• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.75-88
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• 2023

In a specific domain, experts have different understanding of domain knowledge or different purpose of constructing ontology. These will lead to multiple different ontologies in the domain. This phenomenon is called the ontology heterogeneity. For research fields that require cross-ontology operations such as knowledge fusion and knowledge reasoning, the ontology heterogeneity has caused certain difficulties for research. In this paper, we propose a novel ontology matching model that combines word embedding and a concatenated continuous bag-of-words model. Our goal is to improve word vectors and distinguish the semantic similarity and descriptive associations. Moreover, we make the most of textual and structural information from the ontology and external resources. We represent the ontology as a graph and use the SimRank algorithm to calculate the structural similarity. Our approach employs a similarity queue to achieve one-to-many matching results which provide a wider range of insights for subsequent mining and analysis. This enhances and refines the methodology used in ontology matching.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2350-2364
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• 1999

본 논문은 객체지향 C++ 클래스 컴포넌트를 분류하여 재사용자에게 필요한 컴포넌트를 제공하기 위한 저장소의 클래스 라이브러리 설계방법을 제안한 것이다. 클래스 라이브러리를 설계하기 위해서 컴포넌트 구성 모델을 정의하였고, Enumerative 분류 방법을 이용한 멀티미디어 영역을 분류하였으며, 문서 클러스터링 방법을 확장하여 유사도에 의한 C++ 클래스를 유사한 그룹으로 분류하는 클러스터 생성 기준을 제안하고 있다. 이 유사 그룹인 클러스터는 클래스 멤버 데이터와 멤버함수 그리고 클래스 유사도를 기반으로 분류되며, 분류된 컴포넌트들은 유사도 관계의 계층구조로 구성된다. 마지막으로 객체지향 개념인 Generalization/Specialization의 C++ 상속관계를 계층구조로 표현할 수 있는 클래스 라이브러리를 설계하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1599-1607
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• 2015

최근 들어, 인터넷에서 자주 사용되는 XML 문서들에 대한 접근, 질의와 관리를 위한 효율적인 기법들이 연구 되어 왔다. 이 논문에서, 우리는 XML 문서를 효율적으로 군집화하기 위해 부모-자식 행렬 기법을 제안한다. 부모-자식 행렬은 XML 문서의 내용과 구조의 특징들을 분석한다. 부모-자식 행렬의 각 셀은 XML 트리 노드의 값이거나, 트리에서 부모-자식 관계가 존재할 때의 자식 노드의 값이 된다. 따라서 두 XML 문서의 유사도는 대응하는 부모-자식 행렬들의 유사도로 측정된다. 실험을 통해 우리가 제안하는 기법이 좋은 결과를 냄을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.157-162
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• 2022

오늘날 대부분의 데이터는 데이터베이스(database: DB)에 저장된다. 이러한 DB 환경에서 사용자는 자신이 원하는 데이터를 찾아줄 것을 DB에게 요청하게 된다. DB 질의 중 유사도 질의는 DB 사용자가 원하는 조건으로 유사도가 포함되어 있는 것을 말한다. 그러나 유사도 질의를 처리하기 위한 과정은 처리 레코드의 범위를 줄일 수 있는 색인을 이용하기 힘들어 테이블의 전체 레코드에 대해서 매번 유사도를 계산하는 비용이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경량 유사도 함수를 정의한다. 경량 유사도 함수는 유사도 함수에 비해 데이터를 여과하는 정확도는 떨어지지만 비용이 유사도 함수에 비하여 적게 소모되는 특징이 있다. 이러한 경량 유사도 함수의 특징을 이용하여 유사도 질의 처리 비용 감소 방법을 제시한다. 그리고 유클리드 거리 함수에 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 제시하고 기존의 유사도 함수를 이용하는 질의와 경량 유사도 함수를 이용하는 질의의 처리 비용을 비교한다. 그리고 실험을 통하여 유클리드 유사도에 대한 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 적용하였을 때 유사도 질의 처리 비용이 감소하는 것을 확인한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.51-57
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• 2019

소프트웨어의 저작권 도용이 증가하면서 유사성을 판단을 요구하고 있지만, 분석을 위한 목적물의 확보 및 이동에 대한 신뢰성 확보가 중요시 되고 있다. 감정을 위한 데이터로 사용되는 목적물 자료는 법원 및 경찰서와 같은 분쟁 처리 기관에서 감정인에게 제공되는 핵심적인 데이터이다. 목적물은 분쟁 당사자가 저작권위원회에 제출하고 최종적으로 감정 전문가에게 원본상태로 전달되는 이동 과정을 갖는다. 그러나 분쟁 당사자가 감정 결과에 만족하지 않으면 목적물의 신뢰성에 대한 이의를 제기한다. 특히, 소프트웨어 목적물은 파일 형식으로 제작되어, 변형이나 수정이 가능한 것으로 인식되고 있다. 따라서 목적물에 객관성을 부여하는 방법이 다양한 방식으로 검토되고 있으며, 포렌식이 하나의 방법으로 제안되고 있다. 본 연구는 실제 사례의 감정 프로세스를 통해 목적물의 이동 및 신뢰성을 확보하는 방법을 연구하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권2호
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• pp.135-141
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• 2019

Collaborative filtering algorithms often encounter data sparsity issues. To overcome this issue, auxiliary information of relevant items is analyzed and an item attribute matrix is derived. In this study, we combine the user-item attribute preference with the traditional similarity calculation method to develop an improved similarity calculation approach and use weights to control the importance of these two elements. A collaborative filtering algorithm based on user-item attribute preference is proposed. The experimental results show that the performance of the recommender system is the most optimal when the weight of traditional similarity is equal to that of user-item attribute preference similarity. Although the rating-matrix is sparse, better recommendation results can be obtained by adding a suitable proportion of user-item attribute preference similarity. Moreover, the mean absolute error of the proposed approach is less than that of two traditional collaborative filtering algorithms.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-38
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• 2021

소스코드 감정목적물의 유사성을 판단하는 경우, 양측의 비교대상 소스코드는 컴파일과 실행이 가능 해야 한다. 또한 시스템 소스의 경우에는 하드웨어와의 인터페이스가 일치하는지 확인이 되어야 한다, 그러나 현실적으로 분쟁당사자의 소스코드가 완전하지 않은 상태로 제공되는 경우가 발생하고 있다. 분쟁을 제기하는 측에서는 동작 특성이 자사의 기능과 유사하고, 출력되는 표현과 기능이 유사한 이유로 소스코드의 핵심부분이 유사한 것으로 판단하고, 감정을 요청하고 있다. 분석과정에서 소스코드의 컴파일 오류 발생 시, 감정인은 소스코드의 흐름도를 작성하고, 함수별 코드의 흐름을 추적하는 방법을 적용하게 된다. 그러나 이 방법은 간접적이고, 감정인의 주관적인 판단이 적용되어 유사성 분석결과에 객관성에 대한 다툼이 우려된다. 본 연구에서는 임베디드 시스템에 적용된 소스코드분쟁의 감정사례를 통해 검증되지 않은 소스코드 유사성 도출의 문제점과 개선 방향을 다룬다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.113-116
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• 2021

As artificial intelligence technologies, including deep learning, develop, these technologies are being introduced to code similarity analysis. In the traditional analysis method of calculating the graph edit distance (GED) after converting the source code into a control flow graph (CFG), there are studies that calculate the GED through a trained graph neural network (GNN) with the converted CFG, Methods for analyzing code similarity through CNN by imaging CFG are also being studied. In this paper, to determine which approach will be effective and efficient in researching code similarity analysis methods using artificial intelligence in the future, code similarity is measured through funcGNN, which measures code similarity using GNN, and Siamese Network, which is an image similarity analysis model. The accuracy was compared and analyzed. As a result of the analysis, the error rate (0.0458) of the Siamese network was bigger than that of the funcGNN (0.0362).

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.95-104
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• 2019

최근 소프트웨어 교육이 4차 산업혁명의 핵심요소로 강조되고 있으며, 이러한 시대적 요구에 따라 많은 대학들이 전교생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육을 강화하고 있다. 전교생을 대상으로 하는 SW교육 도입을 위해 온라인 콘텐츠의 활용은 효과적인 방안이라고 할 수 있다. 그러나 일률적인 온라인 콘텐츠의 제공은 학생들의 개별적인 특성(전공, 흥미, 이해력, 관심분야 등)을 고려하지 못하는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 불리언 형태의 시청이력 데이터 환경에서 콘텐츠 간의 방향성 있는 유사도를 활용하는 추천 기법을 제안한다. 연관규칙 분석의 확신도를 유사도 값으로 활용하는 새로운 아이템기반 추천 수식을 제안하여 국내의 실제 유료 콘텐츠 사이트의 데이터에 적용하였다. 실험 결과 코사인, 자카드 등의 전통적인 유사도 방식을 기반으로 하는 협력적 추천방식을 사용할 때 보다 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1359-1368
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• 2021

스테가노그래피는 데이터 안에 데이터를 은폐하는 기술로, 전달 매체의 존재가 발각되지 않도록 하는 것이 주요목적이다. 현재 스테가노그래피 관련 연구는 알고리즘을 기반으로 정립된 은닉 기법, 검출 기법들에 관련해서 다양하게 연구되고 있지만, 소프트웨어 성능을 분석하기 위한 실험 중심의 연구는 상대적으로 부족하다. 본 논문은 서로 다른 알고리즘으로 데이터를 은폐하는 다섯 개의 스테가노그래피 소프트웨어의 특징을 파악하고, 평가하는 데 목적을 두었다. 스테가노그래피 소프트웨어의 성능 조사를 위하여 시각 평가 척도로 사용되는 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio), SSIM(Structural SIMilarity)을 이용하였다. 스테가노그래피 소프트웨어를 통하여 임베딩한 스테고 이 미지들의 PSNR, SSIM을 도출하여 정량적 성능 비교 분석한다. 평가 척도에 따라 우수한 스테가노그래피 소프트웨어를 소개하여 포렌식에 기여 하고자 한다.