• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.83-86
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• 2000

공간 데이터가 증가함에 따라 이를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기술로, 기존의 데이터 마이닝 방법에 공간의 개념을 추가하여 확장함으로써 공간 패턴, 공간 객체들의 연관 관계 둥을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 마이닝의 기법 중의 하나인 공간 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 공간 관계를 포함한 공간 연관 규칙뿐만 아니라 공간 객체의 비공간 속성도 함께 고려함으로써 보다 확장되고 다양한 공간 연관 규칙을 탐사할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.105-108
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• 2005

본 논문에서는 지리정보 시스템인 GMS 를 기반으로 한 공간 연관 규칙의 구현과 설계 방법을 제안한다. GMS 에는 비공간 데이터와 공간 데이터가 테이블로 구분되어 저장되어 있다. 이를 이용하여 비공간 데이터 집합에서 관련된 데이터 집합을 추출한 후 그에 해당되는 공간 데이터를 이용하여 공간 연관 정보를 찾아내서 연관 규칙을 발견하는 방법에 대입하여 공간 연관 규칙을 발견한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.84-86
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• 2000

연관 규칙 마이닝 과정에 참조되는 일반 개념 계층은 개념간의 명확한 관계만을 표현한다. 실제로는 개념 사이의 관계가 애매한 경우가 많다. 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계까지 반영할 수 있는 퍼지 개념 계층을 이용하여 일반화된 연관 규칙을 마이닝하는 방법을 제안한다. 퍼지 개념 계층에서의 하위 개념을 상위 개념으로 적절하게 반영하는 방법과 마이닝된 연관 규칙에서 중복되는 규칙의 가지치기(pruning)에 사용되는 측도를 소개한다. 또한 퍼지 개념 계층을 이용한 일반화된 연관 규칙 마이닝 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.190-194
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• 2003

이 논문에서는 블록 암호 알고리즘인 XTEA에 관한 연관키를 이용한 차분공격에 대하여 설명한다. 이것은 XTEA 알고리즘이 TEA가 갖고 있는 취약한 키 스케줄을 보완하여 Kelsey 등이 제안한 연관키 공격에 대응하기 위하여 설계되었지만, 26 라운드로 줄인 XTEA 또한 우리의 연관키를 이용한 차분공격에 안전하지 못하다는 것을 보여준다. 또한 키 스케줄에 의하여 다양하게 변화된 라운드의 XTEA에 관한 연관키 공격이 가능하다. 이 때 필요한 선택평문과 암호화 과정은 각각 2$^{18.5}$ 과 2$^{115.21}$ 이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.385-387
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• 2004

현재의 침입탐지 시스템의 문제점들을 개선하기 위해 침입탐지 정보의 축약기술 및 연관성 분석 기법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 또한 최근에는 침입탐지 정보의 연관성 분석 시스템에 대한 효과성 검증에 대한 연구도 진행 중이다. 본 논문에서는 침입탐지 정보의 축약기술 및 연관성 분석 시스템의 효과성을 검증하기 위한 평가방안을 제안하였다 즉, 침입탐지 정보의 연관성 분석 시스템에 필요한 기능 요구사항을 제시하고, 그러한 기능을 객관적으로 평가할 수 있는 방법으로 가중치 및 행렬에 의한 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.121-123
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• 2004

본 논문은 데이터 마이닝에서 사용되는 연관규칙(Association Rule)을 활용하여 고객에게 상품을 추천하는 방법을 제안한다. 일반적으로 한명의 고객에 대하여 적용할 수 있는 연관규칙의 개수가 한 개 이상이 될 수 있다는 가정하에, 고객과 연관규칙과의 적합성 여부를 값으로 나타내는 방안을 고안하고 이를 이용하여 고객에 대한 연관규칙의 순위를 부여하는 방식을 연구한다. 또한 상품 추천 시 범위 값을 가지는 속성을 고려하여 상품을 추천하도록 하는 방법을 제안하고 이 방법의 타당성과 타 방식과의 비교우위를 실험을 통하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.284-286
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• 1999

본 논문은 지능적 이미지 검색 시스템을 위한 질의 패턴 탐사를 제안한다. 지능적 이미지 검색 시스템은 이미지 검색시 질의 로그로부터 사용자의 검색 패턴을 탐사하여 패턴에 따라 연관된 검색을 동시에 수행함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템의 질의 로그 마이닝 과정에서 필요한 질의 패턴 탐사 방법을 제안한다. 연관 규칙의 경우 단편적인 연관 관계만이 탐사되기 때문에 사용자의 질의 패턴으로 사용하기에 효과적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 연관 규칙을 개선하여 하나의 항목과 연관된 패턴을 표현할 수 있는 형태를 제안한다. 질의 패턴을 사용하면 사용자의 패턴을 탐사하는 응용에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.661-662
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• 2009

갈수록 심각해져가는 보안위협 속에 많은 기관들은 다양한 정보보호시스템을 구축하고, 이를 통합하는 통합보안관리시스템을 운영하고 있다. 이러한 통합보안관리시스템은 이기종간 보안로그를 상호연관분석 할 수 있는 기능을 다양한 방법을 통해 제공하고 있다. 이러한 다양한 상호연관분석 방법 중 다단계 상호연관분석 방법을 이용한 통합보안관리시스템에서 내부자원이 악성코드에 악용되는 걸 사전에 탐지할 수 있는 상호연관분석 정책을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.1
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• pp.79-98
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• 1998

교통계획의 수립은 사람과 화물의 이동상태에 대한 파악으로부터 시작되며 화물이동상태를 파악 하기 위한 가장 기본적인 데이터는 지역별 발생집중 화물량일 것이다. 이러한 지역별 발생집중 화물량의 추계방법중 추계의 간편성과 경제상황변화의 반영이 용이하다는 점에서, 최근 학자들의 상당한 주목 을 받으며 연구되고 있는 것이 산업연관분석을 응용한 물류해석방법이다. 그러나 이방법은 대상지역의 산업연관표를 기본 data로 하기 때문에 해당지역의 산업연관표의 존재 여부에 따라서 그 적용범위가 제한된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 연구되고 있는 방법이 Nonsurvey법이다. Nonsurvey법은 대 지역의 산업연관표로부터 그 지역에 포함된 소지역의 산업연관표를 여러 가지 보조적인 데이터를 이용해 서 간접적으로 추계하는 방법이다. 본연구에서는 이러한 Nonsurvey법의 하나로서 대지역의 산업연관표 와 지역분해된 각 소지역의 산업부문별 생산량만을 이용해서 각 소지역의 발생집중화물량을 추계하는 방법을 제안했다. 그리고 일본의 긴키(Kinki)지역과 이에 속하는 4부현을 대상으로 본연구의 방법으로 추계된 이출입양과 실제의 산업연관표상의 이출입량을 비교.분석함으로써 본 연구의 방법에 대한 검증을 실시했다. 본 연구에서 제아한 지역별 발생집중 화물량 추계방법의 특징은 다음과 같다. 첫째, 대지역내 각 소지역간의 이출입량이 분기계수라고 하는 산업관계표의 산업관계표의 행방향의 합에 대한 비율을 사용함으로서 간단히 추계가능 하다. 둘째, 추계된 소지역의 산업관계표는 대지역에 대한 시스템전체의 정합성이 유지된다. 셋째 분해되는 소지역의 수에 관계없이 각소지역의 이출입양에 대한 추계가 가능하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.146-154
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• 2001

본 논문에서는 개념망 구축을 위해 사전 뜻풀이말에서 추출 가능한 의미속성의 분포 정보를 기반으로 어휘 연관도를 측정하고자 한다. 먼저 112,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미속성을 추출한다. 추출 가능한 의미속성은 체언류, 부사류, 용언류 등이 있는데 본 논문에서는 일차적으로 명사류와 수식 관계에 있는 용언류 중 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부착된 것을 대상으로 한다. 추출된 공기쌍 45,000여 개를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(MI)을 이용하여 명사류와 용언류의 연관도를 측정한다. 한편, 자료의 희귀성을 완화하기 위해 수식 관계의 명사류와 용언류는 기초어휘를 중심으로 유사어 집합으로 묶어서 작업을 하였다. 이러한 의미속성의 분포 정보를 통해 측정된 어휘 연관도는 의미속성의 공유 정도를 계산하여 개념들간에 계층구조를 구축하는 데 이용할 수 있다.