• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.1
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• pp.61-73
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• 2015

In order to respond quickly to security threats that are increasing fast and variously, security control personnel needs to understand the threat of a massive amount of logs generated from security devices such as firewalls and IDS. However, due to the limitations of the information processing capability of humans, it takes a lot of time to analyze the vast amount of security logs. As a result, there is problem that the detection and response of security threats are delayed. Visualization technique is an effective way to solve this problem. This paper visualizes the security log using the RGB Palette, offering a quick and effective way to know whether the security threat is occurred. And it was applied empirically in VAST Challenge 2012 dataset.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.4
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• pp.535-554
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• 2009

Information collected on mobile devices might be utilized to support user's memory, but it is difficult to effectively retrieve them because of the enormous amount of information. In order to organize information as an episodic approach that mimics human memory for the effective search, it is required to detect important event like landmarks. For providing new services with users, in this paper, we propose the prediction model to find landmarks automatically from various context log information based on attributed Bayesian networks. The data are divided into daily and weekly ones, and are categorized into attributes according to the source, to learn the Bayesian networks for the improvement of landmark prediction. The experiments on the Nokia log data showed that the Bayesian method outperforms SVMs, and the proposed attributed Bayesian networks are superior to the Bayesian networks modelled daily and weekly.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.4
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• pp.435-442
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• 2007

To reduce damage from high concentration ozone in the air, we have researched how to predict high concentration ozone before it occurs. High concentration ozone is a rare event and its reaction mechanism has nonlinearities and complexities. In this paper, we have tried to apply and consider as many methods as we could. We clustered the data using the fuzzy c-mean method and took a rejection sampling to fill in the missing and abnormal data. Next, correlations of the input component and output ozone concentration were calculated to transform more correlated components by modified log transformation. Then, we made the prediction models using Dynamic Polynomial Neural Networks. To select the optimal model, we adopted a minimum bias criterion. Finally, to evaluate suggested models, we compared the two models. One model was trained and tested by the transformed data and the other was not. We concluded that the modified transformation effected good to ideal performance In some evaluations. In particular, the data were related to seasonal characteristics or its variation trends.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.5
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• pp.593-600
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• 2018

Owing to the advancement of Internet and smart devices, access to various media such as social media became easy; thus, a large amount of big data is being produced. Particularly, the companies that provide various Internet services are analyzing the big data by using the MapReduce-based big data analysis techniques to investigate the customer preferences and patterns and strengthen the security. However, with MapReduce, when the big data is analyzed by defining the number of reducer objects generated in the reduce stage as one, the processing rate of big data analysis decreases. Therefore, in this paper, a MapReduce-based split big data analysis method is proposed to improve the log analysis processing rate. The proposed method separates the reducer partitioning stage and the analysis result combining stage and improves the big data processing rate by decreasing the bottleneck phenomenon by generating the number of reducer objects dynamically.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.2
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• pp.236-240
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• 2008

People use diary or photograph for recall-ing their memory in order to satisfy their desires for recording their lives. If the experienced events are organized to a story, S/he can share her/his experience with others, and recall her/his significant events easily. In this paper, we propose a method that generates a story with Petri net and user contexts collected from mobile device. Here, we use Petri-net as a representation method that links human activities or experience causally. It is appropriate solution for modeling parallel events in real world, and for representing non-linear story line. In order to show the usefulness of the proposed method, we show an example of generating a story of user's experience with user contexts from mobile device and evaluate them.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.6
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• pp.756-764
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• 2002

The verification portion of SoC design consumes about 70% of total design effort. To reduce the verification effort and time, it is necessary and desirable to raise the level of SoC design verifications level from the signal or cycle level to the transaction. This paper describes a generation method of transaction monitor modules that monitor interface signals, logging the transaction executions, and report transaction errors. The input of the generation method is a transaction-oriented interface protocol description.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.151-157
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• 2000

본 논문에서는 웹사이트에 접근하는 사용자 접근 패턴을 학습하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트를 구축하고자 한다. 즉, 기존 웹사이트의 구조를 가늠한 한 파괴하지 않는 범위 내에서 김 사이트를 변경하고자 관련성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들의 클러스터를 찾아내고, 이들에 대한 별도의 색인 페이지를 생성하여 웹사이트 내에 위치시킨다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터들을 대상으로 순차 패턴 탐색 방법인 AprioriAll 알고리즘을 적용함으로써 웹문서간의 충분한 연관성 지지도를 갖는 사용자 순차 접근 패턴을 분석해낸다. 사용자 순차 접근 패턴 분석을 통해 관련성 있는 문서들의 집합을 알아낸 후, 웹사이트의 하이퍼 링크 구조 정보를 고려하여 접근 경로가 긴 문서들만을 골라 웹 문서 클러스터를 생성시킨다. 이러한 웹문서 클러스터들에 대한 색인 페이지를 추가 생성하여 제공함으로써 사용자들의 보다 효과적인 정보 접근을 지원한 수 있는 웹사이트로의 변경이 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.267-273
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• 2020

검색 엔진에 입력되는 질의 중 입력 빈도는 낮지만 상대적으로 길이가 긴 질의를 롱테일 질의라고 일컫는다. 롱테일 질의가 전체 검색 로그에서 차지하는 비중은 높은 반면, 그 형태가 매우 다양하고 검색 의도가 상세하며 개별 질의의 양은 충분하지 않은 경우가 많기 때문에 해당 질의에 대한 적절한 검색어를 추천하는 것은 어려운 문제다. 본 논문에서는 롱테일 질의 입력 시 적절한 검색어 추천을 제공하기 위하여 질의-문서 클릭 정보를 활용한 추출기반 모델 및 Seq2seq와 GPT-2 기반 생성모델을 활용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 실험 및 결과 분석을 통하여 제안 방법이 기존에 대응하지 못했던 롱테일 질의를 자연스럽게 확장할 수 있음을 보였다. 본 연구 결과를 실제 서비스에 접목함으로써 사용자의 검색 편리성을 증대하는 동시에, 언어 모델링 기반 질의 확장에 대한 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.215-218
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• 2008

최근 개인의 업무 능률 향상을 위해 일정 관리를 대행해주는 지능형 에이전트에 대한 연구가 진행중이다. 사용자는 쉽고 친숙한 인터페이스 환경을 제공하며 유연하고 풍부한 의사전달 과정인 대화를 보다 선호하게 되는데, 본 논문에서는 CAML를 사용하여 효율적인 대화 스크립트 설계 방법을 제안한다. 스크립트 설계 시, 예외처리에 시간이 많이 소요 되는 등 기존 연구에서의 문제점을 해결하기 위해 스크립트는 도메인 분석, 대화흐름 설계, 대화로그 수집 및 대화 스크립트 생성, 외부 함수 정의, 실제 일정관리에이전트에서의 적용의 단계를 거쳐 생성되며, 생성된 스크립트는 실제 대화 에이전트를 통해 일정관리의 기능을 수행한다. 10명의 사용자를 대상으로 비교 평가를 통해 제안하는 스크립트 설계방법이 우수함을 보였고, 사람 간 대화와의 유사성 역시 높음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.276-279
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• 2003

본 논문에서는 블루투스 장비 간 암호화를 위해 사용되는 암호화 모듈의 설계 및 구현에 관한 내용을 다룬다. 암호화 모듈은 기저 대역내에 암호화 키 생성 모듈과 암호화 엔진 모듈로 구성된다. 암호화 키 생성 모듈은 Cylink사에서 제안한 공개 도메인인 SAFER+(Secure And Fast Encryption Routine) 알고리즘을 사용하여 128bit 키를 생성한다. 그 구성은 키 치환을 위한 치환 함수(key-controlled substitution)와 선형 변환을 위한 PHT(Pseudo-Hadamard Transform)와 Armenian Shuffle 변환기로 구성된다. 암호화 엔진 모듈은 전송 패킷내의 페이로드 데이터와 생성된 사이퍼 키 스트림 데이터와 XOR연산을 통하려 암호화를 행하며 그 구성은 LFSR (Linear Feedback Shift Register)와 합 결합기로 구성된다. 이 중 암호화 키 생성 모듈은 LM(Link Manager)의 PDU(Protocol Data Unit) 패킷을 통해 상호 정보가 교환되므로 암호화키를 생성하는데 있어 시간적 제약이 덜 하다. 따라서 본 논문에서는 변형된 SAFER+ 알고리즘 구현하는데 있어 치환 함수의 덧셈과 XOR, 로그, 지수연산을 바이트 단위의 순차 계산을 수행함으로써 소요되는 하드웨어 용량을 줄이도록 설계하였다. 본 논문에서 제시한 모듈은 블루투스 표준안 버전 1.1에 근거하여 구현하였으며 시뮬레이션 및 테스트는 Xilinx FPGA를 이용하여 검증하였다.