• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.253-258
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• 2002

본 논문은 의미기반 정보검색 소프트웨어 기술에서 정답 문서 자동 구축을 위한 문서 필터링기법을 제안한다. 문서 필터링은 1차 질의어와 문서간의 유사도와 2차 질의어와 문서간의 유사도를 이용하여 이루어지며, 1차 질의어와 문서간의 유사도를 구하기 위하여 개념 망과 백과사전 정보를 이용한 1차 질의어 확장 과정을 수행하고, 화장된 질의어와 문서와의 유사도를 계산한다. 1차 확장 질의어를 이용해 얻어진 결과 중 유사도가 상위 10%에 속하는 문서를 이용하여 2차 질의어 확장을 한다. 2차 질의어 확장은 상위 10% 문서에 출현하는 명사중 문서 출현 빈도가 임계치 이상인 명사를 선택하여 이루어지고, 그것을 이용하여 문서의 유사도를 계산한다. 이렇게 얻어진 두 가지의 유사도를 결합하여 문서들을 순위화하고 Accept Point를 이용하여 문서를 필터링한다.

• 정보와 통신
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• 제22권8호
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• pp.114-128
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• 2005

본 연구에서는 최근 무선 네트워크 환경이 급속도로 확산되면서 발생하는 무선 네트워크 현황 및 보안 취약점을 분석하고, 센서 AP(Access Point) 기반의 무선 트래픽 필터링 및 침입탐지/차단 기술 동향을 분석하였다. 유선 네트워크를 대상으로 한 IDS/IPS 시스템에 추가적으로 무선 트래픽에 대한 모니터링 체계를 제공하기 위하여 최근에는 통합형 유무선 네트워크 침입탐지/차단 시스템을 구성하고 있으며, 이를 위해서 필수적인 센서 AP 구성 방안 및 시스템 설계 방안 등에 대한 고찰을 통해 무선 네트워크 환경에서의 침해대응 기술을 고찰해 보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.101-108
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• 2020

추천 시스템은 전자 상거래 시에 고객들의 상품 선택의 편의를 제공하므로 반드시 구비되어야 할 기능이다. 협력 필터링은 다른 사용자들이 선호하였던 상품이나 현 사용자가 과거 선호하였던 상품들을 위주로 추천 리스트를 제공하는 기법으로서, 가장 널리 활용되는 대표적 기법이다. 최근 딥러닝 인공지능 기술을 활용하여 추천 시스템의 성능 향상을 달성하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 부여한 평가등급만을 이용하여 딥러닝 기술의 일종인 제한 볼츠만 기계 학습을 통해 협력 필터링 기반의 추천 시스템을 개발한다. 또한 학습의 효율성과 성능을 위하여 학습 파라미터 변경 알고리즘을 제시한다. 제안 시스템의 성능 평가를 위하여 실험 분석을 통해 기존의 다양한 전통적 협력 필터링 기법들과 비교 분석을 실시하였으며, 제안 알고리즘은 기본적인 제한 볼츠만 기계 모델보다 우수한 성능을 가져오는 것으로 확인되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.242-247
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• 2009

지능형 추천 시스템은 사용자의 요청에 응답하는 수동적인 시스템이 아닌 사용자가 원하는 서비스를 제안하는 시스템으로서 최근 콘텐츠 서비스 분야에 많이 개발되고 있다. 이러한 지능형 추천 시스템은 콘텐츠 개인화 서비스에 응용되고 있으며 대표적인 추천기법으로 내용기반과 협업적 필터링 기법이 있다. 본 연구에서는 협업적 필터링 및 퍼지 시스템을 이용하여 추천 시스템의 기반 기술인 예측 시스템을 제안하였다. 제안한 예측 시스템은 사용자의 과거 영화평가 정보를 바탕으로 영화에 대한 평가점수를 예측한다. 영화평가 예측시스템의 성능은 영화 평가점수의 실제값과 예측값의 오차를 RMSE(root mean square error) 방법으로 계산한 후 기존의 영화평가 시스템 RMSE 값과 비교하여 평가하였다. 본 연구를 통해 제안한 영화평가 예측시스템이 추천 시스템의 기반 기술로서 활용이 가능하고 다른 멀티미디어 컨텐츠 서비스 추천에도 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권2호
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• pp.112-123
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• 2005

최근의 전자상거래 사이트들은 사용자 만족을 극대화 시키기 위해 사용자별로 개인화된 서비스를 제공하고 있다. 협력적 필터링은 개인화된 아이템 실시간 추천을 위하여 고안된 알고리즘이며 예측의 정확도와 성능을 증대시키기 위해서 다양한 보완 방법들이 제시되고 있다. 유용한 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 그러나, 협력적 필터링 기술에 관한 연구는 정확도 향상에 관한 연구가 주로 수행되었고 성능 문제는 간과하여 왔다. 본 연구에서는 추천 에이전트 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 대표 속성을 이용한 이웃 선택, 추천 텍스타일 집합, 유사 군집 요소를 협력적 필터링 기술에 추가하여 실험해 보았다. 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS)을 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.184-187
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• 2010

RFID 기술은 각 사물에 전자태그를 부착하고, 사물의 고유 ID를 무선으로 인식하여, 해당 정보를 수집, 저장, 추적함으로써 사물에 대한 측위, 원거리 관리 및 사물 간 정보교환 등의 서비스를 제공하는 기술이다. RFID의 응용 분야의 하나로 전자태그가 부착되어 있는 대상의 위치를 실시간으로 파악하고 확인할 수 있는 RTLS(Real Time Locating Systems) 기술이 새로이 부각되고 있다. 본 논문에서는 AP의 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 이용해 데이터의 정확도를 위해 약 30회의 위치 추정을 통한 위치 추정의 정확도를 알아보고 스무딩을 통한 측정 거리의 오차를 확인했다. AP의 RSSI를 통한 위치추정은 AP가 설치된 건물내의 실내환경에서 이루어졌으며, 비교적 정확한 약 3m의 오차를 보였고, 필터링을 통한 교통 추정값은 그보다 약 0.5~1m 향상된 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1-8
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• 2020

최근 기하급수적인 인터넷 데이터의 증가로 딥러닝 등의 많은 분야가 발전하였지만 바이럴 마케팅(viral marketing)과 같은 상업적 목적의 광고가 발견되면서 정보증가의 부작용이 발생하고 있다. 이는 양질의 정보를 공유하고자 하는 인터넷의 본질을 훼손하고 있을 뿐만 아니라 사용자는 양질의 정보를 습득하기 위해 검색시간이 증가하는 문제가 야기된다. 이에 본 연구에서는 광고(Ad: Advertisement, 이하 Ad) 글을 정보 전달의 본질을 흐리는 내용의 글이라 정의하였으며 본 정의에 부합하는 정보로 필터링하는 모델을 제안하였다. 제안하는 모델은 광고 필터링 경로와 광고 필터링 성능 개선경로로 구성되었으며 지속적으로 성능이 개선되도록 설계하였다. 광고 글 필터링을 위해 데이터를 수집하고 KorBERT를 사용하여 문서분류를 학습하였다. 본 모델의 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며 5개의 주제를 통합한 데이터에 대한 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision)는 각각 89.2%, 84.3%의 결과를 나타냈고 광고의 비정형적 특성을 고려하더라도 높은 성능이 보임을 확인하였다. 본 모델을 통해 바이럴 마케팅으로 구성된 문서에서 광고 문단을 판단하고 필터링하여 사용자에게 양질의 정보를 효과적으로 전달하며 검색하는 과정에서 낭비되는 시간과 피로가 감소할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 II
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• pp.839-842
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-4 디블록킹 필터를 매크로블록 단위의 효율적인 파이프라인 구조를 사용하여 구현하였다. MPEG-4 QCIF/CIF 영상 시퀀스의 디블록킹 필터링 효과를 보일것이며, 디블록킹 필터링의 많은 계산량을 줄임과 동시에 낮은 클록에서 실시간 처리할 수 있는 구조를 제안하였다. 대부분 블록기반의 비디오 코딩 시스템에서, 블록 에지 효과는 블록기반 영상 압축에 치명적인 화질 저하를 나타낸다. 특히 압축 비율이 커질수록 화질 저하는 뚜렷하다. 그래서, 영상 후처리 기술로서 디블록킹 필터를 사용하여 블록 에지 영향을 줄임으로써 영상 화질을 향상시킨다. 그러나 디블록킹 필터의 주요 단점은 많은 계산량을 요구하고 있어서 구현에 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해, MPEG-4 디블록킹 필터를 매크로 블록단위의 파이프라인 구조로 설계하였고, 실시간으로 동작하는 MPEG-4 SP@L2의 비디오 코덱 칩을 구현하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.772-776
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• 2009

최근 디지털 음악 시장의 비약적인 발전과 더불어 컴퓨터 시스템을 이용한 음악정보검색 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구가 시스템 구현에 목적이 있고, 시스템에서 행해지는 사용자의 행위에 초점을 맞추기 있기 때문에 사용자들이 정보요구에 대한 만족도가 크지 못한 실정이다. 본 논문에서는 사용자의 상황인지를 통해 구축된 Life-Log를 기반으로 비슷한 성향의 사용자들을 필터링하는 협업필터링 기법을 사용한 음악정보검색 시스템을 제안한다. 실험결과 음악파일에 대한 메타데이터 검색 시스템에 비해 더 나은 사용자 만족도를 보였다.