메시지 패싱을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 자료 분배를 목적으로 하는 출반-구독 모델로 나눌 수 있다. 이중출판-구독 모델은 원하는 데이터를 선택하여 다양한 수신 단말에 전송하기에 최적화된 구조를 지닌다. 본 논문에서는 대표적인 출판-구독 모델인 Data Distribution Service 를 소개하고 특정 상황에서 발생할 수 있는 네트워크 집중화를 막기 위해 오버레이 네트워크를 이용하는 기법을 제시한다.