Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.201-202
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2014
In this paper, we research on domestic or international hacking cases that could damage us mentally or financially. Seventy five percent of Web-site attacks abuses weak points of application programs, or software. We also research on major issues related to software development security with these demerits.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.14
no.6
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pp.15-24
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2004
Electronic commerce is widely used with the development of information communication technologies in internet using public key certificates. And the study for access control in Web application and DB system is also progressed actively. There are many verification method for PKC(Public Key Certificates), which are CRL, OCSP, SCVP and others. But their certificates verification methods for PKC cannot to be applied to PMI(Privilege Management Infrastructure) which is using AC(Attribute certificates) because of synchronization of PKC and AC. It is because AC has no public key, AC Verifier must get the PKC and verify the validity on PKC and AC. So in this paper we proposed the new AC-based certificate verification model. which provide the synchronization in two certificates(AC and PKC).
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.353-356
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2011
스마트 폰의 등장과 모바일 인터넷을 제공함에 따라 휴대폰은 음성통신 수단이 아닌 웹을 통하여 서비스를 제공받는 도구 또는 각종 게임 및 응용 어플리케이션을 제공하는 놀이수단으로도 발전하였고, 이로인하여 사용량도 증가하였다. 사용량의 급증으로 인하여 모바일 광고에 대한 업계의 관심도 증가 하였지만, 한정적인 출력화면에 의하여 제한적일 수밖에 없다. 이를 보완하기 위해, 본 논문에서는 기업의 로고 광고의 효과를 극대화 할 수 있는 안드로이드 기반 로고를 인식하는 증강현실 시스템을 제안 하였고, 이를 구현 하여 실 제폰에 탑재한 후 다양한 성능 분석을 하였다. 실험결과, 그 가능성은 확인하였지만 현하드웨어 성능으로는 실시간으로 지원하기에는 역부족임을 알 수 있었다.
With the development of high performance CPU / GPU, artificial intelligence algorithms such as deep neural networks, and a large amount of data, machine learning has been extended to various applications. In particular, a large amount of data collected from the Internet of Things, social network services, web pages, and public data is accelerating the use of machine learning. Learning data sets for machine learning exist in various formats according to application fields and data types, and thus it is difficult to effectively process data and apply them to machine learning. Therefore, this paper studied a method for building a learning data set for machine learning in accordance with standardized procedures. This paper first analyzes the requirement of learning data set according to problem types and data types. Based on the analysis, this paper presents the reference model to build learning data set for machine learning applications. This paper presents the target standardization organization and a standard development strategy for building learning data set.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.50
no.1
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pp.533-553
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2016
FRBR family models, which is published from 1998 to 2010, will be restructured in 2016 and the new name of the model is "FRBR Library Reference Model (LRM)." FRBR LRM is a consolidated model based on the legacy FRBR family of conceptual models - FRBR, FRAD, FRSAD and the two ontological models - FRBRCore and FaBio, as well as FRBRoo, the cooperated model with museum field. In this study, therefore, FRBR LRM is analyzed in respect to background information, characteristics of the model, such as user tasks, entities, attributes, and relationships. Experimental adaptation to $prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ for the LRM's entities and relationships is also conducted. Through this test, the differences between the original models and the consolidated model was reviewed and the applicability of the FRBR LRM model to the semantic web is also discussed. From now on, we have to select and modify among the various FRBR related models to meet our information needs. It will be difficult to find only one Implementation Methodology for every information needs.
The new technology, RSS(Really Simple Syndication), allows people to send and receive a lot of up-to-date information by constant monitoring websites and databases for new information, without having to visit the site or database. The "gatekeeping" task for capturing and delivering various information influx via new digital channels as speedy as possible, is being discussed as a new form of service in the field of information service system nowadays. Given this situation, the RSS tool can be greatly useful in the gatekeeping task. This paper, by analyzing concrete cases in which RSS is actually employed in libraries and also newly applied to other diverse information services in France, expects to provide insightful ideas for developing innovative information services in other countries.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.6
no.1
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pp.98-109
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2002
In this knowledge-based society, a man of ability should be able to be possessed of abilities to create new knowledge while selecting, acquiring and processing knowledge and information in line with his own purpose and communicating it to other people and sharing it with them. With the aid of the emergence of web, cyber learning in the form of web-based instruction is brought to the fore. Yet, the established way of cyber learning is based on the system where learners should proceed with this study on his own instead of relying on the interaction between teachers and learners. The established way of cyber learning leaves something to be desired in terms of the application of the way to class, being almost bereft of a system capable of recreating knowledge as the result of study. Accordingly, this study is designed to develop a cyber learning system using models with the concepts of knowledge construction. The system enabled students to cultivate abilities to analyze materials and to improve creativity, producing the following system; applying it to the teaching-learning process of social studies: the system capable of being applied to a series of process from the stage of grasping problems to the stage of learning completion; the system enabling teachers and students as well to produce study results; the system enabling students to recreate knowledge in the form of homepages from constructed learning resources instead of producing fragmental knowledge.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1999.11a
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pp.333-337
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1999
본 연구의 목표는 감성적 제품이나 환경을 체계적으로 개발하고 평가하는 과정에서 요구되는 DB를 개발하는 것으로서, 산업체에서의 활용도가 높고 공공성이 큰 데이터를 중심으로 지표를 수집하여 보급체계를 확립하는 것이다. 이번 연구에서는 2 단계 감성공학기반기술 연구 결과인 충 35 개 보고서 전자 파일을 입수하여 감성지표화 작업을 수행하였다. Web 상으로 지원 가능한 감성공학 지표(정보물)를 도출 하였으며, 감성공학 문헌, Handbook, Data compendium, 사전 등을 중심으로 지표를 분류하여 체계화하였다. 연구보고서로부터 도출 된 초기 지표로는 감성지표 185 개, 개발 제품/시스템 소개물 94 개, 웹으로 지원 가능한 감성공학 관련 정보물 35 개가 있다. 이를 기초로 활용 가능한 지표를 엄선하였다. 감성 제품 개발에 필요한 감성지표를 쉽고, 편리하고, 정확하게 검색하고, 감성공학 연구 결과들을 체계적으로 정리하기 위해 지표의 표현 방법, 용어, 기술 수준 등을 표준화하였다. 초기 도출된 감성지표 리스트 중 활용가치가 높은 결과물을 중심으로 감성지표를 정리하였으며, 현재 262개 지표에 대해서 연구책임자의 검증을 거쳐 지표화 작업을 완료하였다. 이들 결과는 인터넷을 통하여 서비스를 실시할 예정이며, 앞으로 제품설계, 환경응용 기술로서 감성공학적 제품설계를 위한 guideline으로 사용될 것으로 기대된다. 또한 이들 지표를 보급하기 위한 목적으로 개발한 감성공학 데이터베이스 시스템은 감성공학 자료의 보급체계로 활용되어 기업간의 정보교환 및 커뮤니케이션 유도를 통한 기업체간의 기술 및 관리 유기체계 구축에 활용될 것으로 기대된다.하도록 한다. 이는 기초과학 수준이 높은 북방권 국가들의 과학자들이 주로 활용되고 있다는 점에서도 잘 알 수 있으며 우리의 과학기술 약점을 보완하는 원천으로써 외국인 연구 인력이 대안이 되고 있음을 시사한다. 본 연구에서는 한국 연구 조직에서 일하는 외국인 연구자들의 동기 및 성과에 영향을 미치는 많은 요인들을 확인할 수 있었다. 상관관계, 분산분석, 회귀분석 등을 통해 활용 성과에 미치는 영향 요인들을 도출하였다. 설문 분석을 통하여 동기 및 성과 사이에는 강한 상관관계가 존재하는 것을 확인할 수 있었으며 이는 전통적인 동기 이론들과 부합한다. 대부분의 변수가 동기 및 성과에 동시에 영향을 미치는 것으로 조사되었으며 그중에서도 조직 협력 문화, 외국인 연구자의 의사소통 및 협력성, 외국인 연구자의 연구 능력 관련 변수들 및 연구 프로젝트의 기술수명주기, 외국인 연구자의 기존 기술지식의 흡수 등이 가장 중요한 변수로 나타났다. 이는 우리가 주로 중국 및 러시아 과학자들을 활용하여 상업화하는 외국인 연구인력 활용 패턴과도 일치하는 결과이다. 즉 우호적인 조직문화를 가지고 있는 연구 조직에서, 이미 과학기술 지식을 많이 가지고 있고 연구 능력도 높은 외국인 과학기술자를, 한국에서 기술이 태동 또는 성장하고 있는 연구 분야에서 활용하는 것이 가장 성과가 좋다는 사실을 확인시켜 주고 있다. 국내에서 최초로 수행된 본 연구는 외국인 연구 인력의 활용 성과가 매우 높으며, 우리의 과학기술혁신시스템을 보완하는 유효한 수단으로써 외국인 연구 인력이 중요한 대안이 될 수 있음을 발견하였다. 외국인 연구 인력을 잘 활용하기 위하여 문제점 및 개선방안을 활용 환경, 연구 인력
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.44
no.2
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
Traditional frequent pattern mining considers equal profit/weight value of every item. Weighted Frequent Pattern (WFP) mining becomes an important research issue in data mining and knowledge discovery by considering different weights for different items. Existing algorithms in this area are based on fixed weight. But in our real world scenarios the price/weight/importance of a pattern may vary frequently due to some unavoidable situations. Tracking these dynamic changes is very necessary in different application area such as retail market basket data analysis and web click stream management. In this paper, we propose a novel concept of dynamic weight and an algorithm DWFPM (dynamic weighted frequent pattern mining). Our algorithm can handle the situation where price/weight of a pattern may vary dynamically. It scans the database exactly once and also eligible for real time data processing. To our knowledge, this is the first research work to mine weighted frequent patterns using dynamic weights. Extensive performance analyses show that our algorithm is very efficient and scalable for WFP mining using dynamic weights.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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