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개인화된 정보 필터링 에이전트를 위한 유전 알고리즘 (Genetic algorithm for personalized information filtering agent)

  • 손윤희;박상호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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    • pp.423-428
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    • 2001
  • 유전 알고리즘을 이용한 정보 필터링 에이전트는 기존의 검색엔진에서 찾고자 하는 문서에 대해 검색된 문서의 유사도가 낮은 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 HTML 태그의 중요도 가중치와 HTML 태그 안의 위치에 대한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 학습한다. 여기서 학습된 가중치가 높은 태그와 태그 안의 위치 그리고 출현하는 빈도수에 대한 중요도 가중치를 다시 유전 알고리즘을 이용하여 학습하고 여기서 학습된 가중치로 검색된 문서를 필터링하여 정보 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 이 때 태그의 중요도 가중치 값을 학습하는 방법으로 하나의 태그를 유전자로 매핑하고 일련의 태그 집합을 염색체로 표현한 유전 알고리즘을 이용한다. 태그 안의 위치에 대한 중요도 가중치 값도 같은 방법을 이용한다. 여기서 나온 태그와 위치 그리고 빈도 수에 대한 중요도 가중치 값을 다시 유전자 알고리즘 이용하여 계산하다. 이 값으로 검색된 문서를 필터링하여 기존의 정보검색보다 검색자가 원하는 검색문서에 상당한 정확율을 제공하는 방법을 제안한다.

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SAN의 취약성 분석 및 대응방안 (Vulnerabilities Analysis and Security Measures of Storage Area Network)

  • 김광혁;이상도;정태명
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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    • pp.841-843
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    • 2002
  • 인터넷의 보급으로 데이터의 생산, 수요, 유통이 급격히 증가하였으며, 조직내의 정보의 공유 및 활용의요구가 점자 증대되었다. 이에 대한 해결책으로 스토리지 네트워크의 사용이 확산되어 중요정보의 백업,긴급복구등의 기능을 쉽게 사용할 수 있게 되었다. 그러나 조직내의 중요만 데이터에 대한 백업 및 공유를 수행하면서도 데이터에 대안 보안은 상대적으로 매우 취약만 신정이어서 향후 보안문제가 대두 될 것으로 보인다. 본 논문에서는 SAN의 구성과 동향을 살펴보고 현재 보편화된 SAN 보안 기법인 LUN Masking과Zoning의 구조와 기능, 이들의 한계점등을 알아보도록 한. 또 향후 SAN 동향과 그중 IP네트워크의 결합으로 발생되어지는 보안 문제점과 해결책을 제시하도록 한다.

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다면채 모델 방법을 이용한 효율적 코너 에지 추출에 관한 연구 (A study of the effective corner edge detection using facet model method)

  • 전진오;김혁만
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.409-411
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    • 2001
  • 임의의 입력 영상을 이해함에 있어서 코너점은 디지털 영상의 중요한 정보가 집중되어 있기 때문에 형태를 분석하는데 있어 중요한 요소이다. 본 논문은 영상의 중요한 정보 요소인 코너점을 보다 정확하게 추출하기 위하여 Farzin Mokhtarian과 Riku Suomela가 제안한 CSS(Curvature Scale Space) 방법에 기초한 다면체 모델 방법을 이용한 새로운 알고리즘을 제안하고자 한다.

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자동 문서요약을 위한 중요문 추출 방법 설계 (A Design of Important Sentence Extraction Method for Automatic Text Summarization System)

  • 신성혁;김태완
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.543-546
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    • 2001
  • 본 논문에서는 빠른 속도로 증가하고 있는 인터넷상의 정보와 서비스를 검색함에 있어서 기본적인 내용은 유지하면서 정보의 과부하(information overload)문제를 해결하기 위한 문서요약의 방법으로 통계적 접근 방법에서 Kupiec의 요약문이 가지는 특성을 이용하여 문서의 방법을 설계하였다. 요약문의 각 문장에 대하여 중요도에 따라 가중치를 부여 한 후, 주어진 임계값에 따라 가중치가 낮은 문장들을 제외한다. 제외 후 가중치 점수를 부여해서 요약문 문장의 개수를 조절하면서 중요문을 추출할 수 있다.

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관계성 확률을 이용한 XML 태그의 가중치 결정 (Weight decision of the XML Tag using Relationship Probability)

  • 정혜진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.699-702
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    • 2007
  • 보다 효과적인 색인어 추출 및 색인어 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 태그의 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하거나 HTML 문서 태그의 중요도 결정에 관한 연구들이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 상식적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 태그 정보를 이용한 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 태그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 보다 객관적인 가중치 결정을 위하여 인용된 문서간의 관계를 알아보고 서로 연관이 있을 확률을 계산하여 그 기대치만큼 색인어에 대한 가중치에 반영한다. 그리고 기존 태그 중요도 결정 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치를 이용한 검색성능과 비교함으로써 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여 계산된 색인어 가중치의 효과를 검증한다.

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문서 요약 기법을 이용한 자동 문서 범주화 (Automatic Text Categorization Using Text Summarization Techniques)

  • 박진우;고영중;서정연
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.138-145
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    • 2001
  • 자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이터를 구축하고 실험하였으며 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

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Contrast map과 Salient point를 이용한 중요객체 자동추출 (Automatic salient-object extraction using the contrast map and salient point)

  • 곽수영;고병철;변혜란
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.808-810
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    • 2004
  • 본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.

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SNS 품질요인에 대한 전문가와 사용자의 중요도 인식 (Recognizing the importance of experts and users to SNS quality factors)

  • 박득
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.177-178
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    • 2019
  • 본 연구에서는 SNS 품질요인에 대한 기존 연구에 대해 전문가 집단이 산출한 각 품질요인에 대한 중요도와 사용자 집단이 각 품질요인에 대해 중요하다고 생각하는 중요도의 차이를 알아보고자 하였다. 연구를 위하여 선행연구에서 사용된 SNS 품질요인을 시스템품질, 정보품질, 인터페이스품질, 서비스품질로 구분하여 AHP 기법을 적용하여 전문가 집단과 사용자 집단의 품질요인별 중요도를 실증 분석하였다. 분석결과 전문가 집단과 사용자 집단의 각 품질요인에 대한 중요도의 인식 차이가 나타나는 것으로 나타나 품질평가에 있어 전문가와 사용자의 의견을 종합하는 종합 평가가 필요할 것으로 사료된다.

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BSC를 이용한 학술정보 유통기관의 성과지표 개발 및 중요도 분석 (The Development of Performance Indicators for the Institution of Information Transfer Based on BSC and the Analysis of Their Importance)

  • 곽승진;최재황;김환민
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제41권4호
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    • pp.273-294
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 BSC을 이용한 학술정보 유통기관의 성과지표를 개발하고 전문가를 대상으로 성과지표별 중요도를 분석하는 것이다. 성과지표에 대한 국내외 사례연구를 바탕으로 4개의 관점을 추출한 후 각 관점별로 핵심성공요인과 핵심성과지표를 추출하였다 개발된 성과지표 모형은 정보자원관점, 정보서비스관점, 이용자관점, 경제적관점의 4개 영역으로 구분되고 핵심성공요인은 12항목, 핵심성과지표는 31항목으로 구성하였다. 성과지표별 중요도 분석을 위해 대학, 연구기관 등의 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 분석방법으로 계층화분석법 (AHP)을 사용하였다. 개발된 성과지표의 4가지 관점별 중요도를 분석한 결과 이용자관점, 정보서비스관점, 정보자원관점, 경제적관점 순으로 중요도가 높은 것으로 분석되었다.

퍼지이론을 이용한 자동문서 요약 기술 (Automatic Document Summary Technique Using Fuzzy Theory)

  • 이상훈;문승진
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권12호
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    • pp.531-536
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    • 2014
  • 인터넷에서 사용 가능한 수많은 정보로 인해서 대용량의 문서를 다루는 기술은 점차 그 필요성이 증가되어 왔지만, 효과적으로 문서 내 정보를 처리하기 위한 기술의 문제는 여전히 풀어야 할 과제로 남아 있다. 자동문서 요약 기술은 문서 내 중요한 부분을 유지하고, 중복된 내용을 제거함으로써 이러한 대용량의 문서를 처리하는 데 중요한 방법으로 인식되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 요약문을 만들 때 중요도를 결정하는 문제를 해결하기 위해서 퍼지 이론을 이용한 문서 요약 기술을 제안한다. 제안된 요약 기술은 중요도를 결정하는 여러 특징들의 애매모호한 문제를 해결하고, 그 실험결과는 기존의 다른 방법과 비교해서 전반적으로 높은 결과를 보인다.