• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.327-329
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• 2012

문서 내에 존재하는 중요한 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 개체와 개체 사이의 상호작용 표현에 중요하게 관여하는 핵심자질을 잘 선택할수록 빠르고 정확하게 관계 추출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 개체 쌍 사이에 존재하는 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 정규화해서 스트링 커널에 적용하는 관계 추출 방법을 제안한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서 과학기술문헌에 존재하는 중요한 개체들 간의 연관관계 추출 성능 평가를 수행하는 테스트컬렉션을 자체적으로 구축하였으며 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 측정하였다. 정확도 실험 결과, 스트링 커널의 입력으로 문장 전체를 사용한 경우에는 55.0693%, 개체 쌍 사이의 문자열을 사용한 경우에는 61.0331%, 그리고 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용한 경우에는 69.14%로, 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용했을 때 성능이 가장 좋게 나타났다. 결론적으로 문장 내의 술어-논항 구조를 분석하여 정규화된 어휘 패턴을 생성하고 이렇게 생성된 문자열을 스트링 커널에 적용하는 방법이 관계 추출에 유용한 방법임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권10호
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• pp.786-792
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• 2009

지지벡터기계는 자료간의 유사도를 커널함수를 사용하여 계산하고, 이러한 유사도를 이용하여 패턴을 분류하는 최적인 초평면을 구한다. 따라서 자료의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 유사도의 사용이 중요하다. 본 연구에서는 아미노산 서열간의 최적의 유사도를 얻기 위해서, 아미노산의 진화적인 관계와 소수성으로부터 유도된 메트릭을 실수 지수를 가지는 형태로 일반화하였다. 제안한 메트릭이 메트릭의 조건을 만족하고, 아미노산 서열과 DNA 서열의 유사도를 계산하기 위해서 널리 사용되는 스트링 커널내에서 이용되는 메트릭파의 관련성을 알아본다. 또한, 적용하려는 문제에 보다 효과적인 메트릭을 일반화 메트릭에서 찾을 수 있음을 신호펩티드의 절단위치 예측실험을 통하여 알아본다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권7호
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• pp.821-830
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• 2006

전 세계적으로 큰 피해를 주는 웜을 탐지하고 필터링 하는 것은 인터넷 보안에서 큰 이슈중의 하나이다. 웜을 탐지하는 하나의 방법으로서 리눅스 넷필터 커널 모듈이 사용된다. 웜을 탐지하는 기본 동작으로서 스트링 매칭은 네트웍 상으로 들어오는 패킷을 미리 정의된 웜 시그니쳐(Signature, 패턴)와 비교하는 것이다. 웜은 하나의 패킷 혹은 2개(혹은 그 이상의) 연속된 패킷에 나타난다. 이때, 웜의 일부분은 첫 번째 패킷에 있고 나머지 부분은 연속된 패킷 안에 있다. 웜 패턴의 최대 길이가 1024 바이트를 넘지 않는다고 가정하면, 2048 바이트의 길이를 가지는 2개의 연속된 패킷에 대해서 스트링 매칭을 수행해야만 한다. 이렇게 하기 위해, 리눅스 넷필터는 버퍼에 이전 패킷을 저장하고 버퍼링된 패킷과 현재의 패킷을 조합한 2048 바이트 크기의 스트링에 대해 매칭을 수행한다. 웜 탐지 시스템에서 다루어야 하는 동시 연결 개수의 수가 늘어날수록 버퍼(메모리)의 총 크기가 증가하고 스트링 매칭 속도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 메모리 버퍼 크기를 줄이고 스트링 매칭의 속도를 증가시키는 버퍼를 이용하지 않는 스트링 매칭 방식을 제안한다. 제안된 방식은 이전 패킷과 시그니쳐(Signature)의 부분 매칭 결과만을 저장하고 이전 패킷을 버퍼링하지 않는다. 부분 매칭 정보는 연속된 패킷에서 웜을 탐지하는데 사용된다. 제안된 방식은 리눅스 넷필터 모듈을 수정하여 구현하였고, 기존 리눅스 넷필터 모듈과 비교하였다. 실험 결과는 기존 방식에 비해 25%의 적은 메모리 사용량 및 54%의 속도 향상을 가짐을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2980-2982
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• 2000

본 연구에서는 리눅스 기반의 클러스터링 웹서버를 구성하고, 이 클러스터링 웹서버를 하나의 서버인 것처럼 관리하는 개발툴을 만들었다. 그리고 커널 패치를 통하여 로드밸런서가 다양한 시스템 정보를 밸런싱에 이용하도록 하였다. 각 리얼서버에는 응답 데이터의 양 혹은 각 패킷의 길이에 따라 전송의 순서를 결정하는 QoS를 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.329-334
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• 2009

기존 온톨로지 정렬 기법은 두가지 문제점을 가지고 있다. 먼저 자질을 해당 분야 전문가가 정의하기 때문에 중요한 자질들이 자질셋에 포함되지 않을 수 있다는 것이다. 다음으로는 온톨로지의 의미 정보와 구조 정보를 이용하여 유사도를 따로 계산한 후, 각각의 실험에 의해 정의된 가중치를 이용하여 전체 유사도를 계산한다. 하지만 온톨로지 상에 나타나는 의미 정보와 구조정보의 상대적인 가중치가 실험적인 방법 혹은 사용자에 의해 결정되기 때문에 시스템이 특정 온톨로지에 한정되거나 성능이 떨어질 수 있어 문제이다. 본 논문에서는 온톨로지 정렬을 위한 파스 트리 커널을 제안한다. 온톨로지 상의 개체에 대한 유사도를 계산하기 위해 먼저 온톨로지를 트리 구조로 변환한다 그 후, 변환된 트리 간의 유사도는 온톨로지 정렬을 위해 수정된 파스트리 커널을 이용하여 계산한다. 이때 자질은 명시적으로 나열하지 않는다. 유사도 계산시, 파스 트리 커널에 근사 스트링 매칭 기법을 적용하여 의미 정보를 반영한다. 검증 위한 실험에서 제안한 방법은 기존의 온톨로지 정렬 기법보다 나은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.520-522
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• 2013

스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.