• 한국문헌정보학회지
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• 제41권2호
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• pp.111-133
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• 2007

인터넷 상의 불법 유해 정보의 존재는 규제 당국뿐만 아니라 공공도서관과 학교를 비롯하여, 인터넷 서비스를 제공하는 모든 공공정보자원에서 큰 고민거리가 되어온 지 오래다. 특히 현대 정보사회에서 정보자원의 조직과 정보의 공개, 제공 및 이용서비스를 주 임무로 하고 있는 공공도서관의 경우 도서관 이용자들에 대한 인터넷 서비스의 제공은 필수적이라 할 수 있다는 측면에서 인터넷 정보를 둘러싼 규제 환경의 변화는 공공도서관 서비스 전반에 직접적인 영향을 미칠 수 있다. 1990년대 중반부터 본격화된 인터넷 정보에 대한 규제는 인터넷의 고유한 매체특성으로 인하여 법제도적 규제와 함께 기술적 규제 방식이 적극적으로 활용되어 왔다. 그러나 기술적 규제 방식 또한 각 나라마다. 매우 다양한 모습으로 발전하여 왔고, 더욱이 도서관 등과 같은 공공정보자원에서의 기술 규제는 표현의 자유와 알권리, 정보접근원의 침해라는 비판을 받아왔다. 이 글은 인터넷 규제와 표현의 자유에 대한 이론적 논의들로 시작하여, 인터넷에 대한 기술적 규제 방식으로 폭넓게 활용되고 있는 필터링 소프트웨어의 기술적 측면을 살피고, 인터넷 필터링을 중심으로 한 각국의 규제 양상을 비교 분석한다. 이를 통해 공공정보자원에서의 인터넷 필터링을 둘러싼 문제들에 대해 비판적으로 논의하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권3호
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• pp.110-116
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• 2006

Finite element method (FEM) provides several advantages over other numerical methods such as boundary element method, since it allows truly volumetric analysis and incorporation of realistic electrical conductivity values. Finite element mesh generation is the first requirement in such in FEM to represent the volumetric domain of interest with numerous finite elements accurately. However, conventional mesh generators and approaches offered by commercial packages do not generate meshes that are content-adaptive to the contents of given images. In this paper, we present software that has been implemented to generate content-adaptive finite element meshes (cMESHes) based on the contents of MR images. The software offers various computational tools for cMESH generation from multi-slice MR images. The software named as the Content-adaptive FE Mesh Generation Toolbox runs under the commercially available technical computation software called Matlab. The major routines in the toolbox include anisotropic filtering of MR images, feature map generation, content-adaptive node generation, Delaunay tessellation, and MRI segmentation for the head conductivity modeling. The presented tools should be useful to researchers who wish to generate efficient mesh models from a set of MR images. The toolbox is available upon request made to the Functional and Metabolic Imaging Center or Bio-imaging Laboratory at Kyung Hee University in Korea.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 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 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권5호
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• pp.487-492
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• 2003

멀티미디어 콘텐츠 스트림 서비스를 이용하는 사용자들의 서비스 품질에 대한 요구를 만족시키기 위해 사용자 실적 또는 등급에 따라 자원을 배분하고 서비스 요청과 서비스 품질을 제어하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 스트림 서버 자원을 효율적으로 분배하명서 사용자들에게 제공되는 서비스 품질을 제어하는 방안으로서 사용자 등급별 QoS 보장을 위한 서비스 요청 필터링 알고리즘(URFA : User Request Filtering Algorithm)을 제안한다. URFA는 사용자들의 요금 실적과 서비스 이용 실적 등을 고려하여 사용자 등급(우수 등급, 기본등급)을 나누고 등급별 스트림 서버의 승인비율을 제어함으로써 서버자원의 이용효율을 높이고 사용자 등급에 따라 품질 수준을 제어할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.693-694
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• 2016

최근 스마트폰과 같이 개인화 서비스가 가능한 스마트 디바이스들이 급격히 보급되며 추천가 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 기술이 저수준에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 어떠한 정보를 사용하는지에 따라 크게 내용 기반 필터링과 협업 필터링 두 가지로 분류한다. 본 연구에서는 메뉴 추천 분야에서 유저의 메뉴 선택이 주변 상황에 큰 영향을 받는다는 것에 착안해, 인근 유저와의 메뉴 선택 정보를 반영하는 협업 필터링과 사용자 개인의 취향에 최적화된 메뉴를 제공하는 내용 기반 필터링을 결합하는 방식으로 두 가지 필터링 기법을 결합한 메뉴 추천 시스템인 UBCRS(User-Based Collaborative Recommend System)를 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.403-409
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• 2016

최근 들어, 나체 사진이나 그림과 같은 유해한 영상 콘텐츠가 쉽게 유통 및 보급되고 있는 실정이어서 이런 유해 영상 콘텐츠를 효과적으로 검출하고 필터링하기 위한 연구 방법들이 지속적으로 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 입력되는 칼라 영상으로부터 영상의 유해성을 나타내는 요소인 사람의 배꼽 영역을 하르-라이크(Haar-like) 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 강인하게 검출하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 색상 정보를 이용하여 사람의 유두 영역을 검출하고, 검출된 유두 영역과의 위치 정보를 사용하여 배꼽의 후보 영역을 검출한다. 그런 다음, 하르-라이크 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용한 필터링을 통해 실제 배꼽 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 칼라 영상으로부터 배꼽 영역을 기존의 방법보다 1.6% 더 정확하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 배꼽 영역 검출 알고리즘은 2 차원이나 3 차원의 유해 콘텐츠 검출 및 필터링과 관련된 여러 가지 응용 분야에서 매우 효과적으로 이용될 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제8권1호
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• pp.181-201
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• 2006

오늘날 인터넷이 확산되어감에 따라, e-CRM에 대한 관심이 증대되고 있다. 그 중에서도 특히 '추천시스템'은 e-CRM의 여러 응용분야 중에서도 실무적으로 그리고 학문적으로 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나다. 추천을 위한 여러가지 방법들 중에서, 지금까지 주류를 이뤄온 방법들은 협동 필터링(Collaborative Filtering) 기법과 내용 기반(Content-Based) 접근법이다. 그러나 이러한 기존 방법들은 몇 가지 태생적인 한계점으로 인해 고객의 구매 이력이 많지 않은 중소형 인터넷 쇼핑몰에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 고객의 인구통계 및 구매정보에 2가지 데이터마이닝 기법들(연관 관계 기법과 분류 기법)을 적용하고, 이 결과를 조정 에이전트를 통해 결합하는 형태의 새로운 추천 시스템의 모형과 시스템 구조 체계를 제안한다. 제안된 연구 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 실제 사례에 적용한 웹 기반 프로토타입을 개발, 활용하였다. 프로토타입의 유용성을 실제 사용자들로부터 설문을 통해 조사해 본 결과, 본 연구에서 제안한 추천모형이 생성한 맞춤 정보가 사용자들에게 매우 유익하게 인지됨을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.219-226
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• 2011

웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색하는데 도움을 주기 위하여 웹 개인화는 사용자에게 흥미있는 웹 문서들을 추출해내는데 초점을 두고 있다. 이를 실현하기 위한 주요 방법들 중 하나는 문서에 포함된 질의어, 링크 및 사용자의 선호어를 이용하는 것이다. 본 연구에서는 이들 요소 외에 사용자들이 웹문서를 선택할 때 중요하게 생각하는 문서 특성들을 설문을 통하여 조사하였다. 설문 결과 문서의 내용이 가장 중요한 특성이었으나, 일부 사용자들에게는 문서에 포함된 이미지와 가독성도 내용과 마찬가지로 중요하게 간주되었다. 이를 바탕으로 각 사용자를 위한 문서의 주요 특성들의 상대적 가중치를 프로필에 유지 관리하고, 검색 결과의 개인화에 반영하는 방안을 제시한다. 제안한 개인화 방법의 성능을 분석한 결과, 일반 검색 엔진에 비해 최대 약 2.3배의 성능 향상을 보였고, 사용자 질의어와 선호어를 모두 이용하여 검색 결과를 산출하는 방법보다 약 1.5배의 성능 향상을 나타내어 그 우수성을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.527-537
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• 2022

멀티미디어 컨텐츠의 수요와 공급이 증가함에 따라 전 세계의 인터넷 트래픽이 증가하는 가운데 이를 완화하기 위해 여러 표준화 그룹에서는 더 효율적인 압축 표준을 제정하는데 노력을 기울이고 있다. 이러한 노력 중 압축 표준에 딥러닝 기술을 도입하고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나 딥러닝 기반 압축 기술은 학습 데이터와 특성이 다른 영상을 압축할 때 압축 효율이 저하되는 문제를 갖는다. 이를 해결하기 위해 컨텐츠에 적응적으로 딥러닝 기술을 도입하는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이들을 크게 코덱 정보 사용, 모델 선택, 추가 정보 전송의 세 가지로 나누어 살펴보고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.815-822
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• 2015

최근 스미싱 피해가 늘어남에 따라 스팸 메시지 처리를 위한 애플리케이션이 잇달아 출시되고 있다. 그러나 자음과 모음을 분리하는 등 교묘하게 내용이 조작된 스팸 메시지는 필터링하지 못 하는 경우가 대부분이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자 메시지 내 스팸 문자열을 검사하는 애플리케이션인 안티스팸을 구현하였다. 안티스팸은 집합 기반 POI 검색 알고리즘을 활용하여, 전송된 문자 메시지내에 스팸 문자열이 있는지 검색한 후, 검색 결과에 따라 스팸 여부를 추정한다. 또한 스팸 필터링을 피하기 위해 교묘히 위장된 스팸 메시지도 걸러준다. 사용자는 메시지를 받으면 스팸 판단 결과와 메시지 내용을 확인하고 메시지 처리방식을 선택할 수 있다.