• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.63-74
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• 2005

전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.397-399
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• 1998

인터넷 사용의 폭발적 증가로 인해 다양하고 인터넷에 제공되는 새로운 서비스들이 계속 증가하고 있다. 본 연구는 새로운 인터넷 서비스인 전자투표시스템에 대한 것으로 분산 미들웨어를 사용하여 H/W나 S/W의 제한 없는 클라이언트/서버 시스템을 목표로 하였다. 본 논문은 대표적인 분산 미들웨어인 CORBA와 DCOM을 사용하여 전자투표시스템D의 프로토타입을 구현하고 그 결과를 비교한다. 이는 앞으로 개발될 실제 전자투표시스템의 개발에 요구되는 분산 미들웨어 선택에 유용한 지침이 될 것이다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.623-628
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• 2001

정보화 사회로 대두되는 현대사회는 컴퓨터 확산 및 네트워크의 급속한 발전과 더불어 이를 이용한 많은 응용분야들이 연구되고 있으며, 이중 전자투표에 관한 연구 또한 활발히 진행중이다. 이는 기존의 투표 방식을 전자화할 경우 시간 및 비용 측면에서 많은 절약효과를 얻을 수 있기 때문이다. 그러나 이런 효율성에도 불구하고 전자투표를 실제 적용하는데 있어서 투표 참여 요소의 부정 및 투표권 매매와 투표자 익명성 보장 등 아직 해결해야 할 많은 문제점들이 산재해 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 투표를 전자투표로 적용시키는 과정에서 필요한 일반적 요구사항과 부정방지 및 매매방지를 위한 특수 요구사항을 살펴볼 것이다. 특히, 투표자 익명성 보장 및 매매방지를 위해 네트워크 상에서 투표내용이 공개되더라도 사용자 익명성을 보장할 수 있는 Magic Sticker 기법을 적용함과 동시에 사용자 인증 및 메시지 인증 부분에서는 자신을 밝히지 않은 상태에서 수신자를 지정하여 자신의 신분을 증명할 수 있는 수신자 지정 그룹 서명 방식을 이용함으로서 사용자 익명성을 제공하는 안전한 전자 투표 방식을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.547-550
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• 2007

현재 초중등 학교에서는 오프라인 방식과 온라인 방식으로 투표를 실시하고 있다. 오프라인 투표는 수업 결손이 많아지고 담당자의 업무 부담이 가중되는 문제점이 있다. 상용화된 전자투표시스템은 학생들의 개인 정보가 외부로 유출될 우려가 있고, 투표 시스템 사용 경비를 지출하는 문제점이었다. 따라서 본 논문에서는 초중등학교에서 시행하는 오프라인 방식과 온라인 방식 투표 방식의 문제점을 보완하면서 효율성, 경제성, 접근성, 안전성, 편리성 등을 갖는 전자투표시스템의 설계 내용을 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.159-160
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• 2018

블록체인은 분산 원장 기술 중 하나로 여러 개의 노드들이 참여하며, 이 노드들 간의 합의 알고리즘을 통하여 데이터의 위 변조를 막고, 이미 기록된 데이터를 바꿀 수 없는 구조를 장점으로 가진다. 이러한 특성 때문에 블록체인은 신뢰성이 중요시되는 플랫폼에 많이 적용이 되며 많은 플랫폼 중 전자투표의 중요한 기술로서 인식되고 있다. 전자투표는 선거의 모든 과정을 전자화 하여 선거를 관리하는 사람이나 투표자 모두에게 편리함을 제공하는 시스템으로 기술적인 보안성이나 시스템의 안정성이 완벽하게 보장되지 않아 유권자들에게 신뢰를 주지 못해 현실에서 쉽게 적용하지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 블록체인을 적용하여 투표의 변조를 막고 유권자들의 신뢰와 시스템의 안정성을 제공하는 전자투표 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.190-191
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• 2019

전자 정부의 시스템들은 공신력 있는 데이터를 보장하고 그 정보의 위·변조를 막아왔으며, 지금까지 이러한 역할을 전통적인 중앙집중형 관리 방식으로 진행되어 왔다. 하지만, 중앙 집중형의 데이터 관리 방식은 단일 오류점의 문제와 병목현상의 단점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 기술이 등장하여 그동안 안전하지 못하다고 생각되어 왔던 탈중앙화를 특징으로 하여 데이터의 무결성을 보장한다. 하지만, 일반적인 블록체인과 스마트 컨트랙트를 전자 정부의 전자투표에 그대로 적용하기에는 많은 문제점들이 존재한다. 본 연구에서는 전자투표에 무결성과 자동화 기능을 제공하기 위해 블록체인과 스마트 컨트랙트를 적용하여 투표 데이터의 무결성을 보장하고 투표와 개표의 과정들을 스마트 컨트랙트로 자동화하는 방법을 제시하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권4호
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• pp.198-205
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• 2021

With the development of blockchain technology, the scope of blockchain applications has expanded rapidly. Blockchain decentralization allows transaction participants to make transparent and safe transactions without a third trust agency. A distributed ledger-based system enables transparent and trusted business for anonymous users. For this reason, many companies apply blockchain to various fields such as logistics, electronic voting, and real estate. Despite this interest, there are still not enough case studies confirming the potential of blockchain as a concrete business model. Therefore, it is necessary to study how blockchain technology can change the existing business model and connect it to a new business model. In this paper, we propose blockchain-based business models and workflow types in various fields such as healthcare, logistics, and energy. We also present application cases. We expect to help companies apply blockchain to their business.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.559-573
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• 1998

정보통신 표준화 기구들은 최근 동 분야가 국가 및 시장 경쟁력제고에 있어 전략적 수단으로 부상됨에 따라 더 많은 새롭고 복잡한 표준들을 보다 짧은 시간 내에 개발해야 한다는 문제에 직면하고 있으며, 이러한 문제 의 해결을 위해 이들은 표준개발절차의 많은 부분들을 전자화 시킨 소위 전자적 표준개발시스템 혹은 전자적 문서처리시스템의 구현을 꾀하고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보통신분야의 환경변화에 효율적으로 대처하기 위해 국내 표준화 환경 및 표준화 순기(표준(안)연구개발표준(안)제안의견수렴표준화위원회 승인표준(안)확정)에 따른 Workflow기반 표준(안) 개발 환경을 WWW상에서 설계 구현한 표준정보유통망(SICN : Standards Information Cooperation Network) 시스템을 소개한다 구현된 온라인 표준개발 시스템은 기존의 인터라넷(Intranet)기반의 시스템과는 달리 개념적으로 인터넷의 제3물결이라 할 수 있는 엑스트라넷(Extranet) 개념의 Workflow 기반 시스템이라 할 수 있으며, 이는 향후 '가 상 표준 개발망(VSDN : Virtual Standards Development Network)'으로 확장 구현될 예정이다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.50-57
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• 2006

최근 정보 기술의 발전에 따라 다양하고 폭넓은 정보들이 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 따라서 유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였으며, 더 나아가 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 협력적 필터링을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 연구는 정보의 속성에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제를 개선하기 위하여 연관 이웃 마이닝을 사용하여 대표속성에 대한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링에 반영하였다. 연관 이웃 마이닝은 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 속성을 추출하여 유사한 성향을 가진 연관 사용자를 군집한다. 제안된 방법은 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 nearest neighbor model과 K-means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1168-1177
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• 2019

In order to diagnose and prevent Alzheimer's Disease (AD), it is becoming increasingly important to develop a CAD(Computer-aided Diagnosis) system for AD diagnosis, which provides effective treatment for patients by analyzing 3D MRI images. It is essential to apply powerful deep learning algorithms in order to automatically classify stages of Alzheimer's Disease and to develop a Alzheimer's Disease support diagnosis system that has the function of detecting hippocampus and CSF(Cerebrospinal fluid) which are important biomarkers in diagnosis of Alzheimer's Disease. In this paper, for AD diagnosis, we classify a given MRI data into three categories of AD, mild cognitive impairment, and normal control according by applying 3D brain MRI image to the Faster R-CNN model and detect hippocampus and CSF in MRI image. To do this, we use the 2D MRI slice images extracted from the 3D MRI data of the Faster R-CNN, and perform the widely used majority voting algorithm on the resulting bounding box labels for classification. To verify the proposed method, we used the public ADNI data set, which is the standard brain MRI database. Experimental results show that the proposed method achieves impressive classification performance compared with other state-of-the-art methods.