• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.252-255
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• 2010

소프트웨어가 대형화되고 복잡해짐에 따라 소프트웨어에 내재하고 있는 소프트웨어 허점(weakness)의 발생률이 높다. 이런 허점은 컴파일러에 의해 탐지되지 않고, 공격자에 의해 발견되기 쉽다는 특징이 있기 때문에 소프트웨어 취약성을 야기한다. 스마트폰의 확산으로 인해 다양한 종류의 스마트폰 앱이 개발되고 있다. 이에 따라 스마트폰 앱이 대형화되고 복잡해지고 있으므로, 여기에 내재하는 소프트웨어 허점을 사전에 예방하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 앱을 개발할 때, 소프트웨어 취약점을 야기하며, 개발자가 간과하기 쉬운 소프트웨어 허점을 사전에 제거하고자 안드로이드에 특화된 시큐어 코딩 가이드를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.614-617
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• 2021

법률 문서는 일반 사용자가 이해하기 어려운 용어로 이루어져 있고 특히 장문의 문서가 많아 법률시스템에 종사하는 종사자들 또한 많은 양의 문서를 읽기가 어려운 현실이다. 이에 문서 요약 방법중 딥러닝 기반의 사전학습 모델을 적용한 추출요약기반, 생성요약 방법론과 딥러닝 이전의 핵심문장 추출 방법론을 비교하여 법률용어의 요약성능에 대한 비교 평가를 수행하고자 하며 추후 연구과제로 법률문서에 특화된 요약 모델을 만들어보고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1167-1173
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• 2015

정보통신기술의 발전은 SNS, 블로그, 게시판 등 자신의 생각이나 의견을 표출할 수 있는 장소의 다양성을 제공하였고 이는 빅데이터 성장을 가능케 하였다. 특히 매순간마다 엄청난 수의 사용자가 이용가능하고 다양한 이슈에 대한 의견을 작성할 수 있는 SNS의 특징으로 인해 많은 사람들이 트위터 등에 사회적 이슈에 대한 자신의 의견을 드러낸다. 따라서 본 연구에서는 트위터에서 작성되는 사회 이슈에 대한 의견을 수집하여 사회이슈를 주제로 하는 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 감성 분석을 실시하고자 한다. 사용된 데이터는 '비키니', '나꼼수'를 포함하는 트윗 글이다. 사회이슈에 특화된 주제지향 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 긍부정 의견을 분석한 결과 Precision은 61%로 나타났으며 F1-score는 74%의 성능을 보여주었다. 본 연구는 정치적 색을 띄고 있는 특정 사회 이슈에 대한 트윗 작성자의 의견이 긍정인지 부정인지 자동으로 분류할 수 있도록 하는 사전 구축의 하나의 기준을 제시할 것이라 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.15-23
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• 2022

특허 분야에서 자연어처리(Natural Language Processing) 태스크는 특허문헌의 언어적 특이성으로 문제 해결의 난이도가 높은 과제임에 따라 한국 특허문헌에 최적화된 언어모델의 연구가 시급한 실정이다. 최근 자연어처리 분야에서는 특정 도메인에 특화되게 사전 학습(Pre-trained)한 언어모델을 구축하여 관련 분야의 다양한 태스크에서 성능을 향상시키려는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 그 중, ELECTRA는 Google이 BERT 이후에 RTD(Replaced Token Detection)라는 새로운 방식을 제안하며 학습 효율성을 높인 사전학습 언어모델이다. 본 연구에서는 대량의 한국 특허문헌 데이터를 사전 학습한 KorPatELECTRA를 제안한다. 또한, 특허 문헌의 특성에 맞게 학습 코퍼스를 정제하고 특허 사용자 사전 및 전용 토크나이저를 적용하여 최적화된 사전 학습을 진행하였다. KorPatELECTRA의 성능 확인을 위해 실제 특허데이터를 활용한 NER(Named Entity Recognition), MRC(Machine Reading Comprehension), 특허문서 분류 태스크를 실험하였고 비교 대상인 범용 모델에 비해 3가지 태스크 모두에서 가장 우수한 성능을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.125-138
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• 2010

본 연구는 공공기관이 소장한 이미지데이터의 검색 및 열람 등의 활용성을 높이기 위한 전문검색서비스 구현 시 필수적인 문서인식시스템의 고도화를 목표로 한다. 주요한 연구방향은 공공기관이 소장하고 있는 데이터를 사전에 분석하여 문서이미지 전처리 및 문서구조분석 기술을 개발하고, 문서인식 과정에서 활용하기 위한 이미지내용DB, 문자모델DB, 용어DB로 구성되는 특화된 지식베이스를 구축하는 것이다. 또한, 지식베이스 관리도구를 개발하여 향후 다양한 형태의 문서이미지로의 확장을 가능하게 한다. 최근 본 연구는 국가기록원에서 소장하고 있는 이미지데이터에 적합한 문서구조분석 라이브러리와 특화된 지식베이스를 결합한 문서인식 프로토타입 시스템 개발을 완료했다. 향후 본 연구의 결과는 방대한 소장자료의 검색 및 활용을 극대화할 전문검색시스템 연계를 위한 성능평가 및 테스트베드 구축에 활용될 것이다.

• 기술혁신학회지
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• 제17권2호
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• pp.289-308
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• 2014

본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 대형 정부 R&D사업의 사전적 분석 및 의사결정에 있어서 이에 특화된 위험요인에 대한 분석은 아직 활발하게 진행되지 않았다는 문제 인식에서 진행되었다. 대형 R&D 사업의 사전평가 단계에서 제도적으로 고려되는 위험요인에 대한 중요도 인식에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지를 실증 분석하여, 향후 대형 R&D 사업의 특성에 따라 위험요인에 대한 고려를 차별화하는 근거를 탐색해 보고자 한다. 위험요인별 중요도 인식에 영향을 주는 인자는 전문가 특성으로부터 도출하였다. 전문가 특성은 전문가가 연구하는 연구개발 단계, 연구 분야, 업무 경험, 경력 등의 다양한 변수들로 구성하였다. 분석 결과, 기획위험에 대한 중요도 인식은 전문가의 소속기관의 특성에 따라 차이를 보이고, 기술위험에 대한 중요도 인식은 연구단계 중 기초연구가 상대적으로 중요성이 떨어지는 것으로 조사되었다. 시장위험은 기술분야 중 IT 분야에 보다 더 중요하게 인식되는 것으로 조사되었다. 정치적 위험은 대학에 소속된 전문가는 중요도를 낮게 인식하고 있었고, 연구개발사업 참여자 경험자는 법적위험과 정치적 위험이 더 중요하다고 인식하였다. 이해관계자 위험에 대한 인식 정도는 전문가 특성에 크게 영향을 받지 않는 것으로 분석되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.391-396
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• 2024

본 연구에서는 헬스케어 분야에 특화된 개체명 사전을 구축하기 위해 기존 N-Gram 방식의 한계를 극복하고 성능을 향상하게 시키기 위해 새로운 역 N-Gram 방식을 제안하였다. 제안된 역 N-Gram 방식은 헬스케어 관련 빅데이터의 복잡한 언어적 특성을 더 정밀하게 분석하고 처리할 수 있다. 제안된 방식의 효율성 검증을 위해 매년 1월에 개최되는 소비자 가전 전시회(Consumer Electronics Show: CES) 기간 동안 발표된 헬스케어 및 디지털 헬스케어 관련 빅데이터를 수집하기 위하여 뉴스를 대상으로 2010년 1월 1일부터 31일, 그리고 2024년 1월 1일부터 31일까지 언급된 2,185건의 뉴스 제목 및 요약문을 파이썬 프로그래밍언어로 새로운 역 N-Gram 방식을 구현하여 전처리한 결과, 헬스케어 분야에서의 자연어 처리를 위한 사전이 안정적으로 구축되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 범죄 수사 도메인에 특화된 개체명 인식 모델을 개발하는 연구이다. 본 연구를 통해 비정형의 형사 판결문·수사 문서와 같은 텍스트 기반의 데이터에서 자동으로 범죄 수법과 범죄 관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 데이터 분석기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 범죄 수사 도메인 텍스트를 수집하고 범죄 분석의 관점에서 필요한 개체명 분류를 새로 정의하였다. 또한 최근 자연어 처리에서 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 언어모델인 KoELECTRA를 적용한 제안 모델은 본 연구에서 정의한 범죄 도메인 개체명 실험 데이터의 9종의 메인 카테고리 분류에서 micro average(이하 micro avg) F1-score 99%, macro average(이하 macro avg) F1-score 96%의 성능을 보이고, 56종의 서브 카테고리 분류에서 micro avg F1-score 98%, macro avg F1-score 62%의 성능을 보인다. 제안한 모델을 통해 향후 개선 가능성과 활용 가능성의 관점에서 분석한다.

• 정보보호학회지
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• 제21권5호
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• pp.27-36
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• 2011

국내 주요기업(83개)의 개인정보보호책임자를 대상으로 조사한 결과 1백만명 이상의 개인정보를 수집하고 있는 기업이 61.4%(08년 기준)나 되고 국내 개인정보 침해건수는 2005년 18,000여건이던 건수가 급격하게 증가하여 2008년에는 39,000여건에 이르고 있다. 국민들이 개인정보를 안전하게 관리하는 기업을 손쉽게 식별할 수 있는 기준이나 정보가 미흡한 실정이며, 기업 스스로가 개인정보 침해사고를 사전에 방지하고 개인정보를 안전하게 관리할 수 있는 개인정보보호 체계의 필요성이 절실한 시기이다. 이에 본고에서는 국내 외(개인)정보보호관리체계 동향을 비교 분석하고 국내 환경에 적합하도록 개인정보보호에 특화된 개인정보보호관리체계 인증제도를 소개하고 구축에 필요한 방법을 선구축한 기업의 입장에서 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.438-441
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• 2015

패킷 캡쳐는 IDS 및 IPS에서 가장 중요한 개념이다. 악성 패킷에 대한 시그니쳐를 탐지하여 사전에 차단할 수 있기 때문이다. OpenFlow를 이용하여 네트워크 패킷 요청 혹은 응답을 특화된 서버, 즉 인터넷검역소를 거친 후 종단 사용자에게 전달할 수 있다. SDN의 특성을 활용하여 종단 사용자는 어떤 프로그램도 설치하지 않고도 네트워크에 연결되어 있는 것만으로 가장 빠른 보안을 적용받을 수 있다. 본 논문에서는 SDN상에서 네트워크 검역을 위해 오픈 소스 Bro IDS를 이용하여 패킷을 캡쳐하는 방법과 발생한 문제와 그에 대한 해결법을 제안한다.