• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.9
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• pp.2422-2430
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• 1999

In this paper, we propose a new method for automatic classification of web documents using the degree of correlation between words. First, we select keywords from term frequency and inverse document frequency (TF*IDF) and compute the degree of relevance between the keywords in the whole documents,, using the probability model word that was closely connected with them and create a profile that characterizes each class. Finally, if we repeat the above process until lower than threshold value, we will make several profiles which are in keeping with users concern. And, we classified each document with the profiles and compared these with those of other automatic classification methods.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.30 no.4
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• pp.351-361
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• 2003

The previous studies to extract features for document through word association have the problems of updating profiles periodically, dealing with noun phrases, and calculating the probability for indices. We propose more effective feature extraction method which is using association word mining. The association word mining method, by using Apriori algorithm, represents a feature for document as not single words but association-word-vectors. Association words extracted from document by Apriori algorithm depend on confidence, support, and the number of composed words. This paper proposes an effective method to determine confidence, support, and the number of words composing association words. Since the feature extraction method using association word mining does not use the profile, it need not update the profile, and automatically generates noun phrase by using confidence and support at Apriori algorithm without calculating the probability for index. We apply the proposed method to document classification using Naive Bayes classifier, and compare it with methods of information gain and TFㆍIDF. Besides, we compare the method proposed in this paper with document classification methods using index association and word association based on the model of probability, respectively.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.2 no.4
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• pp.45-57
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• 2000

국제 공통평가기준(CC)은 정보보호제품의 개발. 평가. 사용을 위한 ISO 15048 국제 표준이다. 국제 공통평가기준의 제 2 부 보안기능 요구사항은 정보보호제품의 보안 기능을 11개 클래스로 분류하였고, 13개국 인증제품 상호승인 협정(MRA)에 의하여 교차 사용이 가능한 평가된 보안제품을 해설할 수 있는 공통 언어로써 사용할 수 있다. 보호프로파일(PP)은 특정형태의 제품군이 지녀야 할 보안 목적을 사용자 그룹에서 요구한 명세서이다. 보호프로파일은 제품군의 운영환경, 위협요소를 분석하고 보안기능 요구사항의 부분 집합들을 모아서 제품군이 목표로 하는 보안 목적들을 주장할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.18-21
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• 2015

정보의 양이 막대한 요즘, 독자가 원하는 도서를 추천해주기 위해서는 독자의 성향을 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 정의된 독자 프로파일을 기반으로 독자의 성향을 분석하고, 추가로 피드백 정보가 사용가능 할 경우 독자의 성향을 다시 보완하여 분석하는 방법에 대해 제안하였다. 독자의 성향은 도서관이나 서점 등에서 일반적으로 사용하는 대표적인 도서 분류인 카테고리를 사용하며, 성향 분석을 위한 피드백 정보로는 가장 정량적 신뢰도가 높은 구매내역 정보를 사용하여 독자에게 원하는 도서가 추천되도록 하는 방법을 제안한다. 제안된 분석을 적용하기 위하여 실제 온라인 서점에서 보유한 독자 프로파일을 사용하여 실험 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1024-1027
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• 2011

본 논문은 HD (High-definition) video, SD (Standard-definition) video, low quality video, handset video, 4 가지 Imaging Device 에 대한 프로파일 분석을 통해 비디오 프레임 상에 나타나는 위 변조를 검사하는 방법을 제안한다. High-definition video, Standard-definition video, low quality video, handset video 에 대한 분석을 하고 각 영상의 특이 점을 파악 하여 분류한 클래스에 대한 프로파일검사를 통해 EM Algorithm 을 이용하여 영상의 위 변조를 검사 하고 영상의 신뢰성을 높인다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.3 no.1
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• pp.97-105
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• 1992

Present study investigated the relationship between children's psychiatric disorders and their mothers' psychological problems. Ninety-one psychiatric outpatients from a children's hospital were classified into three diagnostic groups - internalizing symptom group(n=35), externalizing symptom group(n=35), and developmental disorder group(n=21) - based on their psychiatric problems. A normal control group was formed by matching on the age and education of mothers. Mothers' MMPI profiles which were classified into five types - normal, depression, anxiety disorder, somatization disorder, and personality disorder - were examined in relation with children's diagnoses. The profiles of the mothers in the normal control group were mostly normal, while depressive profiles were dominant among those of the clinical groups regardless of the children's diagnoses. Therefore, the data implied association between children's psychiatric problems and their mothers' psychological problems. A possibility of negative reciprocal interactions between children and their mothers was discussed. It was also suggested that further research need to examine the specific effects of children's psychiatric problems on the psychological adjustment of their mothers, as well as the effects of parental psychiatric problems on the adjustment of their offsprings.

• Journal of Korean Home Economics Education Association
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• v.34 no.2
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• pp.77-93
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• 2022

The purpose of this study was to identify the latent profiles according to the core competencies of middle school students and to examine whether the parent-child relationship predicts the latent profiles based on the core competencies for students defined by the Korean Ministry of Education. To achieve the purpose of the study, a total of 6,065 second-year middle school students were analyzed from the fourth year of the Korean Educational Longitudinal Study (KELS 2013), which was conducted by the Korean Educational Development Institute in 2016. The results of latent profile analysis and multinomial logistic regression are as follows. First, three latent profiles (higher competency group (19.54%), middle competency group (49.03%), and lower competency group (31.43%)) were derived according to the core competencies. For all groups, the highest competency was communication ability, and the lowest was creative ability. Second, the variables of the parent-child relationship (i.e., parental academic support, emotional support, and attachment level) were significant in predicting differences among the core competency latent profiles. In particular, the emotional support of parents was found to have the greatest influence on the core competencies of middle school students. This study identified the influence of the parent-child relationship on the development of core competencies. Further, it showed that a good family relationship is important for the holistic development of adolescents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.941-944
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• 2011

컴퓨팅 환경에서 각종 보안 위협들의 핵심에는 악성 실행파일들이 있다. 전통적인 시그니처 기반의 보안 시스템들은 악의적인 실행파일들 중에서 알려지지 않은 것들에 대해서는 런타임 탐지에 어려움이 있다. 그러한 이유로 런타임 탐지를 위해 시그니처가 필요 없는 정적, 동적 분석 방법들이 다각도로 연구되어 왔으며, 특히 악성 실행파일을 실제 실행한 후 그 동작상태를 모니터링 하는 행위기반 동적 분석방법들이 많은 발전을 이루어왔다. 그러나 대부분의 행위기반 분석방법들은 단순히 몇 가지 행위나 비순차적인 분석정보를 제공하기 때문에, 차후 악성여부를 최종 판단하는 방법론에 적용하기에는 그 분석정보가 충분하지 않다. 본 논문에서는 악성 실행파일이 실행되는 동안 발생할 수 있는 행위들을 분류하고, 이를 모니터링 하는 프로토타입 프로그램을 구현하였다. 또한, 악성 실행파일을 직접 실행하는 것은 제한된 컴퓨팅 환경에서 이루어지기 때문에, 실제 악성 실행파일을 모니터링 한 결과를 토대로 행위기반 모니터링 방법이 극복해야 될 이슈들에 대해서도 언급하고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.336-339
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• 2006

추천시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 협력적 필터링 방법을 모바일 기기 등에서 사용하려면 추천 정보와 사용자들의 평가 정보가 부족하여 추천의 질이 떨어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 협력적 필터링에 적용함으로써 보다 나은 추천 결과를 얻을 수 있었다. 그럼에도 불구하고 평가를 하기 위한 컨텍스트 정보가 충분하지 못한 경우 부정확한 결과를 가져올 수 있다. 또한 사용자 정보 평가 과정 중 정량화 단계의 분류 과정을 단순히 하게 되면 서비스 받는 사용자가 정확한 그룹에 분류되어 정확도가 결여되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 얻을 수 있는 컨텍스트 정보가 부족한 경우, 내용 기반 필터링에서 많이 사용하고 있는 사용자 프로파일 정보를 실시간 컨텍스트 정보와 결합한다. 그리고 정량화 단계를 개선하여 협력적 필터링함으로써 기존의 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.272-284
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• 2001

웹 기반 검색 시스템에서사용자의 관심이 많은 문서를 선별하여 제공하기 위해 프로파일이나 시소러스에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 프로파일이나 시소러스를 구축하고 유지보수 하는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 특히 구축된 시소러스에 대해 구조화 및 적합성의 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제점을 극복하고자 본 논문에서는 문서에서 추출한 용어 빈도를 문서에서 용어의 중요 정도로 사상시키기 위해 시그모이드 멤버 쉽 함수를 적용한다. 또한, 이 중요 정도에 따라 질의어를 확장하고 의미적으로 연결된 문서를 동일한 문서 집단으로 분류할 수 있는 알고리즘을 제안하여 사용자의 선호도가 반영된 문서를 선별하고 제공하고자 한다.