• 정보관리연구
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• 제40권2호
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• pp.71-94
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• 2009

이미지는 비주얼 특성과 다의적 해석 때문에 색인 전문가가 구성한 텍사노미와 같은 전통적인 메타데이터만으로는 효율적인 검색을 기대하기 어려운 경우가 있다. 본 연구는 폭소노미를 이미지 검색에 활용하기 위해서, 폭소노미를 분석하기 위한 5개의 카테고리와 17개의 서브 카테고리로 구성된 태그카테고리 모형을 설계하였다. 설계된 모형을 플리커 이미지 자료인 141개 인기태그들, 3개의 개인 태그 구름들에 있는 105개 태그들 및 156개 개별적인 이미지들에 부여된 3,848개 태그들에 적용하여 이용자 태깅 행태를 분석하였다. 끝으로, 이러한 분석 결과에 기초하여 이미지 자료의 검색 효율성을 높이는 세 가지 방안, 즉, 온톨로지에 기반한 폭소노미 확장법, 폭소노미와 내용 기반 이미지 검색을 결합한 검색 효율성 개선법 및 폭소노미에 기반한 텍사노미 확장법을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권9호
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• pp.927-935
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• 2010

웹 2.0 시대에는 웹 상의 사용자들이 수많은 멀티미디어 컨텐츠를 생성함에 따라서 멀티미디어 검색이 더욱 중요하게 되었다. URL, 사진, 동영상과 같은 웹 컨텐츠를 설명하는 간단한 키워드인 태그는, 웹 컨텐츠의 메타데이터 역할을 하고 있다. 태그가 달린 데이터의 양이 많아지면 훨씬 풍부한 메타데이터를 포함한 웹 컨텐츠를 대상으로 검색이 가능하기 때문에 태그를 이용한 검색으로 사용자가 원하는 결과를 찾을 수 있는 가능성이 높아지게 된다. 하지만 실제로 태그를 사용하는 사용자의 수는 많지 않다. 태그를 입력하는 과정이 번거롭기 때문이거나 어떠한 태그를 입력하는 것이 다른 사용자들로부터의 접근성을 높일 수 있는지 모르기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 사용자의 태그 입력 과정을 도와주는 기법인 태그 추천이 연구되었다. 사용자가 어떠한 웹 컨텐츠를 게재하려고 할 때, 태그 추천 시스템이 해당 웹 컨텐츠에 적절한 태그를 추천하면, 사용자는 적절한 태그를 선택하는 것으로 태그 입력이 이루어진다. 본 연구에서는 이러한 태깅 시스템에서의 다양한 태그 추천 방법론을 분석하고, 분류하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.107-115
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• 2010

RFID 기술은 자동인식 및 데이터획득 기술로서 유비쿼터스 컴퓨팅에 필요한 기술이다. RFID는 저비용 무선인식 메모리 태그를 사용하며, 물리적 비접촉 특성에 의한 사용의 편리성과 유지 우수성으로 사용이 확대되어가고 있다. 그러나 RFID는 RF 신호를 이용하기 때문에 태그와 리더간의 불법적인 정보획득이 가능하며, 획득한 정보를 위치추적과 프라이버시의 침해를 목적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 불법적인 정보획득으로 인한 사용자의 위치추적과 프라이버시의 침해를 보호할 수 있는 보안기법을 제안한다. 본고에서 제안하는 보안기법은, Gray Code를 이용하여 실제 태그의 계산용량을 줄였을 뿐만 아니라, 태그에서 리더로 전송되는 정보가 고정되어 있지 않으므로 악의적인 공격자의 트래킹이 불가능하며, 악의적인 방법을 통해 태그의 실제정보를 획득하더라도 실제 정보가 아닌 암호화된 정보가 노출되기에 다른 보호기법보다 간단하고 안전하게 사용자 프라이버시를 보호할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.2140-2146
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• 2009

태그는 위치정보가 없기 때문에 리더의 식별자를 위치정보로 사용하지만 비연속적인 심볼형 정보이다. 따라서 태그 이동 궤적간의 근접성을 정의하는 것이 어려우며 사용자 질의 처리시 비효율적이다. 본 논문에서는 태그 위치를 표현하기 위하여 인식공간을 정의하고 인식공간 근접성을 제안한다. 인식공간 근접성은 정적 인식공간 근접성과 동적 인식공간 근접성으로 구성되며 이를 이용하여 태그 궤적 간의 근접성을 측정하고 효율적인 색인을 구축할 수 있다. 제안한 태그 이동 궤적 근접성 함수를 평가하기 위해 태그 색인 기법인 IR-tree와 이동체 색인 기법인 $R^*$-tree를 대상으로 성능평가 실험을 수행하였다.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.157-177
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• 2008

최근 웹 2.0의 영향으로 태깅을 지원하는 인터넷 서비스들이 많아졌다. 태깅의 원래 목적은 컨텐츠를 분류하고 재검색을 용이하게 하는 것이지만, 컨텐츠에 태깅되어 있는 태그들을 분석하여 컨텐츠의 특성을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 증가함에 따라 이러한 컨텐츠들의 효과적인 추천을 위해, 여러 사용자들에 의해 협업적으로 태깅된 정보를 이용한 여과 기법을 제시한다. 제안하는 방법은 사용자가 태깅한 정보들을 바탕으로 사용자의 관심을 파악하는 부분과 파악된 관심에 맞는 컨텐츠를 선별하는 부분으로 나뉘어진다. 사용자의 관심을 파악하는 부분은 사용자가 태깅한 정보들을 협업적 여과를 이용하고, 컨텐츠 선별은 확률적인 방법인 나이브 베이지안 분류자를 이용한다. 이를 통해 협업적 여과 방법의 문제점인 희박성 문제(sparsity problem)와 초기 사용자 문제(cold-start user probleam) 대해 기존의 방법들과 비교하여 그 효과를 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.149-161
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• 2013

본 논문에서는, 어휘정보를 체계화한 워드넷(WordNet)을 토대로 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 사용하여 폭소노미 사용자들의 태그데이터를 분석하여 사용자태그의 분류체계를 구축하기 위한 기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법을 지원하기 위한 도구(TagLighter)의 개발에 대하여 설명하고, 그 유용성을 확인하기 위하여 Bibsonomy.org의 사용자 태그데이터를 대상으로 실시한 실험결과를 기술하였다. TagLighter에 의해 구축된 사용자태그 분류계층구조는 사용자태그에 대한 보다 상세한 이해를 제공하기 때문에, 폭소노미기반 시스템에서의 정보검색과 데이터 분석에 유용하다. 본 논문의 연구결과는, 폭소노미기반의 웹서비스와 소셀네트워크시스템, 시맨틱웹 어플리케이션 등을 대상으로 하는 웹데이터 마이닝분야에 응용할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.285-289
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• 2009

태그는 콘텐츠를 대표하는 신뢰도가 높은 키워드이다. 하지만 일부 기업과 사람들이 콘텐츠와 관련이 없는 키워드를 태그로 사용하여 본 논문에서는 무분별하게 사용된 키워드를 정련하는 알고리듬을 제안한다. 키워드 정련과 관련된 연구는 진행되지 않았지만, 본 논문에서는 단어와 단어사이에 가상의 링크를 생성, TextRank 알고리듬을 적용하여 콘텐츠에서 단어의 중요도를 계산하여 중요도가 낮은 단어의 일부를 콘텐츠의 제작자가 작성한 키워드에서 제거하여 키워드 정련을 하였다. 그 결과, 단순히 단어의 중요도가 낮은 하위 n%의 단어를 제거하는 방법보다는 신뢰도 구간을 만족할 때까지 제거하는 방법이 훨씬 좋은 키워드 정련 결과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.29-37
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• 2011

최근 들어 웹의 진화가 급속하게 진전되면서 사용자가 직접 참여하는 유형의 서비스들이 활발하게 보급되었다. 사용자들은 네트워크 공간상에서 여러 종류의 콘텐츠를 공유하며 의견을 교환한다. 이러한 서비스의 대표적인 예로 소셜 북마킹 사이트를 들 수 있다. 사이트의 이용자들은 웹 사이트를 북마킹하는 과정에 있어서 타인의 북마킹 내역 및 태그 정보를 공유하며태그를 생산하게 되는데 이를 협업적 태깅이라고 한다. 본 연구에서는 최근 활발하게 이용되는 소셜 북마킹 및 협업적 태깅에 대한 실증적인 분석을 수행하였다. 분석 결과 분석 결과 전체 이용자 중에서 아주 소수만이 북마킹 활동을 활발하게 수행하며, 소수의 사이트와 태그가 다수의 사용자에 의해 이용되었다. 24%의 사용자가 총 80%에 해당하는 태깅을 수행하였으며, 75%의 사이트와 81%의 태그가 3번 이하로 태깅되었다. 사용자에 따라서 북마킹 활동에도 차이가 있었으며, 가장 이른 시점에 부여된 태그가 다수의 동의를 얻었다. 특정 사이트의 태그 구성 비율은 점차 수렴해감을 확인할 수 있었다. 본 연구결과가 향후 소셜 북마킹 시스템의 발전에 도움이 시사점을 제공한다고 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1491-1499
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• 2011

오늘날 이미지, 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 웹 공간에 저장하고 검색할 때, 태그를 이용하는 추세는 보편화되어 있다. 본 논문에서는 태깅된 웹 이미지의 검색에서 태그들의 의미적 중요도를 계산하고, 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 시도를 소개한다. 일반적으로 웹상에 저장된 대부분의 사진 이미지들은 실제로는 중요하지 않지만 사용자의 주관적인 판단으로 추가된 태그들을 다수 포함하고 있으며, 이들은 태그의 단순 비교방식으로 이미지를 검색할 때 정확도를 떨어트리는 주요 원인이 된다. 따라서 어떤 이미지에 붙은 수많은 태그들 중에서 의미적으로 보다 중요한 태그들을 찾아내어 검색에 이용한다면 더욱 만족스러운 검색 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 위키피디아 기반의 의미 연관성을 활용하여 검색어 또는 다른 태그들과의 의미 연관성이 높은 태그를 해당 이미지의 대표 태그로 판단하고 이를 이용하여 검색 순위를 조정하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 방대한 온라인 백과사전인 위키피디아를 이용하여 계산된 의미적 연관성을 이용함으로써 기존의 연구에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권1호
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• pp.99-108
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• 2010

RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 식별하는 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별 영역 내에 여러 개의 태그가 있는 경우 이들 사이의 충돌(collision)이 발생되기 때문에 이들을 식별할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 다중 태그 식별 문제는 RFID 기술 중에서도 핵심이며, 이 문제는 충돌방지(anti-collision) 알고리즘을 통하여 해결할 수 있다. 하지만 RFID 시스템의 또 다른 문제는 정보보호이다. 태그는 리더의 쿼리에 매우 쉽게 응답하기 때문에 태그의 정보 노출에 따른 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이러한 점에서 RFID 기술은 외부로부터 스니핑(sniffing)에 매우 취약하다. 본 논문에서는 기존에 제안된 트리 기반 메모리래스 알고리즘인 트리-워킹 알고리즘, 쿼리 트리알고리즘, 향상된 쿼리 트리 알고리즘 등의 보안 견고성에 대하여 살펴본다.