최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
This paper proposes a new feature extraction method for automatically estimating the number of target and detecting the chaff using high range resolution profile(HRRP). Feature of one-dimensional range profile is expected to be limited or missing due to lack of information according to the time. The proposed method considers the dynamic movements of targets depending on the radial velocity. The observed HRRP sequence is used to construct a time-range distribution matrix, then assuming diverse radial velocities reflect the number of target and seduction chaff launch, the proposed method utilizes the characteristic of the gradient distribution on the time-range distribution matrix image, which is validated by electromagnetic computation data and dynamic simulation.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 windows PE(Portable Executable) 파일의 API에 대한 정보를 가지는 임포트 테이블에 기반한 프로그램 버스마킹 기법을 제안한다. 버스마크의 신뢰도를 높이기 위한 방법으로 대부분의 Windows 프로그램에서 사용되는 범용의 API는 버스마크에서 제외시키고 프로그램 개개의 특성을 나타낼 수 있는 특화된 API에 초점을 맞추어서 비교하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 버스마킹 기법을 평가하기 위해서 다양한 카테고리의 Windows 프로그램에 대해서 실험을 하였다. 신뢰도를 측정하기 위해서 같은 프로그램에 대해서 버전별로 비교를 하였고, 프로그램의 분류에 따라서 유사한 카테고리와 다른 카테고리에 대해서 비교를 하였다. 프로그램의 변환이나 난독화에도 견딜 수 있는 강인도(Resilience)를 평가하기 위해서 서로 다른 컴파일러를 사용하여 생성된 프로그램에 대해서 비교를 하였다. 실험 결과에서 본 논문에서 제안하는 버스마크가 프로그램의 특징을 충분히 표현하고 있음을 보여준다.
자바 코드의 무결성(integrity)과 인증(authenticity)을 보장하기 위해, JAR파일에 대해 전자서명하는 방법이 이용되고 있다. JAR파일은 기본적으로 애플리케이션이나 애플릿의 효율적인 배포를 위해 이용된다 즉, 애플리케이션이나 애플릿을 구성하는 모든 클래스 파일이나 데이터 파일을 묶어 하나의 JAR 파일에 포함시켜 온라인 상으로 클라이언트로 이러한 JAR 파일의 내용은 변경되기 쉽다. 즉, 기존 클래스 파일의 제거, 변경 또는 새로운 클래스 파일의 추가 등으로 인해 기존 JAR파일의 내용이 변경되고, 또한 클라이언트의 요구에 맞추어 데이터나 코드를 즉시 생성하여 전송하여야 하는 경우, 새로운 JAR 파일이 생성되어야 한다. 따라서 애플리케이션 서버는 예기치 않은 JAR 파일의 변경에 맞추어 동적으로 JAR 파일에 대해 전자서명을 수행하는 기능이 포함되어야 한다. 이 논문에서는 JAR 파일의 포맷과 전자서명 절차를 분석하여, JAR 파일에 대한 전자서명의 특징과 문제점들을 제시하고, 애플리케이션 서버에서 발생 가능만 에러에 적절히 대처하면서 동적으로 JAR 파일들을 전자서명할 수 있는 프로그램 프로시저의 구현을 예시하였다.
베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.
본 연구에서는 다양한 density profile 특징추출에 기반한 염색체 자동분류방법들의 성능을 비교분석하였다. density profile은 염색체의 밴드패턴을 가장 잘 표현한 특징으로 염색체의 중심축을 구성하는 화소들의 밝기 값을 추출하는 방법이다. 염색체의 밴드패턴은 염색체의 끝단까지를 잘 표현해주어야만 정확한 염색체번호를 확인할 수 있다. 따라서 염색체의 중심축을 추출하여 염색체 끝단까지 확장 처리한 방법에 대한 성능을 확인하였다. 염색체 중심축에 위치한 화소만을 이용한 프로파일은 잡음에 민감할 수 있으므로 이를 해결하기 위하여 염색체의 중심축에 대한 화소 값 대신 주변 밝기 값들에 대한 평균을 이용한 국소평균방법과 중심축의 수직라인 상에 존재하는 화소 값들에 대한 평균을 구한 수직평균방법을 비교하였다. 분류알고리즘은 k-NN을 사용하였고, 실험데이터는 (주)Gendix 로부터 제공받은 임상적으로 정상인 100명(남자 50명, 여자 50명)으로부터 추출한 4600개의 염색체 영상을 훈련데이터와 테스트데이터로 각각 50%씩 랜덤하게 분리하여 실험하였다. 실험결과 중심축을 확장하고 수직평균에 대한 프로파일을 특징으로 추출하여 분류한 경우가 가장 좋은 성능을 보였다.
본 연구는 형사입건된 소년범죄자들을 대상으로 PAI 프로파일 유형을 살피기 위해 2018-2020년 입건된 청소년 251명과 일반청소년 173명을 대상으로 성격유형과 행동특성을 알아보고자 하였다. 소년범죄자들과 일반청소년들의 전체 프로파일을 살펴보면 저빈도(INF), 조증(MAN), 반사회적 특징(ANT), 알코올 문제(ALC), 약물문제(DRG), 공격성(AGG)이, 지배성(DOM)과 온정성(WRM)에서 차이가 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 평균 5점이상의 차이가 난 반사회적 특징(ANT), 공격성(AGG), 지배성(DOM)을 요인으로 군집분석을 실시하여 일반청소년 비율이 높은 군집 1과 소년범죄자 비율이 높은 군집 2로 분류되었으며 군집 1은 일반청소년의 프로파일과 유사한 모형을 보여 방어집단으로 명명하였으며 군집 2의 프로파일 유형은 외현화 집단으로 나타낼 수 있는 외현화로 명명하였다. 이 결과들은 기존 연구결과와 유사하였으며 소년 범죄자들의 프로파일 유형은 일반청소년들보다 임상척도가 전반적으로 높아 행동상 문제점이 있는 것으로 나타났다. 소년범죄자에 관한 연구가 지속적으로 이루어진다면 소년범죄자 뿐만 아니라 청소년들에 대한 이해도 이루어질 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1125-1136
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2010
최근에 이동 객체 추적 장치로부터 얻어진 추적 스트림에 대한 온라인 비정상 행위 감시에 대한 요구가 증가하고 있다. 제한된 공간 비용 내에서 고속 데이터 처리의 요구사항에 기인하여 이 문제는 흥미를 끌고 있다. 이 논문에서, 우리는 모바일 애드 혹 망에서 모바일 장치의 위성항법장치 로그로부터 이동특징 정보를 계산하여 정상 프로파일을 구축하고, 모바일 장치의 현재 이동 특징 정보와 정상 프로파일내의 이동 특징 정보간의 퍼지 비유사도를 계산한다. 그 계산된 퍼지 비유사도를 기초로 그 모바일 장치의 비정상 행위를 효율적으로 탐지하는 퍼지 비정상 행위 탐지 알고리즘을 제안한다. 그리고 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.
기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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