• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1435-1442
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• 2006

안전성에 대한 이상적인 평가방법은 운영체제내의 모든 가능한 연산을 대상으로 실행 결과의 안정성 여부를 검사하는 것이다. 하지만 이는 현실적으로 불가능하다. 그러나 정형기법을 사용할 경우 운영체제 동작논리상의 안전성 보장 여부를 이론적으로 증명할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 보안커널의 안정성 검증방법에 대하여 논하고, 정형검증의 대표적인 도구들에 대하여 비교분석을 수행하였다. 그리고 보안커널에 기반한 다중레벨 접근통제모델인 수정된 BLP(Bell & LaPadula) 모델을 검증하기에 적합한 PVS(Prototype Verification System) 검증도구를 선정하였다. 마지막으로 PVS 검증도구를 활용하여 정형명세를 작성하고, 작성된 정형명세의 검증을 통하여 수정된 BLP 모델이 안전한 보안모델이라는 것을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.341-344
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• 2001

20세기 후반 인터넷의 발전을 기반으로 전자메일은 현재의 대표적인 개인간 정보전달 수단으로 자리 잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junkmail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 이러한 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지 관계 곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 분류하는 시스템을 제안한다. 이는 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기분으로 정크메일과 비 정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.408-409
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• 2011

경쟁적 전력 시장에서 송전 손실은 중요한 문제이다. 이를 계산하는 방법은 대표적으로 2가지가 있다. 한 방법은 조류계산을 통해 구해진 전체 유입 전력의 총합으로 전체 손실을 구하는 것이고, 다른 방법은 각 전선에 흐르는 전류와 저항으로 각 전선의 손실을 구하고 모든 전선의 손실을 합쳐 주는 방법이다. 이 2개가 동일함에도 불구하고, 직관적으로 같다는 인식을 하기 어렵다. 본 논문에서는 이를 수식적으로 증명한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.288-305
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• 2007

본 논문은 데이터 마이닝의 기법 중 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 및 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이들이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구포 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제21권1호
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• pp.81-100
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• 1996

본 연구에서는 보다 효과적인 기업신용평가를 위하여, 통계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 결합모형을 제시햐고자 한다. 이를 위하여 본 연ㄴ구에서는 통계적인 모형중에서 가장 널리 활용되고 있는 MDA (Multivariate Discriminant Analysis) 와 인공지능적인 방법으로서 최근에 널리 사용되고 있는 인공싱경망( neural network)모형을 휴리스틱한 방법으로 결합한다. 이러한 결합모형의 성과를 증명하기 위하여 우리나라의 대표적인 3대 기업신용평가 기관에서 수집한 1043개의 기업신용평가자료를 기초로 실혐을 하고, 그 결과를 기존의 MDA 및 인공신경망 방법에 의한 결과와 비교하였다. 실험결과, 통계적으로도 유의하고, 실무적인 관점에서도 의미가 있는 기업신용펑가 결과를 유도할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.384-386
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• 2012

최근 네트워크 상의 패킷은 대부분 컨텐츠가 주를 이룬다. 이러한 추세를 네트워크 계층에서 지원하기 위해 미래 인터넷 환경으로써 여러 가지 컨텐츠 중심의 아키텍쳐들이 제안되었다. 제안된 아키텍쳐들은 컨텐츠가 저장된 위치보다는 컨텐츠 자체에 초점을 둔 미래지향적인 인터넷 환경이다. 대표적인 미래 인터넷 환경으로는 컨텐츠 중심 네트워킹 (CCN)이 있다. 하지만 지금까지 제안된 컨텐츠 중심의 아키텍쳐들은 링크나 노드의 불량문제에 대해서는 다루지 않고 있다. 특히, 컨텐츠 중싱 네트워킹 (CCN)에서는 패킷이 전송되는 정해진 경로에서 링크나 노드의 불량이 발생하면 그 경로를 거쳐야 하는 모든 패킷의 손실이 발생한다. 제안하는 기법에서는 이를 막기 위해 노드들이 불량을 감지하고, 불량이 발생하는 즉시 새로운 경로로 패킷을 우회하게 함으로써 불량에 대한 대비가 가능하도록 한다. 제안하는 기법의 효율성을 증명하기 위해 전세계적인 오버레이 네트워크인 PlanetLab에 적용하여 성능 평가를 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.561-564
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• 2008

본 논문에서는 감성을 기반으로 텍스타일 영상을 자동으로 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 때, 사용된 감성 그룹은 고바야시의 10가지 감성 키워드 - {romantic, clear, natural, casual, elegant, chic, dynamic, classic, dandy, modern} - 를 이용한다. 제안된 시스템은 특징 추출과 분류로 구성된다. 특징 추출 단계에서는 텍스타일을 구성하는 대표 컬러를 추출하기 위해서 양자화 기법을 이용하고, 패턴정보를 표현하기 위해서는 웨이블릿 변환 후의 통계적인 정보를 이용한다. 신경망 기반의 분류기는 추출된 특징들을 입력으로 받아 입력 텍스타일 영상을 분류한다. 제안된 감성인식 방법의 효율성을 증명하기 위해서 220장의 텍스타일 영상에서 실험한 결과 제안된 방법은 99%의 정확도를 보였다. 이러한 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 텍스타일 영상에 대해 일반화되어 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.224-227
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• 2001

전자메일은 20세기 후반 인터넷의 발전으로 현재의 정보전달 수단 중 대표적인 개인간 인터넷 통신 수단으로 자리잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junk mail) 즉, 자신이 원하지 않는 전자메일을 수신하게 되었다. 이로 인해 일반 전자메일과 정크메일을 분류하기 위한 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 의미적 접근 기반 정크메일 분류 기법의 기초 모델을 제안한다. 퍼지관계곱을 이용한 전자메일의 정크도 추출은 퍼지관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자의 수신함에 있는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출하는 연구를 제안한다. 제안된 기법을 통해 추출한 정크도는 동일한 전자메일들에 대해 사용자가 느끼는 정크도와 비교하여 효용성을 증명하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1992년도 정기총회및학술발표회
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• pp.127-130
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• 1992

GF(2m) 이론은 switching 이론과 컴퓨터 연산, 오류 정정 부호(error correcting codes), 암호학(cryptography) 등에 대한 폭넓은 응용 때문에 주목을 받아 왔다. 특히 유한체에서의 이산 대수(discrete logarithm)는 one-way 함수의 대표적인 예로서 Massey-Omura Scheme을 비롯한 여러 암호에서 사용하고 있다. 이러한 암호 system에서는 암호화 시간을 동일하게 두면 고속 연산은 유한체의 크기를 크게 할 수 있어 비도(crypto-degree)를 향상시킨다. 따라서 고속 연산의 필요성이 요구된다. 1981년 Massey와 Omura가 정규기저(normal basis)를 이용한 고속 연산 방법을 제시한 이래 Wang, Troung 둥 여러 사람이 이 방법의 구현(implementation) 및 곱셈기(Multiplier)의 설계에 힘써왔다. 1988년 Itoh와 Tsujii는 국제 정보 학회에서 유한체의 역원을 구하는 획기적인 방법을 제시했다. 1987년에 H, W. Lenstra와 Schoof는 유한체의 임의의 확대체는 원시정규기저(primitive normal basis)를 갖는다는 것을 증명하였다. 1991년 Stepanov와 Shparlinskiy는 유한체에서의 원시원소(primitive element), 정규기저를 찾는 고속 연산 알고리즘을 개발하였다. 이 논문에서는 원시 정규기저를 찾는 Algorithm을 구현(Implementation)하고 이것이 응용되는 문제들에 관해서 연구했다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.195-201
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• 2008

본 연구에서는 고속도로와 같은 연속류 에서의 통행시간 군집화 현상을 연구하여 신뢰성 있는 단위 시간 당 구간 대표 통행시간을 구하는 전처리 방법을 제시하는데 목적이 있다. 현재까지는 단위시간 당 구간의 통행시간 대푯값으로 하나의 평균값(Mean), 최빈값(Mode), 또는 중앙값(Median)이 사용되었다. 이의 문제점은 운전자의 주행 습관(빠른 주행, 느린 주행), 휴게소 이용, 도로 정체 등 다양한 요인으로 인하여 차량일 구간 주행 속도 간 편차가 많아 현재 사용하는 1개의 대푯값으로는 전체 차량의 운행 특징을 정확히 표현하기가 곤란하다는 점이다. 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 군집 방법을 이용하여 차량군을 복수의 비슷한 군집으로 나누고 나누어진 그룹별로 통행시간 대푯값을 선정하는 방법을 제시하고 실험하여 이 방법이 효과적임을 증명하였다.