• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.11-13
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• 2022

데이터 3 법을 필두로, 기업은 개인정보가 포함된 데이터를 활용하기 위해 비식별 처리가 필요하게 되었다. 기존 방식은, 비정형 텍스트 데이터에서 정규표현식을 통한 개인정보 식별은 데이터의 다양성에 의해 한계가 명확하며, 기존의 Named Entity Recognition(NER) 태스크로 해결하기에는 언어의 중의적 표현과 2 인 대화에서 나타나는 개인정보가 누구의 것인지 판단하지 못한다는 한계가 존재한다. 따라서 우리는 기존의 한계점을 극복하고 개선하기 위해 BERT 언어 모델에 화자 정보를 학습시키고, 하나의 어절에 2 개의 tag 를 labeling 하는 방법을 제안하여 정확한 개인정보 식별을 시도하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.646-647
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• 2015

정보통신의 발달로 개인의 모바일 기기를 업무에 활용하는 BYOD(Bring Your Own Device) 시대가 도래 하면서 기업들은 기밀정보 유출 방지, 접근 제어 및 효율적인 자원 관리를 위해 다양한 시스템을 도입하였다. 하지만 접근제어 정책은 획일화 되어 사용자에게 적용되고 있고, 기기의 잦은 분실과 도난, 낮은 보안성 등으로 인한 보안 위협이 존재하기 때문에 BYOD는 적극적으로 도입되지 못하고 있다. 따라서 개인화된 상황정보 수집을 통하여 유연한 정책 설정 및 비정상 사용자를 탐지 및 통제하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 BYOD 환경에서 발생할 수 있는 비정상 행위를 탐지하기 위해 사용자의 서비스 이용속도 분석하여 비정상 행위를 탐지하는 방안에 대해 논의한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.499-504
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• 2023

본 연구에서는 민감한 개인정보의 유출과 남용 위험이 높아지고 있는 상황에서 정확한 개인정보 탐지 및 비식별화의 효율을 높이기 위해 개인정보 항목에 특화된 개체명 체계를 개발하였다. 개인정보 태그셋이 주석된 대화 데이터 4,981세트를 구축하고, 생성 AI 모델을 활용하여 개인정보 개체명 탐지 실험을 수행하였다. 실험을 위해 최적의 프롬프트를 설계하여 퓨샷러닝(few-shot learning)을 통해 탐지 결과를 평가하였다. 구축한 데이터셋과 영어 기반의 개인정보 주석 데이터셋을 비교 분석한 결과 고유식별번호 항목에 대해 본 연구에서 구축한 데이터셋에서 더 높은 탐지 성능이 나타났으며, 이를 통해 데이터셋의 필요성과 우수성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.374-377
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• 2006

본 논문은 역설계 기법을 이용하여 비접촉 방법으로 인체의 발을 3차원으로 복원하고, 발에 관련된 분야에서 필요한 데이터를 추출하는 시스템에서 신발 제작에 필요한 데이터를 지능 기법을 이용하여 분류하는 모듈을 제안한다. 신발의 경우 개개인의 신체조건이 다르고 유행과 개성을 추구하고자 하기 때문에 기존의 생산체계로는 한계가 있다. 측정데이터를 기반으로 하는 맞춤 신발은 기존의 전통적인 수제화 방식과 대량생산 방식의 장점만을 취하여 저렴하고 편리하게 제작된다. 또한 3차원 측정기를 이용하여 측정한 화형 데이터를 적당하게 분류한다면 기성화와 수제화 제작에 필요한 라스트 생성과 개인의 발의 구조 분석에 활용 가능 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 획득된 발 데이터를 미리 정해 놓은 그룹으로 결정하기위해 신경망을 사용하여 신발 제작에 필요한 최적의 라스트 데이터를 선택하게 한다.

• 정보와 통신
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• 제27권8호
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• pp.15-21
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• 2010

지역별로 존재하는 유휴 TV 방송채널을 이용한 비면허 방식 무선접속 서비스의 도입이 미국을 중심으로 구체화되어가고 있다. 고정형 및 휴대/개인형 단말을 이용한 서비스를 도입하는 미국 FCC의 최종 결정이 2009년 2월 공시된 후, IEEE802.22 WRAN WG이 추가로 휴대/개인형 서비스를 표준제정을 추진 중이고, 이와 별도로 IEEE802.11 무선랜 WG에서는 기존 무선랜 표준을 TV대역까지 확장한 방식의 표준화를 추진하고 있다. 본 고 에서는 TV대역을 활용한 서비스 도입에 필수적인 기존사용자 보호 방안에 대하여, FCC의 최종결정에 포함된 스펙트럼 센싱 및 Geolocation과 결합한 DB이용 방안을 중심으로, 기술적인 이슈들에 대하여 논하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.106-112
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• 2008

개인화(personalization)는 고객이 원하거나 필요로 하는 정보를 규정할 수 있고, 이에 의해 결과물을 제공하여 손쉽게 접근할 수 있도록 고객 선호도에 따라 동적으로 제공하는 방법을 의미한다. 이러한 개인화 서비스는 웹의 대중화 이후에 무선 인터넷과 휴대폰으로 대표되는 모바일 기기의 급속한 확산으로 모바일 분야에서도 점차 중요해지면서 공간분석 결과물의 서비스에도 적용 가능한 환경이 만들어지고 있으나 부동산 정보와 같이 수많은 정보와 복잡성을 가지는 분야에서 사용자 맞춤형 서비스가 가능하도록 적용된 경우는 거의 없다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 공간 정보의 개인화 서비스 방법으로 사용자 프로파일(profile) 정보를 이용한 공간분석 및 비동기적 알림(notification) 서비스 방법을 제시한다. 이를 위해 개인 프로파일 정보를 이용하여 공간 분석을 수행할 수 있는 시스템을 설계함으로써 개인별 선호 정보에 따른 공간 분석이 가능한지 검증하고, 생성된 결과물이 알림 서비스를 통해 사용자의 모바일 기기로 효율적으로 전송될 수 있는지 확인하였다. 또한 사용자가 선택 가능한 조건이 다양한 부동산 정보에 적용함으로써 원하는 조건에 따른 실제적인 개인별 맞춤 서비스가 가능한 프로토타입을 구현하였다. 제안된 시스템을 이용하면 사용자 프로파일을 중심으로 공간 분석을 포함한 정보 서비스를 받을 수 있으며, 캐쉬 모듈을 이용한 보다 빠른 서비스가 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.131-141
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• 2012

논문에서는 협업필터링(collaborative filtering : CF) 기반한 추천시스템의 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안하고 그 효과를 분석한다. 일반적인 CF기반 추천시스템에서는 시스템 세팅(참조집단 크기, 유의도 수준 등)을 한 가지 정해서 모든 경우에 대해서 동일하게 적용한다. 본 논문에서는 개별 사용자의 특성에 따라 이러한 세팅을 최적화 해서 개별적으로 적용하는 방법을 개발하였다. 이런 개인화된 세팅의 효과를 측정하기 위해서 Netflix의 자료를 사용해서 일반적인 추천시스템과 추천 정확도를 비교하였다. 분석 결과, 동일한 세팅을 적용하는 일반적인 추천시스템에 비해서 개인화된 세팅을 적용한 경우 정확도가 월등히 향상됨을 확인하였다. 이 결과의 시사점과 함께 미래 연구의 방향에 대해서도 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.455-457
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• 2016

스마트 시대에 돌입함에 따라 사람들이 여가를 즐기는 방법은 다양해졌고 그 중에서 독서는 아직까지도 사랑받고 있는 여가 방법 중 하나이다. 그에 따라 수많은 문학도서가 출판되고 있으며 다양해 지고 있는 장르 중에서 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 이러한 상황 속에서 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 어려운 일이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.