• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.568-570
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• 2022

객체 유사도를 판별하는 기술은 정보 처리의 여러 분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는 현장 자연어 텍스트 데이터셋과 딥러닝 모델을 이용하여 챗봇 등에서 응용되는 데이터 유사성을 판별하고, 해당 모델의 성능을 측정해보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 내용기반 영상검색중 객체기반검색 방법에 대해 다룬다. 먼저 색상과 질감정보가 동일한 영역을 VQ알고리즘을 이용해 군집화 함으로써 동일한 영역을 추출하는 새로운 영상분할기법을 제안하고, 분할 후에 분할에 사용된 색상과 질감정보, 객체간의 위치정보와 영역크기정보를 가지고 객체간 유사도를 판별하여 영상을 검색한다. 이 때 사용되는 색상의 범위의 몇 개의 주요한 색상으로 표시하기 위해 색상테이블을 사용하고 인간의 인지도에 의해 다시 그룹화 함으로써 계산량과 데이터저장의 효율성을 높인다. 영상검색시에는 질의 영상의 관심객체와 비교대상이 되는 데이터베이스 영상의 여러 객체와의 유사성을 판단하여 영상간의 유사도를 계산하는 일대다 매칭 방법(One Object to Multi Objects Matching)과 질의 영상의 여러 객체와 데이터베이스영상의 여러 객체간의 유사도를 판단하는 다대다 매칭 방법(Multi Objects to Multi Objects Matching)을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 고속검색을 실현하기 위해 주요한 색상값을 키(key)색인화 해서 일치가능성이 없는 영상들은 1차적으로 제거함으로써 검색시간을 줄일 수 있도록 했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1424-1430
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• 2020

본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 출력 계산을 위해 블록 매칭을 사용하였으며, 센터 마스크와 매칭 마스크의 유사도 판별하여 추정치를 계산한다. 필터의 출력은 추정치와 입력 화소값을 가감하여 계산하며, 센터 마스크의 표준 편차와 잡음 상수에 따라 가중치를 부여하여 최종 출력을 구한다. 제안하는 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법들과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 확대영상 및 PSNR비교를 통해 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.40-43
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• 2016

본 논문에서는 다수의 영상을 빠르고 오류 없이 정합하기 위하여 정합과정의 전 처리로써 유사도 맵 생성 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 블록화한 히스토그램을 통하여 영상간의 관계를 판별하게 된다. 두 영상의 블록 히스토그램을 비교하여 영상 간의 유사성과 위치관계를 8 방향으로 판별하고 이를 이용하여 유사도 맵에 영상들을 정렬하게 된다. 유사도 맵의 생성으로 정합 알고리즘을 적용해야 하는 경우의 수가 줄어들어 복잡도는 낮아지게 되어 이후 정합과정에서 속도의 이득을 얻을 수 있다. 또한 정합 방법으로 변형이 적은 영상을 정합하는데 탁월한 성능과 속도를 보이는 히스토그램을 이용한 방법을 제안한다. 제안 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 기존의 다중 영상 스티칭 알고리즘에 비하여 매우 빠른 속도를 확인 할 수 있고 결과 영상 또한 오류가 적은 것을 확인 할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.662-667
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• 2022

음악 유사도 계산은 음악 검색 서비스 구현에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문은 커버곡 검색의 성능을 제고하기 위한 음악 유사도 학습에 대해서 다룬다. 음악 유사도 함수를 유도하는 데 확률적 선형 판별 분석을 이용하여 잠재 음악 공간을 구한다. 잠재 음악 공간은 같은 커버곡 간의 거리는 줄이고 다른 곡 간의 거리는 크게 되도록 학습한다. 추출된 음악 특징이 잠재 음악 변수에서 생성되었다는 가정 하에 확률 모델을 구하고, 음악의 동질성 여부를 가설검증하여 음악 유사도 함수를 유도한다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여 제안한 음악 유사도 함수가 커버곡 검색 성능을 개선시킬 수 있음을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.49-61
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• 2017

안드로이드 플랫폼에서 다양한 모바일 애플리케이션이 개발/배포되면서 편리함과 유용성이 더욱 증가하고 있으나 지속적으로 악성 모바일 애플리케이션(Malicious Mobile Application) 또한 급증하고 있어 스마트폰 사용자도 모르게 단말 내 중요 정보 등이 외부로 유출되고 있다. 악성앱 검출을 위해 안드로이드 플랫폼을 대상으로 다양한 모바일 백신이 개발되었지만 최근에 발견된 서버 기반 다형상 모바일 악성앱인 경우 은닉 우회 기법을 포함하고 있으며, C&C 서버 기반 다형상 생성기에 의해서 각 사용자 단말에 매번 조금씩 다른 형태의 악성앱이 생성 및 설치되기 때문에 기존 모바일 백신에 손쉽게 검출되지 않는다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 서버 기반 다형상 모바일 악성앱에 대한 APK 역컴파일 과정을 통해 핵심 악성 코드를 구성하는 DEX 파일내 메소드에 대한 유사도와 접근권한 유사도 측정을 통해 상관관계를 분석하여 SSP 악성앱을 판별하는 기법을 제시하였다. DEX 메소드 유사도와 퍼미션 유사도 분석 결과 SSP 악성앱에 대한 동작 방식의 특징을 추출할 수 있었으며 정상앱과 구별 가능한 차이점을 발견할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.31-43
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• 2014

안드로이드 기반 모바일 단말 사용자가 증가함에 따라 다양한 형태의 어플리케이션이 개발되어 안드로이드 마켓에 배포되고 있다. 하지만 오픈 마켓 또는 3rd party 마켓을 통해 악성 어플리케이션이 제작 및 배포되면서 안드로이드 기반 모바일 단말에 대한 보안 취약성 문제가 발생하고 있다. 대부분의 악성 어플리케이션 내에는 트로이 목마(Trojan Horse) 형태의 악성코드가 삽입되어 있어 모바일 단말 사용자 모르게 단말내 개인정보와 금융정보 등이 외부 서버로 유출된다는 문제점이 있다. 따라서 급격히 증가하고 있는 악성 모바일 어플리케이션에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 능동적인 대응 메커니즘 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 악성 앱 탐지 기법의 장단점을 분석하고 안드로이드 모바일 단말내에서 실시간 이용시 발생하는 이벤트를 수집한 후 Jaccard 유사도를 중심으로 악성 어플리케이션을 판별하는 메커니즘을 제시하고 이를 기반으로 임의의 모바일 악성 앱에 대한 판별 결과를 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.79-89
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• 2010

본 논문은 한국어 표절 검사를 위해서 표절의 유형을 분석하여, 유형별 분석 결과를 기반으로하여 유사 문장 판별 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 한국어 문장에 대한 표절 유형 분석 결과를 토대로 LSA와 N-gram을 이용한 유사 문장 검색을 통하여 여러 유형의 표절로부터 견고한 유사 문장 판별 모델을 구현하였다. 제안한 모델의 성능 분석을 위해서 학생들이 인위적으로 작성한 표절 리포트와 표절한 첨부 문서로 실험 데이터를 구축하였다. 성능 비교를 위해서는 기존의 N-gram 모델, 벡터모델, LSA 모델이 사용되었으며, 실험 결과 제안한 모델이 정확률, 재현율, 그리고 F값 척도에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.501-503
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• 2015

Malicious(악의적인) + Code 즉, 악의적인코드를 포함한 소프트웨어라는 의미로 줄여 Malware(Malicious + Software) 라고 불리는 악성코드는 최근 네트워크와 컴퓨터의 급속한 발전에 따라 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 폭발적인 증가율 추세를 보이고 있는 악성코드의 위협을 대비하기 위해 악성코드에 대한 분석이 필요한데 그 분석의 종류로는 초기분석, 동적 분석, 정적분석으로 나누고 장, 단점을 정리하였다. 또한 악성코드 대량화에 따른 효율적인 분석과 빠른 의사결정을 위한 악성코드 유사도에 대한 연구를 소개하고 API Call Sequence와 분류된 API를 이용한 악성행위 유사도 판별법을 제시하고 실험하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.117-130
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• 2008

본 논문은 LBG 알고리즘을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색조와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 분석한다. 색조와 채도에 의해 정의되는 2차원 공간에서 각 의상 영상에 대한 색상 분포를 분석하기 위하여 LBG 알고리즘에 의한 비모수적 클러스터링 기법을 적용하고, 클러스터링 결과 얻어진 두 영상의 클러스터 사이의 평균 유클리디안 거리 값을 계산하여 이를 색상 유사성을 판단하는 유사 값으로 정의한다. 제안 기법의 안정성을 입증하기 위하여 서로 다른 조명 환경에서 촬영된 12벌의 의상에 대하여 기존 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 색상 유사성 판별 결과와 제안 기법의 적용 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 객관적 기준 정의가 용이하였고, 기준에 따른 의상의 동일성 판별 실험에서 91.6%의 판별 성공률을 얻었다.