• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.53-54
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• 2009

본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.253-257
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• 2007

최근 웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라, 사용자의 취향에 맞는 정보를 선별하여 제공하는 추천 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천시스템은 사용자의 관심정보를 기술한 사용자 프로파일을 기반으로 동작하기 때문에 정확한 사용자 프로파일의 생성은 매우 중요하다. 사용자의 암시적인 행동정보를 기반으로 취향을 분석하는 대표적인 연구로 사용자가 이용한 웹 문서를 분석하는 방법이 있다. 이는 사용자가 이용하는 웹 문서에 빈번하게 등장하는 단어를 기반으로 사용자의 프로파일을 생성하는 것이다. 그러나 최근 웹 문서는 사용자 취향과 관련 없는 많은 구성요소들(로고, 저작권정보 등)을 포함하고 있다. 따라서 이러한 내용들을 모두 포함하여 웹 문서를 분석한다면 생성되는 프로파일의 정확도는 낮아질 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기기에서 사용자의 웹 문서 이용내역을 분석하고, 동일한 사이트로부터 얻어진 문서들에서 반복적으로 등장하는 블록을 제거한 후, 정보블럭을 식별하여 사용자의 관심단어를 추출하는 새로운 프로파일 생성방법을 제안한다. 이를 통해 보다 정확하고 빠른 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 제안방법의 평가를 위해, 최근 구매활동이 있었던 사용자들이 이용한 웹 문서 데이터를 수집하였으며, TF-IDF 방법과 제안방법을 이용하여 사용자 프로파일을 각각 추출하였다. 그리고 생성된 사용자 프로파일과 구매데이터와의 연관성을 비교하였으며, 보다 정확한 프로파일이 추출되는 결과와 프로파일 분석시간이 단축되는 결과를 통해 제안방법의 유효성을 입증하였다.)으로 높은 점수를 보였으며 내장첨가량에 따른 관능특성에서는 온쌀죽은 내장 $2{\sim}5%$ 첨가, 반쌀죽은 내장 $3{\sim}5%$ 첨가구에서 유의적(p<0.05)으로 높은 점수를 보였으나 쌀가루죽은 내장 $1{\sim}2%$ 첨가구에서 유의적(p<0.05)으로 낮은 점수를 보였다. 이상의 연구 결과를 통해 온쌀은 2%, 반쌀은 3%, 쌀가루는 4%의 내장을 첨가하여 제조한 전복죽이 이화학적, 물성적 및 관능적으로 우수한 것으로 나타났다.n)방법의 결과와 비교하였다.다. 유비스크립트에서는 모바일 코드의 개념을 통해서 앞서 언급한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 문제점을 해결하고자 하였다. 모바일 코드에서는 프로그램 코드가 네트워크를 통해서 컴퓨터를 이동하면서 수행되는 개념인데, 이는 물리적으로 떨어져있으면서 네트워크로 연결되어 있는 다양한 컴퓨팅 장치가 서로 연동하기 위한 모델에 가장 적합하다. 이는 기본적으로 배포(deploy)라는 단계가 필요 없게 되고, 새로운 버전의 프로그램이 작성될지라도 런타임에 코드가 직접 이동하게 되므로 버전 관리의 문제도 해결된다. 게다가 원격 함수를 매번 호출하지 않고 한번 이동된 코드가 원격지에서 모두 수행을 하게 되므로 성능향상에도 도움이 된다. 장소 객체(Place Object)와 원격 스코프(Remote Scope)는 앞서 설명한 특징을 직접적으로 지원하는 언어 요소이다. 장소 객체는 모바일 코드가 이동해서 수행될 계산 환경(computational environment

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.2
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• pp.1-8
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• 2008

The information system in which users can utilize to control and to get the filtered information efficiently has appeared. Content-based filtering can reflect content information, and it provides recommendation by comparing the feature information about item and the profile of preference. This has the shortcoming of the varying accuracy of prediction depending on teaming method. This paper suggests the discovery of preference through learning the profile for the content-based filtering. This study improves the accuracy of recommendation through learning the profile according to granting the preference of 6 levels to estimated value in order to solve the problem. Finally, to evaluate the performance of the proposed method, this study applies to MovieLens dataset, and it is compared with the performance of previous studies.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.2 s.98
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• pp.219-232
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• 2005

With the rapid progress of computer technology in recent years, a digital video data has been used in many applications. As a result, various technologies have been introduced to discover knowledge embedded in a video database. However, few researches on data mining for a video database have been performed due to the unclear boundary of the information in a large amount of a video stream. This paper proposes an efficient generation method of a feature profile in a set of similar video data. To extract the information embedded in original video data efficiently, several refinement techniques are also presented. These methods include merging pixels, restricting preferred areas, removing noises under a minimum repeat factor, extracting important key frames, generating derived blocks and applying weights to dynamic and static areas differently. Finally, the performance of these methods is evaluated by comparing a result profile obtained by a data mining process with original video streams.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.647-650
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• 2003

가상 기계 개념은 목적 기계에 영향을 받지 않는 컴파일러의 중간언어로부터 시작되었다. 즉, 기존에는 실행 프로그램이 하드웨어와 운영체제에 종속적이었으나 가상 기계는 플랫폼 독립을 가능하게 한다. 임베디드 시스템이란 전용 동작을 수행하거나 또는 특정 임베디드 소프트웨어 응용 프로그램과 함께 사용되도록 디자인된 특정 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨팅 장치를 말한다. 임베디드 시스템을 위한 가상 기계 기술은 모바일 장치와 디지털-TV 등에 탑재할 수 있는 핵심 기술과 다운로드 솔루션을 이용한 동적인 실행 기술이 요구된다. 또한 컨텐츠 개발을 쉽게 하기 위해서 다양한 언어를 지원하고 언어들 간의 통합이 가능하다. 본 논문에서는 클래스 파일 포맷, PE 파일 포맷 등 기존의 가상 기계를 위한 파일 포맷들의 분석을 기반으로 하여 임베디드 시스템을 위한 실행 파일 포맷인 EVM 파일 포맷을 제안한다. EVM 파일 포맷은 언어 통합을 지원하고 구조가 간결하며 확장이 용이한 특징을 지닌다. 또한 메타데이터와 중간언어(SIL)가 서로 독립적으로 구성되어 분석이 쉽고 타입 체크가 괸리한 구조이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.88-90
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• 2001

정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.81 no.3
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• pp.632-643
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• 2020

Purpose To investigate the correlation between magnetic resonance (MR) image-based radiomics features and the genomic features of breast cancer by focusing on biomolecular intrinsic subtypes and gene expression profiles based on risk scores. Materials and Methods We used the publicly available datasets from the Cancer Genome Atlas and the Cancer Imaging Archive to extract the radiomics features of 122 breast cancers on MR images. Furthermore, PAM50 intrinsic subtypes were classified and their risk scores were determined from gene expression profiles. The relationship between radiomics features and biomolecular characteristics was analyzed. A penalized generalized regression analysis was performed to build prediction models. Results The PAM50 subtype demonstrated a statistically significant association with the maximum 2D diameter (p = 0.0189), degree of correlation (p = 0.0386), and inverse difference moment normalized (p = 0.0337). Among risk score systems, GGI and GENE70 shared 8 correlated radiomic features (p = 0.0008-0.0492) that were statistically significant. Although the maximum 2D diameter was most significantly correlated to both score systems (p = 0.0139, and p = 0.0008), the overall degree of correlation of the prediction models was weak with the highest correlation coefficient of GENE70 being 0.2171. Conclusion Maximum 2D diameter, degree of correlation, and inverse difference moment normalized demonstrated significant relationships with the PAM50 intrinsic subtypes along with gene expression profile-based risk scores such as GENE70, despite weak correlations.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.198-204
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• 2003

지금까지 제안된 패스워드를 이용하는 인증 프로토콜은 오프라인 추측 공격이나 패스워드 파일 컴프로마이즈에 대하여 안전하지 않으므로 이에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 패스워드를 이용하는 인증 프로토콜인 스키마 PAP(Password based Authentication Protocol)을 적용하여 새로운 인증 프로토콜 PAPRSA를 제안하였다. PAP는 패스워드를 표현하는 많은 값들 중에서 임의로 선택한 한 값을 처리하는 것을 특징으로 한다. PAPRSA는 패스워드를 표현하는 값을 처리하기 위하여 RSA를 이용하는 PAP기반 인중 프로토콜이다. 제안된 PAPRSA는 오프라인 추측 공격과 패스워드 파일 컴프로마이즈를 포함한 공격들로부터 안전하였으며, 패스 수와 계산량을 측정한 결과 효율성 면에서 매우 우수하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1687-1690
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• 2005

플래시 메모리는 비휘발성 메모리로서 데이터 접근 속도가 빠르고 전력 소비가 적으며 가볍고 충격에 강한 특징을 가지고 있다. 최근 플래시 메모리의 가격이 저렴해지고 용량은 커져가고 있기 때문에 대용량의 멀티미디어 파일의 저장 장치로서 플래시 메모리의 사용이 증가할 것으로 보인다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 위한 멀티미디어 파일 시스템의 구조 설계를 기술한다. 주요 특징으로는 i-node 를 데이터 블록과 분리된 i-node 영역에 로그 방식으로 기록하고, 삭제 연산이 잦은 i-node 영역을 이동할 수 있게 하여 마모도 평준화를 고려하였다. 파일의 데이터 블록은 멀티미디어 응용 프로그램의 특징을 고려하여 인덱스화된 이중 연결 리스트 구조로 관리한다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.23 no.3
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• pp.242-258
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• 2002

This study investigated preservice teachers' understandings of the ontology and epistemology underlying constructivist notions of teaming. Throughout this study, the epistemological, ontological, and pedagogical characteristics for each teacher's developing views of learning were identified through four in-depth interviews. Data from interviews were used to create three profiles containing ontological beliefs, epistemological commitments and pedagogical beliefs. This study has demonstrated that the notion of a constructivist profile change has significant potential for informing the analysis and description of preservice teachers' beliefs changes. Major findings include: constructivist profile changes overtime, diversification of profile components over time, features of the teachers' pedagogical belief profile changes, and teachers' unawareness of their profiles. However, changes in ontological beliefs and epistemological commitments were not easy, nor were they easily internalized for these teachers. The implications of this research are that preservice teachers should be aware of coexisting different categories of their learning-to-teach profiles, and that teacher educators should provide these preservice teachers with instruction designed to change preservice teachers' profiles towards increasing constructivist views of teaching and learning and restricting other undesirable categories.