• 전기의세계
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• v.53 no.8
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• pp.24-30
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• 2004

현대 사회는 지식ㆍ정보화를 추구하며 변화하고 있다. 지식ㆍ정보화사회는 개인, 기업 및 사회 모든 주체에 대하여 영상, 음성, 데이터 등의 다양한 정보의 교환을 극대화할 수 있는 인프라를 제공하게 될 것이며 이는 인간생활의 새로운 혁신을 예고하고 있다. 한편 이러한 지식 정보화는 고도의 정보 저장 및 통신기술이 필수적으로 요구되며 현재보다도 더욱 고속, 대용량의 정보처리가 가능한 소자로의 발전을 요구하고 있다. 그럼에도 불구하고 현재의 반도체 기술은 90nm 이하의 나노기술에 이미 진입하여 물리적인 한계(현재 70nm로 추정)에 근접하고 있다. 이러한 상황에서 소자기술의 고도화를 위해서 기존 소자의 지속적인 축소화 이외의 대안으로 Bottom-Up 나노소자 기술이 90년대 이후 새로운 패러다임으로써 활발히 연구되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.558-561
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• 2009

본 논문에서는 웹기반 문제은행의 발전된 모형으로 문제 유형에 따른 학습자의 맞춤형 문제를 제공하는 시스템을 설계하였다. 본 시스템의 최종 목표는 능동적, 자기 주도적 학습을 실현할 수 있는 맞춤형 이러닝을 통해 학습자의 학업 성취도 향상에 있다. 교수자 및 개발자 중심의 이러닝 서비스가 아닌 학습자의 학습 결과에 능동적으로 반영하고 유연한 서비스를 제공하기 위해 문제 유형에 따른 적합한 다음 단계의 문제를 제공함으로써 이러닝의 효율을 극대화 한다. 기존의 고정 출제 또는 무작위 출제 방식에서 탈피하여 개별 학습자의 오답과 문제 유형을 고려하여 문제의 키워드, 선택된 보기의 키워드, 유동적 난이도에 따른 문제 추출 방식을 설계하였다. 이 모델은 보조 학습의 수단으로 문제은행 시스템을 학습자 중심에 근접하여, 융통적이고 효과적으로 개인화된 서비스를 제공한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.3
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• pp.185-193
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• 2010

With the emergence of ubiquitous computing era, various models for providing personalized service have been proposed, and, especially, several recommendation service schemes have been proposed to give tailored services to users proactively. However, the previous recommendation service schemes utilize a wide range of data without and filtering and consider the limited context-aware information to predict user preferences so that they are not adequate to provide personalized service to users. In this paper, we propose an adaptive recommendation service scheme which proactively provides suitable services based on the current context. We use accumulated interaction contexts (IC) between users and devices for predicting the user's preferences and recommend adaptive service based on the current context by utilizing clustering and collaborative filtering. The clustering algorithm improves efficiency of the recommendation service by focusing and analyzing the data that is collected from the locations nearby the users. Collaborative filtering guarantees an accurate recommendation, even when the data is insufficient. Finally, we evaluate the performance and the reliability of the proposed scheme by simulations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1561-1563
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• 2011

최근 스마트폰의 이용률이 폭발적으로 증가하면서 다양한 응용이 새로운 이슈로 주목 받고 있다. 특히, 소셜 관계성을 기반으로 하는 앱은 더욱 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 개인의 주관적인 성향을 객관화시켜 사용자의 능동적인 방식을 요구하는 목적으로 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기획하여 제안하는 콘텐츠는 "윈어팩션 앱(Winaffection Application)" 이라고 부른다. 제안하는 콘텐츠는 외적인 면과 더불어 성향, 기호기능을 추가하여 사용자의 이상형에 근접한 결과를 산출하고 사용자의 개인적인 공간, 회원들 간의 공개적인 공간을 활용하여 맞춤이성을 찾는데 도움이 되도록 기획하였다. 본 연구를 통하여 사용자는 자신의 성향과 취향에 맞는 이성을 만나 사회적 상호 관계성를 형성하는 초기에 발전적으로 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.9
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• pp.817-827
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• 2007

In the age of ubiquitous environment, huge number of devices and computing services are provided to users. Personalized service, which is modeled according to the character of each and every individual is of particular need. In order to provide various dynamic services according to user's movement, service unit and operating mode should be able to operate automatically with minimum user intervention. In this paper, we discuss the steps of offering approximate service based on user's request in ubiquitous environment. First, we present our simulator designed for modeling the physical resource and computing object in smart space - the infrastructure in ubiquitous. Second, intelligent agents, which we developed based on a FIPA specification compliant multi-agent framework will be discussed. These intelligent agents are developed for achieving the service goal through cooperation between distributed agents. Third, we propose an automated service discovery and composition method in heterogeneous environment using semantic message communication between agents, according to the movement by the user interacting with the service available in the smart space. Fourth, we provide personalized service through agent monitoring anytime, anywhere from user's profile information stored on handhold device. Therefore, our research provides high quality service more than general automated service operation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.285-288
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• 2017

비식별화 모델은 데이터 공유를 위한 모델로 원본데이터를 비식별화 변환 처리하여 개인정보를 보호함과 동시에 분석에 필요한 데이터를 외부에 제공하는 모델로 연구되어 왔다. 변환 방법으로는 삭제, 일반화, 범주화 기술 등이 주로 사용되며 변환 과정 중에는 재식별 가능성을 최소화하기 위해 k-익명성, l-다양성, t-근접성 혹은 differential privacy 등의 프라이버시 모델이 적용되고 있다. 하지만 변환된 비식별 데이터 세트는 필연적으로 원본 데이터 세트와 다른 값을 가지며 이는 결과적으로 최종 분석 결과에 영향을 주게 된다. 이를 위해 두 데이터 세트 간의 차이를 상이도(dissimilarity) 혹은 정보 손실율(information loss)이라는 지표로 측정 하고 있으며 본 지표는 비식별 데이터의 활용성을 평가 하는 데에 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 비식별 데이터와 원본 데이터와 간의 차이를 도메인 기반의 절대적인 기준대비로 표현한 상이도 측정 방법을 제안하며, 그 유효성을 실데이터 기반의 실험을 통해 검증하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.5
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• pp.52-61
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• 2012

Text visualization is one of sectors in data visualization. This study is on methods to visually represent text's contents, structure, and form aspects based on various analytic techniques about wide range of text data. In this study -as a text visualization study-, 1) a method to find out the characteristics of a book's genre using words in the text of the book was looked into, 2) elements of visualization of a book's genre based on verification through an experiment were drew, and 3) the ways to intuitionally and efficiently visualize this were explained. According to visualization suggested by this study, first, actual genre of a book can be understood based on words used in the book. Second, with which genre is closed to the book can be found out with one glance through images of visualization. Moreover, the characteristics of complicated genres included in a book can be understood. Furthermore, the level of closeness (similarity) of a genre -which is found to be a representative genre using the number of dots, curvature of a curve, and brightness in the image- can be assumed. Finally, the outcome of this study can be used for a variety of fields including book customizing service such as a book recommendation system that provides images of personal preference books or genres through application of books favored by individual customers.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.673-675
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• 2001

본 논문에서는 PC, 웹, 모바일 환경을 지원하는 글로벌 Peer-to-Peer 엔진에서 인증, 기밀성 및 무결성을 제공하기 위해 암호화/복호화에 필요한 공개키 쌍의 생성/분배/관리 기능을 지원하는 보안 관리자의 설계에 대하여 기술한다. 기존의 Peer-to-Peer 시스템이 단지 인증기관이 발행한 인증서에 의한 공개키의 분배를 지원하는데 비해 제안된 보안 관리자는 인증서뿐만 아니라 인증서가 아닌 다른 전송매체에 의해 분배된 공개키 또한 저장/관리할 수 있는 기능을 제공한다. 이것은 기존의 시스템이 인증서를 발급 받기 위해서 복잡하고 번거로운 신원 확인과 사용료를 부담하는 것에 비해 간편하게 키를 공유하여 보안을 적용시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 키링(Key Rings)이라는 개념을 도입하는데 이는 각 피어에 해당하는 다수의 공개키/개인키를 저장 및 관리란 수 있는 한 쌍의 자료구조로써 제공된다. 또한 본 논문은 이렇게 저장/관리되는 다수의 공개키를 선택하여 사용하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 키 링을 사용하는 방식은 인증서를 사용하는 클라이언트/서버 형태의 Peer-to-Peer 보다 순수한 Peer-to-Peer 모델에 근접한 형태라고 볼 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.2
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• pp.369-376
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• 2016

This paper will discuss the process behind creating casual games utilizing Spritekits. Casual games, which recently have been on this rise due to the increasing use of personal adhered media and SNS, are significant in that they are leading the way to various changes in the gaming industry whilst making it popular. With this background in mind, and through research on Casual Games, we have divided the production process of Casual Games into three parts and created the game "Round and Round" which utilizes Spritekits. We have sectioned and organized the production process of Casual Games into four parts as followed: information architecture, design, program development, and debugging. This research will propose an easier methodology to approaching the production of casual games and be a guideline for creating games with the minimal amount of personnel.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.9
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• pp.81-92
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• 2023

A privacy model is a technique that quantitatively restricts the possibility and degree of privacy breaches through privacy attacks. Representative models include k-anonymity, l-diversity, t-closeness, and differential privacy. While many privacy models have been studied, research on selecting the most suitable model for a given dataset has been relatively limited. In this study, we develop a system for recommending the suitable privacy model to prevent privacy breaches. To achieve this, we analyze the data features that need to be considered when selecting a model, such as data type, distribution, frequency, and range. Based on privacy model background knowledge that includes information about the relationships between data features and models, we recommend the most appropriate model. Finally, we validate the feasibility and usefulness by implementing a recommendation prototype system.