• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.377-379
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• 2022

POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.

• 융합정보논문지
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• 제10권12호
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• pp.100-109
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• 2020

유아 소프트웨어 교육에 대한 관심과 논의가 지속적으로 이루어지고 있는 시점에서, 본 연구는 유아 소프트웨어 교육프로그램을 적용하고 이를 통해 소프트웨어 교육 효과성과 컴퓨팅 사고력 함양에 관해 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 함양이라는 소프트웨어 교육의 궁극적인 목적을 달성을 할 수 있도록 소프트웨어 교육 내용 요소와 컴퓨팅 사고력 요소가 균형 있게 분포하고 있는 교육 프로그램을 적용하였다. 이를 통해 체험과 놀이 활동을 하며 자연스럽게 사고하는 방법을 일깨워 주고 문제를 발견하고 스스로 해결책을 찾아내는 경험을 할 수 있는 교육을 진행하였다. 연구 결과 본 연구에서 적용한 교육프로그램이 유아의 소프트웨어 교육 효과성과 컴퓨팅 사고력 함양에 도움을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 컴퓨팅 사고력을 함양할 수 있는 체계적인 유아 소프트웨어 교육을 위한 교육 프로그램을 제안하였다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.121-126
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• 2008

소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 일은 아주 실제적이고 흥미 있는 일이 된다. 이러한 문제를 소프트웨어 최적 방출시기라고 한다. 본 연구에서는 이러한 방출문제에 대하여 연구되었다. 수명분포는 감마족 분포에서 대표적인 어랑 문포 모형을 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 다루었다. 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었고 민감도 분석을 이용하여 효율적 최적 방출시기가 논의되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.769-770
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• 2017

최근 데이터 기술의 발달에 따라, 기업에서는 중요 데이터를 서버와 같은 데이터 저장 장치에 보관하고 있다. 하지만 기업 내부 직원에 의해 기업의 기밀 데이터가 유출될 수 있는 위험성이 있기 때문에, 내부 직원에 의한 데이터 유출을 탐지 및 방지해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 각 보안 솔루션에서 수집한 보안 로그를 데이터 유출 시나리오를 바탕으로 시계열 그래프로 작성하여, 이미지 인식에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망을 통해 데이터 유출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 유출된 데이터의 크기에 상관없이 95% 이상의 정확도를 보였으며, 복합적인 행동을 통해 데이터 유출을 시도한 경우에도 97% 이상의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.771-772
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• 2017

내부 정보 유출 사고의 빈도가 높아지게 되면서 이러한 내부 정보 유출을 막기 위해 DLP(Data Loss Prevention), DRM(Digital Rights Management), DB 접근 통제 솔루션, 인터넷 접근 차단 솔루션과 같은 여러 가지 보안 솔루션을 적용하고 있으나, 내부 정보 유출을 시도하는 개인의 행동을 기반으로 개인을 탐지한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개인이 아닌 조직으로 이루어진 내부 정보 유출의 행위를 탐지하고 대응하기 위해 보안로그를 위험 사용자들끼리 그룹화 하여 내부 정보 유출 여부를 판단하는 시스템을 제안한다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.197-204
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• 2006

This paper introduces a development of an internet based robot on the view of product development for hardware and software convergences. The robot can report moving images of remote places and navigate there autonomously. In addition it can be controlled by remote users through wireless internet. Even the control program for the robot can be updated by the remote users during the regular operation mode. This paper provides a consistent product data model and generic product development processes that can support the development of the robot, a convergence of various hardware and software parts. It also includes discussions and experiences about the development of the convergence product.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.9-11
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• 2022

Community detection is a hot topic in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper focuses on detecting absolute fair maximal balanced cliques in signed attributed social networks, which can satisfy ensuring the fairness of complex networks and break the bottleneck of the "information cocoon".

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.23-26
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• 2020

본 논문에서는 CCTV를 통해 얻은 영상에서 얼굴을 인식하여 자동으로 출석 여부를 체크하는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 CNN을 바탕으로 RetinaFace 모델을 사용하여 얼굴을 탐지하고, 탐지된 얼굴을 ArcFace 모델로 R⁵¹²의 목표 공간으로 임베딩한다. 기존 데이터베이스에 등록된 얼굴과 CCTV를 통해 얻은 얼굴들의 임베딩 벡터 사이의 Angular Cosine Distance를 측정하여 동일 인물인지 판단하는 매칭 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 두 모델을 동시에 사용할 최적의 환경을 파악하고, 마스크 착용으로 얼굴의 하단부가 가려지는 폐색 문제에 더욱 효과적으로 대응하여 매칭 성능을 높이는 방법을 제안한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.21-29
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• 2016

국내 소프트웨어교육 현장의 일반적인 추세는 기업이 필요로 하는 실무 능력의 향상을 위해 학부 과정의 고학년을 대상으로 캡스톤 설계 교과목을 개설하여 운영하는 것이다. 그러나 현재 교육현장에서 이루어지는 캡스톤 설계 교과목 운영은 소프트웨어 융합에 대한 반영이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 캡스톤 설계 교과목을 단일 학과 대상으로만 개설하지 않고, 타 분야 전공 학과도 참여하여 융합적인 문제를 해결할 수 있도록 하여 운영하였고, 그 결과를 분석하였다. 분석 결과로서 캡스톤 프로젝트 수행 결과에 대해 만족스러운 결과가 나왔지만, 단일 학과가 융합 캡스톤 설계 프로젝트를 개별적으로 운영하는 것에 대한 한계점이 발견되었다. 따라서, 융합 캡스톤 설계 교과목은 학과간 통합적으로 운영되는 것이 바람직하다고 보여진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.109-116
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• 2021

이 연구에서는 조리 전공과 로봇 기술을 융합함으로써 소프트웨어 분야가 아닌 조리 전공 학생의 코딩 능력을 기를 수 있는 융합부전공 교육 모델을 제안한다. 이 교육 모델은 4차산업혁명 기술 발전 추세를 따르는 것이고, 비전공 학생을 소프트웨어 전문가로 성장시키는 기능이 있어 그 의미가 크다고 할 수 있다. 그러나, 조리 전공과 로봇 기술은 기술적으로 거리가 있기 때문에 융합부전공 설계에 어려움이 있다. 이 어려움을 극복하기 위하여 로봇을 이용한 조리, 디저트 제작, 바리스터 작업, 자동 서빙 등의 교육 주제를 체계적으로 구성해서 조리 전공 학생들이 전공적 흥미를 유지할 수 있도록 연계부전공을 설계하였다. 또한, 실질적인 코딩 능력을 기를 수 있게 여러 로봇을 사용하는 실습 과정이 포함되도록 하였다. 기존의 다른 분야 융합부전공과 비교하여 평가하여보니, 20%정도 개선된 교육 효과가 있는 우수한 모델로서 판단된다.