악성 URL의 전송을 통한 악성코드 전파 및 불법적 정보 수집은 정보보안 분야의 가장 큰 위협 중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰의 보급으로 인하여 사용자들이 악성 URL에 노출될 확률이 더욱 높아지고 있다. 또한, 악성 URL을 노출 시키는 방법 역시 다양해 지고 있어서 이를 탐지하는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문은 악성 URL에 대한 사용자의 경험에 대한 설문을 진행한 후, 이를 고려하여 악성 URL을 규칙기반으로 탐지하기 위한 라이브러리 개발 연구를 다루고 있다. 특히, 본 연구에서는 독자적인 규칙을 기반으로 악성 URL을 탐지 하기 위해 Rule-set을 정의하고, Rule-chain을 생성하여 악성 URL 탐지의 확장성을 제시하고 있다. 또한 어떤 애플리케이션에서도 활용이 가능한 라이브러리 형태로의 개발을 통해 다양한 응용프로그램에서 활용할 수 있도록 하였다.
오늘날 자원의 보고라 할 수 있는 웹에는 자연어로 표현된 텍스트와 테이블들로 구성된 무수히 많은 문서들이 존재하고 있다. 이러한 웹 문서들로부터 규칙을 습득하고 습득된 규칙과 웹 문서간의 일관성을 유지하기 위해, 본 논문에서는 확장형 규칙 표식 언어 (extensible Rule Markup Language, XRML) 체계를 개발하였다. XRML은 웹 페이지에 내재되어 있는 규칙을 식별하여 자동으로 정형화된 규칙을 생성할 수 있도록 지원하는 규칙 식별 표식 언어 (Rule Identification Markup Language, XRML)와 구조화된 규칙 표현을 위한 규칙 구조 표식 언어 (Rule Structure Markup Language)로 구성된다. 특히, RIML은 HTML안에 내재되어 있는 규칙을 HTML 문서에 직접 명시할 수 있도록 설계되었기 때문에, RIML을 통해 웹페이지에 있는 규칙들을 식별하고 이 식별된 규칙은 RSML으로 표현된 정형화된 규칙으로 자동 변환될 수 있다. 본 논문에서는 RIML의 설계 시 웹페이지로부터 규칙을 식별하는 과정에서 발생하는 공유되는 변수 (variables) 및 값 (values),생략된 어구 ,동의어와 같은 몇 가지 중요한 현상들을 발견하고 이를 해결하고자 하였다. 제안된 XRML 접근 방법의 성능을 측정하고자, 3개의 대표적인 온라인 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com의 실제 웹페이지들로부터 배송 및 환불과 관련된 규칙을 습득하여 XRML의 효과를 측정하는 실험을 수행하였다. 실험 결과에 따르면, 웹페이지로부터 규칙은 $97.7\%$의 매우 높은 정확성을 가지고 습득되었으며, 생성된 규칙의 완전성은 $88.5\%$로 측정되어, XRML이 특정 주제에 관한 전문가 시스템을 구축하기 위해 웹페이지로부터 규칙을 추출할 때 효율적인 도구가 될 수 있음이 예시되었다.
퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는 ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) 모형에서 생성된 퍼지규칙의 해석용이성을 평가하였다. ANFIS모형은 인간 전문가와 상호작용하면서 규칙을 정제해 나갈 수 있다. 특히 인간전문가의 사전지식을 이용하여 초기 퍼지규칙을 만들고 난 후 모형을 학습하면 최적에 수렴하는 시간을 단축할 뿐 아니라, 전역 최적치 도달가능성이 높아진다고 보고되고 있다. 이러한 관점에서 볼 때 규칙의 해석용이성은 인간 전문가와의 상호작용을 위해 매우 중요한 이슈가 될 수 있다. 본 연구에서는 ANFIS모형과 의사결정나무 모형에서 생성된 규칙을 해석용이성 관점에서 비교하기 위한 측도를 제안하고 각 규칙들을 비교하였다. 본 연구에서 제안된 해석용이성 측도들은 규칙을 생성하는 다양한 기계학습 모형의 규칙생성 능력을 평가하는 기준으로도 활용될 수 있을 것이다.
Kang, Tae Wook;Kim, Ji Eun;Hong, Chang Hee;Hwa, Cho Gun
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.680-681
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2015
This study develops an algorithm that automatically performs reverse engineering on three-dimensional (3D) sweeping shapes using a user's pre-defined feature templates and 3D point cloud data (PCD) of sweeping shapes. Existing methods extract 3D sweeping shapes by extracting points on a PCD cross section together with the center point in order to perform curve fitting and connect the center points. However, a drawback of existing methods is the difficulty of creating a 3D sweeping shape in which the user's preferred feature center points and parameters are applied. This study extracts shape features from cross-sectional points extracted automatically from the PCD and compared with pre-defined feature templates for similarities, thereby acquiring the most similar template cross-section. Fitting the most similar template cross-section to sweeping shape modeling makes the reverse engineering process automatic.
해외여행시장은 매년 가파르게 성장하고 있는 산업중 하나이며 2016년 11조의 시장을 형성하고 있다. 거대한 시장형성과는 달리 해외여행상품 추천에 대한 국내연구는 전무한 상태이다. 많은 상품 추천 방법들이(협업적 필터링, 내용기반 필터링) 기존 구매 내역을 대상으로 하거나 혹은 상품의 유사성을 이용한 연구들이 주를 이루고 있다. 이러한 연구들은 연산할 데이터의 양이 많아질 경우 속도의 저하와 데이터가 충분히 확보되지 못한 상황 하에서는 좋은 성능을 보여주지 못하고 있다. 해외 여행상품의 특성상 1-2년에 한번정도의 구매패턴과 상품들의 가격대가 상대적으로 높으며, 동일 상품의 구매가 거의 없는 특징이 있기 때문에 일반적인 상품추천 시스템의 고객 프로파일링 방법으로는 적용에 한계가 있다. 이에 웹사용성(Web Usage Mining)을 통한 고객 프로파일링 기법, 데이터의 희소성 문제를 해결하기 위한 연관규칙 알고리즘과 규칙 기반 알고리즘을 결합하여 고속의 상품 추천시스템 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관규칙 방법에서 가장 많이 사용되어지는 Apriori 방법, 규칙기반 방법(Rule Base) 과 실제 여행사의 웹로그를 사용하여 46%라는 높은 추천 성능의 결과를 검증하였으며, 상품의 개수와 고객의 수가 상품추천 처리 속도에 영향을 주지 않으며, 실제 커머셜한 환경 하에서도 1초이내에 상품을 추천해줄 수 있는 결과를 보여준다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.
A well-designed mesh shape of the cable net is of essential significance to achieve high performance of cable-network antenna reflectors. This paper is concerned with the mesh design problem for such antenna reflector structure. Two new methods for creating the topological forms of the cable net are first presented. Among those, the cyclosymmetry method is useful to generate different polygon-faceted meshes, while the topological mapping method is suitable for acquiring triangle-faceted meshes with different mesh grid densities. Then, the desired spatial paraboloidal mesh geometrical configuration in the state of static equilibrium is formed by applying a simple mesh generation approach based on the force density method. The main contribution of this study is that a general technical guide for how to create the connectivities between the nodes and members in the cable net is provided from the topological point of view. With the new idea presented in this paper, multitudes of mesh configurations with different net patterns can be sought by a certain rule rather than by empiricism, which consequently gives a valuable technical reference for the mesh design of this type of cable-network structures in the engineering.
We propose a realtime numeric caption recognition algorithm that automatically recognizes the numeric caption generated by computer graphics (CG) and displays the modified caption using the recognized resource only when a valuable numeric caption appears in the aimed specific region of the live sportscast scene produced by other broadcasting stations. We extract the mesh feature from the enhanced binary image as a feature vector after acquiring the sports broadcast scenes using a frame grabber in realtime and then recover the valuable resource from just a numeric image by perceiving the character using the neural network. Finally, the result is verified by the knowledge-based rule set designed for more stable and reliable output and is displayed on a screen as the converted CC caption serving our purpose. At present, we have actually provided the realtime automatic mile-to-kilometer caption conversion system taking up our algorithm f3r the regular Major League Baseball (MLB) program being broadcasted live throughout Korea over our nationwide network. This caption conversion system is able to automatically convert the caption in mile universally used in the United States into that in kilometer in realtime, which is familiar to almost Koreans, and makes us get a favorable criticism from the TV audience.
This is the study on fracture life under the interaction of creep and fatigue. It is difficult to explain the interaction of the creep and fatigue with indication of frequency but the dependency of the time should be considered. The formulation of material varieties causing by interaction of creep and fatigue is required in the accumulative damage method. The strain range partition method requires some of modification corresponding to the changes in temperature and load. All of other method also comprehended with above mentioned problems. Generally, in this field, the variety of stress-strain and suitable parameter is required and connective study between the macro and micro results seems to be insufficient. The linear damage rule is acquiring the support generally but it requires modification in the hgigh temperature instruments. The variety of stress effecting on crack and variety of stress on the metallurgical side are considered to be problems in the future days.
최근 빅데이터의 시대가 도래하여 다양한 분야로부터 다량의 지식을 얻을 수 있다. 수집된 지식은 정형화된 형태의 지식으로 가공하여 표현되며, 그 중 W3C의 온톨로지 표준 언어인 OWL이 대표적인 정형화 표현 형식이다. 이렇게 표현된 대용량의 온톨로지로부터 내재된 정보를 도출하기 위해 다양한 방법의 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning) 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분의 추론 연구들은 서술논리(Description Logic)표현 기반의 제한적인 규칙표현을 지원하며 실생활 기반의 서비스를 구축하기에는 많은 제약이 따른다. 또한 잘못된 지식으로부터 도출된 결과는 규칙들 사이의 종속관계에 따라 연쇄적으로 잘못된 지식이 생산될 수 있기 때문에 이러한 잘못된 지식에 대한 처리를 위한 지식관리가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위해 SWRL(Semantic Web Rule Language) 기반의 추론과 ATMS(Assumption-based Truth Maintenance System)간의 결합을 통해 새롭게 도출된 지식에 대한 관리를 할 수 있는 SWAT(SWRL + ATMS) 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 대용량 데이터를 처리하기 위해 분산 인-메모리 프레임워크 기반의 SWRL추론과 ATMS를 병합 구축하였으며 이를 바탕으로 웹 형태의 ATMS 모니터링 시스템을 통하여 사용자가 손쉽게 잘못된 지식을 검색 및 수정할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법에 대한 평가를 위해 LUBM(Lehigh University Benchmark)데이터 셋을 사용하였으며, 대용량 데이터에 대한 SWRL 추론과 잘못 추론된 정보에 대한 삭제를 통해 효율적인 추론과 관리가 가능한 결합 방법임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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