• Title/Summary/Keyword: 정보 선택

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정보의 기밀등급 분류 방법의 개요

  • 김세헌
    • Review of KIISC
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    • v.1 no.1
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    • pp.124-129
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    • 1991
  • 정보 보안의 요소는 인가되지 않은 사람이 시스템에 액세스(Access)하거나 인가없 이 사용하는 것을 방지하는 액세스 통제이다. 이를 위해서 정보의 기밀정도에 따라 보호정 도를 결정하는 기밀등급분류가 이루어져 정보를 선택관리하는체계가 이루어 져야한다. 정 보를 선택관리하기 위해서는 보호할 만한 정보를 식별하고, 식별된 중요정보를 어떤 방법 으로 유지, 관리, 이용할 것인지를 규정하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정보 기밀등급 의 체계적인 분류방법에 대해 살펴보기로 한다.

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선호구조의 질적 순서화

  • Lee, Sang-Ha
    • Korean Journal of Logic
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    • v.6 no.2
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    • pp.83-106
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    • 2003
  • 선호구조의 논리를 결정모델에 적용시킬 때 선호구조는 일반적으로 특정 수치적 순서화 조건을 만족하게끔 표현된다. 그래야 주어진 선택지들을 둘러싼 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보가 형식적으로 표출될 수 있다고 여겨져 왔다. 그러나 선호구조의 수치적 순서화에 의해서만 선호관계의 정보가 형식적으로 표출될 수 있다는 성각은 일종의 독단이다. 더욱이 다양한 선택지의 결합에 의한 선호구조의 정보 이동은 기존의 수치적 순서화 속에서 제대로 다루어질 수 없다. 하나의 대안으로서 선형대수의 그래프이론에 바탕을 둔 선호구조의 질적 순서화 방식을 제안한다. 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보는 제안될 질적 순서화에 의해 보다 포괄적으로 다루어질 수 있다.

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Relevance Feedback Experiments for Korean Information Retrieval Systems (한국어 정보검색 시스템을 위한 다양한 적합성 피드백 방법의 실험)

  • Park, Su-Hyeon;Gwon, Hyeok-Cheol
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.26 no.5
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    • pp.682-691
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    • 1999
  • 정보검색 시스템의 검색 효율 향상을 위해서 다양한 적합성 피드백 방법이 개발되었다. 그러나 한국어 정보검색 시스템을 위한 적합성 피드백에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 이 논문에서는 기존에 개발된 적합성 피드백 방법을 한국어 정보 시스템에 적용하여 검색 효율을 비교하고, 새로운 적합성 피드백 방법을 개발 적용하여 기존의 방법들과 검색 효율을 비교분석하였다. 적합성 피드백은 원질의문을 확장할 단어 선택과 선택된 단어 가중치 부여로 이루어진다. 원질의문이 입력되면 검색된 적합문서에서 원질의문을 단어와 밀접한 관계가 있는 단어를 선택하기 위하여 가중치를 부가한후, 원질의문에 추가하여 질의문을 확장한다. 이 논문에서는 원질의문 확장을 위한 단어 선택과 단어 가중치 부여를 위해 3가지 값을 사용한다. 첫째, TF는 적합문서 내의 단어 빈도의 총합이다. 둘째, idf는 해당 문서집단의 역문헌빈도이다. 셋째, r/R은 검색된 적합문서 중에서 해당단어가 있는 적합문서의 비율을 나타낸다. TF와 idf는 정보검색 시스템에서 일반적으로 사용되고있는 값이고 r/R은 이 논문에서 제안한 새로운 값이다.

Network externality, 기술 확산과 소셜 네트워크

  • Jin, Yeong-Mi
    • Information and Communications Magazine
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    • v.29 no.7
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    • pp.82-88
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    • 2012
  • 새로운 정보나 기술 확산에 대한 연구가 소설네트워크의 발전과 함께 많은 관심을 받고 있다. 정보와 기술 확산에는정보/기술의 품질과 함께 얼마나 많은 사람이 정보/기술을 선택했는지도 중요한 영향을 미친다. 동일한 정보/기술을 선택한 사람들 수를 network exteranlity라고 한다. 일반적으로 사람들이 의사결정을 할때에는 본인의 가족,친구등에 의해 많은 영향을 받기 때문에 사회적 관계도 또한 network externality는 단순히 동일한 선택을 한 사람수가 아닌 사회적인 관계가 있은 사람들 안에서 얼마나 많은 사람들이 동일한 선택을 하는지가 중요하게 된다. 이러한 사회적 관계는 그래프로 나타낼 수 있다. 사회적 관계에 의한 영향들은 사람과 사람들간의 local interaction에 의해 결정된다. 본 고에서는 network 상에서 정보/기술이 확산 연구의 전반적인 주제들을 network externality 관점에서 살펴보고, 현재 활발하게 진행중인 연구 주제들을 알아본다.

The Comparison of Indicators for Selecting Familiar Labels of Information Items in Web Pages (친숙한 웹 페이지 정보 항목명 선택을 위한 지표 비교)

  • Cho, In-Ho;Kim, Hyoung-Rae
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.12 no.1
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    • pp.111-118
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    • 2011
  • While sharing information through Internet by Web page or XML, familiar labels of information items will reduce the confusion among users. The advises of the language experts for choosing familiar terms may cost money and time, but an automated Indicator can help a user select right terms without any cost. This paper collects Indicators that can be easily found over Internet and compares the efficiency of them for selecting familiar terms. The collected indicators are the number of words in a term, the frequency used in a related Web sites, and the number of search results in portal sites. The results conclude that the found terms by the frequency matches 76% for women's and 71% for men's, which tells that the frequency can be a reference for selecting familiar terms.

Learning Action Selection ,Network Using Learning Classifier System (Learning Classifier System을 이용한 행동 선택 네트워크의 학습)

  • 윤은경;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.404-406
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    • 2003
  • 행동 기반 인공지능은 기본 행동들의 집합으로부터 적절한 행동을 선택함으로써 복잡한 행동을 하도록 하는 방식이다. 행동 기반 시스템은 1980년대에 시작되어 이제는 많은 에이전트 시스템에 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 P. Maes가 제안한 행동 선택 네트워크에 Learning Classifier System을 이용한 학습 기능을 부가하여, 변하는 환경에 적절히 적응하여 행동의 시퀀스를 생성할 수 있는 방법을 제안하다. 행동 선택 네트워크는 주어진 문제에 따라 노드 간 연결을 설계자가 미리 설정하도록 하는데, 해결해야 할 문제가 변함에 따라 네트워크에서의 연결 형태가 변형될 필요가 있다. Khepera 로봇을 이용한 시뮬레이션 결과, 행동 선택 네트워크에서의 학습이 유용함을 확인할 수 있었다.

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A New Selection Mechanism of Genetic Algorithms for Diversity Maintenance and Fast Convergence (유전자 알고리즘의 다양성과 수렴성을 고려한 새로운 선택기법)

  • ;;R.S.Ramakrishna
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.353-355
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    • 2003
  • 본 논문은 유전자 알고리즘의 다양성(diversity)을 유지하면서 동시에 수렴(convergence) 속도를 향상시키기 위한 새로운 선택기법을 제안한다. 이를 위해 적합도가 높은 염색체를 다음 세대로 전달하면서 동시에 적합도가 낮은 염색체에 대해서도 일정 수준 전달되게 하였다. 또한 기존의 설러 선택기법 중 가장 일반적으로 사용되는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 고찰하고, 제안 알고리즘의 최적도 밀 수렴속도를 모의 실험을 통해 비교 및 분석한다. 실험 결과로부터 제안 알고리즘은 기존의 토너먼트 선택기법에 비해 우수함을 확인하였다.

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An Accurate Object Selection Technique Using Scene Graph Traversal (Scene Graph 순회를 통한 정교한 객체선택기법)

  • 임윤호;한덕수;임순범;최윤철
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.514-516
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    • 2002
  • 3D 가상공간 사용자의 몰입감과 임장감에 결정적인 영창을 미치는 상호작용기법은 공간 네비게이션과 객체조작기법으로 나눌 수 있다. 그중 정교한 객체조작이 요구되는 특정분야에서는 보다 효과적인 객체조작기법이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 객체를 구성하는 장면 그래프 구조를 사용자의 선택에 따라 내부적으로 분할하여 재구성한 선택트리의 순회를 통해 객체의 세부 단위요소를 선택하고 이를 조작하며 선택을 해제를 할 수 있는 일련의 기법을 제안한다. 제안된 기법은 정교한 객체의 조작을 필요로 하는 분야의 3D 사용자 인터페이스 구축에 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.

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Design of a resource selection system considering the characteristics of applications in Grid environment (그리드 환경에서 어플리케이션의 특성을 고려한 자원선택 시스템의 설계)

  • 정평재;이윤석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.79-81
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    • 2004
  • 본 연구에서는 웹서비스 기반 그리드 환경에서 효과적인 자원선택을 할 수 있는 자원 선택 프레임웍을 설계 구현하였다. 이 프레임웍을 활용하여, 어플리케이션이 요구하는 자원 명세와 자원 공급자의 자원공급 정책을 기술할 수 있도록 지원하고, 이틀 토대로 다양한 자원 선택 알고리즘을 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 소규모의 그리드 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 그리드 상에서 어플리케이션의 성질을 고려한 자원 선택이 충분한 효과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

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Improving Dynamic Clonal Selection Algorithm by Killing Memory Detectors (기억 탐지자의 제거를 통한 동적클론선택 알고리즘의 개선)

  • Kim, Jung-Won;Choi, Jong-Uk;Kim, Sang-Jin
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.923-926
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    • 2002
  • 인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적클론선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 개선된 동적클론선택 알고리즘을 제안한다. 개선된 동적클론선택 알고리즘은 정상행위를 비정상행위로 판단하는 기억 탐지 자들을 제거함으로써 기존에 동적클론선택 알고리즘이 안고 있던 오류를 감소시키는 방안을 제시한다.

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