• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.202-205
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• 2003

인터넷의 보급으로 사용자는 일반문서에 대한 검색뿐만 아니라 멀티미디어 데이터에 대한 검색도 할 수 있게 되었다. 기존 포탈사이트의 검색은 주로 html 문서위주로 제공되고 있으며, 검색방법은 html 문서의 단어, 구를 이용하는 검색방식을 주로 사용하고 있다. 멀티미디어 데이터에 대한 검색 또한 데이터 제공자(Data provider)가 제시한 검색어구를 바탕으로 이루어진다. 본 논문에서는 사용자(User)에게 관심이 있는 멀티미디어 데이터 부가정보를 인덱스로 유지하고 구성하여 제공하는 XML 트리 형식의 검색 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.136-138
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• 2004

대부분의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템들은 중앙 집중적(Centralization)으로 구성되어 있어, 단일, 소수의 이미지 제공자의 특화된 Semantic기반의 이미지 검색을 제공한다. 이에 반해 간단한 구조물 가진 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들은 이미지 제공자들의 자율성을 보장하기 용의 하지만, Semantic 기반의 이미지 검색을 제공하지 못한다. 본 논문은 위 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 프레임워크의 아키텍쳐를 제안한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.3 no.4
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• pp.11-18
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• 2002

The IP multicasting service system based on IGMP(Internet Group Management Protocol) is the receiver initiated multicasting system that all receivers must join to and leave from the server of multicasting service. The IGMP is less effective and reliable to apply the education system that all computers of students ore synchronized a teacher's computer. A proposed middle-ware in this paper provides the reliable data transferring and the server initiated multicasting system that client as student's PC is controled by a multicasting server as teacher's PC, This middle-ware is consisted with two major component, The one is the group manager that handle the status informations of members in each group. Another is the reliable sender/receiver that has The transmission protocol based on NAK message and flow control. As the results of the test that 22khz digital voice data and 1024$\times$768 24bit color image data were tested for 30 PCs connected with 100baseT, the voice data was completely without error transferred and the image data was successfully transferred with 0.004% retransmit rate under 2 frames/sec load.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.205-209
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• 2008

최근 지상파 서비스에도 양방향 데이터방송 TV 서비스 기능이 본격화되면서 t-learning(TV learning) 콘텐츠 개발도 활성화 되고 있다. 학습자가 데이터방송을 통해 콘텐츠를 학습할 때, 적절한 시기에 적절한 상호작용이 활성화되어야 한다. 현재 제공되는 데이터방송은 VoD(Video on Demand)의 패키지 기반이기 때문에, 프로그램이 처음 시작한 시간에 의지한 상대적인 시간으로 재생되는 방식이다. 그러나 학습자가 t-learning 콘텐츠를 시청하는 시점이 다양하기 때문에 VoD 방송으로는 적절한 시점에 적절한 데이터를 제공하기 어려운 동기화 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 학습자가 t-learning 콘텐츠의 어느 시점에 접근하더라도 적절한 시점에 학습자와 콘텐츠 간의 상호작용이 가능한 동기화 메커니즘을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.559-561
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• 2003

기존의 LMS(Learning Management System)는 언제 어디서나 교육이 가능하다는 온라인 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 학습자 수준을 고려하여 학습에 필요한 학습 컨텐츠를 효율적으로 개발하고, 학습자의 수준에 부합되는 컨텐츠를 제공하기 위하여 L3S(Learner Level Learning System) 시스템을 구현하였다. 학습자의 수준에 맞는 컨텐츠 제공에는 SCORM에서 제안하는 메타데이터를 이용하였으며, 저작자는 메타데이터 생성기를 통하여 학습에 필요한 학습 객체의 난이도를 지정 가능하다. 또한, 웹 브라우저를 통해 LMS에 접근한 학습자는 난이도 지정과 검색을 통하여 수준에 맞는 학습 컨텐츠를 제공함을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.981-984
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• 2015

최근 온라인 마케팅 트렌드는 개인화된 서비스의 제공이다. 인터넷 환경의 대중화와 SNS(Social Networking Service), 모바일 환경의 보급으로 사용자는 쉽게 정보에 노출된다. 이런 환경에서 웹사이트나 애플리케이션, SNS에 대해 사용자의 패턴과 관심사를 분석하여 개인화된 서비스를 제공하게 된다. 데이터 분석은 빅 데이터 환경으로 분석되며 이렇게 분석된 개인화 정보는 사용자와 연관성이 높은 정보를 노출함으로 인해 효율적인 정보의 소비와 더불어 마케팅 효과를 누릴 수 있고, 온라인 서비스나 애플리케이션 제공자에게 사용자도 모르게 제공된 개인의 정보 소비 패턴으로 나타내어진다. 현재 널리 사용되고 있는 서버에 저장된 개인화 데이터는 보안적으로 해킹에 취약할 수 있고, 관리하는 서비스 제공자에게 있어서도 유지보수에 비용이 발생함과 동시에 사용자의 개인정보를 과도하게 수집하게 되는 우려가 나타난다. 개인화 서비스 제공의 단점을 극복하고자 HTML5 Local-Storage 기능을 사용하여 브라우저 환경에서 웹 기반 서비스를 이용하는 사용자의 정보이용 패턴을 저장하여 데이터를 사용자 측면의 저장소에 보관함으로 보다 안전하고 적은 비용으로 개인화 서비스를 제공할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.4
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• pp.629-638
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• 2013

Recently the interest in the information privacy has been growing. Digital data can be easily transferred via Internet. Service providers ask users for private data to give customized services. Users believe that their shared data are protected as they deliver their private data securely. However, their private data may be leaked if service providers do not delete or initialize them when they expire. The possibility of information leak may lower if the service providers deal with users' private data properly. In this paper, we study the self-destruction of private data for information privacy and propose the glass-box model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.538-540
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• 2013

소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사람들이 증가하면서, 프라이버시와 관련된 보안 문제들 또한 이슈가 되고 있다. 기존의 소셜 네트워크 서비스들은 일반적으로 중앙 집중형 구조를 가지고 있다. 서비스 사용자들의 기본적인 프로필 정보들은 서비스 제공자에게 수집되어 빅데이터를 이룬다. 이러한 빅데이터가 서비스 제공자 측면에서는 상업적인 용도로 사용되지만, 사용자 개인의 입장에서는 자신의 개인정보가 악의적인 목적으로 사용되는지 전혀 알 수가 없다. 따라서 서비스 제공자의 무분별한 정보 수집 문제를 해결하기 위해 원천적으로 중앙 집중형 구조를 제거하고, 기존의 포털사이트와의 연동을 통해 오픈 아이디로 이용 가능한 오픈 소스 기반 분산형 소셜 네트워크 서비스를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.265-268
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• 2000

최근 멀티미디어 및 통신망의 발달로 인해 멀티미디어 데이터를 손쉽게 구하려는 사용자와 이에 부응하려는 제공자의 노력이 급격히 늘고 있으며 웹을 기반한 내용기반 영상 검색 기법들이 등장하고 있다. 현재의 내용 기반 검색기술은 제공자가 한정된 수의 영상 데이터를 사용하여 특징 추출을 위한 몇가지 처리를 거친 후 이 데이터를 기반으로 검색을 하게 됨으로써 다양한 영상에 대해 검색하고자 하는 사용자의 요구를 만족하지 못하고 있다. 따라서 본 논문은 웹상의 영상 데이터를 사용자의 요구에 따라 받아온 후 기존의 내용기반 영상 검색 기법을 적용하여 검색하게 하고 한번 검색된 영상자료는 차후 검색에도 사용될 수 있게 함으로써 기존 검색시스템의 선택 영상의 한계를 보완하는 두가지 방법을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.524-529
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• 2007

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.