• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.34 no.1
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• pp.30-39
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• 2007

The existing content-based spam mail filtering algorithms have difficulties in filtering spam mails when e-mails contain images but little text. In this thesis we propose an efficient spam mail classification algorithm that utilizes the link structure of e-mails. We compute the number of hyperlinks in an e-mail and the in-link frequencies of the web pages hyperlinked in the e-mail. Using these two features we classify spam mails and legitimate mails based on the decision tree trained for spam mail classification. We also suggest a hybrid system combining three different algorithms by majority voting: the link structure analysis algorithm, a modified link structure analysis algorithm, in which only the host part of the hyperlinked pages of an e-mail is used for link structure analysis, and the content-based method using SVM (support vector machines). The experimental results show that the link structure analysis algorithm slightly outperforms the existing content-based method with the accuracy of 94.8%. Moreover, the hybrid system achieves the accuracy of 97.0%, which is a significant performance improvement over the existing method.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.21 no.6
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• pp.83-92
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• 2018

The subjective question is appropriate for evaluation of deep thinking, but it is not easy to score. Since, regardless of same scoring criterion, the graders are able to produce different scores, we need the objective automatic evaluation system. However, the system has the problem of Korean analysis and comparison. This paper suggests the Korean syntactic analysis and subjective grading system using the syntactic-semantic tree comparator. This system is the hybrid grading system of word based and syntactic-semantic tree based grading. This system grades the answers on the subjective question using the syntactic-semantic comparator. This proposed system has the good result. This system will be utilized in Korean syntactic-semantic analysis, subjective question grading, and document classification.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.37 no.3
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• pp.93-103
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• 2000

This paper describes Internet multicast routing protocols over MPLS (Multiprotocol Label Switching) networks. Internet multicast routing protocols are divided into 3 categories in terms of tree types and tree characteristics: a shortest path tree, a shared tree and hybrid tree types. MPLS should support various multicast mechanisms because of extremely different IP multicast architectures, such as uni-/bi-directional link, Flooding/prune tree maintenance mechanism, the existence of different tree types with the same group, etc. There are so many problems over MPLS multicast that the solutions can't be easily figured out. In this paper, we make a few assumptions on which the solutions of IP multicast routing protocols over MPLS networks are given. A broadcasting label is defined for the shortest path tree types. Cell interleaving problems of the shared tree types is solved by using block-based transmission mechanism. Finally, the existing hybrid-type multicast routing protocol is reasonably modified to support MPLS multicast.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.10C no.1
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• pp.77-86
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• 2003

This paper describes the new method for Internet multicast routing protocols using MPLS (Multiprotocol Label Switching) networks. Internet multicast routing protocols are divided into three categories in terms if tree types and tree characteristics : a shortest path tree a shared tree and hybrid tree types. MPLS should support various multicast mechanisms because of extremely different IP multicast architectures, such as uni-/bi-directional link, Flooding/prune tree maintenance mechanism. the existence of different tree types with the same group, etc. There are so many problems over MPLS multicast that the solutions can't be easily figured out. In this Paper, we make a few assumptions on which the solutions of IP multicast routing protocols over MPLS networks are given. A broadcasting label is defined for the shortest path tree types. Cell interleaving problems of the shared tree types is solved by using block-based transmission mechanism. Finally, the existing hybrid-type multicast routing protocol is reasonably modified Shortest Path tree type to support MPLS multicast. It has been shown that these modifications give better performance (transmission delay) than the orignal method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.609-610
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• 2016

본 논문에서는 컨볼루션 신경회로망(CNN: Convolutional Neural Network)과 다양한 분류기들의 결합을 통해 분류성능을 비교하고자 한다. 현재 일반적인 분류기로 알려진 것은 나이브 베이즈(Naive bayes), 트리(Tree), 판별 분석(Discriminant Analysis), 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine) 등이 존재한다. 분류기들은 각각 다른 원리로 분류하기 때문에, 각각 성능을 비교해볼 필요가 있다. 분류기들의 성능을 비교하기 위한 사용한 데이터는 CNN에서 자주 사용되고 있는 MNIST 데이터를 사용하였다. 실험 결과로는 CNN에 선형 SVM을 결합하여 사용한 것이 분류율과 분류속도 측면에서 다른 분류기들의 성능보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.175-177
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• 1999

본 논문에서는 수사 정보와 문장간 유사도를 이용하여 문서의 수사 구조 트리를 생성하는 방법을 제안하였다. 말뭉치에서 찾아낸 수사 정보를 종류별로 분류하고, 이를 사용해서 문서 내의 수사 정보를 추출해서 가능한 모든 구조를 생성한다. 다음으로 문장간의 유사도를 사용해서 가중치가 가장 높은 하나의 구조를 선택한다. 생성된 수사 구조를 사용하여 문서를 요약할 수 있는데, 수사 정보는 언어적 특성을 이용하는 것이므로 모데인에 독립적인 요약 시스템을 만들 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.283-286
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• 2006

안전한 네트워크를 운영하기 위해, 네트워크 침입 탐지에서 오탐지율은 줄이고 정탐지율을 높이는 것은 매우 중요한 일이다. 최근 얼굴 인식, 생물학 정보칩 분류 등에서 활발히 적용 연구되는 SVM을 침입탐지에 이용하면 실시간 탐지가 가능하므로 탐지율의 향상을 기대할 수 있다. 그러나 입력 값들을 벡터공간에 나타낸 후 계산된 값을 근거로 분류하므로, SVM만으로는 이산형의 데이터는 입력 정보로 사용할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 데이터마이닝의 의사결정트리를 SVM에 결합시킨 침입 탐지 모델을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 침입 탐지율, F-P오류율, F-N오류율에 있어 각각 5.6%, 0.16%, 0.82% 향상이 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.63-65
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• 1998

사회 전 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 이해하고 분석하는 새로운 자동적이고 지능적인 데이터 분석 도구와 기술이 필요하게 되었다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 이러한 필요로부터 데이터에서 유용하고 이해 가능한 지식을 추출하는 연구이다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 KDD에서 가장 중요한 단계로 데이터로부터 지식을 추출하는 단계이다. 데이터 마이닝에서 생성된 지식은 좋은 분류율을 가져야하고 이해하기 쉬워야한다. 본 논문에서는 퍼지 결정트리(FDT : Fuzzy Decision Tree)에 기반한 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. FDT의 각 링크는 속성(attribute) 값을 갖는 퍼지 집합이며, EDT의 각 경로는 퍼지 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 ID3의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법으로 히스토그램에 이루어진다. 마지막으로 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.8 no.1
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• pp.75-82
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• 2003

Computer and network security has recently become a popular subject due to the explosive growth of the Internet Especially, attacks based on malformed packet are difficult to detect because these attacks use the skill of bypassing the intrusion detection system and Firewall. This paper designs and implements a network-based intrusion detection system (NIDS) which detects intrusions with malformed-packets in real-time. First, signatures, rules in NIDS like Snouts rule files, are classified using similar properties between signatures NIDS creates a rule tree applying hashing technique based on the classification. As a result the system can efficiently perform intrusion detection.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.749-750
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• 2009

문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.