• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.9
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• pp.165-172
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• 2010

Communication problems have been regarded as one of the biggest causes in trouble in many industries. This led to extensive research on communication as a part of human error analysis. The results of existing researches have revealed that maintaining a good quality of communication is essential to secure the safety of a large and complex process system. In this paper, we suggested a method to measure the quality of communication during off-normal situation in main control room of nuclear power plants. It evaluates the cosine similarity that is a measure of sentence similarity between two operators by finding the cosine of the angle between them. To check the applicability of the method to evaluate communication quality, we compared the result of communication quality analysis with the result of operation performance that was performed by operators under simulated environment.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.308-310
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• 2023

IT 서비스는 지속성, 신속한 변경을 위해 클라우드 플랫폼에서 운영되는 가상머신을 바탕으로 제공되도록 변경되고 있다. 서비스의 지속성을 위해서는 의도치 않은 상황(예를 들어, 정전, 화재 등의 재해상황)에 대해 신속하게 대처하거나, 방지하는 방안이 필요하다. 기존 클라우드 플랫폼은 이러한 상황에 대비하여 가상머신 백업을 위한 스냅샷, 이미지 기반 저장 등의 다양한 방법을 제공하였다. 그러나, 기존의 방법들은 IT 서비스 제공자의 클라우드 플랫폼적인 지식이 요구되며, 성능적 측면의 이슈가 해결될 필요가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지속적인 서비스 수행을 보다 유연하게 수행할 수 있는 방안으로 가상머신 풀을 구성하고 풀 내의 가상머신을 바탕으로 유사성 검증을 통해 복구하는 기법을 제시한다. 또한, 해당 기법을 보이는 사례 시스템을 구축하여 실 구현 가능함을 나타낸다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.5
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• pp.61-69
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• 2014

Collaborative filtering recommendation creates similar item subset or similar user subset based on user preference about items and predict user preference to particular item by using them. Thus, if preference matrix has low density, reliability of recommendation will be sharply decreased. To solve these problems we suggest Hybrid Preference Prediction Technique Using Weighting based Data Reliability. Preference prediction is carried out by creating similar item subset and similar user subset and predicting user preference by each subset and merging each predictive value by weighting point applying model condition. According to this technique, we can increase accuracy of user preference prediction and implement recommendation system which can provide highly reliable recommendation when density of preference matrix is low. Efficiency of this system is verified by Mean Absolute Error. Proposed technique shows average 21.7% improvement than Hao Ji's technique when preference matrix sparsity is more than 84% through experiment.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.337-339
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• 2006

이동 카메라 환경에서의 객체 추적은 배경과 객체의 동시 이동으로 인친 배경 모델링과 같은 고정 카메라 환경에서의 접근방법으로는 해결이 어려운 문제이다. 또한 다중 객체의 추적에서는 객체간 가려짐이 발생하는 상황에 대한 안정적 기법이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 커널에 기반한 객체의 표현과 Mean shift 알고리즘을 통해 여러 명의 사람을 실시간으로 추적하고, 객체간의 공간 정보와 확률적 유사도에 기반한 객체간의 가려짐의 발생과 가려짐 후의 복원에 대한 방법을 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.353-360
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• 2021

음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.2
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• pp.241-243
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• 2016

The recent spread of smart devices has led to creating a variety of services based on the smart device, and the needs for the user-centric services that fit the individual users according to their situations and characteristics are increasing. However, current services can not fulfil the individual requirement of individual user, because these services are intended for unspecified individual. This paper, as a key technology of automatic user-centric service mash-up considering the situation of individual user, investigated the similarity comparison method between the Open API parameters by calculating the amount of mutual information of the parameters extracted from the Open API documents.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.256-260
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• 2006

본 논문에서는 도로 네트워크내의 이동 객체들을 대상으로 하는 효과적인 유사 궤적 검색 및 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이동 객체들 간의 유사도 측정을 위한 기존의 기법들은 대부분 유클리디안 공간 상의 궤적들을 대상으로 한다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간 상에 존재하므로, 이러한 실제 상황을 반영하는 유사도 측정 방식이 요구된다. 본 논문에서는 각 이동 객체가 시간에 따라 지나간 도로 세그먼트들의 리스트를 궤적이라 정의하고, 이렇게 정의된 궤적들을 대상으로 하는 새로운 유사도 측정 함수를 제안한다. 제안된 유사도 측정 함수는 궤적을 이루는 도로 세그먼트의 길이와 식별자 정보를 이용한다. 제안된 유사도 측정 함수에 의하여 측정된 각 궤적 쌍 간의 유사도를 기반으로 전체 궤적들을 FastMap을 이용하여 k차원 공간상의 점들로 사상하고, 이들을 k-medoids 방식을 이용하여 클러스터링 한다. 구성된 클러스터와 연관된 사용자 정보, 도로 정보 등을 함께 사용자에게 제공하는 활용 예를 제시함으로써 제안된 기법이 실제 응용에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.22 no.6
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• pp.1315-1324
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• 2012

Security visualization is a form of the data visualization techniques in the field of network security by using security-related events so that it is quickly and easily to understand network traffic flow and security situation. In particular, the security visualization that detects the abnormal situation of network visualizing connections between two endpoints is a novel approach to detect unknown attack patterns and to reduce monitoring overhead in packets monitoring technique. However, the session-based visualization doesn't notice a difference between normal traffic and attacks that they are composed of similar connection pattern. Therefore, in this paper, we propose an efficient session-based visualization method for analyzing and detecting between normal server activities and attacks by using the IP address splitting and port attributes analysis. The proposed method can actually be used to detect and analyze the network security with the existing security tools because there is no dependence on other security monitoring methods. And also, it is helpful for network administrator to rapidly analyze the security status of managed network.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.19 no.4
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• pp.53-63
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• 2014

Moving context determination is an important issue to be resolved in a mobile computing environment. This paper presents a method for recognizing and classifying a mobile user's moving context by Euclidean distance similarity. In the proposed method, basic data are gathered using Global Positioning System (GPS) and accelerometer sensors, and by using the data, the system decides which moving situation the user is in. The decided situation is one of the four categories: stop, walking, run, and moved by a car. In order to evaluate the effectiveness and feasibility of the proposed scheme, we have implemented applications using several variations of Euclidean distance similarity on the Android system, and measured the accuracies. Experimental results show that the proposed system achieves more than 90% accuracy.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.11
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• pp.33-40
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• 2021

Due to advanced complex strategies, the complexity of information that a commander must analyze is increasing. An intelligent service that can analyze battlefield is needed for the commander's timely judgment. This service consists of extracting knowledge from battlefield information, building a knowledge base, and analyzing the battlefield information from the knowledge base. This paper extract information similar to an input query by embedding the knowledge base built in the 2^nd step. The transformation model is needed to generate the embedded knowledge base and uses the random-walk algorithm. The transformed information is embedding using Word2Vec, and Similar information is extracted through cosine similarity. In this paper, 980 sentences are generated from the open knowledge base and embedded as a 100-dimensional vector and it was confirmed that similar entities were extracted through cosine similarity.