• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• 제23권4호
• /
• pp.679-694
• /
• 2013

According to the national information security white paper 2013, the number of hacking attempt in 2012 is 17,570 which is increased by 67.4% than in 2011, and it has been increasing year after year. The cause of this increase is considered as pursuit of monetary profit and diversification techniques of infection. However, because the development of malicious code faster than the increase in the number of experts to analyze and respond the malware, it is difficult to respond to security threats due to malicious code. So, the interest on automatic analysis tools is increasing. In this paper, we proposed the method of malware classification by similarity using malware DNA. It helps the experts to reduce the analysis time, to increase the correctness. The proposed method generates 'Malware DNA' from extracted features, and then calculates similarity to classify the malwares.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• 제6권8호
• /
• pp.2262-2270
• /
• 1999

In this paper, we describe gesture recognition algorithm using computer vision sensor and HMM. The automatic hand region extraction has been proposed for initializing the tracking of the tele-operation gestures. For this, distance informations(disparity map) as results of stereo matching of initial left and right images are employed to isolate the hand region from a scene. PDOE(positive difference of edges) feature images adapted here have been found to be robust against noise and background brightness. The KNU/KAERI(K/K) gesture instruction set is defined for tele-operation in atomic electric power stations. The composite recognition model constructed by concatenating three gesture instruction models including pre-orders, basic orders, and post-orders has been proposed and identified by discrete HMM. Our experimental results showed that consecutive orders composed of more than two ones are correctly recognized at the rate of above 97%.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• 제23권4호
• /
• pp.41-67
• /
• 2006

The writings frame and various rules based on discourse structure and knowledge-based methods were applied to construct the automatic Ext/sums (extracts & summaries) system from the straight news in web. The frame contains the slot and facet represented by the role of paragraphs, sentences , and clauses in news and the rules determining the type of slot. Rearrangement like Unification, separation, and synthesis of the candidate sentences to summary, maintaining the coherence of meanings, was carried out by using the rules derived from similar degree measurement, syntactic information, discourse structure, and knowledge-based methods and the context plots defined with the syntactic/semantic signature of noun and verb and category of verb suffix. The critic sentence were tried to insert into summary.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.189-194
• /
• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
• /
• 제32권3호
• /
• pp.247-264
• /
• 2021

This study aims to create a deep learning-based classification model to classify suicide tendency by suicide corpus constructed for the present study. Also, to analyze suicide factors, the study classified suicide tendency corpus into detailed topics by using topic modeling, an analysis technique that automatically extracts topics. For this purpose, 2,011 documents of the suicide-related corpus collected from social media naver knowledge iN were directly annotated into suicide-tendency documents or non-suicide-tendency documents based on suicide prevention education manual issued by the Central Suicide Prevention Center, and we also conducted the deep learning model(LSTM, BERT, ELECTRA) performance evaluation based on the classification model, using annotated corpus data. In addition, one of the topic modeling techniques, LDA identified suicide factors by classifying thematic literature, and co-word analysis and visualization were conducted to analyze the factors in-depth.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.529-531
• /
• 2005

본 논문은 한국을 비롯하여 미국, 러시아 중국 등 4개국을 연결하는 글로벌 과학기술협업연구망인 글로리아드의 활용도를 측정하여 망의 유지, 보수 및 관리를 도와주며 망의 사용국가, 사용성격 등을 분석하는데 유용하게 사용할 수 있도록 하기 위하여 한국과학기술정보연구원에서 수행하고 있는 글로벌 과학기술협업연구망 구축사업의 일환인 글로리아드-한국 링크 활용도 모니터링 시스템 (GMON-KR) 개발 연구를 소개한다. GMON-KR은 넷플로우(Netflow) 기반의 트래픽 모니터링 시스템으로써 넷플로우 데이터를 분석하여 웹페이지 기반의 테이블과 그래프로 결과를 보여주며 10분을 주기로 결과 값을 자동으로 갱신한다. 또한, 분석 결과 값을 데이터베이스에 저장하므로 추후에 원하는 정보를 추출해낼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.195-200
• /
• 2012

한국어 조사는 다른 외국어에는 대응하는 어휘가 없는 경우가 대부분이기 때문에 외국인이 한국어를 배울때 조사를 가장 어려워한다. 특히, 한국어에서 조사는 문법적 특징을 결정하는 매우 중요한 형태소이며 문장의 뜻을 매우 다르게 바꿀 수 있으므로 올바른 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 외국민이 입력한 불완전한 한국어 문장에서 조사를 올바르게 교정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주어진 문장에 대해 한국어 형태소 분석기와 품사 태거를 이용하여 체언과 용언을 추출하고 이를 세종 용언 사전과 체언 사전의 문형 정보를 이용하여 올바른 조사를 부착하고 교정해 준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.273-279
• /
• 2001

시소러스는 자연언어처리의 여러 분야에서 이용 가능한 아주 유용한 정보이다. 본 논문에서는 기존의 구축된 시소러스를 기반으로 우리말 큰사전을 이용하여 한국어 명사 시소러스를 반자동으로 구축하는 과정을 소개한다. 우선 코퍼스의 고빈도어를 중심으로 사전에서 추출한 기본명사들의 각 의미에 1차로 의미번호 부착 후 그 결과를 이용하여 사전 정의문으로 각 의미별 클러스터를 구성했다. 그리고, 전단계에서 의미번호를 붙이지 못한 명사의 의미에 대하여 그 정의문과 클러스트들 간의 유사도를 계산하여 가장 유사한 의미번호를 후보로 제시하였다. 마지막으로 사전의 하이퍼링크를 사용하여 아직 의미 번호가 붙지 않는 명사의 의미에 의미번호를 부여했다. 각 단계에서는 사람의 후처리를 통해서 시소러스의 정확도를 높였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.511-513
• /
• 2001

지능형 교통 시스템(ITS)은 1) 도로의 상황 분석과 2) 위반 차량의 검지를 자동으로 수행하여 원활한 교통 제어를 제공하는 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 위반 차량을 검지하기 위하여 도로위의 차량 검지하고 차량의 진행 경로를 추적하는 기법으로 주간에는 배경 영상을 사용하지 않고 프레임간의 차를 이용하여 차량의 움직임 정보를 추출하고 야간에는 전조등을 검출하여 차량을 추적하는 기법으로 주간의 겨우 차량의 움직임만을 감지하므로 칼만 필터(Kalman Filter) 등에 의한 예측이 불가능하므로 현재 위치와 진행방향으로 움직임 정보를 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주간 그림자의 영향과 야간의 난반사의 영향을 제거할 수 있고 입력 영상을 320x240으로 축소하여 초당 10프레임이상으로 처리하므로 정확한 차량의 움직임을 추적할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.889-891
• /
• 2005

본 논문에서는 실시간 영상을 대상으로 조명변화에 강인한 얼굴 영역 자동 검출 방법을 제안한다. 실시간 영상에서 가장 효율적이고 컴퓨터의 계산량을 줄일 수 있는 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 추출함에 있어 색상 정보사용 시 단점인 외부 조명의 영향을 줄여주는 효과적인 조명 보정 방법을 제시하고 조명 보정에 의해 평활화된 영상에서 YCbCr 색상모델을 적용하여 얼굴 후보 영역을 검출하는 방법을 제시한다. 실험 결과 조명의 영향을 많이 받는 실시간 영상에서 적응적 조명 보정 방법으로 영상을 향상시킨 뒤 Cb, Cr 그리고 Y를 이용함으로서 기존의 방법보다. 얼굴 영역을 보다 정확하게 검출할 수 있음을 볼 수 있었다.