최근 사용자들의 참여, 개방, 공유가 주요 이슈로 떠오르면서 전문적이고 정확한 정보를 웹에서 찾고자하는 사용자의 요구가 증가하고 있다. 그러나 정보의 범람으로 사용자가 원하는 정보를 정확하게 검색하기 어려우며, 원하는 정보를 검색해도 그 정보에 대한 신뢰성을 판단하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성이 결여되기 쉬운 특정 정보에 대한 신뢰성과 검색의 효율성을 높이기 위해 새로운 랭크 매트릭스를 제안한다. 그리고 제안한 새로운 랭크 매트릭스를 적용한 민간의학 정보 웹 사이트를 구현한다. 제안하는 매트릭스를 사용자 레벨에 기반 하여, 레벨에 따른 평가 가중치를 차등화하여 글의 점수를 부여하는 방법이다. 이러한 방법은 참여자의 심리적 요소를 반영하여 글의 신뢰도를 높이는 방법으로 신뢰성이 결여되기 쉬운 정보의 신뢰도를 높일 수 있는 방안으로 사용될 수 있다.
웹 응용이 급격히 증가하고 있고, 그 구조 또한 매우 복잡해지고 있다. 그러나 사용자가 복잡한 웹 응용 컨텐츠를 항해할 때, 현재 위치를 파악하지 못하거나 또는 원하는 정보를 얻지 못하는 경우가 잦다. 따라서 웹 응용 컨텐츠 항해를 모델링하기 위한 체계적인 접근 방법이 필요하다. 본 연구에서는 웹 응용의 적응하는 문맥-기반 컨텐츠 항해 모델링 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크에서는 항해 분석, 항해 설계, 그리고 항해 실현 둥의 활동을 수행한다. 항해 분석 활동에서는 항해 관점에 초점을 두고 유즈케이스를 사용하여 영역 분석을 한다. 항해 설계 활동은 항해 정보 모델, 프로파일, 그리고 항해 인터페이스 모델을 생성한다. 마지막으로, 항해 실현 활동에서는 웹 응용 메타 모델을 정의하고 웹 페이지 항해 모델과 컴포넌트 항해 모델을 정의한다. 또한 본 연구에서는 항해 모델의 유효성을 검사하기 위한 정형적인 정의와 규칙을 제시한다.
본 논문은 온라인 참여를 통한 문제 해결 기법이 널리 활용되고 있음에 따라, HCI영역의 한 부분인 디자인행위가 온라인 시스템 기반의 대중협업기법(Mass Collaboration)을 통해 이루어질 수 있는지 여부를 탐색한 연구에 관한 논문이다. 문헌 연구와 온라인 웹사이트를 수집 분석한 결과, 디자인 행위의 주요 프로세스에 기반하여 비교하였을 때, 디자인 행위가 온라인 참여행위를 통해 수행이 가능할 것으로 예측되었다. 이러한 참여는 Web 2.0의 발전을 통해 많은 수의 대중들이 의사 개진과 의사 결정을 하는데 유용한 도구를 활용할 수 있게 된 덕분으로 풀이된다. 그러나 단순히 일반 참여자가 대중참여기법을 활용한다고 하더라도 전문 디자이너의 디자인 참여와 동일한 결과를 얻을 수 없을 것이라는 결과도 나타났다. 이는 전문가 영역의 문제 해결이 대중들의 판단과는 다른 경험과 전문성을 갖고 있어야 정확한 결과를 낼 확률이 늘어나는 것으로 해석되었다.
웹에서의 멀티미디어 데이터베이스가 발달함에 따라 분산 멀티미디어 데이터에 대한 검색 기능의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 지금까지는 주로 웹상에 분산된 텍스트 데이터베이스를 선택하고 선택된 텍스트 데이터베이스에 대해소 질의 결과를 결합하는 연구가 이루어졌을 뿐 멀티미디어 데이터베이스에 대해서는 연구가 미진하였다. 웹상의 멀티미디어 데이터베이스는 자율적이고 이질적인 특성을 가지고 있고 주로 내용 기반으로 검색된다. 멀티미디어 데이터베이스에서의 수집 융합 문제는 웹상의 이질적인 멀티미디어 데이터베이스에서 내용 기반 검색으로 검색된 경과를 병합하는 것을 다룬다. 이 문제는 분산 멀티미디어 데이터베이스의 검색에 매우 중요하지만 아직까지 연구된 바가 없다. 본 논문은 웹상에서 이질적인 멀티미디어 데이터베이스의 수집 융합을 처리하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 데이터베이스에서 검색할 객체의 개수를 추정하는 휴리스틱 방법과 선형 회귀분석을 이용한 알고리즘을 사용한다. 그리고 실험에 의해서 이 알고리즘들의 효율성을 보였다. 이 알고리즘들은 향후 웹상의 멀티미디어 데이터베이스들에 대한 분산 내용 기반 검색 알고리즘들의 기본이 될 수 있다.
본 논문에서는 웹 이미지의 분류 효과를 높이기 위해 이미지 자체에서 추출된 저수준의 비주얼 특징뿐만 아니라 이미지와 관련된 텍스트 정보로부터 나온 고수준 시맨틱 특징들을 이용하는 분류 방법을 제안한다. 이 고수준의 텍스트 특징들은 이미지 URL, 파일명, 페이지 타이틀, 하이퍼링크 및 이미지 주변 텍스트로부터 얻어진다. 분류 엔진으로는 Kohonen의 SOM(Self Organizing Map)을 사용한다. 고수준의 텍스트 특징들과 저수준의 비주얼 특징들을 동시에 사용하는 SOM 기반의 이미지 분류에서는 10개의 카테고리로부터 수집된 200개의 테스트 이미지들이 사용되었다. 분류 성능을 평가하기 위해 간단하면서도 새로운 두 가지 척도, 즉 동일 카테고리 이미지들의 산포 정도와 집적 정도를 나타내는 각각의 척도를 정의하고 사용하였다. 실험결과, SOM기반의 웹 이미지 분류에서는 고수준의 텍스트 특징들이 보다 유용한 것임이 밝혀졌다.
웹 서비스의 증가와 자동화된 공격 도구의 발달로 최근 대부분의 악성코드 유포 경로는 웹 서비스를 통하여 이루어지고 있다. 또한 웹의 기본 언어인 자바스크립트를 이용한 난독화 기법을 통해 악성코드 은닉 사이트의 URL이나 공격 코드를 숨기기 때문에, 기존 패턴 매칭 기반의 네트워크 보안 솔루션으로는 탐지에 한계가 존재하게 된다. 이를 해결하기 위하여 사용자의 웹브라우저에서 악성 자바스크립트를 탐지하기 위한 여러 방안이 제시되었지만, 최근 APT공격과 같이 특정 기업이나 조직 네트워크에 침투하기 위한 고도화된 공격에 대응하기에는 한계가 존재한다. 이런 유형의 공격에 대응하기 위해, 외부에서 유입되는 트래픽에 대해 난독화된 악성코드가 웹을 통해 유입되는지 일괄적인 탐지가 필요하며, 기존 패턴 매칭 기반 솔루션에서 탐지율의 한계를 극복하기 위해 난독화된 자바스크립트를 복호화 하여 숨겨진 악성코드를 탐지할 수 있는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스인 Jsunpack-n[1] 을 개량하여 자바스크립트의 함수 오버라이딩 기법과 별도의 자바스크립트 인터프리터를 통해 악성코드에 적용된 난독화 기법에 상관없이 숨겨진 악성코드를 자동적으로 탐지할 수 있는 도구를 제안한다.
Peritoneal dialysis is a preferred modality of replacement therapy in children and adolescents with end-stage renal disease waiting for kidney transplantation. Recent development of pediatric swan-neck catheters with cuffs, novel dialysis solutions, and cyclers for automated peritoneal dialysis enabled more flexible prescriptions of dialysis with less complication, and improved patients' activities as well as the dialysis adequacy. Principles and practical issues of chronic peritoneal dialysis in children and adolescents are reviewed and utility of a web-based Korean Pediatric CRF Registry is explained.
In this paper, both various content filtering methods and technological trends are briefly reviewed. A novel method is provided for preventing the illegal copies of copyright IPTV contents from being propagated through the P2P sites and web harddisk services.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.88-95
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2014
This paper proposes a novel desktop virtual reality system. Based on the position of the user's face, the proposed system selects the most appropriate image of an object from a set of photographs taken at various angles, and simply "pastes" it onto the display at the appropriate location and scale. Using this system, the users can intuitively feel the presence of the object.
최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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