• The Korean Nurse
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• v.37 no.1
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• pp.69-71
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• 1998

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.265-270
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• 2001

아날로그 환경에서와 마찬가지로 디지털 환경에서도 디지털 컨텐츠 하나 하나에 고유 식별기호를 부여하여야 한다. 이러한 디지털 컨텐츠를 위한 식별기호로 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 URI(Uniform Resource Identifier)체계 하에 인터넷 자원에 대한 접근 메카니즘을 지정하는 URL (uniform resource locator)을 사용하고 있다. 그러나 도서관의 경우 각각 다른 OPAC(Online Public Access)시스템 환경 하에서 각각 다른 URL 식별 패턴을 사용하고 있기 때문에 동일한 자원을 검색하는데 있어서 문제가 되고 있는 것이 현실이다. 이러한 문제에 착안하여 본 연구는 디지털 콘텐츠에 대한 URL 식별구문패턴의 표준화 방안을 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.61-63
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• 2003

인터넷 기반의 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 자원과 정보의 공유를 위한 그리드 컴퓨팅이 나타나게 되었다. 그리드 컴퓨팅에서는 그리드 응용 수행시 프로그램과 데이터간의 위치가 다르고 분산되어 있는 경우가 많다. 현재 그리드 미들웨어 시장 표준인 글로버스 둘킷(Globus Toolkit$_{TM}$)에서 사용하는 GASS(Global Access to Secondary Storage)는 원격에 있는 관련 데이터들을 로컬 시스템의 데이터에 접근하는 것처럼 처리하는 것을 지원한다. GASS에서는 원격지의 파일 시스템의 접근시 URL(Uniform Resource Locator)을 이용하는데, 그리드 환경에서의 I/O을 위한 파일 시스템은 복수의 파일 형태로 분산되어있기 때문에 하나의 그리드 응용을 수행할 때 URL을 동적으로 바꿔야 하는 문제점을 갖고 있다. 위치에 상관 없고 고성능을 지향하고 데이터의 성격을 쉽게 표현할 수 있는 이름 체제가 필요하다. 그래서 본 연구는 동적이고 다양한 표현이 가능한 URI(Uniform Resource Identifiers)을 사용하여 그리드 상에서 데이터를 사용하는 방법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.415-417
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• 2004

정보통신 및 인터넷의 급속한 발전으로 디지털 콘텐츠의 유통이 활발해지고 있으나 디지털, 콘텐츠에 대한 서비스 방식이 위치정보를 가지고 서비스하는 URL(Uniform Resource Locator)방식의 문제점과 기존의 물리적인 저작물r이 디지털 콘텐츠로 전환되면서 기존의 식별자로는 디지털 콘텐츠의 특성을 충족시키는 식별이 미흡하고 한계가 있다. 따라서, 해외 주요 디지털 콘텐츠 서비스기관의 식별체계 활용사례를 분석하고 그 결과를 토대로 한국과학기술정보연구원(KISTI) 고유 식별자인 KOI(Kisti Object Identifier)를 개발하고 개발된 KOI를 기반으로 과학기술분야 전자원문 연계시스템을 설계 및 구현하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.12 no.4 s.46
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• pp.39-51
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• 1997

WWW(World Wide Web)은 인터넷상에 광범위하게 분산된 다양한 형식의 데이터를 손쉽게 검색할 수 있으며, 모든 응용의 사용자 환경을 손쉽게 포함시킴으로써 새로운 미디어 타입의 통합을 위한 가장 성공적인 기술로 평가받고 있다. 1990년 처음 개발될 당시 WWW은 텍스트 기반의 구조에 맞추어 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), HTML (Hyper Text Markup Language), URL(Uniform Resource Locator)이 제안되어, 이를 통해 비동기적인 형태의 검색과 상호작용을 지원하도록 설계되었다. 반면, 최근 인터넷상의 상당수를 차지하는 오디오, 비디오와 같은 실시간 환경의 멀티미디어 데이터들은 연속적, 동기적이며, 대화형 특징을 포함하고 있어 WWW에서 이러한 미디어들을 통합하기 위해서는 구조적인 확장이 요구된다. 본 고에서는 실시간 오디오/비디오를 웹상에서 통합시키기 위한 기술들은 분석한다. 인터넷 실시간 멀티미디어 데이터를 WWW에서 처리하기 위한 현재의 기술과 문제점들을 소개하고, 이를 해결하기 위해 WWW 기본 구조의 확장과 기술적인 해결책들을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1385-1388
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• 2004

정보통신의 발전으로 디지털 콘텐츠에 대한 서비스 방식이 위치정보를 가지고 서비스하는 URL(Uniform Resource Locator)방식의 문제점과 기존의 물리적인 저작물이 디지털 콘텐츠로 전환되면서 기존의 식별자로는 디지털 콘텐츠의 특성을 충족시키는 식별이 미흡하고 한계가 있다. 또한, 학술지 위주의 식별자는 연구가 활발하나 비학술지에 대한 식별자 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 해외 주요 디지털 콘텐츠 서비스기관의 식별체계 활용사례를 분석하고 그 결과를 토대로 한국과학기술정보연구원(KISTI) 고유 식별자인 KOI(Kisti Object Identifier)를 개발하였다.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.3
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• pp.213-219
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• 2023

According to statistics from the National Police Agency, smishing crimes using texts or messengers have increased dramatically since COVID-19. In addition, most of the cases of impersonation of public institutions reported to agency were related to vaccination and reward, and many methods were used to trick people into clicking on fake URLs (Uniform Resource Locators). When detecting them, URL-based detection methods cannot detect them properly if the information of the URL is hidden, and content-based detection methods are slow and use a lot of resources. In this paper, we propose a system for URL-based detection using transformer for regular URLs and content-based detection using XGBoost for shortened URLs through the process of determining shortened URLs using GRU(Gated Recurrent Units). The F1-Score of the proposed detection system was 94.86, and its average processing time was 5.4 seconds.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.4
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• pp.14-20
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• 2019

The purpose of this paper is to present a smart QR code recording system and a method of non­storage data delivery that transforms the original data into a form of URL information by encrypting it and encoding the URL information into a QR code so that the QR code can be written and decrypted in a medium without storing the original data. The method of the study was presented by the prior art study and the literature research. Analysis results show that the system is built on the online administration server. The data input signal matching secret code is stored in DB, the QR code generation command converts input data from the password DB to the password information combined into the subordinate locator of the admin server's domain name, URL code. Therefore, the smart QR method of data management (recording and providing) indicates that there are no limitations in the ease and space of use or obstacles to capacity use.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.6
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• pp.716-722
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• 2005

In the m, syntactically different URLs could represent the same resource. The URL normalization is a process that transform a URL, syntactically different and represent the same resource, into canonical form. There are on-going efforts to define standard URL normalization. The standard URL normalization designed to minimize false negative while strictly avoiding false positive. This paper considers the four URL normalization issues beyond ones specified in the standard URL normalization. The idea behind our work is that in the URL normalization we want to minimize false negatives further while allowing false positives in a limited level. Two metrics are defined to analyze the effect of each step in the URL normalization. Over 170 million URLs that were collected in the real web pages, we did an experiment, and interesting statistical results are reported in this paper.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.13 no.11
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• pp.5580-5593
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• 2019

A malicious Uniform Resource Locator (URL) recognition and detection method based on the combination of Attention mechanism with Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory Network (Attention-Based CNN-LSTM), is proposed. Firstly, the WHOIS check method is used to extract and filter features, including the URL texture information, the URL string statistical information of attributes and the WHOIS information, and the features are subsequently encoded and pre-processed followed by inputting them to the constructed Convolutional Neural Network (CNN) convolution layer to extract local features. Secondly, in accordance with the weights from the Attention mechanism, the generated local features are input into the Long-Short Term Memory (LSTM) model, and subsequently pooled to calculate the global features of the URLs. Finally, the URLs are detected and classified by the SoftMax function using global features. The results demonstrate that compared with the existing methods, the Attention-based CNN-LSTM mechanism has higher accuracy for malicious URL detection.