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A Study on Data Collection and Analysis of NaverWorks Collaboration Tool from a Digital Forensics Perspective (디지털포렌식 관점에서의 협업 도구 네이버웍스의 데이터 수집 및 분석 연구)

  • Hangyeol Kim;Dabin We;Myungseo Park
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.34 no.5
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    • pp.895-905
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    • 2024
  • Even now that the coronavirus pandemic has ended, collaboration tools that connect office work and remote work are showing high usage rates. These collaboration tools are related to sensitive data within an organization, and a lot of data is generated through the interactions of not only individuals but also members of various organizations. However, the generated data is structurally mixed, encrypted, or deleted or hidden through anti-forensic functions supported by collaboration tools. Digital investigations targeting collaboration tools require analysis methods to collect this data and obtain key data. In this paper, we explained how to collect and analyze data using Naver Works, a collaboration tool in the Windows environment.

Telephone Speech Recognition Using Laboratory Environment Speech Data (실험실 환경 음성을 이용한 전화음성 인식에 관한 연구)

  • 윤상호
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1994.06c
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    • pp.391-394
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    • 1994
  • 본 연구에서는 전화선을 통한 음성인식을 위해 저잡음의 실험실 환경에서 수집된 음성 자료를 이용하는 접근을 하였다. 전화 음성과 실험실 음성 간의 특성 차이를 보정하기 위해 선형 회귀 분석법을 이용한 SDCN을 제안하였다. 두 자료간의 보정은 동시 녹음된 실험실 환경의 음성과 전화음성의 SNRDP 따른 두 자료간의 차이를 최소화하는 변환행렬을 구해, 이를 학습자료의 변환에 이용한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 두가지 인식 알고리즘인 DTW와 이산 HMM 에 대해 실험하였다. DTW를 통한 인식에서개선된 SDCN 에 의한 특징벡터의 변환은 기존의 SDCNDP 따른 특징변환보다 8~17%의 인식률이 향상되었다. 이산 HMM으로 인식할 때는 개선된 SDCNDP 의한 전화음성과 실험실 음성과의 유사도를 보다 잘 나타내기 위해 개선된 SDCN을 적용하고, VQ 코드열 상에서이 코드 사상법을 사용하여 인식률의 향상시켰다.

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Implementation of Automatic Microphone Volume Controller and Recognition Rate Improvement (자동 입력레벨 조절기의 구현 및 인식 성능 향상)

  • 김상진;한민수
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2001.09a
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    • pp.503-506
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    • 2001
  • In this paper, we describe the implementation of a microphone input level control algorithm and the speech improvement with this level controller in personal computer environment. The volume of speech obtained through a microphone affects the speech recognition rate directly. Therefore, proper input volume level control is desired fur better recognition. We considered some conditions for the successful volume controller implementation firstly, then checked its usefulness on our speech recognition system with common office environment speech database. Cepstral mean subtraction is also utilized far the channel-effect compensation of the database. Our implemented controller achieved approximately 50% reduction, i.e., improvement in speech recognition error rate.

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Personalized Contents using the Tags of the Social Bookmarking Service (소셜 북마킹 서비스의 태그를 이용한 개인화 콘텐츠)

  • Han, Ju-Hyeun;Jung, Moon-Ryul
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2009.02a
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    • pp.267-272
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    • 2009
  • 웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.

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Voice Classification Algorithm for Sasang Constitution (음성을 이용한 사상체질 분류 보조 알고리즘)

  • Kang, Jae-Hwan;Lee, Hae-Jung
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2009.07a
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    • pp.1982_1983
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    • 2009
  • 본 연구에서는 기존의 특정 음성 변수에 대한 모수적 통계 접근 방법을 탈피하고 새로운 음성을 이용한 사상체질 분류 알고리즘을 개발하고자 먼저 5개의 모음과 2개의 문장으로 이루어진 총 120명의 여성 음성 데이터 수집하였다. 이후 다양한 음성 신호 분석 방법과 툴을 이용하여 총 134개의 음성 변수를 추출하였다. 각 변수에서는 체질별 최대값들의 최소값, 최소값들의 최대값을 이용해 4개의 조건 변수를 새로 생성하고 이를 관리하기 위한 메모리와 체질 점수 개념을 도입하여 비모수적인 통계 방법을 기반으로 한 분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 성능 테스트를 위해 10-fold cross 검정테스트를 실시하였으며 본 알고리즘은 최종적으로 이진 분류에서 진단률 41.5%와 정확률 79.5%를 가지는 것으로 확인되었다.

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Handling the nonresponse in sample survey (설문조사에서의 무응답 처리)

  • Lee, Hwa-Jung;Kang, Suk-Bok
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.23 no.6
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    • pp.1183-1194
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    • 2012
  • When it comes to a survey, no answer would occur frequently. Therefore various methods for handling nonresponse have been applied to analyse the survey. In this paper, the ratio of occurrence of two type of nonresponse cases - unit nonresponse and item nonresponse - is presented using previous real survey data, and we compared complete data and data with nonresponse. We suggest the reason of happening of nonresponse and the ratio of nonresponse using data collected through group interviews.

An Indentation Theory Based on FEA Solutions for Property Evaluation (유한요소해에 기초한 물성평가 압입이론)

  • Lee, Hyeong-Il;Lee, Jin-Haeng
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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    • v.25 no.11
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    • pp.1685-1696
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    • 2001
  • A novel indentation theory is proposed by examining the data from the incremental plasticity theory based finite element analyses. First the optimal data acquisition location is selected, where the strain gradient is the least and the effect of friction is negligible. This data acquisition point increases the strain range by a factor of five. Numerical regressions of obtained data exhibit that strain hardening exponent and yield strain are the two main parameters which govern the subindenter deformation characteristics. The new indentation theory successfully provides the stress-strain curve with an average error less than 5%.

A Study on Speech Recognition inside the Car (차량내에서의 음성인식에 관한 연구)

  • Park Jeong-Hoon;Im Hyung-Kyu;Kim Chong-Kyo
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.56-60
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    • 1999
  • 본 논문은, 자동차에서 발생할 수 있는 다양한 형태의 잡음이 섞인 음성을 대상으로, 잡음에 강인한 파라미터들을 사용하여 인식기들을 구축하였으며, 이들 파라미터를 비교 평가하였다. 실험에 사용된 음성 데이터는 차종, 속도, 도로 환경, 라디오 ON/OFF, 창문 개폐여부 등 다양한 잡음 환경에서 수집하였다. 실험에서 비교된 파라미터는 MFCC(Mel-Blrequency Cepstral Coefficient)와 PLP(Perceptually Linear Prediction) 이며, 각각의 파라미터에 대해서 MKM(Modified k-mean)을 이용하여 코드북을 작성하였고, DHMM(Discrete Hidden Markov Model)을 인식알고리즘으로 사용하였다. 실험 결과로서, 아스팔트 도로에서 창문을 닫고, 라디오를 켜지 않은 상태에서 60km/h로 주행시 $96.25\%$로 가장 높은 인식률을 얻었고, 고속도로에서 창문을 열고 100km/h로 주행시에는$60\%$로 가장 낮은 인식률을 얻었다.

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Performance Evaluation of Variable-Vocabulary Isolated Word Speech Recognizers with Maximum a Posteriori (MAP) Estimation-Based Speaker Adaptation in an Office Environment (최대 사후 추정 화자 적응을 이용한 가변어휘 고립단어 음성인식기의 사무실 환경에서의 성능 평가)

  • 권오욱
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.2
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    • pp.84-89
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    • 1998
  • 본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

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A Novel Indentation Theory Based on Incremental Plasticity Theory (증분소성이론에 준한 새 압입이론)

  • Lee, Hyung-Yil;Lee, Jin-Haeng
    • Proceedings of the KSME Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.185-192
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    • 2000
  • A novel indentation theory is proposed by examining the data from the incremental plasticity theory based finite element analyses. First the optimal data acquisition location is selected, where the strain gradient is the least and the effect of friction is negligible. This data acquisition point increases the strain range by a factor of five. Numerical regressions of obtained data exhibit that strain hardening exponent and yield strain are the two main parameters which govern the subindenter deformation characteristics. The new indentation theory successfully provides the stress-strain curve with an average error less than 3%.

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