• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.3-6
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• 2002

권한 관리 기반 구조(PMI: Privilege Management Infrastructure)란 공개키 기반 구조(PKI: Public key Infrastructure) 와 연동되어 온라인 상에서 사용자의 신원정보와 권한 또는 속성 정보를 연결하여 자원에 대한 접근 관리를 효율적이고 안전하게 할 수 있도록 해주는 정보 보호 인프라이다. 이러한 권한 관리 기반 구조에서 사용되는 인증서를 속성 인증서(Attribute Certificate) 또는 PMI 인증서라고 부른다. 속성 인증서가 기반 구조 내에서 통용되어 사용되기 위해서는 표준화 기관에서 정의한 표준 규격을 따라야 하며 유효성을 해치지 않는 올바른 값들로 인증서 내용이 채워져 있어야 한다. 이와 같이 특정 단체나 어플리케이션에 의해 생성·사용되는 속성 인증서 등이 기반 구조내의 개체들 간에 서고 호환되어 사용될 수 있는지 검사하는 것을 적합성 평가라고 한다. 본 연구에서는 속성 인증서 및 인증서 요청 메시지의 적합성 평가를 위한 평가 시스템을 구성하고 평가 시 요구되는 평가 항목 및 평가 기준을 정의한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.156-160
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• 2002

본 논문에서는 사용자의 속성과 물품에 대한 속성을 이용한 효과적인 경매시스템의 알고리즘에 대하여 연구하였다. 사람이 경매를 하는 것과 유사한 척도를 가지고 물품에 대한 가격을 결정하고 입찰가를 제안할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 이것은 본 연구에서는 물품에 대한 다속성을 이용하여 다수의 입찰자들의 제한된 자율성을 가진 agent들이 경매를 참여할 수 있도록 하였다. 또한 입찰자가 물품에 대한 금액을 산정 하는데 보다 객관적으로 판단을 할 수 있도록 보조하여준다. 이러한 이유들로 인하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 사람과 유사한 경매를 할 수 있을 뿐만 아니라, 사람의 감성부분도 속성에 추가할 수 있는 특징이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.598-600
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• 2001

본 논문에서는 양상 뮤 논리를 위한 속성 명세 패턴 연구를 통해 시제 논리에 대한 패턴 기반의 단일한 프레임워크를 제시한다. 본 연구에서는 Dwyer의 속성 명세 패턴 분류를 상태(S)와 행동(A)으로 세분화하고 이를 다시 강함(A)와 약함(E)으로 다시 세분했다. 이러한 의미 기반의 계층적 패턴 분류 체계를 통해 양상 뮤 논리의 속성 명세 패턴을 분석했으며 실제 모형 검사기에서 사용된 예제들의 패턴 분류에 적용했다. 그 결과 기존의 분류 체계보다 더 정확한 분류가 가능했을 뿐만 아니라, 속성 명세의 작성 및 이해가 용이하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.77-80
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• 2003

현재 인터넷의 사용 증가로 인한 개인 정보의 유출이 급증하고 있다. 특히, 인중과 권한의 허가가 동일한 시스템 내에서 이루어지므로 처리에 불필요한 개인 정보가 과다하게 공개되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인중과 권한, 처리를 개별적으로 분리한 프라이버시 속성 인증 제어 시스템 모델이 제시되어 있다. 그러나 프라이버시 보호를 위한 처리모델은 서버로 하여금 서비스 이용자의 각종 지원 서비스와 서버 운영 통계 처리 분석을 불가능하게 한다. 본 논문에서는 공개 가능한 개인 속성 정보만을 선별적으로 참조 가능하게 하는 프라이버시 속성 인중 네트워크 프레임으로 확장하기 위한 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.39-42
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• 2006

본 논문에서는 데이터 마이닝에서 발생되는 희귀 데이터를 분석하기 위한 희귀 목적값 분석의 새로운 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 속성들이 가지는 속성의 가중치 값과 속성값이 목적 속성에 미치는 가중치값을 정보이론에 입각하여 가중치 계산을 하고, 계산된 가중치값을 사용하여 스코어링 함으로써 희귀 목적값에 속한 데이터 예측/분류에 사용하는 방법을 제시하였다. 실험을 통해 본 알고리즘의 성능을 입증함은 물론 제안된 알고리즘이 희귀 데이터의 분류/학습에 좀 더 효과적이다는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.45-52
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• 2003

정보통신기술의 발달로 인터넷상의 PKC를 사용한 전자거래가 활성화되었다. 이에 따라 실질적으로 Web Server나 Database Server에 접속하기 위한 접근통제의 방안으로 속성인증서에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재 제안되고 있는 CRL(Certificate Revocation List) 및 OCSP를 이용한 공개키인증서 검증방법은 속성인증서의 인증상태확인과 적용시킬 수 없다. 따라서 본 논문에서는 기존의 공개키인증서 검증방법인 OCSP 방법에 속성인증서 검증방법을 포함시킴으로서, 공개키인증서와 속성인증서간의 동기문제를 해결하고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.117-137
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• 2002

A CBR(Case-Based Reasoning) system solves the new problems by adapting the solutions that were used to solve the old problems. Past cases are retained in the case base, each in a specific form that is determined by features. Features are selected for the purpose of representing the case in the best way. Similar cases are retrieved by comparing the feature values and calculating the similarity scores. Therefore, the performance of CBR depends on the selected feature subsets. In this research, we measured the Selection Effect and the Elimination Effect of each feature. The Selection Effect is measured by performing the CBR with only one feature, and the Elimination Effect is measured by performing the CBR without only one feature. Based on these measurements, the feature subsets are selected. The resulting CBR showed better performance in terms of accuracy and efficiency than the CBR with all features.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.33-35
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• 2000

사회의 복잡화와 인터넷의 성장으로 인하여 매일 급속도로 증가하고 있는 정보들을 사용자가 모두 검토해 보고 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하여 사용하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법으로 내용 기반 여과(information Filtering) 기술과 협력적 여과(Collaborative Filtering) 기술이 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 정보의 속성을 고려하지 않는다는 단점을 가지는데 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존 협력적 여과 기술과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.4
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• pp.1009-1016
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• 2015

In this paper, we propose EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) algorithm analyzing connectivity by predicting cluster's context data such as velocity and direction. In the existing DTN, unrestricted relay node selection causes an increase of delay and packet loss. The overhead is occurred by limited storage and capability. Therefore, we propose the EPCM algorithm analyzing predicted context data using context matrix and adaptive revision weight, and selecting relay node by considering connectivity between cluster and base station. The proposed algorithm saves context data to the context matrix and analyzes context according to variation and predicts context data after revision from adaptive revision weight. From the simulation results, the EPCM algorithm provides the high packet delivery ratio by selecting relay node according to predicted context data matrix.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.233-236
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• 2007

소프트웨어 아키텍처는 다양한 이해관계자들의 관점을 반영한 뷰들로 구성된다. 품질속성은 아키텍처의 구조를 결정하므로 아키텍처에 일관성 있게 반영될 수 있도록 설계되어야 한다. 품질속성 기반 아키텍처 설계 방법과 아키텍처 설계 산출물에서의 일관성을 위한 활동을 규정한 표준에도 불구하고 설계 과정에서 이를 실현하기 위한 구체적인 기법에 대한 제시가 없었다. 따라서 실제 설계 과정에서는 아키텍처 뷰들 간에 불일치 요소가 발생하며 특히 품질속성에 대한 일관성이 깨짐으로 재작업 발생과 시스템 품질 저하의 문제점이 나타나고 있다. 본 논문에서는 뷰 설계 산출물에 품질속성을 명시하고 뷰 품질속성 테이블을 활용함으로 아키텍처 설계에서 품질속성에 대한 일관성을 유지할 수 있는 기법을 제시한다. 제시된 기법은 품질속성에 대한 일관성을 유지함으로서 불일치성으로 인한 재작업 방지와 고품질의 소프트웨어 시스템 개발을 가능하게 한다.