• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05c
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• pp.1883-1886
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• 2003

인터넷 서비스의 급속한 발전으로 전자상거래에서의 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 이러한 개인을 고객으로 하는 각종 인터넷 쇼핑몰이 많이 생성되고 서비스됨에 따라 고객 개인을 위한 차별화된 정보가 매우 중요한 하나의 이슈로 작용하고 있다. 본 논문은 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 각각의 고객에 대한 관심 제품에 대한 사양을 프로파일링 에이전트를 이용하여 자동화된 프로파일링을 생성하여 고객에 대한 정확한 선호 상품을 예측 및 제시하여 줌으로서 고객에게 개인화된 상품 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.617-618
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• 2014

본 논문에서는 보다 정확하고 효과적인 평판분석을 위하여 서비스 산업별 타겟으로 하는 수집사이트를 프로파일링 하는 방법을 제안한다. 먼저 각 서비스에 특화된 타겟 사이트를 추출하고 등록하고 각 서비스에 관련한 정보 및 의견 공유 게시판과 지식인 추천/질문 등 지식 공유 사이트를 추출한다. 또한 업종별 주요 사이트를 선택하고 등록하여 유효 데이터 수집한다. 이를 통해 실시간 수집 데이터의 활용 기술을 이용하여 수집원 프로파일링을 통한 미디어별 수집 주기 산정하고 수집 엔진의 유연한 확장성을 활용한 실시간 수집 제반 기술 확대할 수 있다. 또한 지속적인 수집원 변경관리를 수행한다. 즉, 신규 생성, 변경, 삭제되는 사이트에 대한 변경관리를 수행하고 지속적인 수집량 모니터링을 통한 수집여부를 점검하며 수집 필터링 규칙에 대한 튜닝으로 데이터 품질 확보하도록 한다.

• Review of KIISC
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• v.30 no.1
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• pp.43-53
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• 2020

딥러닝 기술의 발달로 인해 다양한 응용 분야에서 해당 기술 활용 시 좋은 성능을 보임에 따라 부채널 분석 분야에서도 딥러닝 기술을 적용하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 초기 딥러닝 기술은 데이터 분류 문제를 해결해야 하는 템플릿 공격과 같은 프로파일링 기반의 부채널 공격에 집중되어 적용되었지만 최근에는 프로파일링 기반의 부채널 분석 뿐만 아니라 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 공격, 파형 인코딩 및 전처리, 부채널 누출신호 탐색 등으로 연구범위가 확대되어지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 부채널 분석 기술의 최신 연구 동향을 분야별로 체계적으로 정리 및 분석하고자 한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.1
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• pp.103-113
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• 2003

Program Behavior Intrusion Detection Technique analyses system calls that called by daemon program or root authority, constructs profiles. and detectes anomaly intrusions effectively. Anomaly detections using system calls are detected only anomaly processes. But this has a Problem that doesn't detect affected various Part by anomaly processes. To improve this problem, the relation among system calls of processes is represented by bayesian probability values. Application behavior profiling by Bayesian Network supports anomaly intrusion informations . This paper overcomes the Problems of various intrusion detection models we Propose effective intrusion detection technique using Bayesian Networks. we have profiled concisely normal behaviors using behavior context. And this method be able to detect new intrusions or modificated intrusions we had simulation by proposed normal behavior profiling technique using UNM data.

• Korean Security Journal
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• no.38
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• pp.33-56
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• 2014

This study is aim to make use of prevention of air terrorism and strengthen of air security in Korea. To achieve it. searching main feature in U.S aviation profiling. Aviation profiling in U.S used to Secure Flight, Screening Passengers by Observation Technique, Registered Travel Program. Through U.S Aviation Profiling, Prevention of air terrorism in Korea are as in the following. First, Through U.S Aviation Profiling, Information of terrorism constructed in advance and unification of constructed information. Second, Identifiying that institution exclusively for prevention of air terrorism. Third, Identifiying that human rights and privacy invasion to a minimun plan anout U.S aviation profiling. Finally, Identifiying that the spread of research development for prevention of air terrorism and strengthen of air security in Korea.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1117-1125
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• 2014

Folksonomy data, which is derived from social tagging systems, is a useful source for understanding a user's intention and interest. Using the folksonomy data, it is possible to create an accurate user profile which can be utilized to build a personalized search system. However there are limitations in some of the traditional methods such as Vector Space Model(VSM) for user profiling and similarity computation. This paper suggests a novel method with graph-based user and document profile which uses the proximity information of query terms to improve personalized search. We demonstrate the performance of the suggested method by comparing its performance with several state-of-the-art VSM based personalization models in two different folksonomy datasets. The results show that the proposed model constantly outperforms the other state-of-the-art personalization models. Furthermore, the parameter sensitivity results show that the proposed model is parameter-free in that it is not affected by the idiosyncratic nature of datasets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.21-24
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• 2007

ESM 에서 보안이벤트 분석기술에는 실시간 보안이벤트 필터링 기술, 보안이벤트 상호연관분석기술, 보안이벤트 시각화 분석기술이 활용되고 있다. 기존 보안이벤트 분석기술에서 탐지하지 못하는 미탐을 감소시키고 침입 탐지율을 향상시키기 위하여 보안이벤트 프로파일링 기술을 접목한 침입추론 기술을 제안한다. 보안이벤트를 네트워크 분류, 호스트 분류, 웹 이벤트 분류로 유형을 구분하고 각각을 프로파일링 하여 네트워크 공격의 Anomaly와 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.208-209
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• 2013

클라우드 환경에서 Scientific Application Service와 같이 computing intensive한 job을 최소한의 자원을 이용해 성능을 보장하면서 서비스를 제공할 수 있는 어플리케이션 프로파일링(Application Profiling) 기술을 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.143-151
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• 2010

According to increasing requirements in embedded systems. embedded software has been more complicated then before. a optimum software is difficult in embedded system. software developer make a difficult optimum software. this paper suggests a software profiling tool with which a software developer can easily profiling the embedded system software in cross-development environments. the suggested tool is designed based on host/target architecture. this tool insert program source for make profiling log to target program. a target program executed in target system. a target system communicate profiling log to host system. this tool in host system analyze profiling log data. and make a XML of profiling log and a profiling report. a profiling report is graphic viewer based GUI. a target system in this tool needs a few computing power. and XSLT can conversion of profile log XML to other format data. and suggested tool based on eclipse plug-in, therefore developer can use operates in eclipse.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.5
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• pp.127-134
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• 2021

Recently, acquisition of high quality data has become an important issue as the expansion of the big data industry. In order to acquiring high quality data, accurate evaluation of data quality should be preceded first. The quality of data can be evaluated through meta-information such as statistics on data, and the task to extract such meta-information is called data profiling. Until now, data profiling software has typically been provided as a component or an additional service of traditional data quality or visualization tools. Hence, it was not suitable for utilizing directly in various environments. To address this problem, this paper presents the development result of data profiling software based on a microservice architecture that can be serviced in various environments. The presented data profiler provides an easy-to-use interface that requests of meta-information can be serviced through the restful API. Also, a proposed data profiler is independent of a specific environment, thus can be integrated efficiently with the various big data platforms or data analysis tools.