• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1020-1023
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• 2008

멀티스레드 프로그램의 효과적인 디버깅을 위해서는 스레드의 비결정성에 의해 야기되는 다양한 수행 양상의 직관적인 이해가 중요하다. 스레드 수행 양상을 시각화하는 기존의 기법들은 공유 변수의 접근사건들 간의 부분 순서를 표현함으로써 시각적 복잡도가 높거나 이전 수행에서 결정된 락킹 순서를 표현하여 잠재되어 있는 다른 수행 양상에 대한 정보를 제공하지 못 한다. 본 논문은 프로그램 수행의 비결정적인 부분 순서는 락의 종류와 속성을 포함하는 코드 블록으로 시각화하고, 결정적인 부분 순서는 블록들을 연결하는 간선으로 시각화한다. 본 연구의 그래프는 플랫폼에 독립적인 Java Swing으로 구현하고 합성 프로그램을 사용하여 효과성을 실험한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.18-20
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• 2000

XML 문서의 구조검색을 위한 기존 방법들은 특정 엘리먼트의 조상, 자손, 형제에 대한 다양한 구조검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 본 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조검색을 위해 DTD(Document Type Definition)의 논리적 구조를 따르는 XML 문서에 대해 구조정보를 표현하기 위한 방법을 제시한다. 구조정보는 엘리먼트 이름을 식별할 수 있는 EID, 부모와 자식 엘리먼트간의 계층정보를 위한 ETID, 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식 엘리먼트들의 순서정보를 위한 SORD, 그리고 동일한 부모 엘리먼트를 갖는 자식들 중 동일한 타입의 엘리먼트들에 대한 순서정보를 위한 SSORD로 구성된다. 이런 구조정보를 이용해 빠른 검색을 위한 내용 색인, 구조 색인, 애트리뷰트 색인을 설계한다. 설계된 색인을 통하여 질의를 처리하는 과정을 설명함으로써 다양한 구조적 질의를 효과적으로 처리할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.735-736
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• 2021

인터넷에서 댓글 시스템은 자신의 의사표현을 위한 시스템으로 널리 사용되고 있다. 하지만 이를 악용하여 상대방에 대한 혐오를 드러내기도 한다. 악성댓글에 대한 적절한 대처를 위해 빠르고 정확한 탐지는 필수적이다. 본 연구에서는 악성 댓글 분류 문제를 해결하기 위해서 순서가 있는 분류 레이블의 성질을 활용한 순서형 회귀 (Ordinal regression) 기반의 분류 모델을 제안한다. 일반적인 분류 모형과는 달리 혐오 발언 정도에 따라 다중 레이블을 부여하여 학습을 진행하였다. 실험을 통해 Korean Hate Speech Dataset에 대해 LSTM기반의 모형의 출력층을 다르게 구성하여 순서형 회귀 기반의 모형들의 성능을 비교하였다. 결과적으로 예측 결과에 대한 조율이 가능한 순서형 회귀 모형이 일반적인 순서형 회귀 모형에 비해서 편향된 예측에 대해 추가적인 성능 향상을 보였다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.11
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• pp.1125-1129
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• 2017

LSTM(Long Short-term Memory) is a kind of RNN(Recurrent Neural Network) in which a next-state is updated by remembering the previous states. The information of calling a sequence in a malware can be defined as system call function that is called at each time. In this paper, we use calling sequences of system calls in malware codes as input for malware classification to utilize the feature remembering previous states via LSTM. We run an experiment to show that our method can classify malware and measure accuracy by changing the length of system call sequences.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.318-320
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• 1999

정보시스템의 보호를 위한 침입탐지의 방법으로 오용탐지와 비정상행위 탐지방법이 있다. 오용탐지의 경우는 알려진 침입 패턴을 이용하는 것으로 알려진 침입에 대해서는 아주 높은 탐지율을 나타내지만 알려지지 않은 침입이나 변형패턴에 대해서는 탐지할 수 없다는 단점이 있다. 반면 비정상행위 탐지는 정상행위 모델링을 통해 비정상패턴을 탐지하는 것으로 알려지지 않은 패턴에 대해서도 탐지할 수 있는 장점이 있는데 국내외적으로 아직까지 널리 연구되어 있지 않다. 본 논문에서는 BSM으로부터 얻은 다양한 정보를 추출하고 이러한 정보를 자기조직화 신경망을 이용하여 축약함으로써 고정된 크기의 순서정보로 변환하는 방법을 제안한다. 이렇게 생성된 고정크기의 순서정보는 비정상행위 탐지에 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.3
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• pp.169-179
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• 2009

Communication log data consist of communication events such as sending and receiving e-mail or instance message and visiting web sites, etc. Many countries including USA and EU enforce the retention of these data on the communication service providers for the purpose of investigating or detecting criminals through the Internet. Because size of the retained data is very large, the efficient method for extracting valuable information from the data is needed for Law Enforcement Authorities to use the retained data. This paper defines the Interactive Communication Sequence Patterns(ICSPs) that is the important information when each communication event in communication log data consists of sender, receiver, and timestamp of this event. We also define a Mining(FDICSP) problem to discover such patterns and propose a method called Fast Discovering Interactive Communication Sequence Pattern(FDICSP) to solve this problem. FDICSP focuses on the characteristics of ICS to reduce the search space when it finds longer sequences by using shorter sequences. Thus, FDICSP can find Interactive Communication Sequence Patterns efficiently.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.880-883
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• 2003

본 연구에서는 효율적인 e-teaming 학습을 학습자에게 적합한 학습 환경의 학습 순서로 제공하기 위한 튜터(코치) 기능의 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 튜터 기능의 에이전트는 다양한 학습자 환경과 학습 수준에 따른 학습자의 학습파일과 선수 학습 자료를 데이터베이스로 저장하여 학습자에게 적합한 학습 순서의 제공을 목적으로 한다. 학습자와 에이전트의 지속적인 상호작용으로 효율적인 e-teaming 학습이 유지될 수 있도록 한다. 본 연구에서는 학습자의 선수(기초) 학습이나 학습 진행 상황, 결과 등의 정보를 저장하고 이를 이용하여 학습자에게 최적의 학습 순서를 제공할 수 있도록 튜터(코치) 기능의 에이전트와 협력 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 그 방법의 하나로 학습자의 학습 진행 상황을 저장하고 학습자들의 학습 순서와 시스템에서 제안하는 학습 순서를 비교하여 학습자에게 보다 적합한 학습 순서(courseware)를 제안할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과로 학습 순서를 제안하는 튜터 에이전트 시스템은 학습 시스템이 제안하는 학습 순서와 학습자가 학습하고자 하는 학습 순서를 학습자의 학습 진행에 따라 학습 순서를 재구성하고 평가 전에 학습자의 학습 순서 경로를 다시 한번 반복 학습하게 함으로써 학습자가 최대의 학습 효과를 얻을 수 있도록 하는 효과를 나타낼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.321-324
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• 2006

인터넷과 인트라넷의 확산에 따라, 스트림 데이터 처리 (stream data processing) 와 같은 새로운 분야가 등장하게 되었다. 스트림 데이터의 특징은 실 시간적이고 연속적으로 생성된다는 것이다. 따라서 기존의 질의 처리와는 달리 질의 또한 연속적으로 처리된다. 본 논문에서는 시간에 따라서 예측할 수 없게 특성이 바뀌는 데이터 스트림에 대한 처리에 대하여 다룬다. 특별히, 본 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의문을 구성하는 연산자들 간의 효율적인 수행 순서 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시스템의 부담을 적게 주면서도 데이터의 변화에 따라 수행 순서를 변화시킨다. 또한 본 논문에서는 고정 연산자 순서와 비교하여 제안한 기법의 우수성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1489-1490
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• 2010

제안하는 오류 제어는 산업 안전 서비스를 위한 멀티미디어 응용 개발 프레임워크의 오류 발생시 오류를 하나의 미디어로 취급하며 멀티미디어 응용 개발 프레임워크에서 다채널 방식을 사용한다. 다채널 방식이란 미디어 데이터 별로 별도의 채널을 할당하여 채널 별로 단일 미디어 정보를 순서대로 전송함으로써 동일 미디어 데이터는 순서가 변할 우려가 없다. 오류도 오류 발생시 순서대로 전송한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.137-141
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• 2003

본고에서는 동사 '주다'의 논항에 대해 논항의 배열 순서와 논항의 실현 양상을 살펴보고, 이를 바탕으로 논항을 추정하는 원리를 도출하는 것을 목적으로 한다. '주다' 동사의 경우 요구되는 세 개의 논항 중 두 개의 논항이 실현되는 경우가 가장 많으며, 논항이 생략되는 경향은 GOL>AGT>THM 순이다. 논항들 간의 배열에는 지배적인 순서가 있는데, 대개의 경우 [AGT-GOL-THM]의 순서를 따른다. 모든 논항을 추정하기 어려운 경우는 사실 많지 않으며 논항들간의 배열 순서와 실현 양상을 고려하면 기준이 되는 표지를 바탕으로 논항을 추정할 수 있다. 논항 추정 원리는 구문 분석에 있어서 어순 변이와 논항 생략을 처리는 근거를 마련할 수 있을 것이다.