• 한국전자거래학회지
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• 제25권3호
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• pp.15-40
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• 2020

모바일 애플리케이션 서비스 시장의 폭발적으로 성장함에 따라 애플리케이션 서비스를 고객과 개발자 관점에서 분류하는 것이 필요한 실정이다. 그러나 모바일 애플리케이션 서비스의 체계적 분류에 관한 연구는 제한적이다. 이에 본 연구에서는 네트워크 모듈성 분석을 통하여 모바일 애플리케이션 서비스의 분류하고 하위 카테고리를 제안하고자 한다. 구글플레이(GooglePlay)를 통해 총 1,607개의 헬스케어 관련 애플리케이션 서비스를 수집한 후 각 애플리케이션 서비스의 설명(description) 텍스트를 활용하여 유사도를 측정하고 이를 바탕으로 네트워크 분석을 수행하였다. 모듈성 분석을 수행하여 전체 네트워크의 커뮤니티를 탐지한 후, 각 클러스터를 기반으로 서비스 분류법을 도출한다. 이번 연구는 모바일 애플리케이션 서비스를 체계적으로 탐색하고자 하는 고객과 모바일 애플리케이션 서비스의 트렌드를 분석하고자 하는 개발자 모두에게 도움이 되는 서비스 분류에 대한 체계적인 접근방식이 될 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.77-97
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• 2017

최근 생의학 분야의 학술 문헌이 기하급수적으로 급증함에 따라 관련 분야 연구자들은 선행 연구 및 연구 동향 파악에 어려움을 겪고 있다. 이에 효율적인 선행 연구 및 연구 동향 파악을 위한 정보 추출 기술이 요구되며, 학술 문헌의 정보 추출을 위한 개체인식 및 개체 간의 생의학 이벤트 추출 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이에 심층 학습(Deep Learning)의 기법 중 하나인 컨볼루션 네트워크(Convolutional Neural Networks, CNN) 모델을 기반으로 이벤트 내의 개체 유형 정보의 적용 위치와 함께, 이벤트 식별 및 분류를 고려하여 총 8가지의 모델을 구성하여 실험하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 모델 중 최고성능을 보인 개체 유형 완전연결 모델이 이벤트 분류 실험에서 F-점수 72.09%의 높은 성능을 보였으나, 이벤트 추출 실험에서는 학습 컬렉션의 불균형 문제 및 이벤트 식별 모델의 성능 저조 등으로 인하여 F-점수 21.81%의 비교적 저조한 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.2975-2982
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• 2010

본 논문에서는 모델기반 설계를 이용한 이륜 도립진자 로봇의 설계방법에 대해 제시한다. 임베디드 시스템의 제어 프로그램 설계는 MATLAB/SIMULINK를 사용한 모델기반 설계에 의해 간편하고 손쉽게 구현되었으며, 로봇은 NXT 마인드스톰, 서보 직류전동기, 초음파센서, 자이로센서, 광센서로 구성되었다. 이 로봇은 불안정한 비선형시스템이며 몸체 경사각 제어문제를 가지고 있는데, 제어기 설계는 상태궤환 LQR 제어를 이용하였다. 타겟이 되는 프로세서에 종속적이지 않은 모델기반 설계는 문서기반 설계보다 프로그램 개발, 오류 발견 및 수정, 소프트웨어 구조 파악의 측면에서 장점을 가지고 있음을 제어기 설계와 실험을 통해서 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제11권1호통권20호
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• pp.24-29
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• 2007

본 연구에서 심리적으로 안정된 상태에서 맥율을 측정할 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 시스템은 뇌파, 호흡파, 맥동파를 검출하는 하드웨어장치와 이들 신호를 획득하고 처리하는 소프트웨어로 구성하였다. 뇌파는 전두부에서 쌍극형으로 유도하였고, 호흡은 서미스터 브리지를 이용하여 구성된 변환기를 사용하여 비강 전부에서 유도하였으며 맥동파는 귀볼에서 유도한 용적맥파를 사용하였다. 피검자의 심리적 안정된 상태의 판정은 뇌파의 스펙트럼을 이용하였다. 맥율의 결정은 원전에 따라 1호흡 당 맥동수를 사용하였다. 개발된 장치를 사용하여 맥율검출 실험을 한 결과, 뇌파의 주파수 대역별 구분, 안정된 호흡신호의 검출과 이득 조절이 되는 용적맥파의 검출이 실시간으로 가능하였다. 그리고 검출된 신호로부터 맥율을 검출할 수 있었다.

• 대한인간공학회지
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• 제34권5호
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• pp.377-399
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• 2015

Objective: The aim of this study is to understand and identify the critical issues in vision research area using content analysis and network analysis. Background: Vision, the most influential factor in information processing, has been studied in a wide range of area. As studies on vision are dispersed across a broad area of research and the number of published researches is ever increasing, a bibliometric analysis towards literature would assist researchers in understanding and identifying critical issues in their research. Method: In this study, content and network analysis were applied on the meta-data of literatures collected using three search keywords: 'visual search', 'eye movement', and 'eye tracking'. Results: Content analysis focuses on extracting meaningful information from the text, deducting seven categories of research area; 'stimuli and task', 'condition', 'measures', 'participants', 'eye movement behavior', 'biological system', and 'cognitive process'. Network analysis extracts relational aspect of research areas, presenting characteristics of sub-groups identified by community detection algorithm. Conclusion: Using these methods, studies on vision were quantitatively analyzed and the results helped understand the overall relation between concepts and keywords. Application: The results of this study suggests that the use of content and network analysis helps identifying not only trends of specific research areas but also the relational aspects of each research issue while minimizing researchers' bias. Moreover, the investigated structural relationship would help identify the interrelated subjects from a macroscopic view.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.655-663
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• 2011

최근 인터넷 서비스 기술이 발달함에 따라 웹 서비스는 사용자의 컴퓨팅 환경에 많은 변화를 주었다. 시사, 경제, 게임/오락은 물론, 개인 금융까지도 웹 페이지를 통해 처리 된다. 이 때, 웹 페이지는 텍스트 형태의 코드를 전송받아 DOM 정보로 가공되어 웹 브라우저에 의해 사용자에게 보여 진다. 하지만, 이 정보들은 다양한 경로를 통해 접근이 가능하고 악의적인 목적으로 변조되어질 수 있다. 또한, 보안 매커니즘을 우회하여 사용자의 로그인 정보나 인증서를 획득할 수도 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 웹페이지 변조 행위를 탐지하기 위해 웹 브라우저 중 대표적인 MicroSoft 사의 MS Internet Explorer의 Add-On 프로그램인 BHO를 이용하여 웹 컨텐츠에 대한 무결성을 검증하는 탐지 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7211-7218
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• 2015

악성코드는 하루 평균 수만 건 이상이 발생하고 있으며, 신종 악성코드의 수는 해마다 큰 폭으로 증가하고 있다. 악성코드를 탐지하는 방법은 시그니쳐 기반, API 흐름, 문자열 등을 이용한 다양한 기법이 존재하지만 대부분의 탐지 기법들은 악성코드를 우회하는 공격 기법으로 인해 신종 악성코드를 탐지하는데 한계가 있다. 따라서 신종 악성코드를 효율적으로 탐지하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 시각화 기법을 통한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있으며, 악성코드를 직관적으로 파악할 수 있으므로 대량의 악성코드를 효율적으로 탐지하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 악성코드와 정상파일에서 Native API 함수를 추출하고 해당 Native API가 악성코드에서 발생하는 확률에 따라서 F-measure 실험을 통해 가중치의 합을 결정하고, 최종적으로 가중치를 이용하여 워드 클라우드에서 텍스트의 크기로 표현되는 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 악성코드와 정상파일에서 사용하는 Native API의 가중치에 따라서 악성코드를 판단할 수 있음을 보인다. 제안하는 방식은 워드 클라우드를 이용하여 Native API를 시각적으로 표현함으로써 파일의 악성 유무를 판단하고, 직관적으로 악성코드의 행위를 분석할 수 있다는 장점이 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제8권2호
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• pp.31-39
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• 2016

In emergency dispatching at 119 Command & Dispatch Center, some inconsistencies between the 'standard emergency aid system' and 'dispatch protocol,' which are both mandatory to follow, cause inefficiency in the dispatcher's performance. If an emergency dispatch system uses automatic speech recognition (ASR) to process the dispatcher's protocol speech during the case registration, it instantly extracts and provides the required information specified in the 'standard emergency aid system,' making the rescue command more efficient. For this purpose, we have developed a Korean large vocabulary continuous speech recognition system for 400,000 words to be used for the emergency dispatch system. The 400,000 words include vocabulary from news, SNS, blogs and emergency rescue domains. Acoustic model is constructed by using 1,300 hours of telephone call (8 kHz) speech, whereas language model is constructed by using 13 GB text corpus. From the transcribed corpus of 6,600 real telephone calls, call logs with emergency rescue command class and identified major symptom are extracted in connection with the rescue activity log and National Emergency Department Information System (NEDIS). ASR is applied to emergency dispatcher's repetition utterances about the patient information. Based on the Levenshtein distance between the ASR result and the template information, the emergency patient information is extracted. Experimental results show that 9.15% Word Error Rate of the speech recognition performance and 95.8% of emergency response detection performance are obtained for the emergency dispatch system.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.46-58
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• 2010

SIP 프로토콜 기반 VoIP 서비스는 편리함과 저렴한 통신비용으로 사용자 수가 급증하고 있다. 하지만 SIP 프로토콜은 텍스트 형태의 SIP 헤더 정보를 UDP 방식으로 전송하기 때문에 손쉽게 위변조 할 수 있으며, 송신자에 대한 인증 기능을 제공하고 있지 않기 때문에 악의적 공격자에 의해 SIP 패킷 폭주 공격등에 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 SIP 취약성을 해결하기 위해 SIP 상태코드를 모니터링 하여 SIP 폭주 공격을 탐지하고 SIP 패킷에 대해 인증 및 보안 기능이 강화된 프로토콜을 제시하였다. SIP 공격탐지 시스템을 구축하여 SIP 세션을 능동적으로 관리하였으며 보안 기능을 강화하기 위해 사용자 인증을 적용하여 SIP 프로토콜의 취약점을 해결할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 기법은 기존 SIP 프로토콜에서의 보안 취약성을 해결하고 최소한의 트래픽 전송 지연만으로도 안전하게 패킷을 송수신할 수 있도록 하였으며 SIP 프록시 서버에서의 서비스 지연, 서버의 과부하 등의 문제를 최소화할 수 있도록 설계되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.449-454
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• 2020

본 논문에서는 SNS에 게시된 글의 내용을 통해 사용자의 우울함을 검출하는 기계학습 기반 감성 분석 시스템을 제안한다. 게시한 글의 작성자가 기분을 파악하는 시스템을 구현하기 위해 먼저 감정 사전에서 우울한 감정의 단어와 그렇지 않은 감정과 관련된 단어를 목록화하였다. 그 후, SNS를 대표하는 서비스 중 하나인 트위터의 텍스트 자료에서 검색 키워드를 선정하고 크롤링을 시행하여 우울한 감정을 띤 문장 1297개와 그렇지 않은 문장 1032개로 이뤄진 학습 데이터셋을 구축하였다. 마지막으로 텍스트 기반 우울감 검출 목적에 가정 적합한 기계학습 모델을 찾기 위해 수집한 데이터셋을 바탕으로 순환신경망, 장단기메모리, 그리고 게이트 순환 유닛을 비교 평가하였고, 그 결과 GRU 모델이 다른 모델들보다 2~4%가량의 높은 92.2%의 정확도를 보임을 확인하였다. 이 연구 결과는 SNS상의 게시글을 토대로 사용자의 우울증을 예방하거나 치료를 유도하는 데 활용될 수 있을 것이다.