• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.102-116
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• 2006

전자 카탈로그는 시장 참여자들이 제공하는 상품과 서비스에 대한 정보를 가지고 있으며 결과적으로 전자 상거래의 근간을 형성하고 있다. 카탈로그의 관리는 여러 가지 요소에 의해 복잡해지는데, 상품 분류는 이들의 핵심 요소이다. 분류 계층 구조는 지출 분석, 관세 규제의 실행, 상품의 식별 등을 위해 활용된다. 이와 같이 상품 분류 체계는 상품 데이타베이스의 설계에 토대가 되고, 상품 정보의 활용 및 관리의 거의 모든 면에서 중심적 역할을 한다. 그러나, 데이타 모형, 연산, 의미론 등의 측면에서 상품 분류에 대한 형식적인 연구는 거의 없었다. 분류에 관한 논리적 모형의 부재는 분류에 대해서뿐만 아니라 일반적인 상품 데이타베이스에 대해서도 비일관성 및 비융통성 등 많은 문제를 야기시킨다. 상품 정보의 효율적이고 편리한 활용을 위해 각 사용자의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공할 필요가 있다. 새로운 상품이 출현하고 기존 상품이 사라짐에 따라 분류체계도 이에 따라 일관성을 유지하면서 변경 및 진화해야 한다. 또한 이질적인 다른 분류체계와 매핑되거나 병합될 필요가 있으며, 이 때 정보의 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이들 요구사항에 대해, 분류체계는 제한된 시간 및 비용 내에서 수용할 수 있도록 충분히 동적이어야 한다. 그러나, UNSPSC 및 eClass와 같이 현재 널리 사용중인 분류체계는 이러한 동적인 특성에 대한 요구사항을 만족시키지 못한다. 이 논문에서 우리는 상품 분류 체계의 의미를 이해하고, 기존의 분류 체계의 이면에 있는 의미를 포획하여 표현할 수 있는 방법으로 의미적 분류 모형을 제시하고자 한다. 상품 정의는 재료, 시간, 장소 등의 속성과 무결성 조건과 같은 많은 의미를 지니고 있다. 상품 데이타베이스의 동적 특성 및 이에 대한 기존코드 기반 분류 체계의 한계점을 분석하고, 제안된 의미적 분류 모형이 상품 데이타베이스의 동적 특성에 관한 요구사항을 만족시킨다는 것을 설명한다. 이 모형은 상품 클래스를 명시적이고 형식적으로 정의할 수 있는 수단을 제공하며, 상품 클래스간의 관계를 그래프로 구성한다. 이 모형은 분류 체계의 매핑을 용이하게 하며, 선행 연구에 의해 제기된 요구 사항 및 문제를 해결한다고 믿는다.

• 대한지리학회지
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• 제36권2호
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• pp.81-92
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• 2001

본 연구의 목적은 지형요소의 GIS Database 구축을 위한 전산화된 지형분류도 제작방안을 제시하는 것이다. 지형요소 전산화는 지형요소의 분류, 지형요소의 코드화, 범례화, 심볼의 제작, 마지막으로 지도화의 과정을 통하여 완성된다. 지형분류는 지형요소의 공간적 분포와 형태, 지형형성과 발달에 영향을 미치는 자연환경체계와 지형형성기구의 역할을 고려하며, 동적인 지형형성과정과 이 과정을 통해 물질관계를 파악할 수 있도록 하였다. 지형분류도는 1: 25,000 축적에 표현 가능한 지형요소를 나타낼 수 있도록 고려하였다. 지형요소들의 지도화 되었을 때는 시.공간적인 관계를 통해 지형환경체계가 인식되도록 하였다. 지형요소들은 GIS에서 Layer단위로 입력되어야 하기 때문에 Data Feature의 성격을 점.선.면으로 분류하여 지형요소의 형상을 범례로 만들었다. 지형요소 범례는 지형의 형태, 물질 그리고 성인을 고려하여 지형요소를 상징화할 수 있도록 설계하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.466-474
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• 2011

과학기술의 융 복합현상은 21세기 지식 기반 경제하에서 더욱 활발하게 진행됨에 따라 과학기술 분야를 적절히 분류해내고, 미래의 신성장 분야까지 포용할 수 있는 체계를 만드는 것이 결코 쉽지 않다. 이에, 본 연구에서는 각 콘텐츠 관리 서비스 기관이 분류체계 간 상호운용성을 갖을 수 있도록 반자동적인 입수/관리 분류체계 이력관리 및 입수-관리 분류체계 간 매핑 방안을 시스템적 측면에서 제시하였으며, 이를 통해, 기존의 수작업 방식에서 발생할 수 있는 관리적 어려움과 비용적 발생을 최소화할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권7호
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• pp.249-258
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• 2018

국방 무기체계에서의 소프트웨어 비중이 증가하고 있으며 구조도 점차 복잡해지고 있어, 이에 따른 신뢰성 검증이 매우 중요하다. 특히 무기체계 시스템을 구성하는 소프트웨어 구성 요소 들의 상호 작용에 따라 발생하는 결함은 정적 시험 및 코드 실행률 점검 수준의 동적 시험만으로는 예방하기가 어렵다. 본 논문에서는 소프트웨어의 동적 결함 유형을 분류 개발한다. 미 국방부 무기체계에 사용하는 오픈 소스 소프트웨어(OSS)에서 보고된 이슈 분석을 통하여 본 논문에서 분류한 동적 결함이 실제로 발생하며, 이들은 대체로 통합 이후 발생하는 결함이며, 재현이 어렵고, 결함 원인 파악이 어려웠음을 보인다. 이 분석 결과를 기반으로 무기체계 신뢰성 검증을 위하여 소프트웨어 통합 시험 개선의 중요성을 도출한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.419-425
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• 2009

인터넷 사용의 보편화로 인해 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 이에 따라서 수신된 메일을 효율적이고 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류 기술들은 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 이메일의 다원분류 방법중 군집(clustering)을 이용한 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지고 분류 레이블이 없는 단점이 있으며, 분류(classification)를 이용한 방법은 미리 분류 레이블을 사용자가 지정해야 하며 학습시켜야 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 PCA (Principal Component Analysis)를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 계층 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.79-89
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• 2004

이메일 사용이 보편화됨에 따라 점차 수신되는 메일의 량이 증가하고 있다. 이러한 메일 량의 증가는 사용자로 하여금 이메일을 좀더 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 필요하게 한다. 그러나 현재의 이메일 분류는 규칙기반, 베이시안, SVM등을 이용하여 스팸메일을 필터링 하는 이원분류가 주로 연구되고 있다. 이외에도 다원분류에 대한 연구로는 클러스터링을 이용한 방법이 있으나, 이는 단순히 유사도에 의해 메일을 그룹화 하는 수준이다. 본 논문에서는 벡터모델의 유사도를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적분류체계 방법을 결합하여 새로운 이메일 자동 분류 방법을 제안했다. 본 논문에서 제안한 방법은 이메일을 자동으로 다원분류하며 대량의 메일도 효율적으로 관리할 수 있다. 또한 메일을 동적으로 재분류 할 수 있게 함으로써 정확율을 높였다.

• 정보관리학회지
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• 제34권4호
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• pp.33-57
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• 2017

본 연구는 새로운 분석법으로 떠오르는 처방적 분석 기법을 소개하고, 이를 분류 기반의 시스템에 효율적으로 적용하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 처방적 분석 기법은 분석의 결과를 제시함과 동시에 최적화된 결과가 나오기까지의 과정 및 다른 선택지까지 제공한다. 새로운 개념의 분석 기법을 도입함으로써 문헌 분류를 기반으로 하는 응용 시스템을 더욱 쉽게 최적화하고 효율적으로 운영하는 방안을 제시하였다. 최적화의 과정을 시뮬레이션하기 위해, 대용량의 학술문헌을 수집하고 기준 분류 체계에 따라 자동 분류를 실시하였다. 처방적 분석 개념을 적용하는 과정에서 대용량의 문헌 분류를 위한 동적 자동 분류 기법과 학문 분야의 지적 구조 분석 기법을 동시에 활용하였다. 실험의 결과로 효과적으로 서비스 분류 체계를 수정하고 재적용할 수 있는 몇 가지 최적화 시나리오를 효율적으로 도출할 수 있음을 보여 주었다.

• 응용통계연구
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• 제31권4호
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• pp.497-505
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• 2018

최근 랜섬웨어는 일반 PC 사용자에 비해 상대적으로 수준 높은 보안 체계를 갖추고 있는 기업과 정부 기관에 침입하여 상당한 피해를 입히는 등 기존 보안 체계의 허점을 찾아 진화하는 모습을 보이고 있다. 이처럼 계속해서 변화하는 랜섬웨어를 탐지하기 위해 랜섬웨어의 특징을 파악하는 정적 분석과 동적 분석과 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 582개의 랜섬웨어 샘플과 942개의 정상 샘플 프로그램을 쿠쿠 샌드박스 가상환경 내에서 실행시킨 뒤, PC에서 이루어지는 30,967가지의 행동 여부를 기록한 동적 분석 자료를 활용하여 랜섬웨어 분류에 유의한 변수를 탐색하기 위한 여러 변수 선택 방법의 적용과 랜섬웨어 분류를 위한 기계학습 모형들을 구축하고자 하였다. 변수 선택법으로 LASSO와 이항변수 만으로 이루어진 고차원 자료라는 특성을 활용하기 위한 카이제곱검정을 이용한 변수 선택, 선행 연구에서 이용된 방법인 상호정보를 이용한 변수 선택법을 적용하였으며 기계 학습 모형으로는 능형 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost가 활용되었다. 연구 결과, 정상 프로그램과 구별되는 랜섬웨어 프로그램만의 특징적인 행동을 확인할 수 있었으며 여러 변수 선택법과 기계학습 분류 모형들의 조합 중, 주어진 자료에서 카이제곱검정을 이용한 변수 선택법과 랜덤 포레스트 모형의 조합이 가장 높은 탐지율과 정분류율을 보이는 것을 확인하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제11권4호
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• pp.592-612
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• 2008

새로운 기술혁신의 돌파구로서 발생되고 발전해온 기술의 융합현상은 21세기 지식기반경제체제와 더불어 더욱 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기술의 융합과 융합기술에 대한 이해와 활용성 제고 방안은 아직 도입기로서 더 많은 개념정리 및 분류체계 등의 연구가 필요한 실정이다. 그동안 부처별로 기존의 관련 기술 분류가 산발적이어서 중복투자에 대한 우려가 높았고, 상대적으로 기술의 융합이나 융합기술에 대해서는 적용이 미진한 측면이 많았으므로 기존개념의 정리와 기술융합 분야에 대한 새롭고 정확한 세부 분류체계가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기술의 융합현상을 동적인 흐름으로 파악하고 기술 융합형태에 따른 특성을 분석하여 종합적인 관점에서 기술의 융합특성별 새로운 분류체계를 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권9호
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• pp.363-372
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• 2019

시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.