• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.7-8
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• 2019

지속적인 건축물의 노화와 개발지 부족은 현존하는 건축물의 재건축 및 활용 가능 용지에 신규 건축행위를 유도한다. 서울에서는 근 5년간 25,000여 건의 신축이 발생하였으며, 이에 대한 신규 정책 등 다양한 지원 체계가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 2011년부터 2015년까지 발생한 필지별 건축행위 데이터와 추가적 43개의 변수를 활용하여 신규 건축행위가 발생하는 필지에 대한 예측 모델을 구축하고자 한다. 요인도출 기계학습 방식인 의사결정트리 (Decision Tree) 중 CART(Classification And Regression Tree)를 활용하여 신규 건축 예측 모델을 구축하였으며, 86.28%의 정확도와 4개의 주요 신규 건축행위 발생 요인을 도출하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.43 no.1
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• pp.221-239
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• 2012

The information that has been created according to the complex environment and usage pattern of library user can provide context-aware information service through knowledge structuralization on whether it is a suitable situation for user. Accordingly, the development of a context model for defining the various contexts of library user and for the structuralization of interrelated context information is an essential requirement. This study examined the context concept and context modeling, and utilizing the concept of Activity Theory by Engestrom, the activity model of library user was designed as 1) subject, 2) object, 3) tools, 4) divison of labor, 5) community, and 6) rules. In addition, for the purpose of analyzing the context of library user, activity information was tracked to utilize the Shadow Tracking for observing and recording their forms, and the methodology of CAbAT (Context Analysis based on Activity Theory) was utilized for the collected activity information to analyze the user context model.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.17 no.5
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• pp.33-40
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• 2012

In this paper we propose an anomaly detection scheme to detect new attack paths or new attack methods without false positives by monitoring HTTP Outbound Traffic after efficient training. Our proposed scheme detects web-based attacks by comparing tags or javascripts of HTTP Outbound Traffic with normal behavioral models which apply HMM(Hidden Markov Model). Through the verification analysis under the real-attacked environment, we show that our scheme has superior detection capability of 0.0001% false positive and 96% detection rate.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.9
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• pp.921-928
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• 2004

This paper proposed dynamic adaptive model based on discrete probability distribution function and user profile in web based HyperMedia educational systems. This modelsrepresents application domain to weighted direction graph of dynamic adaptive objects andmodeling user actions using dynamically approach method structured on discrete probability function. Proposed probabilitic analysis can use that presenting potential attribute to useractions that are tracing search actions of user in WebMedia structure. This approach methodscan allocate dynamically appropriate profiles to user.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.769-771
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• 2001

침입의 궁극적 목표는 루트 권한의 획득이라고 할 수 있는데 최근 유행하고 있는 버퍼플로우(Buffer Over flow)등이 대표적이다. 최근 날로 다양화되는 이런 침입방법들에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법 연구가 활발한데 대표적인 방법으로는 통계적 기법과 전문가시스템, 신경망 등을 들 수 있다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트의 추출 기법을 이용하여 Solaris BSM 감사 기록에서 추출된 정보 이벤트들을 수집한 후 은닉 마르코프 모델(HMM)로 모델링하여 정상행위 모델들을 만든다. 추론 및 판정시에는 이미 만들어진 정상행위 모델을 사용하여 새로 입력된 사용자들의 시퀀스를 비교 평가하고, 이를 바탕으로 정상 권한이동과 침입시의 권한이동의 차이를 비교하여 침입여부를 판정한다. 실험결과 HMM만을 사용한 기존 시스템에 비해 유용함을 알 수 있었다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.9
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• pp.369-380
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• 2013

Recently, role-based distributed system models have been proposed to support adaptive interactions in ubiquitous application environment. A Role-based distributed model regards an application as an organization composed of roles, and separate players running role processes from the roles. When an application is running, it binds a role with a player, and the player runs dynamically assigned role processes provided by an application for supporting adaptability. However, there has not been much attention on researches about development and runtime environment for role-based distributed systems. In this paper we suggest an application framework as an environment for developing and executing role-base distributed systems. The application framework is divided into two parts: an organization framework to manage and construct an organization composed of roles necessary in the application, and a player framework to provide running environment for players. In this paper, we focus on the organization framework which supports the creation and management of organizations, directory service for players and allocation of players to roles, and message brokering between roles and players. The proposed framework makes developers to be able to develop highly adaptive distributed systems in the ubiquitous environment.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.18 no.1
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• pp.1-14
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• 2007

In a goal-oriented dialogue, speakers' intentions can be represented by domain actions that consist of pairs of a speech act and a concept sequence. Therefore, if we plan to implement an intelligent dialogue system, it is very important to correctly infer the domain actions from surface utterances. In this paper, we propose a statistical model to determine speech acts and concept sequences using conditional random fields at the same time. To avoid biased learning problems, the proposed model uses low-level linguistic features such as lexicals and parts-of-speech. Then, it filters out uninformative features using the chi-square statistic. In the experiments in a schedule arrangement domain, the proposed system showed good performances (the precision of 93.0% on speech act classification and the precision of 90.2% on concept sequence classification).

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2016.04a
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• pp.67-69
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• 2016

이 연구는 경영학과 MBA교육과정이 세상의 모든 제품과 기업에 공통적으로 적용되듯이, 세상의 어떤 분야의 제품이든 그 시작인 한 개 착안에서부터 시장력 확보를 위해 시도 되는 도전행위의 매개인 모든 착안과 아이디어가 기업이 되는 과정인 제벤처행위에 공통적으로 적용되는 학문이 될, MVA(PH-MVA, master of venture arming, 벤처무장학)학의 개념적 모델링의 시작에 필요로하는 정의론과 개념론으로, MBA에 있어 경영학원론이 개론화되듯, MVA에 있어 그 개론서가 될 벤처학원론서 설계에 있어서의 시작인 1편 기초론을 구성하는 내용을 벤처창업이나 기업의 신제품개발 부서에의 취업을 희망하는 학생들과 제벤처 생태계의 모든 직간접 관련 직무자 들이 공통적으로 무장하면 벤처적 행위에 필요로하는 여러 가지 직무자들 같이 소통력은 물론 직무매칭력 등의 분업 협업력이 매우 높아 질 것이라는 주장을 바탕으로한다. 그리고 제시하는 정의와 개념을 제벤처 생태계 전체의 표준으로 참고 삼아, 누구의 어떤 모델이든, 창조경제의 일부로서 미생들의 벤처(창업, 기업만들기 도전)행위나 완생기업들의 신제품개발 모두에 두루 적용 될 수 있는, 누구나가 이해, 공감, 교감, 습득이 용이한 벤처학 개발이 왕성하게 활성화될 수 있도록 하는 것이 곧 창조경제 활성화를 위한 학자들의 사명이자 새로운 성장동력 모델의 발굴이기도하다는 측면에서의 동참이 될 수 있기를 바라는 마음이다. 아울러, 이러한 정의와 개념을 바탕으로 전개되어, 벤처생태계 전반에서 수행 될 교육이 개인들의 창업(기업만들기)을 목표로하는 공부가 되기도하고 연장에, 완생기업들이 필요로하는 신제품개발에 있어서의 기본적인 능력과 자질을 갖춘 인재선발적 취업준비공부도 될 수 있는 통합적 교육이되어야한다는 취지를 가지고있다. 또 연구를 통해 제벤처(기업의 신제품개발 도전협업행위 포함) 생태계에서의 직무자들의 직무매칭력 및 협업행위에 있어서의 다양한 용어와 정의와 개념들의 제각각으로 부터 발생되는 상치(相馳, 제각각, 불통, 협업마찰, 대립, 갈등, 등)력을 해소하는 것이 역설적으로 협업력을 최적으로 활성화 할 수 있다는 사실을 모두가 인지, 수용토록 하고자 함을 목적으로한다. 이러한 연구를 전벤처단계의 벤처기초학을 바탕으로하는 제벤처생태계 개념을 일원화 통합화하는 연장에 전개되는 공통무장교육 모델화를 목적으로한다.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.2
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• pp.43-50
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• 2019

With the development of IT technology, computer-related crimes are rapidly increasing, and in recent years, the damage to ransomware infections is increasing rapidly at home and abroad. Conventional security solutions are not sufficient to prevent ransomware infections, and to prevent threats such as malware and ransomware that are evolving, a combination of deep learning technologies is needed to detect abnormal behavior and abnormal symptoms. In this paper, a method is proposed to detect user abnormal behavior using CNN-LSTM model and various deep learning models. Among the proposed models, CNN-LSTM model detects user abnormal behavior with 99% accuracy.