• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.390-392
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• 2020

본 논문에서는 딥웹 환경에서 사이버 범죄 활동에 대한 정보를 중심으로 분석한다. 분석된 정보는 사이버 수사기관에 범죄 분석을 위한 보조정보로 활용될 수 있도록 지원하는 것과 청소년들의 사이버 범죄에 대한 위중성 및 범법성을 인지시키기 위한 교육을 목적으로 활용될 수 있도록 연구되었다. 따라서 본 논문에서는 크롤링, 파싱, 시각화 3가지 과정을 기반으로 딥웹 환경에서 활동하고 있는 정보를 키워드를 중심으로 수집하고 분석하는 솔루션 환경을 구현하였다. 분석된 정보는 사이버에서 일어나는 많은 범죄활동 가운데 가장 일어나기 쉬운 범죄 유형과 주의 깊게 수사가 이루어져야 할 범죄들을 정리하며, 수사의 방향성을 캐치 할 수 있도록 지원하는 기능을 포함한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.191-194
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• 2006

본 논문에서는 이동 통신망하에서의 Ad Hoc 네트워크에서의 프로토콜을 분석 비교하고, 유비쿼터스 환경하에서의 Ad Hoc 환경하에서의 정보보안 대책을 분석하고자 한다. 이러한 분석을 통하여 차세대 멀티미디오통신하에서의 유선망과 이동망과의 정보를 교환할 대 발생할 수 있는 데이터의 정보를 보호 할 수 있는 알고리즘과 프로토콜을 제안하고 분석한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2009.05a
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• pp.27-31
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• 2009

본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.244-246
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• 2005

최근 바이오 데이터 분석에는 데이터 양의 급격한 증가와 이에 따른 문제의 복잡성도 함께 증가하고 있다. 이 결과 다양한 분석 툴들의 유연한 조합과 고성능, 고처리 컴퓨팅이 가능한 분석 시스템이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨팅 환경을 이용하고 워크플로우 기반에서 다양한 생물정보 분석 툴들을 자유롭게 조합하여 작업을 수행할 수 있는 바이오워크벤치를 소개한다. 바이오워크벤치 내에는 컴퓨팅 자원 및 작업정보에 대한 모니터링 툴, 각 툴 들과 데이터를 손쉽게 가공할 수 있도록 고안된 인터페이싱 툴 워크플로우 디자인 툴을 포함 하고 있다. 이 기능모듈을 활용함으로써 다양한 생물정보 분석 툴을 이용하는 과정에서 효율적인 분석을 수행을 지원하는 바이오 워크벤치의 기능 및 아키텍쳐을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.99-106
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• 2007

본 연구는 국어의 모든 언어적 특성을 기술하고 이를 실제 형태소 분석에 적용할 수 있도록 다차원 해석 사전을 이용하는 형태소 분석 시스템인 moHANA(Morphological Hangul Analyzer)에 관한 연구이다. moHANA의 해석 사전은 태그정보 사전, 어휘 사전 그리고 문법 사전으로 구성된다. 태그정보 사전은 기존 형태소 해석기의 일차원적인 품사 정보와 달리 어류 태그정보, 형태적 정보, 통사적 정보, 의미적 정보 및 화용 정보의 5 차원 벡터 정보로 작성된다. 어휘 사전은 어휘와 그 어휘가 가질 수 있는 태그정보를 우선 순위에 기반하여 순서열로 가지며, 문법 사전은 특수 문법 연산자를 이용하여 태그정보 사전에 정의된 각각의 태그가 연결 가능한지 여부를 규정하는 문법이 구축되어 있다. 형태소가 가지는 태그정보를 다차원으로 정의하고 이에 따른 문법 규칙의 표현을 통해 보다 자세한 형태소 분석 및 새로운 형태소 태그의 삽입과 삭제의 용이함을 얻을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.559-562
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• 2014

일반적으로 정적 분석은 자동으로 후 조건은 유추할 수 있지만 전조건은 유추하지 못한다. 만약 전조건을 분석할 수 있다면 프로그램을 부품 별로 분석 할 수 있게 되고 이는 계산 양을 줄이면서도 유의미한 결과를 가지는 분석을 가능하게 한다. 본 연구는 정수 구간 도메인에 한해 기존 정적 분석을 변형하여 양방향 분석정보를 토대로 전조건을 유추하는 방법을 처음으로 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.449-452
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• 2000

창발적 정보가 갖는 중요한 속성 중 하나는 일정한 범위 내에서 정보의 정확성을 조절할 수 있다는 점이다. 이러한 특성을 이용할 경우 기존의 환원론적 모델에서는 불가능했던 유연한 정보처리가 가능해진다. 우리는 이러한 예를 인간의 두뇌 활동에서 볼 수 있다. 본 논문에서는 창발적 정보를 다루기 위한 한 가지 정보 모델을 제안하였다. 우리는 이 모델을 기반으로 한 창발 정보 시스템을 설계하고 이 시스템 내에서 자료들이 어떻게 다루어질 수 있는 지를 분석하였다. 이러한 분석결과를 이용하여 제안된 모델이 가질 수 있는 유용성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.57-58
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• 2023

기 발생된 재난 정보를 분석하고 이를 통하여 재난 발생의 원인과 재난 정보를 도출함으로써 재난 예방과 대비를 효과적으로 할 수 있다. 재난 정보를 실시간으로 얻을 수 있는 뉴스 정보, 그리고 국민재난안전포털의 안전관리일일상황 정보 등으로부터 데이터를 수집하여 이를 분석하고, 운용할 수 있는 체계 연구를 통하여 지자체 등에서 재난관련 예산 편성, 우선순위 설정 등에 활용하여 발생 재난에 대한 다양한 예방, 대비, 대응을 함으로써 재난 발생의 최소화, 발생된 재난의 조기 대응, 그리고 다양한 연구 활용을 할 수 있는 기반체계를 제공한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.406-407
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• 2006

단일 공급자 중심으로 구성된 전력산업에 다수 참여자의 등장으로, 경쟁이 도입되는 전력 산업으로 변화가 예상되고 있으며, 이에 따라 전력 시스템의 각 구성요소에 대한 정량적 분석 및 평가가 절대적으로 요구되고 있는 실정이다. 이와 같은 환경 하에서 전력산업 주체는 수요자 측의 부하분석과 평가를 위한 기본 인프라의 구축과 여러 응용의 기본이 되는 수요자의 정보의 수집 및 분석 시스템의 개발을 필요로 한다. 현재까지의 수요 정보의 분석은 월간검침에 의한 통계적인 현황이 대부분이어서 각종 수요자에 대한 수요 패턴을 고려한 평가가 불가능하였다. 본 논문에서는 검침정보를 기반으로 수요자의 부하분석을 하기 위하여 Load profile 데이터를 패턴에 따라 분류하여 유사 수요특성을 도출하였다. 그리고 분류결과에 의한 수요그룹들의 특성을 분석하였고 이를 이용한 수요관리 둥의 응용을 위한 시스템 구축을 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.75-79
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• 2011

본 논문에서는 센서를 활용하여 개인의 위치 및 상황 정보를 수집하고 패턴을 분석하여 이에 따라 동적으로 서비스를 제공하는 상황인식 TV 프로그램 추천 및 제어 시스템(CAPUS)을 제안하였다. 상황인식기반 TV 응용서비스를 위하여 개인화(Personalization)기술에 적용을 할 수 있는 사례로 TV채널 추천을 예로 실험하였다. CAPUS는 유비쿼터스의 큰 축이라 할 수 있는 개인화기술을 구현할 수 있는 시스템으로 그 규모가 무척 크며 방대하다 할 수 있다. 본문에서 제안한 CAPUS는 사용자의 정보를 수집하는 에이전트, 분석하는 에이전트, 필터링하는 에이전트 등 다양한 소프트웨어와 알고리즘이 필요하다. 사용자의 정보를 동적으로 수집 및 분석하고 생성한 후에 이를 활용하여 사용자에게 다시 서비스를 제공하는 기술이 CAPUS의 핵심이라 할 수 있다. 데이터의 분석을 통해 비슷한 행동이나 상황을 파악할 수 있으며 사용자에게 맞는 서비스를 제공할 수 있게 된다.