• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.55-66
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• 2016

HTML5의 로컬스토리지는 HTML5에서 지원하는 웹 스토리지로, 디바이스에 파일 형태로 저장되어 온 오프라인 모두에서 호환 가능하고 영구 보관이 가능하다는 특징을 가진다. 그러나 로컬스토리지는 데이터를 평문상태로 저장하기 때문에, 파일에 대한 접근 및 수정이 가능하다. 또한 각 도메인에 대한 로컬스토리지를 파일명을 통해 분류하기 때문에, 파일명이 변조되거나 다른 디바이스로 유출되면 로컬스토리지 파일의 재사용이 가능하다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 로컬스토리지 파일이 생성된 도메인 및 디바이스에 대한 무결성, 기밀성 보장을 위한 방법을 제안한다. 로컬스토리지에 저장되는 데이터를 암 복호화하여 보관하는 방법으로, 암호키는 서버에 보관되며 암호키를 요청하는 단계에서 로컬스토리지를 생성한 디바이스 및 도메인에 대한 인증이 이루어진다. 이를 통해 로컬스토리지의 도메인 및 디바이스간의 기밀성과 무결성을 보장한다. 최종적으로, 제안 방법에 따른 실험을 진행하여 본 논문에서 설명하는 로컬스토리지에 대한 비정상적인 접근에 대해 탐지하는 것을 보였다.

• 한국간호교육학회지
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• 제17권3호
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• pp.424-432
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• 2011

Purpose: This study was done to investigate the current conditions with communication-related education in the nursing undergraduate curriculum, and to develop effective strategies for communication education. Methods: We collected 48 syllabi of communication-related courses from the nursing college or nursing department of a university and analyzed the syllabi using the content analysis method. Results: First, in the knowledge domain, 'Theories of communication', 'Characteristics of human relationship, understanding the importance, and building philosophical foundations' were covered. Second, the skill domain covered 'Application of communication for nursing care' as a main concept. Third, 'Building human relationships for nursing care' was mainly covered in the attitude domain. On the other hand, topics and content were different depending on instructors. Although the courses covered the same educational content, they were categorized under different names and concepts. Conclusion: These findings have implications for how to standardize a communication course in the nursing curriculum.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1126-1132
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• 2012

네트워크 효율성을 개선하기 위해 CCN은 콘텐츠 제공자로부터 사용자에게 콘텐츠가 전송될 때 중간 네트워크 노드들이 전송되는 콘텐츠를 임시 저장할 수 있다고 가정한다. 또한, 네트워크 노드들이 임시 저장된 콘텐츠에 대한 요청을 수신하면, 해당 요청 메시지를 콘텐츠 제공자에게 전송하지 않고 임시 저장된 콘텐츠를 사용자들에게 전송 한다. 이와 같은 네트워킹 기술을 구현하기 위해 CCN은 계층화된 콘텐츠 이름을 이용하여 요청 메시지와 응답 메시지의 네트워크 전송 경로를 관리한다. 그러나 계층화된 콘텐츠 이름이 콘텐츠 자체에 대한 정보뿐만 아니라 도메인/제공자 정보도 의미론적으로 내포하고 있기 때문에, 콘텐츠 이름을 이용한 사용자/제공자 사생활 침해가 가능하다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 CCN 콘텐츠 이름의 프라이버시 문제점 및 제안된 기술들을 살펴보고, 프라이버시 보호를 위한 개선된 CCN 콘텐츠 이름 관리 방안을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권3호
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• pp.560-574
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• 2011

In this paper, we propose a hybrid method of Machine Learning (ML) algorithm and a rule-based algorithm to implement a lightweight Named Entity (NE) extraction system for Korean SMS text. NE extraction from Korean SMS text is a challenging theme due to the resource limitation on a mobile phone, corruptions in input text, need for extension to include personal information stored in a mobile phone, and sparsity of training data. The proposed hybrid method retaining the advantages of statistical ML and rule-based algorithms provides fully-automated procedures for the combination of ML approaches and their correction rules using a threshold-based soft decision function. The proposed method is applied to Korean SMS texts to extract person's names as well as location names which are key information in personal appointment management system. Our proposed system achieved 80.53% in F-measure in this domain, superior to those of the conventional ML approaches.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.289-307
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• 2016

본 논문에서는 생의학 분야의 특정 세부 분야에 특화된 관계 추출 학습 말뭉치를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대상 분야에 해당하는 용어집(유전자, 단백질, 질환 명칭 등)을 입력하면, 대용량 상호 작용 데이터베이스를 통해서 이들 용어 간의 연관 관계를 1차적으로 생성하고 생성된 연관 관계 집합을 다시 학술 데이터베이스에서 검색하여 최종적으로 연관 관계 포함 문장을 추출하는 형태로 수행된다. 개발된 시스템의 유용성 검증을 위해서 알츠하이머병 분야에서의 유전자 간 상호 작용 학습 말뭉치를 구축하는데 본 시스템을 적용하였고, 140개의 유전자 집합을 입력하여 이 분야에 특화된 학습 집합인 유전자 쌍 및 상호 작용 포함 문장 3,510 건을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용함으로써 기존에 완전 수작업으로 수행되던 연관 관계 추출용 학습 말뭉치 구축의 효율성을 높일 수 있고 다양한 세부 분야에 적합한 학습 말뭉치 구축에 도움을 줄 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권10호
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• pp.2750-2763
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• 2012

The Domain Name System (DNS) is a critical Internet infrastructure that provides name to address mapping services. In the past decade, Denial-of-Service (DoS) attacks have targeted the DNS infrastructure and threaten to disrupt this critical service. While the flooding DoS attacks may be alleviated by the DNS caching mechanism, we show in this paper that flooding DoS attacks utilizing name error queries is capable of bypassing the cache of resolvers and thereby impose overwhelming flooding attacks on the name servers. We analyze the impacts of such DoS attacks on both name servers and resolvers, which are further illustrated by May 19 China's DNS Collapse. We also propose the detection and defense approaches for protecting DNS servers from such DoS attacks. In the proposal, the victim zones and attacking clients are detected through monitoring the number of corresponding responses maintained in the negative cache. And the attacking queries can be mitigated by the resolvers with a sample proportion adaptive to the percent of queries for the existent domain names. We assess risks of the DoS attacks by experimental results. Measurements on the request rate of DNS name server show that this kind of attacks poses a substantial threat to the current DNS service.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제3권1호
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• pp.6-23
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• 2015

This study develops an effective method for sentiment analysis of user-generated content on drug review websites, which has not been investigated extensively compared to other general domains, such as product reviews. A clause-level sentiment analysis algorithm is developed since each sentence can contain multiple clauses discussing multiple aspects of a drug. The method adopts a pure linguistic approach of computing the sentiment orientation (positive, negative, or neutral) of a clause from the prior sentiment scores assigned to words, taking into consideration the grammatical relations and semantic annotation (such as disorder terms) of words in the clause. Experiment results with 2,700 clauses show the effectiveness of the proposed approach, and it performed significantly better than the baseline approaches using a machine learning approach. Various challenging issues were identified and discussed through error analysis. The application of the proposed sentiment analysis approach will be useful not only for patients, but also for drug makers and clinicians to obtain valuable summaries of public opinion. Since sentiment analysis is domain specific, domain knowledge in drug reviews is incorporated into the sentiment analysis algorithm to provide more accurate analysis. In particular, MetaMap is used to map various health and medical terms (such as disease and drug names) to semantic types in the Unified Medical Language System (UMLS) Semantic Network.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.36-46
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• 2019

인터넷에 연결된 호스트의 개수가 대폭 증가해 1984년 도메인 네임 시스템(Domain Name System, 이하 DNS)이 도입되었다. DNS는 웹 사이트를 검색할 때, 일련의 숫자로 이루어진 복잡한 IP 주소를 외우지 않고 편리성이 높은 문자 형태의 주소를 사용할 수 있게 함으로써 현재 인터넷을 이용하는 모든 사용자에게 중요한 핵심 요소로 사용되고 있다. 그러나 이러한 DNS의 중요성에 비해 권한 할당 문제, 공인 등록 관련 분쟁, DNS 캐시 포이즈닝(DNS Cache Poisoning), DNS 스푸핑(DNS Spoofing), 중간자 공격(Man-in-the-Middle Attack), DNS 증폭 공격(DNS Amplification Attack)과 같은 각종 보안 취약점, 초연결 네트워크 시대의 더 많은 도메인 네임의 필요성 등 많은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 DNS가 가지는 이러한 문제점을 효과적으로 개선하고자 분산원장기술인 블록체인을 이용해 DNS를 구현하는 법을 제안하고, 이더리움 기반의 플랫폼을 이용해 구현하였다. 추가적으로 기존의 도메인 네임 등록 및 도메인 네임 서버의 정성적 성능 비교 평가를 하고, 제안하는 시스템이 기존 DNS의 보안 문제점을 개선할 수 있는지 보안 평가를 하였다. 결론적으로 블록체인을 이용해 더 안전하고 효율적으로 DNS 서비스를 제공할 수 있다는 것을 보였다.

• 한국의류학회지
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• 제30권6호
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• pp.928-938
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• 2006

Tween refers 'between' generation aged of 10-16 who are between child and high teens. Tweens have been regarded as one of the fast growing markets and they show some unique characteristics as next-generation consumers. This study has explored the perception of their appearances and clothing styles, style preferences, and influencing factors on clothing behavior of tweens. 120 students aged of 12-15 participated in depth interview and data were structured and categorized by applying domain analysis. Results showed tweens have great concerns on their appearances and styles, so they want to express their identities and aesthetic favors through clothing styles. As for clothing style preferences, they have multi-facet tastes such as casual, active, feminine/ masculine, sophisticated, dramatic, etc. Factors influencing on their clothing behavior include reference groups like friends, dual desires of conformity and individuality, fashion, and brand names.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.1933-1939
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• 1990

In this paper, we proposed an algorithm which used backtracking method to get time information, and it be modelled DMS (Dynamic Multisection) by feature vectors and time information whic are represented to similiar feature in word patterns spoken during continuous time domain, for Korean Speech recognition by independent speaker using DMS. Each state of model is represented time sequence, and have time information and feature vector. Typical feature vector is determined as the feature vector of each state to minimize the distance between word patterns. DDD Area names are selected as recognition wcabulary and 12th LPC cepstrum coefficients are used as the feature parameter. State of model is made 8 multisection and is used 0.2 as weight for time information. Through the experiment result, recognition rate by DMS model is 94.8%, and it is shown that this is better than recognition rate (89.3%) by MSVQ(Multisection Vector Quantization) method.