• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.10
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• pp.759-768
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• 2021

This work introduces a new approach that classifies individual household water usage by examining the characteristics of smart meter end-user demand data. Here, one of the most well-known unsupervised machine learning, K-means algorithm, is applied to classify water consumptions by each household. The intensity and duration of end-user demands are used as main features to determine the households with similar water consumption pattern. The results showed that 21 households are classified into 13 clusters with each cluster having one, two, three, or five houses. The reasoning why multiple households are classified into the same cluster is described in this paper with respect to the collected data and end-user water consumption behavior.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.94-96
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• 2003

급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.3
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• pp.33-41
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• 2017

기계 학습(machine-learning) 분야의 분류 알고리즘(classification algorithms)은 의료 진단, 유전자 정보 해석, 스팸 탐지, 얼굴 인식 및 신용 평가와 같은 다양한 응용 서비스에서 사용되고 있다. 이와 같은 응용 서비스에서의 분류 알고리즘은 사용자의 민감한 정보를 포함하는 데이터를 이용하여 학습을 수행하는 경우가 많으며, 분류 결과도 사용자의 프라이버시와 연관된 경우가 많다. 따라서 학습에 필요한 데이터의 소유자, 응용 서비스 사용자, 그리고 서비스 제공자가 서로 다른 보안 도메인에 존재할 경우, 프라이버시 보호 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하면서도 분류 서비스를 제공할 수 있도록 도와주는 프라이버시 보존 분류 프로토콜(privacy-preserving classification protocol: PPCP) 에 대해 소개한다. 구체적으로 PPCP의 프라이버시 보호 요구사항을 분석하고, 기존의 연구들이 프라이버시 보호를 위해 사용하는 암호학적 기본 도구(cryptographic primitive)들에 대해 소개한다. 최종적으로 그러한 암호학적 기본 도구를 사용하여 설계된 프라이버시 보존 분류 프로토콜에 대한 기존 연구들을 소개하고 분석한다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 1997.10b
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• pp.39-61
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• 1997

지역정보화를 통한 효과적인 정보서비스를 위해서는 지역정보통신망의 구축에 앞 서 지역에서 제공되어야 할 정보서비스를 사용자의 입장에서 검토하고 사용자가 원하는 정 보를, 사용자가 쉽게 적응할 수 있는 형태로, 가장 효율적으로 제공할 수 있는 정보제공자 가 제공할 수 있도록 계획을 추진하여야 한다. 이를 위해서는 지역정보통신망에서 제공될 정보 서비스에 대한 기초적인 조사연구가 이루어져야 한다. 현재 우리 나라에서 지역정보화 의 사례나 정책, 제도적 측면의 연구, 또한 기술적 측면의 연구는 활발히 이루어지고 있는 편이나 지역정보화를 통해 제공되는 서비스 또는 지역정보통신망에서 제공될 정보서비스에 대한 연구는 별로 없다. 본 연구에서는 지역정보통신망에서 제공될 수 있는 최종사용자 중 심의 정보서비스에 대한 조사를 통해 정보서비스의 목록을 작성하고, 정보서비스의 분류기 준을 마련해 보고자 한다. 이러한 정보서비스의 분류들은 지역정보통신망에서 제공하고 있 거나 미래에 제공하여야 할 정보서비스들을 이해하고 이들 가운데 우선적으로 제공해야 할 서비스를 합리적으로 선정하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 지역사회의 제한 된 정보관련 자원의 효율적 활용을 기할 수 있으며, 나아가 지역정보통신망의 성공적인 구 축을 돕고 지역민들의 정보생활수준의 균형있는 발전에 공헌할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.463-464
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• 2019

본 논문은 기계학습을 기반으로 아두이노와 시리얼통신을 통한 사용자의 동작인식을 이용해 보다 간단하게 인터넷상의 원하는 동영상을 찾을 수 있는 검색시스템을 제작하고자 하였다. 이 검색시스템은 Python을 기반으로 SVM(Support Vector Machine)을 이용한 패턴 분류를 사용하였으며 이를 통해 사용자의 동작을 입력받아 문자를 예측 할 수 있다. 사용자는 이 검색시스템을 사용하기 위하여 우선 문자에 대한 사용자의 동작입력을 통해 학습 데이터 셋을 만들어야 하며 그것을 SVM을 이용하여 학습 모델과 식별자를 만들고, 만들어진 분류기를 통하여 동작인식을 바탕으로 문자의 결과를 예측 할 수 있다. 최종적으로 사용자의 동작인식을 거쳐 만들어진 문자열을 이용해 인터넷 동영상 사이트인 Youtube를 통해 웹 크롤링하여 문자열과 관련 있는 동영상을 찾아준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.549-551
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• 2000

소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제표준인 ISO/IEC 9126은 소프트웨어 품질 및 특성 및 측정 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 데이터 오류 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이트 품질 특성 및 부특성을 분류한다. 데이터 품질 특성 분류는 ISO/IEC 9126에 정의한 소프트웨어 품질 특성을 데이터 오류 형태에 대응시켜 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이트 품질특성 분류는 지식 공학(knowledge engineering)시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.1
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• pp.61-68
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• 2016

According to increasing SNS users and developing smart devices like smart phone and tablet PC recently, many techniques to classify user emotions with social network information are researching briskly. The use emotion classification stands for distinguishing its emotion with text and images listed on his/her SNS. This paper suggests a method to classify user emotions through sampling a value of a representative figure on a trigonometrical function, a representative adjective on text, and a canny algorithm on images. The sampling representative adjective on text is selected as one of high frequency in the samplings and measured values of positive-negative by SentiWordNet. Figures sampled on images are selected as the representative in figures; triangle, quadrangle, and circle as well as classified user emotions by measuring pleasure-unpleased values as a type of figures and inclines. Finally, this is re-defined as x-y graph that represents pleasure-unpleased and positive-negative values with wheel of emotions by Plutchik. Also, we are anticipating for applying user-customized service through classifying user emotions on wheel of emotions by Plutchik that is redefined the representative adjectives and figures.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.872-875
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• 2011

악성코드 개체 수의 급격한 증가와 정형화되지 않은 악성코드 분류 기준 때문에 업체별, 연구기관별 악성코드 분류 방식이 서로 상이하다. 이 때문에 악성코드를 분석하는 분석가들은 모호한 악성코드 분류 방식 때문에 업무에 불필요한 시간이 소요되고 있다. 또한 안티 바이러스 제품을 사용하는 최종 사용자로 하여금 혼란을 유발하고, 악성코드에 대응하기 위해 진행되는 연구에서 악성코드에 대한 정확한 분류 지표가 없어, 연구에 혼선을 빚고 있다. 본 논문에서는 악성코드의 정확한 분류와 새로운 악성코드가 발견되고, 새로운 매체가 출현하여도 이에 유기적으로 대응할 수 있도록 악성코드의 목적행위에 따라서 총 7개 그룹으로 나누었다. 제안 분류 방식을 사용할 경우 분류된 악성코드에 대하여 보다 정확한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.656-659
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• 2004

최근 많은 연구에서, 동일한 영상그룹들로부터 추출된 저수준의 특징들을 이용해서 고수준의 정보를 분석한 뒤, 이를 이용해서 영상을 분류하는 방법들을 소개하고 있다. 이러한 연구는 CBIR의 인덱싱에서 저수준의 특징만을 사용할 때 발생하는 의미적인 차이(semantic gap)문제를 해결하여, 검색의 효율을 높일 수 있게 한다. 하지만 이들 연구는 대부분 전경(scenery)영상만을 대상으로 하고 있다. 한편 영상을 객체 단위로 다루는 것은 CBIR의 성능을 크게 향상 시킬 수 있는 요인이 된다. 왜냐하면 대부분의 사용자는 관심있는 객체가 포함된 영상을 검색하기 원하기 때문이다. 본 논문에서는 영상의 객체를 인공객체와 자연객체로 분류하는 방법을 제안한다. 인공객체의 경우 자연객체에 비해 상대적으로 직선형태의 에지가 많이 발견되며 객체를 구성하는 패턴이 규칙적이고 방향성을 가진다. 또한 인공객체는 자연객체에 비해 객체영역의 경계가 직선에 의한 단순한 형태로 나타난다. 이러한 특징들을 EDH(edge Direction Histogram)의 에너지, EDAS(Energy Difference of Adjacent Sector)와 가버 필터를 통해 추출하여 분류에 이용한다. 실험을 통하여 각 특징들을 개별적으로 사용해서 76%에서 84% 사이의 분류 정확성을 얻었으며, 제안한 머징 방법을 이용하여 최종적으로 약 90%의 정확성으로 분류하였다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.05a
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• pp.55-68
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• 2007

디자인 패턴은 새롭게 만들어 지는 것이 아니라 기존의 검증된 지식, 관용법, 원칙들을 체계화한 것이다. 다시 말하면 디자인 패턴은 특정한 문제를 해결하기 위한, 검증된 설계 방법에 이름을 붙인 것이다. 그러므로 적절한 디자인 패턴 사용은 1) 개발자들간의 원활한 의사소통에 도움을 주며, 2) 하급자가 고급기술을 쉽게 익힐 수 있도록 할 수 있다. 3) 또한 사용된 디자인이나 아키텍처를 재사용할 수 있도록 하고, 4) 만들어진 시스템의 유지 보수를 보다 쉽게 할 수 있는 등의 장점을 얻을 수 있다. 반면에 필요하지 않은 곳에 까지 디자인패턴을 사용하게 되면 소프트웨어를 복잡하고, 유지보수도 어렵게 만들 수 있다. 디자인 패턴의 분류는 수 많은 패턴을 비슷한 속성을 지닌 그룹들로 조직화 하는 것이다. 이는 개발자가 특정 문제에 맞는 디자인 패턴을 쉽게 선택 할 수 있도록 도와 줄 뿐만 아니라, 디자인 패턴의 주요특성을 빠르게 이해하고 간파 할 수 있게 한다. 그래서 Beck 이 디자인패턴을 소개한 이후 GoF, Buschmann, Grand, Antoy 등은 디자인 패턴을 단순히 열거를 통해 소개하지 않고, 각자의 기준에 따라 체계적으로 분류하여 패턴을 설명 하고 있다. 본 연구는 객체지향 설계의 근본 개념인 Polymorphism (Inclusion Polymorphism) 과 '객체 지향 소프트웨어 설계 원칙' 그리고 이 근본 원칙들이 UML 클래스 다이어그램에 나타나는 구조적 특정에 의거해 디자인 패 턴 해석을 수행 하였다. 본 연구의 목적은 1) 객체지향의 근본 원칙으로 표현 되는 패턴과 2) 설계자의 전문적 인 Art를 포함하고 있는 패턴으로 분류하는데 있다.3: 재미는 용이성을 통해 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설4: 유용성은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설5: 용이성은 채택의도에 정의 영향을 미친다. 가설6: 용이성은 유용성에 정의 영향을 미친다. 본 연구의 대상은 자발적으로 이러닝을 채택할 수 있는 대학생을 대상으로 하였고, 설문 데이터 분석을 통한 실증연구를 수행하였다. 분석방법으로는 PLS 분석도구를 사용하였다. 분석결과 가설6을 제외하고는 모두 유용한 것으로 입증되었다.97)은 배움의 용이성, 기억의 용이성, 오류, 효율성, 만족성으로 분류하고 있고(Nielsen, 1997), Shneiderman(1998)는 효과성(직무시간, 배움의 시간), 효율성(기억의 지속시간, 오류), 만족도를 품질의 특성으로 분류하였다. 이와 같은 소프트웨어의 품질은 소프트웨어 계획, 개발, 성장과 쇠퇴의 모든 과정에 적용되며, 환경적 변화에 따라 사용자들의 정보욕구를 적절하게 반영하여 만족도를 높이 는 것이라고 요약할 수 있다. 그러나 현재까지 소프트웨어 품질 평가에 대한 연구들 은 보편적인 평가 항목들을 대상으로 측정하여 일반적인 품질기준을 제시하고 있고, 유사한 측정 내용들이 중복되어 있다. 이러한 경향은 산업별 특수성이 강한 소프트웨어에 대해서는 정확한 품질측정이 어려웠고, 품질측정에 대한 신뢰성을 떨어뜨리는 계기가 되었다. 이러한 한계를 극복하고자 나타난 방법론이 최종사용자들의 요구사항을 얼마나 적절하게 시스템에 반영했는지에 대한 사용성(Usability) 측정이다. 사용성에 대한 정의는 사용자들이 실질적으로 일하는 장소에서 직접 사용자들의 시스템 운용실태를 파악하여 문제점을 개선하는 것으로 요약할 수 있다. ISO9124-1