• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.3B
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• pp.175-182
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• 2007

In recent years, there have been active researches on the services of the next generation mobile communications. In particular, the services in the next generation mobile communications differ from the services in the conventional mobile communication services that they can provide the services customized at each user. The profile management technology becomes more important for such personalized services since it is closely related with providing services adaptively to user's current situation and preferences. However, the conventional profile management technologies have their limitations on providing personalized services because they put most of emphasis on the customer management. Even, it becomes more difficult with current profile management system to support the personalized services, where the service providers manage the user profiles independently each other. In this paper, we propose a novel profile management system called profile service provider, and describe the requirements to support personalized services in the next generation mobile communications.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.493-496
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• 2007

최근의 프로그램들은 크기가 커지고 기능이 복잡해짐에 따라 모듈화된 구조를 지니고 있다. 프로그램 모듈화는 프로그램의 설계, 제작, 유지보수, 코드의 재사용 부분에서 많은 장점을 가지며 라이브러리라는 개념을 통해 이루어진다. 현재 임베디드 기기를 위한 가상기계인 EVM은 라이브러리 개념의 모듈화를 지원하고 있지 않다. EVM에서 동작하는 프로그램의 모듈화를 도입하기 위해선 라이브러리를 나타내는 아카이브 파일 포맷이 요구되며, 아카이브 파일을 다루기 위한 아카이버와 링커 등의 도구가 필요하다. 본 논문에서는 EVM 프로그램의 모듈화를 위한 아카이브 파일 포맷을 설계하였다. 본 논문의 아카이브 파일 포맷은 유사한 개념의 아카이브 파일 포맷을 분석하여 기본구조를 설계하였으며, EVM 환경에 필요한 특징을 반영하였다. 아카이브 파일 포맷의 설계를 통하여 추후 EVM에서 동작하는 프로그램을 라이브러리화할 수 있는 기반을 만들었다. 이를 바탕으로 프로그램 모듈화를 완성할 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.5
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• pp.609-617
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• 2011

This paper proposes a personalized food recommendation system using user profiles auto-generated from Twitter. The user profiles are generated by extracting nouns from Twitter, and calculating emotional scores according to whether each noun is collocated with emotion words. Representative noun information for each food is constructed by analyzing web pages relevant to foods. Appropriate foods for users can be recommended by calculating similarities among the extracted resources. The proposed system has an advantage in that it can always recommend foods even if a user is a newcomer.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.88-90
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• 2006

최근 정보 통신기술의 발전으로 인하여 전자상거래가 확산되고 있는 실정이며, 이용하는 고객 또한 상당히 증가하고 있다. 고객의 활발한 구매 거래 활동으로 하루에도 아주 많은 양의 데이터가 생성되고 있는 실정이다. 이에 전자상거래의 웹 사이트 관리자나 경영자는 고객의 구매형태나 패턴의 특징을 파악하여 보다 효율적인 서비스를 고객에게 제공하기 위하여 현재까지 유사그룹의 고객 세분화를 적용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 고객들의 정보를 분석하여 개인화하기 위한 방법으로 사용되는 고객 프로파일을 이용하여 고객세분화 하는데 적용을 하고자 한다. 기존 고객세분화의 통계적인 분석이 아닌 XML 기반의 고객 정보를 XPath를 이용하여 고객세분화에 필요한 규칙을 생성하고, 그 규칙을 바탕으로 고객 프로파일을 생성하는 방법과 프로파일을 이용한 군집에 따른 분석 결과 및 추천서비스를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.607-609
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• 2005

온라인 및 오프라인 상에서 추천시스템에 대한 요구가 커지고 있으며 이에 관련해 않은 연구가 이루어지고 있다. 추천시스템은 마케팅 활용의 관점에서 목표 상품에 대한 반응 가능성이 높은 고객군을 추천하는 타겟마케팅 추천시스템과 고객 개인별로 구매 가능성이 높은 상품을 추천하는 개인화 추천시스템으로 구분할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구는 대부분 개인화 추천시스템의 효율 향상에 목표를 두고 있다. 그러나 기업의 타겟마케팅에 대한 요구를 적절히 지원하지 못하고 있어 타겟마케팅에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 상품별 구매 패턴을 이용하는 프로파일 기반 추천 방법을 제안하고 이 방법과 기존의 협력적 추천 방법을 결합하여 특정 상품에 반응 가능성이 높은 고객을 추천하는 방법을 제안한다. 프로파일 기반 추천에서는 카이스퀘어 검정을 사용하여 상품별로 구매 패턴에 영향을 미치는 요인을 추출하고 이를 이용하여 특징 고객군을 선별하여 전체 고객군과 특징 고객과의 엔트로피(Entropy)의 변이 정도를 예측값으로 사용한다. 실험결과, 프로파일 기반 추천과 협력적 추천을 결합하여 추천하는 방법은 한 가지 방법을 사용할 때 보다 좋은 추천 정확도를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.535-537
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• 1998

본 논문에서는 이진화된 영상에서의 2차원 정보와 그레이 영상에서의 3차원 프로파일 정보를 이용하여 BGA의 불량 상태를 시각적으로 검사하는 시스템에 대해서 기술한다. BGA의 결함을 자동으로 판정하기 위해 사용된 알고리즘은 이진 영상에서의 특징점들과 그레이영상의 3차원 프로파일 정보를 이용한 모델 정합 기술을 이용한다. 두가지 단계를 분리 검사함으로써 생산라인에서 초기에 에러를 검출해낼 수 있는 잇점이 있다. 그러나 조명이 열악한 경우에는 에러 인식율이 낮아진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.301-303
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• 1999

기존의 웹서버에는 디렉토리 관리를 위한 기능이 없다. 즉 서버의 파일 시스템에 디렉토리를 만들고, 지우고 다른 곳으로 옮기는 등의 기능을 웹 서버만으로는 수행할 수 없다. 이러한 기능을 수행하기 위해서는 ftp 서버와 같은 프로그램을 서버 시스템에 설치하여 ftp 클라이언트 프로그램에 의해 이 일을 수행할 수 있는데 이는 서버 시스템의 부하를 증대시키는 요인일 될 수 있다. 그러므로 웹 서버에 디렉토리 관리에 대한 기능을 추가하여 추가적인 프로그램 없이 간단하게 디렉토리 관리를 할 수 있도록 하여 유용성을 확장할 수 있다. 이러한 기능은 강의 및 숙제제출을 위해 파일 업로드 및 다운로드가 빈번하게 일어나는 특징이 있는 특징이 있는 인터넷 강의 시스템에 적합하다. 또한 동시에 많은 사용자들일 접속할 수 있어야 하는 인터넷 강의를 위해 서버의 부담이 크지 않은 웹서버가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요구를 반영해서 디렉토리 관리 기능을 추가한 웹서버를 제시하였다. 웹서버에 파일처리를 위한 디렉토리서버를 추가하여 보다 빠르게 파일처리를 할 수 있도록 하고 아파치 같은 기존의 웹서버 보다 시스템 부하를 줄여 동시에 많은 사용자들의 요청을 받아들일 수 있도록 하는 서버를 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.117-120
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• 2004

본 고에서는 악성 프로그램을 탐지하기 위해 특정 프로그램 실행시 해당 파일 구조를 분석하여 악성 프로그램을 탐지하기 위해 Michael Weber, Matthew Schmid, Michaei Schatz와 David Geyer에 의해 제안된 실행코드 탐지 방식을 분석하고 있다. 제안된 방식에서는 기존 방법에서 사용하고 있는 악성 프로그램의 시그니처 분석을 통한 탐지 방법과 다르게 윈도우 PE 파일 형태의 파일 구조를 가지고 있는 실행 프로그램의 문맥 분석을 통해 알려지지 않은 악성 프로그램을 탐지함을 목적으로 하고 있다. 제안된 방식에서는 특히 PEAT(Portable Executable Analysis Toolkit)라는 이동 실행 분석 툴 킷을 개발, 사용함으로써 악성프로그램을 탐지 하고 있는데 이 툴 킷은 PE 파일 구조를 가진 임의의 애플리케이션에 대해 악성코드의 존재 여부를 밝힐 수 있는 실행시 구조적 특징을 이용한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.5
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• pp.718-723
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• 2008

Bearing is one of the important mechanical elements used in various industrial equipments. Most of failures occurred during the equipment operation result from bearing defects and breakages. Therefore, monitoring of bearings is essential in preventing equipment breakdowns and reducing unexpected loss. The purpose of this paper is to present an online monitoring method to predict bearing states using vibration signals. Bearing vibrations, which are collected as a form of profile signal, are first analyzed by a discrete wavelet transform. Next, some statistical features are obtained from the resultant wavelet coefficients. In order to select significant ones among them, analysis of variance (ANOVA) is employed in this paper. Statistical features screened in this way are used as input variables to support vector machine (SVM). An hierarchical SVM tree is proposed for dealing with multi-class problems. The result of numerical experiments shows that the proposed SVM tree has a competent performance for classifying bearing fault states.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.453-455
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• 2000

기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.