• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.458-460
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• 2000

3세대 통신망(IMT-2000) 서비스의 가장 큰 특징은 단말 이동성, 개인 이동성, 서비스 이동성으로 구분되는 강력한 이동성 제공이다. INT-2000 서비스의 가장 큰 특징인 서비스 이동성을 제공하기 위해 가상 홈 환경(Virtual Home Environment)개념을 지원한다. 즉 글로벌 로밍 환경에서 서비스 가입자에게 방문 망(visited network_에서도 홈 망(home network)의 서비스를 그대로 이용할 수 있도록 하는 개념이다. VHE 서비스는 홈 서비스들에 대한 접근 투명성을 보장하기 위해 망 관점에서 어떤 VHE 시나리오를 적용할 것인지에 대한 문제도 중요하지만 프로파일을 효율적으로 관리하는 문제도 매우 중요하다. VHE 서비스를 제공하기 위해서 관리해야 할 프로파일은 사용자 프로파일(User profile), 서비스 프로파일(Service profile), 단말 프로파일(Terminal profile), 네트워크 프로파일(Network profile) 등이 있다. 본 논문에서는 사용자가 이용 가능한 서비스를 검색하는 시나리오를 바탕으로 각 프로파일이 정보를 교환하는 방법을 살펴보겠다. 사용자 프로파일 관점에서 보면 프로파일 관리 기법에는 크게 4가지 전략이 있을 수 있다. 사용자 프로파일이 홈 망에 위치하는 경우, 사용자 프로파일이 방문 망에 위치하는 경우, 사용자가 망 사이를 움직일 때 프로파일도 같이 움직이는 경우, 사용자의 단말에 위치하는 경우가 있을 수 있다. VHE 서비스를 위한 프로파일 관리기법(1) 논문에서는 앞의 두 가지 전략에 대해서 설명을 하고 있다. 본 논문에서는 나머지 두 가지 전력에 대해서 설명을 하겠다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.455-457
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• 2000

3세대 통신망인 IMT-2000 서비스의 가장 큰 특징은 단말 이동성, 개인 이동성 및 서비스 이동성으로 구분되는 강력한 이동성의 제공이다. 이 중 서비스 이동성은 IMT-2000 서비스의 가장 큰 특징으로 가상 홈 환경(VHE ; Virtual Home Environment) 개념을 이용하고 있다. VHE는 개인 단말사이, 망 경계를 뛰어넘는 개인 서비스 환경 이동성의 개념으로 글로벌 로밍의 환경에서 서비스 가입자에게 Visited 망에서도 Home 망의 서비스를 그대로 이용할 수 있도록 하는 개념이다. 이 VHE에서 핵심이 되는 것이 프로파일을 어떻게 관리하여 사용자에게 원활한 서비스를 제공할 것인가 하는 것인데, 본 논문에서는 VHE 서비스를 위한 사용자 프로파일(User Profile), 서비스 프로파일(Service Profile), 단말 프로파일(Terminal Profile), 네트워크 프로파일(Network Profile)에 대한 관리 방법을 사용자 프로파일이 Home 망과 Visited 망에 위치하는 방법에 따라 시나리오에 적용하여 각 프로파일 정보를 교환하는 방법을 기술하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.8 no.2
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• pp.63-70
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• 2008

In order not to make the malwares be easily analyzed, the hackers apply various anti-reversing and obfuscation techniques to the malwares. However, as the more anti-revering techniques are applied to the malwares the more abnormal characteristics in the PE file's header which are not shown in the normal PE file, could be observed. In this letter, a new malware detection technique is proposed based on this observation. For the malware detection, we define the Characteristics Vector(CV) which can represent the characteristics of a PE file's header. In the learning phase, we calculate the average CV(ACV) of malwares(ACVM) and normal files(ACVN). To detect the malwares we calculate the 2 Weighted Euclidean Distances(WEDs) from a file's CV to ACVs and they are used to decide whether the file is a malware or not. The proposed technique is very fast and detection rate is fairly high, so it could be applied to the network based attack detection and prevention devices. Moreover, this technique is could be used to detect the unknown malwares because it does not utilize a signature but the malware's characteristics.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.9
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• pp.365-379
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• 2020

The purpose of this study identifies the patterns of students' learning motivation profiles on entrepreneurial educational motivation among a sample of university students from one of the Korean national university(n=614). This study also examines the relationship between students' learning motivation profiles and entrepreneurial intention and types of entrepreneurship. In order to explore the types of leaning motivation profiles, a latent profile analysis was employed. Result from LPA revealed five distinct types of learning motivation profiles fit the data best, and these five profiles are compared with students' entrepreneurial intentions and types of entrepreneurship. Results showed that Profiles (profile 5 and 4-high goal orientation) are associated with the higher level of entrepreneurial intention. Regarding the type of entrepreneurship, the majority of all students are interested in individual and co-entrepreneurship with friend regardless of the patterns of profiles.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.70-72
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• 2002

본 논문에서는 기존 파일 시스템의 일관성 검사 프로그램 및 클러스터 파일 시스템의 특징 분석을 통해 클러스터 파일 시스템의 일관성을 검사하는데 필요한 프로그램 설계 요소 및 구현 방법에 관해 논한다. 나아가 이러한 설계 방법에 따라 구현된 프로그램을 실제 상용화된 클러스터 파일 시스템에 적용함으로써 검사 프로그램의 기능을 검증한다 이를 위해 뮤테이션 테스트(Mutation Test) 기법을 도입하여 일관성 검사 프로그램의 신뢰성 검증 방법을 고찰하고 그에 따른 테스트 결과를 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.157-161
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• 2010

최근 자동화 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그중에서도 홈오토메이션의 가장큰 특징은 전자 자동기기 등이 주가 되는 가사의 관리를 자동화 하는 것이다. 사용자의 현재 상황 및 선호도 등의 정보를 이용하여 서비스를 사용자에게 제공하는 개인화 서비스는 사용자 프로파일에 따라 차별화 되어서 제공되어 진다. 하지만 현실상의 사용자 프로파일을 수집하기에는 어려움이 따르기 때문에 본 논문에서는 개인화 서비스를 효과적으로 지원할 수 있도록 가상의 사용자 프로파일을 다루는 사용자 프로파일 생성기 데이터베이스를 설계 및 사용자프로파일 생성기를 구현하였다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.4
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• pp.351-361
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• 2003

The previous studies to extract features for document through word association have the problems of updating profiles periodically, dealing with noun phrases, and calculating the probability for indices. We propose more effective feature extraction method which is using association word mining. The association word mining method, by using Apriori algorithm, represents a feature for document as not single words but association-word-vectors. Association words extracted from document by Apriori algorithm depend on confidence, support, and the number of composed words. This paper proposes an effective method to determine confidence, support, and the number of words composing association words. Since the feature extraction method using association word mining does not use the profile, it need not update the profile, and automatically generates noun phrase by using confidence and support at Apriori algorithm without calculating the probability for index. We apply the proposed method to document classification using Naive Bayes classifier, and compare it with methods of information gain and TFㆍIDF. Besides, we compare the method proposed in this paper with document classification methods using index association and word association based on the model of probability, respectively.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.321-327
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• 2002

본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.62-65
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• 2001

본 논문에서는 인터넷 동영상 정보들을 보다 효율적이고 정확하게 검색할 수 있는 시스템을 구현하기 위해, 특성 정보에 기반한 영상기반 검색과 예제를 통한 질의를 사용한 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템과는 달리 본 시스템에서는 사용자가 진의로 제출한 통영상의 특성정보를 추출하여 데이타마이닝하여 프로파일로 만들고, 인터넷에서 검색된 동영상의 특성정보와 비교하는 기법을 사용한다. 또한 진의 동영상 프로파일들을 통합하고, 특징 영역 세그먼트들의 중요도를 저장해 둠으로써 사용자의 질의를 하나의 척도로 처리하며, 작성된 프로파일과 비교 할 동영상의 특성정보를 영역별로 가중치를 주어 보정함으로 검색을 원하는 동영상의 특징을 강조한 진의가 가능하도록 한다. 끝으로 가중치를 주는 방법의 변화에 따른 시스템이 출력하는 검색 결과의 변화를 관찰하여 보정 방법의 성능을 평가한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.3
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• pp.129-137
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• 2004

This paper presents a signature verification method that uses Gabor filter in computing similarity between signatures. In computing similarity to compare two on-line signatures, the temporal relationship between two signatures should be computed in advance. However, conventional point matching method using DP(dynamic programming) matching consumes much computation. In this paper, we propose a fast method for computing the temporal relationship between two on-line signatures by using the phase output of Gabor Inter applied on the on-line signature signals. Two similarity measures are defined in the method: Temporal Similarity and Temporally Arranged Feature Profile Similarity. With the proposed method, Ive could compare signatures 30 times faster than conventional method using DP matching.