• Title/Summary/Keyword: 정보 수요 분석

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Analysis of Loss Expectancy on Personal Information leakage using Quantitative Invest Decision Model (투자결정 모델을 활용한 개인정보유출의 기대손실 분석)

  • Kim, Jeong Yeon
    • The Journal of Society for e-Business Studies
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    • v.20 no.2
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    • pp.93-106
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    • 2015
  • Providing trading partners with personal information to establish an e-commerce financial transaction is inevitable. Most e-commerce companies keep personal information and transaction data for user's convenience and develop additional services as their applications. However, keeping personal information increases the likelihood of identity theft causing direct or indirect damage while it may simplify repetitive financial transactions. This study introduces risk management methods based on quantitative and qualitative analysis including demand-supply curve model and Gordon & Loeb model to analyze the risks for security management. The empirical analysis with survey results from KISA (Korea Information Security Agency) shows that the root cause of different statistics of personal information leakage incidents according to core business of internet companies is the difference in their Loss Expectancy caused by them. Also we suggest disciplinary compensation and higher standard for personal information protection as a solution to prevent the variation of investment on it between individual companies.

A Study on the Ontology Modeling for B2C Service Improvement (B2C 서비스 개선을 위한 온톨로지 모델링에 관한 연구)

  • Kang, Min-Sik;Song, Eun-Jee
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.933-934
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    • 2013
  • 국내 B2C 서비스 산업의 경쟁력을 높이기 위해서는 고객 중심의 피드백 분석 및 프로세스 개선이 필요하다. 그러나 현재 우리나라는 B2C서비스와 관련하여 고객의견 수집 및 분석기술이 미흡하다. 본 연구에서는 다양한 방법으로 고객 피드백 정보를 수집 및 분석하고, 이를 기반으로 서비스를 재구성할 수 있는 프로세스 추론 방법을 제안한다. 이것을 위해 고객 피드백 정보와 프로세스 분석 정보를 바탕으로 서비스 온톨로지 모델링을 한다. 향후, 그것을 기반으로 한 추론을 통해 서비스 추천, 서비스 재구성, 프로세스 최적화를 위한 정보를 제공할 수 있다.

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English-to-Korean Machine Translation System for Air Force Intelligence : ALKOL (공군 정보 영한 기계번역 시스템 : ALKOL)

  • Lee, Hyun-Ah;Lim, Chul-Su;Choi, Myung-Seok;Kang, In-Ho;Kim, Gil-Chang
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2000.10d
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    • pp.315-322
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    • 2000
  • 본 논문에서는 공군 정보 번역을 위한 영한 기계번역 시스템 ALKOL에 대해서 소개한다. ALKOL은 어휘화된 규칙에 기반한 번역 시스템으로, 어휘화된 규칙은 어휘-분석-변환-생성의 네 단계의 정보가 연결된 형태로 사전에 저장된다. 이와 같은 사전 구조에 의해 번역 과정의 효율성을 높일 수 있고, 어휘화된 규칙에 의해 정확하고 자연스러운 번역 결과를 얻을수 있다. ALKOL의 번역 과정은 형태소 분석, 품사 태깅, 분석 전처리, 구문 분석, 변환, 생성의 단계로 이루어진다. 각 단계에서는 전/후처리를 보강하여 실제 번역 환경에서 나타나는 문제들을 해결하고, 하나 이상의 번역 결과를 출력하여 사용자가 원하는 결과를 선택할 수 있게 한다.

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가상 커뮤니티에서 사회 관계 추론을 위한 시맨틱 웹 접근 방법

  • Lee, Seung-Hun;Kim, Ji-Hyeok;Kim, Heung-Nam;Jo, Geun-Sik
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.343-352
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    • 2007
  • 최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.

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Sentimental Analysis of YouTube Korean Subscripts Using KoBERT (KoBERT기반 Youtube 자막 감정 분석 연구)

  • Choi, Da-Eun;Kim, Hyo-Min;Lee, Hae-Rin;Hwang, Yu-Rim
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2022.05a
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    • pp.513-516
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    • 2022
  • YouTube 이용자의 급증으로 많은 사람이 유튜브 알고리즘에 의해 무분별한 영상에 노출되고 있다. 이는 YouTube 이용자에게 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 더 나아가 사회적으로 미성숙한 미디어 문화를 조장할 수 있다. 본 논문에서는 YouTube 컨텐츠에 대한 감정분석 연구를 처음으로 시도한다. 구체적으로, YouTube 컨텐츠 자막에 대해 기존의 자연어 처리 기반 감정분석 기법을 적용하여 성능을 분석한다.

Development of the Liberal Arts Course for Informatics, Mathematics, and Science Convergence Education using No Code Data Analysis Tool (노 코드 데이터 분석 도구를 활용한 정보·수학·과학 융합교육 교양 강좌 개발)

  • Soyul Yi;Youngjun Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.447-448
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    • 2023
  • 본 연구에서는 비전공자들을 위한 디지털 교육을 위하여 노 코드 프로그램을 활용한 정보, 수학, 과학 융합교육 교양 강좌를 개발하였다. 노 코드 프로그램으로는 오렌지3 데이터 마이닝을 선정하였는데, 이는 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 모델의 활용이 용이하다는 강점을 가지고 있다. 또한, 산업환경 변화에 대비하는 핵심 교과인 과학, 수학, 정보의 중요성과 데이터 분석과의 밀접성을 고려하여 교육 내용을 융합할 수 있도록 선정하였다. 개발된 교육 프로그램은 8인이 전문가 검토 결과 내용 타당도가 확보되었음을 확인할 수 있었다. 추후 연구에서는 이 강좌를 대학의 학부생에게 적용하여 그 효과성을 확인해 보고자 한다.

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Korean Syntactic Rules using Composite Labels (복합 레이블을 적용한 한국어 구문 규칙)

  • 김성용;이공주;최기선
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.31 no.2
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    • pp.235-244
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    • 2004
  • We propose a format of a binary phrase structure grammar with composite labels. The grammar adopts binary rules so that the dependency between two sub-trees can be represented in the label of the tree. The label of a tree is composed of two attributes, each of which is extracted from each sub-tree so that it can represent the compositional information of the tree. The composite label is generated from part-of-speech tags using an automatic labeling algorithm. Since the proposed rule description scheme is binary and uses only part-of-speech information, it can readily be used in dependency grammar and be applied to other languages as well. In the best-1 context-free cross validation on 31,080 tree-tagged corpus, the labeled precision is 79.30%, which outperforms phrase structure grammar and dependency grammar by 5% and by 4%, respectively. It shows that the proposed rule description scheme is effective for parsing Korean.

User Preference based psersonalized Elotronic Program Guide (사용자 선호도 기반의 TV 프로그램 추천 기법)

  • Yoon, Hyun-Ho;Lee, Seong-Jin;Kang, Young-Gil;Lee, Soo-Won;Kim, Hyun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.730-732
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    • 2005
  • 디지털 방송이 본격적으로 시작되고 각 가정에 디지털 TV의 보급이 많이 이루어짐에 따라 사용자들이 시청할 수 있는 채널 및 프로그램의 수는 기존의 공중파 환경과 비교하여 폭발적으로 증가하였다. 채널의 수가 수백 개로 늘어나기 때문에 사용자가 자신이 원하는 프로그램을 찾기 위해서는 리모콘을 누르거나 방송 편성표를 검색하는 것과 같은 많은 시간과 노력을 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사용자의 프로파일과 선호도 정보를 분석하여 사용자의 취향에 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수백 개의 채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천해주고 시청 히스토리를 분석하여 사용자 모델을 동적으로 갱신하는 기법을 제안한다.

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Real Time Recognition of Unknown Words based on the Analysis of Similar Words with an Extended Definition (확장 정의된 유사어절의 분석에 근거한 실시간 미등록어 인식)

  • Park, Bong-Rae;Hwang, Young-Sook;Rim, Hae-Chang
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1996.10a
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    • pp.222-228
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    • 1996
  • 기존의 미등록어 추정 방법은 대부분 단일 어절 접근 방법으로 단일 어절에서 추출할 수 있는 추정 정보가 부족하여 과분석과 오분석의 가능성이 높았다. 그래서 동일 미등록어를 가진 어절들을 동시에 분석하는 유사 어절 접근 방법이 제시되었다. 그러나 이 방법도 유사 어절의 범위를 조사나 어미만 다른 어절로 정의함으로써 수집될 수 있는 유사 어절의 수가 제한되어 대략의 텍스트에서만 적용이 가능하였다. 이에 본 논문은 유사어절을 동일 음절열을 공유하는 어절들로 확장 정의하여 작은 크기 N의 텍스트 윈도우에서 유사 어절의 발견 가능성을 높임으로써 실시간으로 미등록어를 추정할 수 있게 하는 방법을 제시한다. N을 100으로 한 실험결과는 미등록어 추정 정확도가 99.3%였고 재현율은 약 32%였다.

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Recommendation System based on XML Web Agent in B2B e-Marketplace (B2B e-Marketplace에서 웹 에이전트 기반 추천 시스템)

  • Park, Sung-Joon;Kim, Young-Kuk;Kim, Ryong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.754-756
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    • 2004
  • 본 논문에서는 B2B e-Marketplace에 참여하는 비즈니스 파트너들에게 새로운 상품을 추천하기 위한 웹 에이전트 기반 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 추천 시스템은 비즈니스 파트너에 대한 정보를 수집하기 위한 모니터링 에이전트, 수집된 정보를 분석하기 위한 분석 에이전트, 그리고 분석결과를 이용하여 추천 서비스를 제공하기 위한 추천 에이전트로 구성된다. 이와 같은 웹 에이전트 기반의 추천 시스템은 다수의 공급자와 다수의 비즈니스 파트너가 참여하는 B2B 환경에서 실시간으로 비즈니스 파트너의 수요나 성향에 맞는 서비스 제공을 통해 공급자와 비즈니스 파트너간의 수요/공급 예측 및 협력관계를 향상시킬 수 있다.

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