• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.155-170
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• 2000

공간 인덱스인 R-Tree를 이용하여 조건에 만족하는 공간 객체를 찾기 위해서 MBR의 비교하는 여과 과정만으로는 부정확한 경우가 있으며 그러한 경우에는 해당 공간 객체를 읽어 조건과 직접 비교하는 과정, 즉 정제과정이 필요하게 된다. 정제과정을 수행하기 위해서는 디스크 입출력이 요구되고 고비용 공간 연상을 수행해야 하므로 이는 검색 비용이 커지는 요인이 된다. 그래서, 여과 과정후의 후보 객체수를 최소화하기 위한 2단계 여과 기법들이 연구되었지만, 여과 효율이 떨어지거나, 추가로 데이터를 유지해야하거나, 원래 객체의 정보를 잃어버려 객체들을 재구성해야하는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 이차 여과 과정에서 공간 객체의 존재여부를 저장하는 진위 테이블인 그리드 필터를 이용하여 간단한 논리 연산만으로 공간객체를 검색할 수 있도록 하는 확장된 R-Tree를 제안한다. 그러므로, 그리드 필터를 가지는 확장된 R-Tree 는 효율적인 이차 여과과정을 수행하기 때문에 여과를 위한 연산비용이 작고, 근사의 질이 높아 여과 효율이 우수하다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2009년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.147-150
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• 2009

최근 새롭게 등장한 무선 센서 네트워크는 기존의 네트워크와는 다르게 통신 인프라가 없는 환경에서도 동작이 가능한 저전력 소출력의 무선 센서간의 네트워크를 형성하고 이들간의 정보 유통이 이루어진다. 무선 센서 네트워크는 열린 환경에서 배치되기 때문에 물리적 공격에 취약하다. 공격자는 손쉽게 노드들을 포획할 수 있으며 포획된 노드를 통해 허위 보고서를 네트워크에 주입할 수 있다. 허위 보고서 삽입 공격은 허위 경보를 유발할 뿐만 아니라 네트워크의 제한된 에너지를 고갈시킨다. 이러한 허위 보고서를 조기에 탐지 및 폐기하기 위하여 Yu와 Guan은 동적 여과 프로토골(dynamic on-route filtering scheme)를 제안하였다. 그러나 무선 센서 노드는 오직 제한된 진력자원으로 이루어져 있기 때문에 전력보존과 전력관리가 중요시 여겨진다. 본 논문에서는 동적 여과 프로토콜에서 허위 보고서 주입 공격에 대한 충분한 보안 강도 제공과 에너지 효율성을 위한 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.31-35
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• 2007

많은 센서 네트워크 응용 분야에서 센서 노드들은 무인 환경에서 배치되므로, 물리적인 공격들과 노드가 가진 암호 키들이 손상되기 쉬운 취약성을 가진다. 위조 보고서는 훼손된 노드를 통해서 잠입할 수 있고 이 위조보고서는 거짓 경보를 유발할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크의 제한된 에너지의 고갈을 야기한다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 Ye 등은 통계적 여과 기법을 통해서 위조 보고서를 탐지하고 도중에 여과시키는 방안을 제시한다. 이 제안된 방안에서 각 노드는 검증을 위한 일정한 양의 정보를 가지며. 탐지 능력은 라우팅 경로의 선택에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서는, 통계적 여과 기법의 위조 보고서 탐지 능력을 향상시키기 위한 경로선택 방법을 제안한다. 각 노드는 베이스 스테이션으로부터 정해지는 각 경로들의 위조 보고서 탐지 능력을 평가하고 위조 보고서 침투 공격에 대해 가장 안전한 경로를 선택한다.

• 한국막학회:학술대회논문집
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• 한국막학회 1996년도 춘계 총회 및 학술발표회
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• pp.20-29
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• 1996

한외여과를 비롯한 막분리 기술은 의약 및 식품산업 등의 화학공학분야, 각종 제조업에서의 배수처리 및 물질회수 등에 널리 이용되는 실용기술로서 앞으로 활용이 기대되고 있다. 최근에 막분리 기술은 상.하수 및 배수 등의 수처리 분야에 있어서도 이용되고 있으며, 역침투에 의한 해수담수화, 정밀여과에 의한 탁질제거 등의 상수처리, 한외여과와 역침투에 의한 초순수제조, 한외여과와 RO등에 의한 잡용수도의 정화처리, 한외여과와 정밀여과를 고액분리장치로서 분뇨 및 하수처리 등과 같은 처리에 광범위하게 이용되고 있다. 또한 한외여과 등으로 유용미생물을 고농도로 유지하여 특정물질의 제거와 유용물질 등을 회수하는 Process도 개발되고 있다. 본 논문에서는 일본에 있어서 분리막을 도입한 배수처리 및 분뇨처리의 기술개발과 혐기성소화의 기능향상에 관한 연구의 현황에 관하여 소개하고, 분리막에 관한 한.일의 연구자간의 정보교환이 되었으면 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.85-94
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• 2009

온라인 비디오 강좌는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 대부분이기 때문에 학습자가 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 그래서 학습자들이 필요로 하는 내용을 정확하고 빠르게 제공해 주는 서비스가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 요구에 맞는 비디오 강좌를 제공해주기 위해 사용자 기반의 협업적 여과 방법을 변형하여 적용하고자 한다. 제안하는 알고리즘 방법은 학습자가 평가한 선호도 정보를 바탕으로 강좌의 특성을 이용해 분할한 영역에서 학습자와 비슷한 이웃 학습자들을 찾고, 이웃 학습자들에 의해 높은 선호도를 보인 강좌를 선별하고 강좌의 속성 정보를 반영하여 학습자에게 추천해 주는 방식이다. 즉, 강좌의 특성을 고려하여 강좌별로 분할한 후사용자 기반의 협업적 여과 방법을 통해 학습자의 선호도를 예측한다. 그리고 강좌의 속성을 이용한 속성 기반의 여과 방법을 적용해 예측된 강좌들과 유사도를 비교한 후 최종적으로 학습자의 선호도와 가장 유사한 강좌를 추천해 준다.

• 환경정보
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• 제18권2호
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• pp.59-66
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• 1996

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권6호
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• pp.684-695
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• 2001

최근의 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 협력적 여과 시스템은 부가적인 상품을 예측하기 위해 사용자의 선호도에 대한 데이타베이스를 사용한다. 내용 기반 여과 시스템은 상품의 속성과 사용자의 흥미를 대조함에 의해 아이템을 추천한다. 본 논문에서는 두 가지의 기술을 기계 학습 알고리즘에 응용하고 병합함으로써 사용자의 선호도를 발견하는 방법을 기술한다. 제안된 협력적 여과 방법에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 Naive Bayes 분류자에 의해 분류된 아이템을 기반으로 사용자 군집을 생성하며 내용 여과 기법에서는 연관 피드백에 의해 사용자의 흥미를 추출함으로써 사용자의 프로파일을 생성한다. 제안된 방법은 웹문서에 대해 사용자가 평가한 데이타베이스에서 평가되며 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-10
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• 2000

웹의 등장으로 방대한 양의 문서를 다루는 정보검색, 정보추출, 정보요약 등의 분야에서 명사 추출은 대단히 중요한 역할을 담당하는 한 모듈이다. 본 논문에서는 대량의 문서에서 효과적으로 명사를 추출하기 위해 여과기법과 분리기법을 이용한 한국어 기준명사 추출 시스템을 기술한다. 기준명사는 명사들 중에서 기본이 되는 명사로서 복합명사는 제외된다. 본 논문의 기본적인 개념은 먼저 여과기법을 이용해서 명사를 포함하지 않은 어절을 미리 제거하고, 그리고 분리기법을 이용해서 명사가 포함된 어절에서 명사어구와 조사를 분리하고, 복합명사에 해당할 경우에는 각 명사를 분리하여 기준명사를 추출한다. ETRI 말뭉치를 대상으로 실험한 결과 재현율과 정확률 모두 약 89% 정도의 성능을 보였으며, 제안된 시스템을 한국어 정보시스템에 적용해 보았을 때, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.781-783
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• 2005

추천 기술이란 과도하게 제공되는 정보를 여과하여 사용자에게 필요한 정보만을 제공해 주는 것으로 대표적으로는 협력적 여과가 있다. 그러나 협력적 여과는 희소성 문제와 확장성에 취약점을 보이고 있어 최근 이를 극복하기 위한 내용 기반 추천 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 내용 기반의 추천 기법에서 효율적인 추천이 이루어지기 위해서는 각 요소별 가중치를 어떻게 설정할 것인가가 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 요소별 가중치를 다양한 실험에 의해 결정하고 이를 모든 사용자에게 동일하게 적용하는 방식을 취하고 있다. 그러나 사용자마다 콘텐츠 선택 기준과 요인이 다를 수 밖에 없으므로 이러한 방식은 사용자의 선호 정보를 효과적으로 반영할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 선호 정보 분석과 함께 각 요소별 가중치를 사용자별로 자동으로 설정하여 보다 효과적인 추천이 이루어질 수 있는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.457-466
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• 2004

추천은 과다하게 제공되는 정보로부터 사용자 개인의 취향에 알맞은 정보만을 제공하는 서비스이다. 최근 이러한 서비스는 정보제공자와 인터넷 사용자들이 많은 관심을 가지고 있다. 또한, 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 방법은 협력적 여과방법이다. 협력적 여과방법은 특정 사용자와 관련 있는 사용자들에 대한 목표 항목의 선호도를 이용하거나 목표 항목과 관련 있는 항목들에 대한 특정 사용자의 선호도를 이용하여 특정 사용자에게 목표 항목을 추천하는 방법이다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신경망을 이용하여 사용자 흑은 항목들 간의 선호 상관관계를 학습시킴으로써 모델을 생성하고 생성된 모델을 사용하여 추천할 목표 항목의 선호도를 추정하는 방법이다. 특히, 본 논문에서는 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정보를 융합하는 방법과 보다 성능을 향상시키기 위해 목표 항목과 관련 있는 항목들 또는 특정 사용자와 관련 있는 사용자들을 선택하는 것에 대해 제시한다. 마지막으로 EachMovie 데이타를 이용한 실험들을 통해 제안한 방법이 기존 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.