• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.153-156
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• 2000

인터넷을 통해 유통되는 디지털 콘텐츠의 식별과 접근을 위한 고유 식별체계로서 DOI(Digital Object Identifier)의 개발, DOI의 구문구조 DOI의 관리와 운영, DOI 메타데이터와 장르, DOI변환과 핸들시스템(Handle System)을 소개하고, DOI의 국내 도입을 위한 DOI 등록 시스템, DOI 변환 시스템, DOI 검색시스템 INDECS 메타데이터를 이용한 디지털콘텐츠 유통관리시스템, DOI 참조링크 시스템의 개념적 설계와 구축내용을 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.695-697
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• 2003

다중데이터베이스 마이닝에서 하나의 데이터 집합을 형성하는 작업은 많은 부하가 따른다. 그러므로, 본 논문에서는, 가중치 거리를 이용한 클러스터링을 통해 관련성이 높은 데이터베이스를 식별하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 빈발한 항목으로 구성된 데이터 집합을 생성하여 데이터베이스 사이의 유사성과 거리를 측정하고 데이터베이스간의 거리에 대한 식별성을 향상시키기 위하여 최다 빈발항목에 대한 비교 연산을 통해 가중치를 산출한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안한 기법이 Ideal&Goodness 기법보다 다중데이터베이스의 트랜잭션 데이터베이스에 대한 식별 능력이 우수함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.101-101
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• 2017

연구 성과물에 대한 접근성을 개선함으로써 다른 연구에도 도움을 주어 또 다른 과학적 발명과 발견에 기여할 수 있어야 한다는 오픈 사이언스의 철학이 전세계적으로 설득력을 얻으면서 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 사회적 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 지난 몇년 동안 글로벌 표준식별자 개발, 메타데이터 및 인용 방식의 표준화, 데이터 리포지토리 구축 등 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 전통적으로 학술지 논문의 부속 자료로 여겨지던 데이터(연구 데이터)는 이제 다양한 분야에서 논문과는 독립적으로 데이터 리포지토리에 기탁되어 공개되거나 데이터 저널에 출판되기도 한다. 그러나 학술 논문의 출판과는 달리 데이터 출판은 종종 다른 용어와 의미로 정의되기도 하며 분야마다 데이터 출판의 방식과 구현의 정도가 크게 다르다. 본 연구에서는 현재 진행 중인 데이터 공개 및 출판 이니셔티브를 소개하고 데이터의 공적 이용가능성, 문서화, 인용, 식별자 부여, 검증 및 데이터 출판의 단계별 구현 사례를 분석한다. 또한 국내에서 데이터 출판과 관련하여 수행 중인 과제를 검토한다. 마지막으로, 학술 정보 출판과 연구데이터 관리를 도서관의 기능으로 인식하고 출판과 관련한 다양한 관심사를 논의하는 도서관 중심 이니셔티브를 살펴봄으로써 데이터 출판과 관련한 도서관의 역할을 모색하고자 한다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.14 no.4
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• pp.35-43
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• 2022

This paper studies how to improve the identification rate of laryngeal disability speech data by convolutional neural network (CNN) and machine learning ensemble learning methods. In general, the number of laryngeal dysfunction speech data is small, so even if identifiers are constructed by statistical methods, the phenomenon caused by overfitting depending on the training method can lead to a decrease the identification rate when exposed to external data. In this work, we try to combine results derived from CNN models and machine learning models with various accuracy in a multi-voting manner to ensure improved classification efficiency compared to the original trained models. The Pusan National University Hospital (PNUH) dataset was used to train and validate algorithms. The dataset contains normal voice and voice data of benign and malignant tumors. In the experiment, an attempt was made to distinguish between normal and benign tumors and malignant tumors. As a result of the experiment, the random forest method was found to be the best ensemble method and showed an identification rate of 85%.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.149-152
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• 2014

본 연구에서는 저자명 모호성 해소를 위해 토픽모델링 기법을 사용하여 저자명을 식별 하였다. 기존의 토픽모델링은 용어 자질만을 고려하였지만 본 연구에서는 제 3의 메타데이터 자질을 활용하여 ACT(Author-Conference Topic Model) 모델과 DMR(Dirichlet-multinomial Regression) 토픽모델링을 대상으로 저자명 식별 성능을 평가, 비교하였다. 또한 수작업으로 저자 식별 작업을 한 데이터셋을 기반으로 저자 당 논문 수와 토픽 수에 차이를 두고 연구를 진행하였다. 그 결과 저자명 식별에 있어 ACT 모델보다 DMR 토픽모델링의 성능이 더 우수한 것을 알 수 있었다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.4
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• pp.7-12
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• 2023

디지털운행기록장치(DTG)는 차량의 운행정보를 기록하고 저장하는 장치로, 여객 및 화물자동차에 의무적으로 장착되어 여러 실시간 운행기록을 수집하고 관리할 수 있도록 하고 있다. 대부분 버스, 택시, 화물차 등에 사용되며, 상용 자동차의 운전자를 인증하고 과도한 운행으로 인한 사고를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 기존의 국내 디지털운행기록장치 관련 지침 및 표준 사양의 보안 기술 관련한 내용을 살펴보고 더 나아가 문헌조사를 통해 발견된 디지털운행기록장치 데이터 보호 관련 기본적 보안원칙을 소개한다. 더불어, 디지털 포렌식을 위한 데이터 식별 방법에 대한 실험적인 시도 사례의 결과를 함께 소개한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.8
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• pp.205-217
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• 2021

Decentralized SSI(Self Sovereign Identity) has become an alternative to a new digital identity solution, but an efficient de-identification technique has not been proposed due to the unique algorithmic characteristics of data transactions. In this study, to ensure the decentralized operation of SSI, we propose a de-identification technique that does not remove identifiers by restructuring the verification results of ZKP (Zero Knowledge Proof) into a form that can be provided to the outside by the verifier. In addition, it is possible to provide restructured de-identification data without the consent of data subject by proposing the concept of differential sovereignty management for each entity participating in verification. As a result, the proposed model satisfies the domestic personal information protection law in a decnetralized SSI, in addition provides secure and efficient de-identification processing and sovereignty management.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.81-83
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• 2024

본 논문에서는 mask R-CNN의 이미지 세그먼테이션(Image Segmentation) 기법을 이용하여 철도의 선로를 식별하고 분류하는 방법을 제안한다. mask R-CNN의 이미지 세그먼테이션은 바운딩 박스(Bounding Box)를 통해 이미지에서 객체를 식별하는 R-CNN 알고리즘과는 달리 픽셀 단위로 관심 있는 객체를 검출하고 분류하는 기법으로서 오브젝트 디텍션(Object Detection)보다 더욱 정교한 객체 식별이 가능하다. 본 연구에서는 Pascal VOC 형태의 고속철도 데이터 24,205셋의 데이터를 전처리하고 MS COCO 데이터셋으로 변환하여, MMDetection의 mask R-CNN을 통해 픽셀 단위로 철도선로를 식별하고 정상/불량 상태를 분류하는 연구를 수행하였다. 선행연구에서는 YOLO를 활용하여 Polygon형태의 좌표를 바운딩 박스로 분류하였는데, 본 연구에서는 mask R-CNN을 활용함으로써 철도 선로를 더욱 정교하게 식별하였으며 정상/불량의 상태 분류는 YOLO와 유사한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.47-49
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• 2021

According to the revision of the Data 3 Act in 2020, personal information of medical data can be processed anonymously for statistical purposes, research, and public interest record keeping. However, unidentified data can be re-identified using genetic information, credit information, etc., and personal health information can be abused as sensitive information. In this paper, we derive the need for homomorphic encryption to protect the privacy of personal information separated by sensitive information.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.