• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.447-454
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• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.491-497
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• 2009

본 논문은 한국어 문서감정 분류에서 각 문장의 감정 정도의 차이를 고려하여 자질의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 감정자질은 어휘 자원으로서 감정을 가지는 단어들의 집합이며, 학습데이터를 이용하여 이 감정자질의 카이제곱 통계량 값(${\chi}^2$ statistic)을 얻을 수 있다. 이렇게 얻어진 카이제곱 통계량 값으로 문서에서 출현한 각 문장의 감정강도를 수치화 할 수 있다. 각 문장의 감정강도는 문서에서 가장 강한 감정을 가진 문장에 근한 비율로 계산되며, 이 값을 TF-IDF 가중치 기법에 적용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정하게 된다. 그리고 일반적으로 문서 분류에서 뛰어난 성능을 보여주는 지지벡터기계(Support Vector Machine)를 사용하여 기계학습을 수행한 후 성능을 평가한다. 성능평가에서 제안된 기법은 문장감정의 강도를 고려하지 않은 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 약 2.0%의 성능향상을 얻었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.89-94
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• 2020

본 논문에서는 매트릭스 형태로 구성된 키보드의 다이나믹 스캐닝 검출에 있어 눌리는 키의 수에 제한 없이 모든 키를 감지하는 n-키 롤-오버를 구성할 수 있는 소프트웨어 알고리즘을 제시하였다. 제시한 알고리즘은 컴퓨터 키보드 제어용 마이크로컨트롤러의 타이머 인터럽트를 이용하므로 일정하고 정확한 검출 간격을 얻을 수 있으며, 정확한 디바운스 시간을 부여할 수 있는 장점이 있다. 제시한 알고리즘의 효과를 확인하기 위해 건반 형태로 구성된 장난감 키보드에 마이크로컨트롤러를 접속하고 실험을 진행하였으며, 실험 결과 동시에 눌리는 키의 수에 관계없이 모든 키에 대한 검출이 정확히 이루어짐을 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.41-50
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• 2021

많은 게임 앱이나 금융 앱들의 경우, 동적 역공학 공격을 방어하기 위해 에뮬레이터 탐지 기능을 탑재하고 있다. 그러나 기존 안드로이드 에뮬레이터 탐지 방법들은, 실제 기기와 유사해진 최신 모바일 게임용 에뮬레이터를 탐지하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 Houdini 모듈과 라이브러리 문자열 기반으로 모바일 게임용 에뮬레이터를 효과적으로 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, bionic의 libc 라이브러리에 포함된 특정 문자열, Houdini 관련된 시스템 콜 수행과정 분석과 메모리 매핑을 통해, 잘 알려진 Nox와 LD Player 에뮬레이터를 탐지하는 기법을 제시한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.73-83
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• 2019

음성인식은 최근 인공지능 기술과 접목되면서 오인식률이 크게 개선되었고 사용자 관점에서 효과적이고 효율적인 HMI(Human Machine Interface)를 제공하고 있다. 이러한 추세는 방위산업 분야에서도 반영되고 있고 특히 항공분야에서 F-35에 적용이 되었다. 하지만 이러한 기술에 대해서 품질평가를 위해 방위산업 특히 항공분야에는 객관적이고 평가 가능한 정량적인 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 음성인식의 소프트웨어 측면에서 항공기에 적용하기 위한 정량적인 평가 모델을 제시한다. 평가 모델 제시를 위해 음성인식 적용 기술과 ISO/IEC 25000(SQuaRE) 제품 품질 속성을 이용해 평가 항목을 추출한다. 이러한 두 가지 항목의 연계를 통해 정량적인 평가 모델을 제시하고 사례 연구를 활용해 평가 결과를 확인한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.115-121
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• 2019

지속적으로 확산되어져 가고 있는 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조를 분석하였다. 거래 쌍방 간의 신뢰 확보를 위한 제 3 자를 필요로 하지 않는, 분산화된 장부 암호화 시스템 소프트웨어 기술이다. 블록체인은 자료 구조적으로는 링크드 리스트 구조로 되어 있다. 블록체인은 거래 정보를 블록화 하여 다른 블록들과 연결해서 거래 정보를 관리한다. 해시 함수를 사용하여 블록화와 연결을 하게 된다. 결과적으로, 현재의 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조적 취약성을 발견하였다. 본 논문에서 제시한 블록체인 시스템과 블록체인 기반의 서비스 시스템의 구조적인 문제점 등이 해결되어지게 되면, 다양한 산업적 기여가 예상된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-9
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• 2019

본 논문에서는 사용자 및 서비스 제공자의 신원을 공개하지 않는 토르 네트워크상에서 불법적으로 콘텐츠를 공유하는 행위의 저작권 침해를 탐지하기 위하여 트래픽을 효율적으로 수집하고 분석하고자, 다수의 가상머신을 이용한 토르 트래픽 수집 시스템 설계 및 구현을 진행하였다. 토르 네트워크에 접속할 수 있는 클라이언트로 다수의 가상머신과 Mini PC를 이용하였으며, 스크립트 기반의 테스트 클라이언트 소프트웨어를 통해 트래픽 수집 서버에서 수집과 정제 과정을 모두 자동화하였다. 이 시스템을 통해 토르 네트워크 트래픽만을 저장하고 필요한 필드 데이터만을 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 한 번의 수집 과정 당 평균적으로 약 10,000개 이상의 패킷을 데이터베이스에 저장하고 토르 트래픽만을 인식하여 정제하는 성능을 95% 이상 달성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-13
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• 2016

본 연구에서는 페이스북 이용자들이 업로드, 공유하는 게시물 감정의 내용분석을 수행했다. 페이스북은 최근 사회적인 소통 수단으로 유용하게 사용되고 있는 SNS의 한 종류로서 그 이용자수는 전 세계적으로 늘어나고 있는 추세다. 페이스북에서는 다양한 인간적 감정이 교류되고 있으며 사진, 동영상 등의 여러 콘텐츠 유형이 동원된다는 점에서 페이스북은 단순한 전자 게시판과 다르다. 기존의 연구에 의하면 특정한 미디어에 의해 매개되는 컴퓨터 매개 커뮤니케이션(computer-mediated communication)에서도 시각적 심볼 및 각종 비언어적 단서(non-verbal cues)들을 통해 풍부한 의미 전달을 수행한다. 본 연구에서는 페이스북 게시물 감정의 종류를 구체적으로 탐색 했으며 콘텐츠 타입과 감정 간의 관계를 통해 페이스북 이용자들이 각 유형의 콘텐츠를 어떻게 인식하는지도 분석했다. 자료 수집은 페이스북 게시물을 수집하는 소프트웨어를 개발해 사용했다. 페이스북 이용자 205명의 총 10,308개 게시물을 바탕을 내용 분석을 수행했다. 분석 결과 기쁨 감정의 빈도가 가장 높았다. 콘텐츠 타입에 따라서도 감정 분포의 차이가 확인됐다. 텍스트로만 이루어진 상태 콘텐츠에서는 의문의 감정이 부각됐고, 사진 콘텐츠에서는 사랑의 감정이 두드러졌으며 동영상 콘텐츠에서는 놀람 감정이 비교적 빈번했다. 결과를 바탕으로 학문적 및 실무적 함의를 논했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.485-492
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• 2001

요즘 소프트웨어를 개발하는데 인간 친화적인 인터페이스의 일환으로 캐릭터 에이전트를 사용하고 있다. 본 논문에서는 현재 상황과 사용자의 행위에 따라 캐릭터의 감정을 생성하고 표현하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 사용하고 있는 감정 추론 방법은 인공지능 분야에서 문제해결을 위해 널리 사용하고 있는 블랙보드 기반의 인지 모형을 사용하였다. 블랙 보드 추론기관은 감정을 추론하는데 필요한 규칙으로 이루어진 감정 지식원(knowledge source)은 독립성을 유지할수 있으며, 새로운 감정 지식원들을 편리하게 추가 삭제 할 수 있다. 이는 캐릭터 에이전트에 유연성을 부여함으로써 적용 시스템에 맞춰 다양하게 적용할 수 있다. 또한 본 논문에서는 캐릭터 에이전트는 각 사용자의 성향과 행위를 학습하여 이를 기반으로 캐릭터의 감정을 생성한다. 이처럼 사용자의 과거 행위 정보를 모델링하여, 이를 기반으로 생성함으로써, 같은 상화이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 감정이 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 생성되는 감정이 달라지는 개인화 감정 엔진을 연구한 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.289-294
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• 2024

전통적인 여론 조사 기반의 선호도 분석 기법은 많은 시간과 비용이 요구되고 조사할 수 있는 도메인이 제한적인 문제가 있다. 이를 해결하기 위하여 이 논문에서는 감정 분석 기반의 선호도 분석 시스템을 제안한다. 사용자가 입력한 키워드를 이용하여 웹 문서를 수집한 후에 N-gram 기법을 이용하여 극성을 계산한다. 다량의 웹 문서를 분석할 때 발생하는 분석 시간을 줄이기 위하여 워커 서비스를 사용하는 컨테이너 기반의 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안 시스템의 분석 결과와 기존 여론 조사를 비교하였을 때 1% ~ 8%의 오차를 보여준다.