• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권9호
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• pp.381-388
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• 2014

본 논문에서는 중 고등 수준 단문형 영어 작문시험의 자동채점 시스템을 위한 사전 미등록어 분류기 구현에 대해 다룬다. 영어 자동채점 과정에서 발생하는 사전 미등록어의 유형을 정의하고 각 유형에 대한 검출 방법에 대해 논의하였다. 또한 영작문 답안에서 나타날 수 있는 비속어의 유형을 정의하고 검출 방법에 대해 연구하였다. 영작문 자동평가 시스템의 모듈로서 비속어 검출 기능이 포함된 미등록어 분류기를 구현하였다. 미등록어 분류와 비속어 검출 방법에 대한 성능을 실제 시험 데이터에 적용하여 그 성능을 평가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2180-2197
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• 2019

With the proliferation of the Android malicious applications, malware becomes more capable of hiding or confusing its malicious intent through the use of code obfuscation, which has significantly weaken the effectiveness of the conventional defense mechanisms. Therefore, in order to effectively detect unknown malicious applications on the Android platform, we propose DroidVecDeep, an Android malware detection method using deep learning technique. First, we extract various features and rank them using Mean Decrease Impurity. Second, we transform the features into compact vectors based on word2vec. Finally, we train the classifier based on deep learning model. A comprehensive experimental study on a real sample collection was performed to compare various malware detection approaches. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms other Android malware detection techniques.