• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.215-225
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• 2006

흑백 두 가지의 값으로만 구성된 이진영상(만화 영상, 문서 영상 및 서명 영상 등)은 컬러 영상에 비해 적은 양의 잉여부분으로 인해 비가시적인 비밀 데이터의 삽입이 어렵다. 따라서 이진 엄폐영상을 이용한 심층암호에서는 많은 양의 비밀 데이터를 삽입하면서, 동시에 은닉영상의 비가시성을 만족시킬 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 이에 대한 기존 연구들의 장점을 보완하여 은닉영상의 열화를 최소화 하고, 동시에 충분한 용량의 비밀 데이터를 삽입할 수 있는 방식을 제안한다. 제안 방식은 비가시적인 위치의 화소만을 변경시키며, $m{\times}n$ 크기의 한 블록에 대해서 [$log_2(mn+1)-2$] 비트의 비밀 데이터를 숨길 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.189-205
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• 2000

본 연구에서는 현재 웹정보검색의 문제점을 해결하기 위하여 기계학습알고리즘을 이용한 지능형정보검색 시스템을 구현하고 있다. 구체적으로. 수학분야 질의어 및 적합한 문서를 선정해서 이 자료를 토대로 어떻게 귀납학습알고리즘과 신경망을 적용할 수 있는지를 검토하고 있다. 또한, 본 논문에서는 신경망시스템 설계시 성능에 영향을 미치는 입.출력노드수, 은닉층, 학습매개변수등 다양한 요소를 경험적방법을 통해 검토하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.182-187
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• 2006

본 논문은 통계 기반 접근 방식인 HMM(Hidden Markov model)과 생물학의 개체명에 관한 온톨로지 정보를 이용한 생물학 문서에서의 개체명(named entity) 경계 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 31개의 자질 정보를 이용한 평탄화 기법을 사용하며 생물학 개체명의 계층 정보를 이용하여 HMM의 자료 부족 문제를 완화시킬 수 있도록 하였다. 개체명 경계 인식의 학습과 실험을 위하여 GENIA 코퍼스 ver 2.1을 사용하였으며 개체명 경계 인식 실험을 수행한 결과 모든 부류를 사용한 경우보다 정확도 및 실행 속도가 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1205-1208
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• 2004

인터넷의 빠른 성장과 함께 다양한 웹 컨텐츠들이 사용자들에게 서비스되고 있다. 특히 상업적 목적으로 만든 사이트나 사용자들이 많은 컴뮤니티 사이트 같은 경우, 웹 컨텐츠의 정보 가치가 높기 때문에 스팸로봇에 의해 정보가 유출되는 경우가 발생한다. 이는 대부분의 웹컨텐츠가 HTML문서로 작성되어 있어 스팸로봇과 같은 도구들로부터 보안이 취약하다. 본 연구는 스팸로봇으로부터 웹컨텐츠를 보호하기 위해 이미지 보호를 위한 이미지 경로 은닉화 방법을 제시하고, 텍스트와 전자우편 메일을 보호하기 위한 방법을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.33-40
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• 2012

본 논문은 HTTP Outbound Traffic의 감시를 통해 다양한 웹 공격의 침입 경로에 대응하고, 학습 효율성을 높여 변종 또는 새로운 기법을 이용한 비정상 행위에 대한 오탐을 낮춘 기법을 제안한다. 제안 기법은 HMM(Hidden Markov Model)을 적용하여 HTML 문서속의 태그와 자바스크립트의 학습을 통한 정상 행위 모델을 생성한 후, HTTP Outbound Traffic속의 정보를 정상 행위 모델과 비교하여 웹 공격을 탐지한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해, 제안기법이 웹 공격에 대해 0.0001%의 오탐율과 96%의 우수한 탐지능력을 보임을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.313-324
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• 2008

문장 축소란 원본 문장의 기본적인 의미를 유지하면서 불필요한 단어나 구를 제거하는 일련의 정보 압축 과정을 의미한다. 기존의 문장 축소에 관한 연구들은 학습 과정에서 대량의 어휘나 구문적 자원을 필요로 하였으며, 복잡한 파싱 과정을 통해서 불필요한 문장의 구성원(예를 들어, 단어나 구, 절 등)들을 제거하여 문장을 요약하였다. 그러나 학습 데이타로부터 얻을 수 있는 어휘적 자원은 매우 한정적이며, 문장의 모호성과 예외적인 표현들 때문에 구문 분석 결과가 명료하게 제공되지 않은 언어에서는 문장 요약이 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 구문 분석을 대체하기 위한 방법으로 템플릿과 품사 정보를 이용한 문장 축소 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요약문의 구조적 형태를 결정하기 위한 문장 축소 템플릿(Sentence Reduction Templates)과 문법적으로 타당한 문장 구조를 구성하는 품사기반 축소규칙(Grammatical POS-based Reduction Rules)을 이용하여 요약 대상 문장의 구성을 분석하고 요약한다. 더불어, 문장 축소 템플릿 적용 시 발생하는 연산량 증가 문제를 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)의 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)을 이용하여 효과적으로 처리한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 문장 축소 방법의 결과와 기존 논문의 연구 결과를 비교 및 평가함으로써 제안하는 문장 축소 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.500-506
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• 2005

본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.986-998
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• 2006

인터넷의 발전으로 방대해진 정보를 컴퓨터가 이해하고 효율적으로 관리하기 위해서는 시맨틱 웹 기반의 메타데이타가 반드시 필요하다. 그러나 메타데이타 생성 시 의미 중의성을 가진 정보가 존재하며 이 문제의 해결책이 필요하다. 본 논문에서는 순차적으로 존재할 수 있는 단어들의 확률 모델을 이용하여 문서와 같은 정보에 포함된 의미가 애매한 단어를 관련성이 높은 모델의 개념으로 메타데이타를 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 메타데이타를 생성 할 때, 온톨로지에 정의된 개념들 간의 중의성을 고려하고 명칭(named entity)의 일부 단어에 대한 인식을 위해 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 사용한다. 먼저 온톨로지에 정의된 각 클래스(class)의 인스턴스(instance)를 인식하기 위한 마르코프 모델을 생성한다. 다음으로 문서로부터 의미가 애매한 단어의 의미를 파악할 수 있는 상황정보(Context)를 생성하고, 상황정보에 포함된 단어들의 순서에 대응하는 최적의 마르코프 모델을 찾아 메타데이타 생성시의 중의성 문제를 해결한다. 제안한 방법으로 전산학관련 논문에 대해 의미가 애매한 7개의 단어를 추출하여 실험하였다. 그 결과 상황정보에 존재하는 개체(entity)의 의미부류들 중 가장 빈번한 의미 부류로 애매한 단어의 의미를 선정한 SemTag보다 정확도 면에서 38%정도의 나은 성능을 나타내었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.49-63
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• 2008

RDF는 W3C의 시맨틱 웹에서 사용하는 기본적인 온톨로지 모델이다. 그리고 더욱 다양한 온톨로지 관계를 정의하는 OWL은 이러한 RDF 기본 모델을 확장한 것이다. 최근 Jain과 Farkas는 RDF에 대한 RDF 트리플에 기반을 둔 접근 제어 모델을 제시하였다. 그들 연구의 초점은 RDF 온톨로지 데이터에서 고려해야 하는 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제를 소개한 것이다. 비록 RDF 모델이 XML로 표현되지만, 기존의 XML 접근 제어 모델을 RDF에 적용하기 어려운 것이 바로 이러한 RDF 추론 때문이다. 하지만, Jain과 Farkas는 그들의 연구에서 먼저 RDF 접근 권한 명세시의 권한 전파가 RDF 상/하위 온톨로지 개념에 대하여 어떻게 이루어지는 지를 정의하고 있지 않다. 이것이 중요한 이유는 추론에 의한 권한 충돌의 문제는 결국 권한 명세시의 권한 전파와 권한 추론시의 권한 전파 사이에서의 충돌 문제이기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 RDF 트리플에 기반을 둔 RDF 접근 권한 명세 모델에 대하여 자세히 소개한다. 다음으로 이러한 모델을 바탕으로 RDF 추론 시의 권한 충돌 문제를 자세히 분석한다. 다음으로 권한 명세시의 권한 충돌 여부를 신속히 조사하기 위하여 포함 관계 추론과 관련한 그래프 레이블링 기법을 이용하는 방법을 간략히 소개한다. 마지막으로 Jain과 Farkas 연구와의 비교 및 제안된 충돌 발견 알고리즘의 효율성을 보이는 몇 가지 실험 결과를 제시한다.