• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.293-296
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• 2021

텍스트 형식의 암호는 가용성이 높고 비용이 저렴한 장점으로 인해 가장 널리 사용되는 방식이다. 사용자는 암호를 알고 있어야 하므로 기억하기 쉬워야하므로 대부분의 암호는 편향되어 규칙성을 보인다. 암호 크래킹의 대부분은 이러한 규칙을 기반으로 수행된다. 최근에는 GAN, RNN, LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 암호 크래킹 연구에 적용되고 있으며 또한 다가오는 양자 컴퓨터 시대에서는 Grover의 알고리즘을 사용과 편향된 암호의 특성을 기반으로 사용자 암호에 대한 위협이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.719-720
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• 2023

본 연구에서는 온라인 저지 문항을 블록 프로그래밍 언어로 학습하기 위한 방안에 대해서 탐구하였다. 온라인 저지를 활용한 프로그래밍 교육은 알고리즘을 설계하는 추상화 과정과 이를 프로그래밍 언어로 작성하는 자동화 과정이 포함되며 이는 컴퓨팅 사고력 발달에 영향을 준다. 온라인 저지는 대부분 텍스트 프로그래밍 언어(이하, TPL)에서 지원되어 초보 학습자가 사용하기에 어려움이 있다. 블록 프로그래밍 언어(이하, BPL)를 기반으로 한 온라인 저지는 BPL로 작성한 것을 TPL로 변환하는 방법과 그래픽 기반 문제상황을 해결하는 방법이 있으며 TPL로 변환하는 것은 텍스트 기반 온라인 저지 문항을 사용할 수 있으나 사용하는 방법이 어렵다. 반면 그래픽 기반 문제 상황은 사용하는 방법이 쉽지만 문항이 제한적이고 순차적 사고가 강조된다. 이에 엔트리 '스터디'와 '나의 학급-과제'를 이용하면 자동 평가 기능은 없지만 학습자가 익숙한 환경에서 학습할 수 있고 교사는 문항을 직접 개발할 수 있으며 문제 제시, 예시 작품 제시, 블록 제한, 과제제출 등을 사용하여 BPL에서 온라인 저지 문항을 학습할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.581-585
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• 2023

Question Answering(QA)은 질문과 문맥에 대한 정보를 토대로 적절한 답변을 도출하는 작업이다. 이때 입력으로 주어지는 문맥 텍스트는 대부분 길기 때문에 QA 모델은 이 정보를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 요약 모델을 활용한 요약 기반 QA 모델 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 문맥 정보를 효과적으로 요약하면서도 QA 모델의 컴퓨팅 비용을 줄이고 성능을 유지하는 것을 목표로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.633-637
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• 2023

암시적 비윤리 표현은 명시적 비윤리 표현과 달리 학습 데이터 선별이 어려울 뿐만 아니라 추가 생산 패턴 예측이 까다롭다. 고로 암시적 비윤리 표현에 대한 언어 모델의 감지 능력을 기르기 위해서는 모델의 취약성을 발견하는 연구가 반드시 선행되어야 한다. 본 논문에서는 암시적 비윤리 표현에 대한 표기 변경과 긍정 요소 삽입이라는 두 가지 변형을 통해 모델의 예측 변화를 유도하였다. 그 결과 모델이 야민정음과 외계어를 사용한 언어 변형에 취약하다는 사실을 발견하였다. 이에 더해 이모티콘이 텍스트와 함께 사용되는 경우 텍스트 자체보다 이모티콘의 효과가 더 크다는 사실을 밝혀내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.55-56
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• 2022

긴급재난문자는 재난상황을 전달할 때 가장 선호도가 높은 매체이다. 그러나 전송 채널의 용량이 비교적 작아 텍스트만 보낼 수 있고, 리턴 채널이 없어서 수신자의 응답을 받을 수 없다는 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 다대일 통신 기법 연구가 있었으나 이를 위해서는 5G 표준 개정이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 5G 재난문자환경에서 활용하기 위한 긴급재난문자 답신서비스를 설계하였다. 표준 개정 없이 서비스를 제공하기 위하여 재난문자에 링크를 추가하고 답신서비스 웹페이지에 접근하여 수신자의 상태 또는 재난현장의 상태를 텍스트와 사진으로 신고할 수 있도록 하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1204-1205
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• 2023

본 논문은 소비자의 리뷰 데이터를 기반으로 한 새로운 감성 분석 방법을 제안한다. 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 전통적 감성 분석방법은 텍스트에 나타난 감정의 섬세한 차이를 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 GPT 모델을 사용하여 텍스트에서 사용자의 감정을 8 가지의 카테고리로 세분화한다. 부정적 정서를 가진 리뷰에서 분노, 혐오, 실망과 같은 구체적인 감정들을 직관적으로 파악할 수 있었고, 감정의 강도까지 파악할 수 있었다. 제안된 방법을 통해 기업은 고객의 요구 사항을 정확하게 인지할 수 있으며, 고객 맞춤형 서비스 개선에 기여할 수 있다는 점이 기대된다.

• Journal of Wind Energy
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• v.13 no.2
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• pp.23-30
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• 2022

According to the "Offshore Wind Development Plan," large-scale project-oriented supply expansion is necessary to achieve 12 GW by 2030. But implementation may be delayed due to difficulty in securing the acceptance of residents. This study looked at residents' acceptance by comparing the perceptions of local representatives in Gunsan and Jeju. To this end, six in-depth interviews were conducted and the entire contents of the interviews were converted to text files. By using text network analysis (Netminer 4.4), the cognitive structure of local representatives was analyzed and compared. Based on the analysis results, Maldo, Myeongdo and Bangchukdo in Gunsan are promoting offshore wind farms in fishing license areas of the three islands in order to respond to opposition from other fishing village fraternities. In Dumo-ri, Jeju, important discussions and decisions related to offshore wind farms were decided in meetings (offshore wind power promotion committee, village assembly).

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.4
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• pp.97-107
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• 2020

This study aims to conduct a comprehensive meta-study from the perspective of content analysis to explore trends in Korean academic research on the sharing economy by using the big data analytics. Comprehensive meta-analysis methodology can examine the entire set of research results historically and wholly to illuminate the tendency or properties of the overall research trend. Academic research related to the sharing economy first appeared in the year in which Professor Lawrence Lessig introduced the concept of the sharing economy to the world in 2008, but research began in earnest in 2013. In particular, between 2006 and 2008, research improved dramatically. In order to grasp the overall flow of domestic academic research of trends, 8 years of papers from 2013 to the present have been selected as target analysis papers, focusing on titles, keywords, and abstracts using database of electronic journals. Big data analysis was performed in the order of cleaning, analysis, and visualization of the collected data to derive research trends and insights by year and type of literature. We used Python3.7 and Textom analysis tools for data preprocessing, text mining, and metrics frequency analysis for key word extraction, and N-gram chart, centrality and social network analysis and CONCOR clustering visualization based on UCINET6/NetDraw, Textom program, the keywords clustered into 8 groups were used to derive the typologies of each research trend. The outcomes of this study will provide useful theoretical insights and guideline to future studies.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.31 no.1
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• pp.30-41
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• 2017

Mammals in Korea have been studied in various fields such as animal science, veterinary medicine, laboratory animal science, ecology, and genetics. As the importance of biodiversity has been emphasized recently, conservation and management of mammals have attracted much public attention. However, in spite of such an increase in scientific research and public interest, it is still difficult to find a report or summary to grasp the trend of mammalian research in Korea. The purpose of this study is to provide the basic data for future plans of the detailed research area and the related policies by grasping the research trends of mammals in Korea. Using text-ming and co-word analysis, we analyzed 392 mammalian research papers published in Korean national journals as of 2015. Our results showed that the number of mammalian research papers published in Korea has gradually increased and that the research target species have also become increasingly diverse. The major research areas identified through text-mining and co-word analysis are (1) evolution/phylogenetics/genetics, (2) environmental science/ecology, (3) embryology/reproductive biology/cell biology, (4) veterinary medicine related to parasites, (5) parasitology related to rodents, (6) bacteriology/virology, (7) anatomy/cell biology/laboratory animal science, (8) veterinary science related to morphology and anatomy, (9) animal science, (10) marine mammalogy, and (11) Chiroptera (bat) research. Environmental science/ecology has been the most active field among the 11 research areas in recent times, and the proportion of research has increased sharply compared to the past. Environmental science/ecology is the core of biodiversity conservation, and as the importance of biodiversity has been emphasized in recent years, researchers' interest in mammal ecology appears to have increased. We expect that the results of this study will be useful for future research plan and related policies on mammals in Korea.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.12
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• pp.39-47
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• 2017

The Internet have increased the number of digital web documents related to the history and traditions of Korean Culture. However, users who search for creators or materials related to traditional cultures are not able to get the information they want and the results are not enough. Document classification is required to access this effective information. In the past, document classification has been difficult to manually and manually classify documents, but it has recently been difficult to spend a lot of time and money. Therefore, this paper develops an automatic text classification model of traditional cultural contents based on the data of the Korean information culture field composed of systematic classifications of traditional cultural contents. This study applied TF-IDF model, Bag-of-Words model, and TF-IDF/Bag-of-Words combined model to extract word frequencies for 'Korea Traditional Culture' data. And we developed the automatic text classification model of traditional cultural contents using Support Vector Machine classification algorithm.