• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.10
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• pp.19-26
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• 2007

Since collaborative filtering has used the nearest-neighborhood method based on item preference it cannot only reflect exact contents but also has the problem of sparsity and scalability. The item-based collaborative filtering has been practically used improve these problems. However it still does not reflect attributes of the item. In this paper, we propose the method of associative group using the FP-Tree to solve the problem of existing recommendation system. The proposed makes frequent item and creates association rule by using FP-Tree without occurrence of candidate set. We made the efficient item group using $\alpha-cut$ according to the confidence of the association rule. To estimate the performance, the suggested method is compared with Gibbs Sampling, Expectation Maximization, and K-means in the MovieLens dataset.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.12
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• pp.93-100
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• 2019

Similarity computation is very crucial to performance of memory-based collaborative filtering systems. These systems make use of user ratings to recommend products to customers in online commercial sites. For better recommendation, most similar users to the active user need to be selected for their references. There have been numerous similarity measures developed in literature, most of which suffer from data sparsity or cold start problems. This paper intends to extract preference information as much as possible from user ratings to compute more reliable similarity even in a sparse data condition, as compared to previous similarity measures. We propose a new similarity measure which relies not only on user ratings but also on movie genre information provided by the dataset. Performance experiments of the proposed measure and previous relevant measures are conducted to investigate their performance. As a result, it is found that the proposed measure yields better or comparable achievements in terms of major performance metrics.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.64-69
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• 2013

스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.72-77
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• 2007

웹의 성장에 따른 기하급수적인 정보의 축적으로 인한 정보과다(Information Overload) 현상의 심화를 해결하기 위해 이루어져 온 많은 연구 중 하나인 추천 시스템은 사용자에게 고수준의 편의성을 제공하기 위한 시스템으로써 발전해 왔다. 그러나 과거에 고도로 집중화되어 관리, 구축되어 오던 정보와는 달리 Web2.0라는 새로운 웹 환경의 도래와 함께 태그, 블로그 등 새로운 형태와 특성을 가지는 점보들이 등장하게 되었다. 웹의 컨텐츠에 대한 메타정보를 사용자가 직접 입력한 Web2.0 기반의 태그 데이터론 활용해서 추천 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 연구하였다. 추천 기법 중 가장 대표적이고 기초적인 협업 필터링 기법에 태그를 활용하며 태그에 사용자에 대한 중요도를 감안한 가중치 부여 기법에 연구한다. 유사한 성향을 가진 사용자를 식별하는데 있어 태그 집합간의 유사도를 비교하는 방법을 사용하며 사용자의 성향을 반영하기 위해서 태그와 사용자의 선호도 정수와의 연관성을 분석해서 이를 태그의 가중치로 환산하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.363-365
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• 2012

데이터의 규모 및 활용도, 그리고 사용자 접근성 측면에서 실세계 데이터에서 가장 중요한 이슈가 되는 것은 비디오 데이터이다. 장르나 등장인물, 배경 등이 매우 상이한 대량의 비디오 데이터들이 등장하고 있기 때문에, 통일된 사전지식을 이용한 비디오 데이터 분석이 매우 비현실적이 되어가고 있으며 사전지식을 활용하지 않는 비디오 분석기법의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 진화 파티를 필터링과 우점 이미지를 이용하여 비디오 데이터를 분절(Segmentation)하는 기법을 소개한다. 이미지 분절화 과정에서 해결해야 할 난점은 시점 변화 및 움직임 등에 의해 발생하는 사소한 변화가 컴퓨터 관점에서는 무시하기 어려운 큰 변화로 해석될 수 있다는 점이다. 동일장면에서의 시점 변화와 같은 사소한 변화로 인하여 동일 세그먼트를 추정하지 못하는 어려움을 해결하기 위하여 우리는 이미지 일부를 표현하는 파티클의 개체군을 생성하여 협력적인 방식으로 개별 이미지 세그먼트를 표현하는 방법을 개발하였다. 또한 동일 인물의 움직임과 같은 변화에 대응할 수 있도록 진화 파티를 필터링 방법을 컬러 히스토그램 방법과 결합하여 추론 성능을 한층 개선하였다. 실제 TV 드라마에 대하여 수행된 인간 평가자의 분절 평가 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1083-1085
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• 2009

웹의 발전에 따라 정보 전달의 매체가 웹으로 이동됨에 따라 대부분의 기업이나 기관에서는 그 유용성 및 용이성 때문에 홈페이지를 통해 정보와 서비스를 제공하고 있으며 고객, 직원, 협력사 등과의 거래를 행하는 데 있어 웹 애플리케이션을 사용하는 경우가 많아졌다. 이러한 현상과 함께 웹에 대한 공격이 급증하면서 웹 공격을 필터링 하기 위한 여러 가지 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 적은 오버헤드로 웹 서버와 브라우저의 영역에서 보다 신뢰성 있는 웹 페이지 전송을 위한 방법을 기술한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.4
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• pp.803-813
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• 2013

The purchase of items in e-commerce is a little bit different from that of items in off-line. The recommendation of items in off-line is conducted by salespersons' recommendation, However, the item recommendation in e-commerce cannot be recommended by salespersons, and so different types of methods can be recommended in e-commerce. Recommender system is a method which recommends items in e-commerce. Preferences of customers who want to purchase new items can be predicted by the preferences of customers purchasing existing items. In the recommender system, the items with estimated high preferences can be recommended to customers. The algorithm of collaborative filtering is used in recommender system of e-commerce, and the list of recommended items is made by estimated values, and then the list is recommended to customers. The dataset used in this research are 100k dataset and 1 million dataset in Movielens dataset. Similar results in two dataset are deducted for generalization. To suggest a new algorithm, distribution features of estimated values are analyzed by the existing algorithm and transformed algorithm. In addition, respondent'distribution features are analyzed respectively. To improve the collaborative filtering algorithm in neighborhood recommender system, a new algorithm method is suggested on the basis of existing algorithm and transformed algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.20 no.6
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• pp.97-109
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• 2010

Although the primary liability for online copyright infringement may fall on the individual who illegally copies, transfers, and/or distributes the copyrighted content, the issue of indirect liability for Online Service Providers (OSPS) that provide a channel for the distribution of illegal content has recently come under the spotlight. Currently, in an effort to avoid liability for indirect copyright infringement and improve their reputation, most OSPs have voluntarily applied filtering technology. Under the Copyright Act of Korea, special types of OSPS including P2P and Web-based Hard Drive (WebHard) are required to incorporate filtering technology, and may be charged with penalties if found without one. However, despite the clear need for filtering mechanisms, several arguments have been set forth that question the efficacy and appropriateness of the system. As such, this paper discusses the liability theory adopted in the US. -a leader in internet technology development-and analyzes the scope of liability and filtering related regulations in our copyright law. In addition, this paper considers the current applications of filtering as well as limits of the applied filtering technology in OSPS today. Finally, we make four suggestions to improve filtering in Korea, addressing issues such as clarifying the limits and responsibilities of OSPS, searching for cooperative solutions between copyright holders and OSPS, standardizing the filtering technology to enable compatibility among different filtering techniques, and others.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1143-1146
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• 2002

1999 년 이후 DDOS 공격에 대한 많은 연구가 이루어지고 있고, 지금까지 많은 대응 방안이 제안되었다. 그 중에서 공격이 이루어질 때 라우터의 최소생존성을 기본 가정으로 하고 라우터의 출력 대역폭를 조절하는 방법이 가장 적합한 방안으로 인식된다. 그러나 실제 희생자주위의 라우터들은 과도한 패킷량으로 인한 생존성을 보장 받기 힘들다. 또한 대역폭 제어만으로는 정상 패킷과 공격 패킷의 구분 없이 전체 트래픽량을 조절하기 때문에, 네트워크 노드들의 보호는 가능하지만, 많은 정상 패킷의 손실로 인한 정상 서비스는 불가능하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 이웃라우터 상호협력을 통한 공격경로의 묘사 방법과 대응 방법에 있어서 특정패킷집단을 정의하고 패턴 필터링을 통한 공격 패킷의 차단 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2001.05a
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• pp.71-72
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• 2001

인터넷에서의 전자메일 서비스는 상호 정보 교환과 최신 정보를 얻는 수단으로 이용되고 있으며 인터넷 사용자의 증가와 함께 수신되는 메일의 양도 증가한다. 수신되는 메일의 양이 증가할수록 사용자가 원하는 정보를 찾고, 관리하는 시간도 메일의 양에 따라 증가한다. 본 논문에서는 수신된 방대한 양의 메일을, 중요도나 주제에 따라 분류, 저장, 삭제하는 등을 관리 할 수 있는 전자메일 에이전트를 설계하고자 한다. 이 에이전트는 다른 에이전트들과의 상호협력을 통하여 긴급한 개인 메일을 사용자에게 즉시 전달할 수 있으며, 퍼지추론을 사용하여, 사용자가 원하는 정보만을 필터링 하여 방대한 메일링리스트의 메일들을 스스로 관리할 수 있게한다.