• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.160-163
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• 2015

현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.39-43
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• 2016

'형태소 깎는 노인'은 국어사 자료를 처리하는 고성능 자동 형태분석기의 개발이 난항을 겪고 있는 상황에서 수동으로 형태분석 작업을 하는 연구자들을 지원하기 위하여 개발된 형태분석 보조기이다. 인간과 기계의 분업을 통해 인간의 피로를 최대한 줄이고, 단순 반복 형태에 대해서는 정답을 확실하게 제안할 수 있다는 것이 특징이다. 국어사 자료에는 한국어 정보처리를 위해 필요한 어휘 사전이 없으므로, 문법형태소 사전을 만들어 이를 단서로 조사/어미부와 어간부를 구분하도록 하였다. 이를 통해 구축된 소규모 형태분석 말뭉치들이 장기적으로는 자동 형태분석기의 성능 개선에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.11a
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• pp.679-682
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• 2014

온라인 쇼핑몰에서 상품평은 잠재적인 소비자들의 구매 결정에 영향을 미친다. 사용자는 상품의 특징에 대해 더욱 정확한 정보를 얻기 위해 기구매자들이 작성한 상품평을 참고하고 있으나 그 양이 상당히 많기 때문에 모두 읽는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 상품평을 분석하여 상품의 특징과 사용자의 의견을 요약해서 저장하는 상품평 분석 시스템을 제안하였다. 상품평을 분석하는 과정에서 분석에 용이한 그래프 모델을 제안하고, 각각의 상품평을 그래프 단위로 분할하여 분석 및 저장할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 분석한 결과를 이용해 상품에 대한 사용자들의 의견을 요약하여 보여주고, 상품평에 대한 순위를 부여하여 사용자가 쉽게 상품평 정보를 얻을 수 있는 시스템을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.149-152
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• 2019

감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.413-415
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• 1998

스택 머신 코드(stack-machine code)를 레지스터 기반 언어로 변환하는데 있어 스택의 타입 정보가 있으면 보다 효율적인 코드를 생성할 수 있음을 알아내었다. 본 논문에서는 스택 머신 코드의 타입을 분석해야 할 이유를 제기하고, 요약해석 방법론에 따라 분석 방법을 제시하고, 제시된 분석 방법의 안전성을 짚어 본다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.177-182
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• 2007

최근 텔레매틱스 분야에서 GPS 수신기를 장착한 probe car를 통해 교통 정보를 수집하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 방법은 기존에 교통 정보를 수집하기 위해 활용되고 있던 고정식 검지기들에 비해 수집되는 정보가 높은 신뢰성을 가지고, 도로 환경에 민감하지 않으며, 낮은 유지비용으로 운용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만, probe car는 자신의 위치 정보를 교통 정보 센터로 전송해 주어야 하기 때문에 프라이버시가 노출될 수 있고, 주차되어 있는 시간에는 통행 정보를 보내줄 수가 없다. 이런 이유로 대중 교통차량이나 상업용 차량이 주로 probe car로 활용되어지게 되는데, 그 수가 많지 않을뿐더러 운행 구간이 고르게 분포되지 않아 probe car가 지나지 않는 구간, 즉 교통 정보 누락 구간이 존재할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 교통 정보 누락 구간의 처리를 위해 과거의 이력 정보로 대체하는 방법, 주변 도로의 구간 정보로 예측하는 방법, 회귀 분석을 통한 예측 방법 등을 기술하고 실제 probe car들로 수집된 서울시 강남대로 구간의 자료로 각 방법에 대한 실험을 실시하여 각각의 방법에 대한 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.94-98
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• 2010

첨단과학의 발달과 정보화 시대는 전쟁수행 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 이러한 전장 환경의 변화와 더불어 군 내부에서도 정보기술의 급격한 변화를 적극적으로 수용하고 21세기 국방을 건설하기 위한 국방 정보화 목표를 앞당기기 위해 수많은 정보기술체계를 도입하고 적용하고 있다. 이러한 수많은 체계들의 유입 속에서 각 체계간의 상관관계를 규명하여 효과적으로 사용하는 것은 중요한 문제로 대두되고 있으며, 이러한 문제의 해결방법으로 최근에 대두되고 있는 방법론이 사회연결망 분석(SNA : Social Network Analysis)이다. 사회연결만 분석은 무수히 많은 정보의 홍수 속에서 그들의 관계를 파악하고, 임무수행에 필요한 중요 노드를 식별하여 불필요한 자원을 낭비 하지 않은 중요한 요소를 분석 할 수 있는 유용한 방법론으로 사회, 문화 전반에 걸쳐 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 사회연결망분석을 통해 지휘통제체계와 연계된 노드간의 관계를 규명하고, 관계망속에 속한 정보의 획득 및 흐름을 파악하여 이를 시각화하고자 한다. 이를 통해 현재 운용중인 지휘통제체계 구조에 대해 이해하기 쉽고, 용이하게 파악 할 수 있으며, 이를 기반으로 지휘구조의 조직과 조직적인 행동과 현상을 도출하고, 향후 군 네트워크 파워를 측정 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.92-94
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• 2012

안드로이드 운영체제는 애플리케이션들이 서로의 코드와 데이터를 공유할 수 있도록 애플리케이션 컴포넌트간의 통신을 지원한다. 또한 보안을 위해 컴포넌트간의 통신을 엄격하게 제어하기 위한 퍼미션을 제공한다. 하지만 개발자의 보안의식 부재에 따른 퍼미션의 잘못된 사용은 애플리케이션 컴포넌트를 노출시켜 검증되지 않은 애플리케이션이 코드와 데이터에 접근할 수 있게 만드는 문제를 야기할 수 있다. 특히, 노출된 컨텐트 프로바이더(content provider)는 악성 애플리케이션이 기존 탐지 툴을 회피하여 개인정보를 임시로 보관하는 저장소로 악용될 수 있다. 따라서 하나의 애플리케이션만을 분석하는 기존 탐지 툴로는 이와 같이 협력적으로 동작하는 악성 애플리케이션을 탐지 할 수 없다. 본 논문에서는 노출된 컨텐트 프로바이더를 이용한 협력적 개인정보 유출 공격 시나리오를 제시하고 이를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법을 토대로 만든 탐지 툴 사용해 총 189개의 안드로이드 애플리케이션을 분석하였고 그 결과로 컨텐트 프로바이더를 노출시킨 32개의 애플리케이션과 개인정보를 유출할 가능성이 있는 애플리케이션 4개를 탐지하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.141-147
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• 2005

공간정보체계 관련 구축 사업들이 시작되면서 전문분야별 소요인력에 대한 문제가 제기되었고, 다양한 방법에 의하여 전문 인력양성을 추진하여 왔다. 초장기 인력 규모의 예측은 사업 규모에 기반하여 예측되어졌고 인력 수요기관의 요구와 특징이 반영되지 못한게 사실이다. 이제는 공간정보체계가 광범위하게 확산되어 산업 현장을 통하여 소요 인력의 예측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 인력 소요처들로부터 필요한 인력 규모를 조사하여 소요인력을 예측하고, 인력의 변화 특성들을 파악함으로서 기술수요에 따른 인력 육성분야와 수요량을 기반으로 하는 인력양성에 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 인력 소요예측은 소요 인력이 활용되는 기업 등을 중심으로 산업적 성장성과 개별 기업의 인력 요구 등을 고려한 공간정보체계의 각 분야별 인력 소요 예측을 수행하도록 한다. 이를 토대로 산업적 특성, 기술적 특성, 소요 인력의 수요 증가 형태 및 특징을 분석하여 종합적인 소요 인력 규모를 산정하고 있다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.41-51
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• 2000

전자상거래 기업의 장점이 고객 데이터를 이용한 원활한 데이터베이스 마케팅의 구현임에도 불구하고 아직 많은 사이버쇼핑몰들은 고객의 개별 특성이나 구매성향에 관계없이 누구에게나 동일하게 제공되는 쇼핑몰을 구축하고 있다. 본 논문에서는 갈수록 치열해지는 경쟁 환경에서 고객의 욕구를 좀 더 빠르게, 좀 더 정확하게 만족시킴으로써 고객이 다시 방문할 수 있도록 하는 방안으로 일대일 마케팅의 이론적 고찰을 통하여 맞춤형 쇼핑몰의 개념을 제시하고, NT, SQL 환경에서 ASP를 이용하여 개인화 된 맞춤형 쇼핑몰을 구축하였다. 우선 개인화 된 쇼핑몰의 구축에는 우선 개인의 프로파일, 쇼핑몰에서의 항해 기록, 실제 구매기록 등의 다양한 데이터가 이용될 수 있지만 고객의 프로파일은 항시 일정한 것이 아니라 변화하기 때문에 프로파일과 같은 정적인 정보는 다소 적절치 못할 수도 있다. 또한 고객의 욕구가 빨리 변화한다는 것을 고려한다면 고객의 정적인 정보인 프로파일을 고려하기 보다 고객의 동적인 정보를 파악, 이에 따른 개인화 된 쇼핑몰을 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하는 것이 필요하다는 것을 인식할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 NT 환경 하에서 고객의 동적인 정보들을 분석하여 이를 바탕으로 고객의 만족을 이끌어 낼 수 있는 개인형 사이버 쇼핑몰을 시험적으로 개발하였다.