• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.843-850
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• 2006

MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 저작권 언어인 REL(Right Expression Language)과 REL의 능동적 어플리케이션 개발을 위해 용어사전인 RDD(Right Data Dictionary)에 대한 표준을 개발하였다. 그러나 REL의 저작은 MPEG-21 프레임워크를 이해해야 저작이 가능하다는 어려움이 있어 보다 쉬운 저작 시스템이 요구되며 저작된 문서를 분석 처리하는 소비 시스템과 REL 및 RDD를 연동하는 RDD 연동 시스템이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 REL 문서를 저작 할 수 있는 저작 시스템과 저작된 문서를 분석 처리하는 소비 시스템 그리고 웹서비스 기반에서 권한 질의를 처리하는 RDD 웹서비스 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.155-166
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• 2018

These days, online media, such as blogospheres, online communities, and social networking sites, provides the uncountable user-generated content (UGC) to discover market intelligence and business insight with. The business has been interested in consumers, and constantly requires the approach to identify consumers' opinions and competitive advantage in the competing market. Analyzing consumers' opinion about oneself and rivals can help decision makers to gain in-depth and fine-grained understanding on the human and social behavioral dynamics underlying the competition. In order to accomplish the comparison study for rival products and companies, we attempted to do competitive analysis using text mining with online UGC for two popular and competing ramens, a market leader and a market follower, in the Korean instant noodle market. Furthermore, to overcome the lack of the Korean sentiment lexicon, we developed the domain specific sentiment dictionary of Korean texts. We gathered 19,386 pieces of blogs and forum messages, developed the Korean sentiment dictionary, and defined the taxonomy for categorization. In the context of our study, we employed sentiment analysis to present consumers' opinion and statistical analysis to demonstrate the differences between the competitors. Our results show that the sentiment portrayed by the text mining clearly differentiate the two rival noodles and convincingly confirm that one is a market leader and the other is a follower. In this regard, we expect this comparison can help business decision makers to understand rich in-depth competitive intelligence hidden in the social media.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.427-434
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• 2002

원격 분산 환경에서의 효과적인 소프트웨어 개발 관리를 위해서는 각종 정보 객체들을 체계적으로 분류하고 정보 객체들 간의 연관 관계를 구조적으로 정립하여 통합 관리하는 기능이 가장 기본이 된다고 할 수 있다. 본 논문에서는 통합 정보 객체 관리를 위해 첫째, 분산 소프트웨어 개발에 필요한 각종 정보 객체들의 구조 및 관계를 통합관리하는 틀로서 BOC(Bill Of Class)를 제안하며 BOC를 이용한 정보 객체 관리 시스템의 구조와 기능을 제시한다. 둘째, BOC 구조내의 부품을 구성하고 있는 데이터들을 표준화하여, 파트 사전을 구성하여 프로그램 작성시 표준 파트(데이터)만을 사용하게 함으로써 개발 생산성과 유지 보수 생산성을 향상시키는 방안을 제시한다. 셋째, 제시한 정보 객체 관리 구조를 활용하여 분산 환경에서의 효과적인 소프트웨어 개발을 지원하는 통합 정보 객체 관리 시스템을 설계 및 구현하고 이의 유용성을 보인다.

• 비교문화연구
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• 제31권
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• pp.241-262
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• 2013

In this study, we select and analyze the slang that is represented in Elistratov's "Dictionary of Russian slang". Through the above analysis, some conclusions were drawn as follows: First, as a social and psychological phenomenon appears universal in all languages, the study of slang generates strict criteria for the analysis. Unlike literary language, listed in the dictionary slang expressions can become obsolete for their short period of usage by native speakers. Therefore, in the following research of the actual data, we have to validate words targeted for analysis. Second, as the result of the analysis it is metaphor for the most part studied rather than metonymy. The semantic derivations as a result of metonymy are used very frequently in real life. But in this study we mainly analyze words, therefore the number of words was less in metonymy than was expected. Third, the basic types of metaphor are appeared as similarity by form, function, and location, and there are varieties of intervening of subjectivity in similarity of emotional impression. Fourth, the metonymy is divided into three cases: the part meaning the whole, the whole meaning the part, and some thing meaning the reality of where it exists. Fifth, not only literary language, but also slang as the 'transitional process' is the most active way of development of new meanings, and there are two methods to transfer main meaning to second meaning.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.87-94
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• 2020

블로그나 SNS 피드 등의 소셜 리뷰는 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 반영한 키워드를 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있으며, 최근 트렌드를 반영한 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많다. 이들 단어는 사전에 포함되어 있지 않아 기존 형태소 분석기가 잘 인지하지 못하는 경우가 많으며, 동시에 상당한 처리 시간이 소요되어 키워드 분석 결과를 실시간으로 제공하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 응집도 점수 개념을 기반으로 소셜 리뷰로부터 키워드를 효율적으로 추출하기 위한 방법을 제안한다. 응집도 점수는 단어의 빈도수를 기반으로 계산되어 별도의 사전이 필요없다는 장점이 있으나, 띄어쓰기가 되지 않은 입력 데이터에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 단어 트리 구조를 이용하여 기존의 응집도 점수 계산 방법을 개선한 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 15.5%의 오류율을 보이는 동시에, 1,000개의 리뷰를 처리하는데 0.008초 정도 소요됨을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.544-550
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• 2015

현재, SNS으로 소통되는 의견들이 증가하고 있기 때문에 SNS 메시지로부터 의미 있는 정보를 유추해내는 오피니언 마이닝(Opinion mining) 기술이 중요해지고 있다. 본 논문은 반의어와 부사의 위치에 따라 가중치를 다르게 설정하여 SNS의 감성 정보를 정확하게 추출하는 오피니언 마이닝 기반 SNS 감성 정보 분석 전략(SEIAS, SNS Emotional Information Analysis Strategy)을 제안한다. 제안하는 SEIAS(SNS Emotional Information Analysis Strategy)는 첫째, 오피니언 마이닝 분석에 필요한 감성사전을 구축하고, 둘째, SNS 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 SNS 데이터와 감성사전를 비교하여 SNS 데이터의 의견값을 산출한다. 특히, 데이터의 의견값을 산출할 때, 반의어, 부사의 위치에 따라 가중값을 다르게 설정함으로써 기존의 SO-PMI와 비교하였을 때 오피니언 분석결과의 정확도를 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권2호
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• pp.124-133
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• 2009

최근 각광받고 있는 차량 내부 네트워크(In-Vehicle Network)의 일종인 CANopen 프로토콜은 다양한 벤더의 하드웨어 특성에 의존적인 CAN(Controller Area Network) 기반 응용 프로그램 개발의 문제점을 해결하고자 제안되었으며, 프로파일링(Profiling) 개념을 사용하여 CAN과 이의 응용 계층인 CAL(CAN Application Layer)에서 동작하는 모든 하드웨어 장치를 지원함에 따라 CAN 기반 응용 시스템의 개발 기간의 단축이 가능하다. 메시지 처리 성능(예: 최악 응답 시간)을 높이기 위해서는 CANopen 네트워크 이용률(Utilization)을 감소시킬 필요성이 있으며, 이를 위해 가능한 많은 메시지를 패킹(Packing)하여 전송함으로써, 메시지 전송 시 발생하는 메시지 프레임의 오버 헤드를 줄이는 것이 바람직하다. 이에 본 논문에서는 CAN의 응용 계층에서 동작하는 CANopen의 OB(Object Dictionary) 및 PDO(Process Data Object) 통신 서비스를 이용하는 PDO 패킹 메커니즘을 제안하였다. SAE(The Society of Automotive Engineers)에서 제공하는 벤치마크(Benchmark) 자료를 이용하여, 본 논문에서 제안한 메커니즘의 성능을 평가하였으며, 선행 연구에 비해 CANopen 네트워크 이용률이 약 10% 가량 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.247-259
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• 2011

국방과학기술분야 업무의 효율성을 극대화하기 위해서는 국가적인 차원에서 국방 관련 기관들이 사용하고 있는 국방과학기술분야의 전문용어를 광범위하게 수집하고 기술 체계를 통일하여 관리하는 것이 필요하다. 각 분야별/기관별로 사용되고 있는 국방과학기술 용어들의 표준화를 통해서 전문용어에 대한 혼란을 없애는 것은 물론, 전문용어 사전을 오프라인 및 온라인 서비스에 활용함으로써 전문용어에 대한 접근성을 높이는 것이 요구된다. 본 연구에서는 고도의 신뢰성이 요구되는 국방과학기술 정보 분석의 기반을 제공하기 위해서 국방과학기술분야를 중심으로 전문용어의 선정, 기술 기준, 기술 구조를 포함하는 모든 프로세스를 표준화하는 것은 물론, 온라인 서비스에 전문용어 사전의 효과적으로 활용하기 위한 방안을 제시하고 있다. 또한 표준화된 구축 프로세스에 따라 전문용어 사전을 시범 구축하였다. 본 연구를 통해 생성되는 전문용어 사전은 다음과 같은 분야에 활용될 수 있다. 1) 국방과학기술 전문용어 데이터베이스 구축 및 용어 사전의 발간. 2) 국방과학기술분야의 정보 분석. 3) 전문용어 다국어 대역어를 이용한 외국어 정보분석. 4) 정보 처리 용어의 일관성 보증. 5) 전문용어를 추출하기 위한 언어 자원.

• 전자통신동향분석
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• 제33권1호
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• pp.68-77
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• 2018

Data deduplication is a common used technology in backup systems and cloud storage to reduce storage costs and network traffic. To preserve data privacy from servers or malicious attackers, there has been a growing demand in recent years for individuals and companies to encrypt data and store encrypted data on a server. In this study, we introduce two cryptographic primitives, Convergent Encryption and Message-Locked Encryption, which enable deduplication of encrypted data between clients and a storage server. We analyze the security of these schemes in terms of dictionary and poison attacks. In addition, we introduce deduplication systems that can be implemented in real cloud storage, which is a practical application environment, and describes the proof of ownership on client-side deduplication.

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.815-826
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• 2020

We propose a two-dimensional (2D) scattering-center-extraction (SCE) method using sparse recovery based on the compressive-sensing theory, even with data missing from the received radar cross-section (RCS) dataset. First, using the proposed method, we generate a 2D grid via adaptive discretization that has a considerably smaller size than a fully sampled fine grid. Subsequently, the coarse estimation of 2D scattering centers is performed using both the method of iteratively reweighted least square and a general peak-finding algorithm. Finally, the fine estimation of 2D scattering centers is performed using the orthogonal matching pursuit (OMP) procedure from an adaptively sampled Fourier dictionary. The measured RCS data, as well as simulation data using the point-scatterer model, are used to evaluate the 2D SCE accuracy of the proposed method. The results indicate that the proposed method can achieve higher SCE accuracy for an incomplete RCS dataset with missing data than that achieved by the conventional OMP, basis pursuit, smoothed L0, and existing discrete spectral estimation techniques.