• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.97-98
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• 2007

• 한국가구학회지
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• 제13권1호
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• pp.71-83
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• 2002

This study was carried out to develop colored-wood furniture using veneer, small-round log and fiberboard to protect forest resources through the study of minimalism. which advocates the environmental issue inherent to contemporary furniture in the postmodern era. Based on the historical and theoretical context of minimalism closely related to the environmental protection, this study suggested the technical way how to produce the environment-friendly furniture with the least use of valuable and natural log. Finally, the color-wooden furniture was developed based on the asceticism, simplification, and repetition of the minimalism in a trend of contemporary furniture design. By soaking a veneer, Psuedotsuga menziesii and small-round log, Pinus densiflora into a very-diluted organic dye, the environment-friendly and colored-wood furniture could be created in harmony with contemporary interior space, which has showed various colors such as yellow, blue, red, and green with a pastel tone. The spring wood of the colored softwood was deeply stained, while the summer wood was lightly done. By utilizing such valueless used woods which have been little in furniture production, it was possible to decrease the consumption of precious raw log such as zelkova, ebony, rose, maple, cherry, mahogany and so on. Thus, it became obvious to be able for contemporary furniture designers to produce beautiful furniture with dyed fiberboard and small-round logs pregnant with minimalism.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.529-536
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• 2004

무선네트워크와 각종 감지 센서로 통합된 스마트 홈은 우리의 삶의 일부분으로 자리 잡을 것이다. 이 논문은 사용자의 선호도에 근거하여 자동적인 흠 서비스를 제공하는 상황인식 미들웨어에 대하여 설명한다. 상황인식 미들웨어는 사용자의 선호도에 대한 학습과 예측 알고리즘을 수행하기 위하여 6가지의 기본 데이터를 이용하고 제시되는 6가지의 기본 데이터는 맥박, 체온, 얼굴표정, 실내온도, 시간, 사용자 위치이다. 6개의 데이터는 컨텍스트 모델을 구성하고 컨텍스트 매니저 모듈에 의해 기본 데이터로 사용된다. 사용자에 의해서 선택되어진 컨텐츠에 대한 정보를 유지하는 로그매니저가 제시되고 사용자에게 적절한 홈서비스를 제공하기 위해 신경망에 근거한 학습 및 예측 알고리즘을 제시한다. 실험결과는 개인의 선호도 패턴이 연구된 컨텍스트 모델에 의해서 효과적으로 예측되고 평가되는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.737-743
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• 2017

지능형 라이프로그 시스템은 언제(When), 어디서(Where), 누구와 함께(Who), 어떤 상황에서(What, How), 일어나는 정보, 즉 사용자의 일상에서 발생되는 시간, 인물, 장면, 연령대, 감정, 관계, 상태, 위치, 이동 경로 등의 다양한 상황정보들을 인식하여 태그를 달아 사용자의 일상생활을 기록하고 쉽고 빠르게 접근하도록 제공하는 것이다. 상황인식은 자동태킹(Auto-Tagging) 기술과 생체인식 기술인 얼굴인식을 이용해, 태그(Tag) 단위의 정보를 자동으로 생성하고 분류되어 상황정보 DB을 구축한다. 상황정보 DB에는 지리정보, 위치정보, 날씨정보, 감정정보 등을 포함하고 있다. 본 논문에서는 감정정보를 자동으로 기록하기 위해서 능동형태 모델 방법을 사용해 무표정과 웃는표정을 인식하는 어플리케이션을 개발하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.249-261
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• 2011

e-Business 시장의 폭발적 성장으로 기존의 오프라인 기업들이 e-Business 시장으로 진입하게 되었으며, 이는 e-Business 시장의 과도한 경쟁을 야기 시켰다. 이에 기업들은 키워드 광고, 이메일 광고, 배너 광고 등의 온라인 마케팅에 대한 투자를 확대하고 있다. 그러나 기존의 온라인 마케팅 방법들은 방문자를 사이트로 유입시키는 데에만 초점을 맞추고 있으며, 방문자들이 사이트로 유입 후 구매로 전환시키기 위한 방법을 제시하지 못함으로써 마케팅의 투자 대비 효과는 점점 감소하고 있다. 본 논문에서는 사이트에 유입된 방문자를 대상으로 전환율을 높임으로써 마케팅의 효과를 높일 수 있는 실시간 온라인 마케팅 시스템 (ROMS: Realtime Online Marketing System)을 제안하고 개발하였다. ROMS는 방문자 행동을 실시간으로 수집하여 방문자 행동을 분석함으로써 방문자의 정보 및 행동을 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 방문자의 컨텍스트 특성에 따라 개인화된 마케팅을 수행할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.11-14
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• 2009

본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 및 프로파일을 이용하여 사용자들 간의 소셜 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 최근 협업 시스템과 관련하여 소셜 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 연구의 경우, 사용자 로그 및 프로파일과 같은 정적인 데이터에 기반하고 있어서 동적으로 변화하는 환경에서의 소셜 네트워크를 구성하기 어렵다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정적인 사용자 프로파일과 함께 사용자의 행동을 반영하는 컨텍스트를 이용하여 소셜 네트워크를 구성한다. 컨텍스트 도메인 지식 모델의 계층적 구조 특성을 이용하여 컨텍스트들 간의 유사도를 계산하고, 컨텍스트 모델의 카테고리에 가중치를 부여하여 컨텍스트들 간의 관계성을 계산한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용자의 컨텍스트 변화에 따른 소셜 네트워크의 동적 구성을 실험하였다. 제안된 방법을 활용하여 사용자들의 행동에 동적으로 반응하는 관계 분석이 가능하게 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.380-384
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• 2009

모바일 장치에서 수집되는 로그 데이터는 개인의 일상에 대한 다양하고 지속적인 정보를 담고 있다. 이로부터 얻을 수 있는 사용자의 위치, 사진, 사용중인 모바일장치 기능 및 서비스의 종류를 통하여 사용자의 상태를 추론하고 개인의 일상을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로부터 실시간으로 로그 데이터를 수집, 분석하고 이를 지도기반으로 시각화하여 개인 일상에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있도록 하며 다른 사용자와 이 정보를 공유하여 상호 사용 가능한 어플리케이션을 개발한다. 제안하는 어플리케이션은 베이지안 네트워크 확률 모델을 채택하여 개인의 상황을 추론한다. 실험에서는 실제로 수집된 로그 정보를 바탕으로 효율적 시각화 및 다른 사용자와의 정보 공유 기능의 유용성을 확인하였다.

• 정보관리연구
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• 제42권2호
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• pp.193-210
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• 2011

이 연구는 단어 중의성 해소를 위해 SVM 분류기가 최적의 성능을 가져오는 문맥창의 크기와 다양한 가중치 방법을 파악하고자 하였다. 실험집단으로 한글 신문기사를 적용하였다. 문맥창의 크기로 지역 문맥은 좌우 3단어, 한 문장, 그리고 좌우 50바이트 크기를 사용하였으며, 전역문맥으로 신문기사 전체를 대상으로 하였다. 가중치 부여 기법으로는 단순빈도인 이진 단어빈도와 단순 단어빈도를, 정규화 빈도로 단순 또는 로그를 취한 단어빈도 ${\times}$ 역문헌빈도를 사용하였다. 실험 결과 문맥창의 크기는 좌우 50 바이트가 가장 좋은 성능을 보였으며, 가중치 부여 방법은 이진 단어빈도가 가장 좋은 성능을 보였다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.73.2-73.2
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• 2012

Matusoka & Kawara (2010) showed that the number density of the most massive galaxies (log $M/M_{\odot}=11.5-12.0$) increases faster than that of the next massive group (log $M/M_{\odot}=11.0-11.5$) during 0 < z < 1. This appears to be in contradiction to another important empirical concept of "downsizing". We attempt to understand the two observational findings in the context of the hierarchical merger paradigm using semi-analytic techniques. Our models closely reproduce the result of Matusoka & Kawara (2010). Downsizing can also be understood as larger galaxies have on average smaller assembly ages but larger stellar ages. Our fiducial models further reveal the details on the history of stellar mass growth of massive galaxies. The most massive galaxies (log $M/M_{\odot}=11.5-12.0$ at z=0), which are mostly brightest cluster galaxies, obtain roughly 70% of their stellar components via merger accretion. The role of merger accretion monotonically declines with galaxy mass: 45% for log $M/M_{\odot}=11.0-11.5$ and 20% for log $M/M_{\odot}=10.5-11.0$ at z = 0. The specific accreted stellar mass rates via galaxy mergers decline very slowly during the whole redshift range, while the specific star formation rates sharply decrease with time. In the case of the most massive galaxies, merger accretion becomes the most important channel for the stellar mass growth at z ~ 2. On the other hand, in-situ star formation is always the dominant channel in the $L_*$ galaxies.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.143-148
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• 2007

DDoS 공격과 같이 전송량이 폭주하는 상황에서는 방화벽이 정상적으로 로고를 기록하지 못하는 취약점이 발생한다. 이와 같은 로그의 누수 현상은 방화벽이 패킷을 정상적으로 필터링 했는지 여부를 알 수 없게 하며, 침해사고 대응의 가장 기초적인 자료가 되는 방화벽 로그에 대한 신뢰성을 심각하게 위협한다. 또한 통신망의 속도가 높아질수록 이와 같은 현상이 보다 잦은 빈도와 대량으로 발생한다. 따라서 단순히 방화벽 시스템의 하드웨어를 강화하여 해결하는 방법은 방화벽의 대중화와 상충되므로 바람직하지 않다. 본 논문에서는 국내 대부분의 방화벽의 모태가 되는 iptable의 로그 누수현상을 실험을 통해 입증함으로서 기존의 방화벽 로그 처리 방식에 개선이 필요함을 보인다.