• 정보보호학회지
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• 제28권1호
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• pp.43-47
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• 2018

Textual passwords are widely used for accessing online accounts. Despite the problems of current textual passwords, research has shown that there is no other strong alternatives for a textual password due to its simplicity. There has been significant research to make passwords more secure and usable through password composition policies, password managers, password meters, and multi-factor authentications. In this paper, we focus on several key research that investigates and analyzes widely used password composition policies, and summarize the latest research which aims to improve current password composition policies.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.192-201
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• 2007

This paper is a study on constructing a natural language interface to database, concentrating on generating textual answers. TGEN, a system that generates textual answer from query result tables is presented. The TGEN architecture guarantees its portability across domains. A combination of a frame-based approach and natural language generation techniques in the TGEN provides text fluency and text flexibility. The implementation result shows that this approach is feasible while a deep NLG approach is still far to be reached.

• 한국의류산업학회지
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• 제23권1호
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• pp.13-30
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• 2021

The research expects that textual sources such as reading texts with additional information in the form of texts can be effective inspiration sources for fashion design ideation and development process. This research analyzes how efficiently textual sources work along with individual internal sources, such as sociocultural influence, design fixation, and during the design process. Six fashion design graduate students shared 2 inspirational experiences under 2 different studies (4 experiences in total); in addition, in-depth interviews were conducted based on individual design sketches. The result shows that textual sources provided a positive effect on all 6 participants with different intensities based on various backgrounds and individual tastes. This result demonstrates individual 'influence' (their sociocultural capital such as personal preferences, likings, habits, and past experiences) and 'inspiration' mutually work together to make an effect on fashion designers' ideation and development process for the design, sometimes one working more than the other (or vice versa), respectively. This paper makes important practical contributions by identifying and discussing the design behavior performed (especially in fashion design) by fashion design students during the design process with new sources of inspiration provided such as textual sources. The research revealed how textual sources can be an effective inspiration for fashion design students and provide insight to fashion design educators and professional fashion designers.

• 정보관리학회지
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• 제13권1호
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• pp.19-43
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• 1996

본 연구에서는 국내 텍스트 데이터베이스의 색인언어 및 색인기법에 관한 현황을 분석하고, 3개의 텍스트 데이터베이스를 대상으로 하여 자연언어 색인과 통제언어 색인의 검색 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 조사결과 국내 텍스트 데이터베이스의 대부분이 자연언어 색인 방식을 사용하고 있었으며 검색 실험에서는 적절한 탐색전략을 사용하는 경우 자연언어가 통제언어보다 검색성능이 우수한 것으로 평가되었다. 색인현황에 관한 조사와 검색 성능의 실험 결과에 근거하여 국내 텍스트 데이터베이스를 위한 효율적인 색인 모형을 제시하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 추계학술발표논집
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• pp.7-24
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• 2001

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.482-484
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• 1998

Abstract : Multimedia data now one of the widely used information in all the fields as the fast developments of computer techniques have been made. Traditional database systems based on textual information have limitations when applied to multimedia information. This is because simple textual descriptions are ambiguous and inadequate for searching multimedia information for multimedia databases and digital libraries. Thus, especially for image data, which is one of the important multimedia information types, which can retrieve and browse image data on the basis of pictorial queries. Therefore, this paper presents an efficient method for describing texture information in image data.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.608-615
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• 2008

불특정 다수 사용자가 정보를 생성하는 지식 질의응답 서비스에서는 문서의 품질이 검색결과 만족도에 중요한 요소 중 하나이다. 지식 질의응답 문서의 품질 평가에 관한 기존 연구는 조회 수와 추천 수 등의 비텍스트 정보를 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색 모형에 반영하여 검색 성능을 높이는데 집중하였다. 이러한 비텍스트 정보는 그 유용성이 실험을 통해 증명되었다. 그러나 비텍스트 정보를 이용하여 새로 작성된 문서의 품질을 평가할 경우 심각한 자료 부족 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보의 자료 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 문서 품질 평가자질로서 문서 내용 자체에 대한 신뢰성을 반영하는 신뢰도 자질을 제안한다. 제안하는 자질은 문서의 내용으로부터 직접 추출되며, 따라서 추천 수나 조회 수 등 서비스 사용자의 참여를 간접적으로 필요로 하는 비텍스트 자질보다 자료 부족 문제에 견고하다는 장점이 있다. 또한 제안하는 신뢰도 자질은 문서 품질 평가에 유용하다고 알려진 비텍스트 자질과 유사하거나 향상된 성능을 실제 지식 질의응답 문서를 대상으로 한 실험에서 보였으며, 추후 효과적인 품질 평가 자질로서 지식 질의응답 서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3578-3593
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• 2017

Given two collections of objects that carry both spatial and textual information in the form of tags, a $\text\underline{S}patio$-$\text\underline{T}extual$-based object $\text\underline{S}imilarity$ $\text\underline{JOIN}$ (ST-SJOIN) retrieves the pairs of objects that are textually similar and spatially close. In this paper, we have proposed a block index-based approach called BIST-JOIN to facilitate the efficient ST-SJOIN processing. In this approach, a dual-feature distance plane (DFDP) is first partitioned into some blocks based on four segmentation schemes, and the ST-SJOIN is then transformed into searching the object pairs falling in some affected blocks in the DFDP. Extensive experiments on real and synthetic datasets demonstrate that our proposed join method outperforms the state-of-the-art solutions.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.223-234
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• 2006

분기 및 병합은 대규모 소프트웨어 개발에 있어 병렬개발을 지원할 수 있는 소프트웨어 형상관리의 대표적인 기법이다. 상업적인 용도로 쓰이는 기존의 소프트웨어 병합은 문자적 병합에만 의존하고 의미를 고려하지 않아 병합결과에서 의미적 오류를 발생시킬 수 있다. 현재까지 의미적 병합충돌 탐지 및 병합에 대한 연구가 이루어지고 있으나 의미적 병합충돌 및 병합에 대해서만 개별적으로 이루어지고 있으므로, 문자적 병합과정에서 의미적 충돌을 탐지하고 해결할 수 있는 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 프로그램 원본에서 분기된 두개의 프로그램들을 병합하는데 있어서 그들 각각의 원본에 대한 각 라인별 수정, 삭제, 삽입 오퍼레이션들을 정의하여 병합과정에서 발생하는 문자적 충돌 및 실행행위에 관련된 의미적 충돌을 탐지하고 해결하여 병합하는 문자적 병합기법과 의미적 병합기법을 결합한 하이브리드 병합기법을 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2222-2240
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• 2023

Brand fandom refers to a collection of consumers with strong emotions toward a brand. Studying the dynamics of brand fandom can help brands understand which services or strategies influence their consumers to become a part of brand fandom. However, existing literature on fandom in the last three decades has mainly used qualitative methods, and there is still a lack of research on fandom using quantitative methods. Specifically, previous studies lack a framework for locating fandoms from online textual data and analyzing their dynamics. This study proposes a framework for exploring brand fandom dynamics based on online textual data. This framework consists of four phases based on the design thinking model: Preparing Data, Defining Fandom Categories, Generating Fandom Dynamics, and Analyzing Fandom Dynamics. This framework uses techniques such as social network analysis and process mining, combined with brand personality theory. We demonstrate the applicability of this framework using case studies of two Korean home appliance brands. The dataset contains 14,593 posts by consumers in 374 online communities. The results show that the proposed framework can analyze brand fandom dynamics using textual customer data. Our study contributes to the interdisciplinary research at the intersection of data-driven service design and consumer culture quantification.