Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.4
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pp.780-786
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2015
Social media, such as Social Network Service include a lot of spontaneous opinions from customers, so recent companies collect and analyze information about customer feedback by using the system that analyzes Big Data on social media in order to efficiently operate businesses. However, it is difficult to analyze data collected from online sites accurately with existing morpheme analyzer because those data have spacing errors and spelling errors. In addition, many online sentences are short and do not include enough meanings which will be selected, so established meaning selection methods, such as mutual information, chi-square statistic are not able to practice Emotional Classification. In order to solve such problems, this paper suggests a module that can revise the meanings by using initial consonants/vowels and phase pattern dictionary and meaning selection method that uses priority of word class in a sentence. On the basis of word class extracted by morpheme analyzer, these new mechanisms would separate and analyze predicate and substantive, establish properties Database which is subordinate to relevant word class, and extract positive/negative emotions by using accumulated properties Database.
Mitologia is about visualizing relations of information in user-oriented method. Most information given in life has invisible relations with each other. By analyzing the common characters and relations of information, we can not only measure the importance of the information but also grasp the overall properties of the information. Especially human relations are the major concerns of social network having several visualization methodologies shown by analyzing relations of each individual in society. We applied social network theory to grasp relationships between characters in Greek mythology representing a limited society. But the current tools of social network analysis have limits that they show the information one-sided way because of the ignorance of user-oriented design. Mitologia attempts to suggest the visual structure model more effective and easy to understand in analyzing data. We extracted connections among myth characters by evaluating classes, frequencies of appearance and emotional links they have. And we raised the understanding of users with furnishing the proper interaction to the information. The initial interface offers 4 kinds of indexes helping to access character nodes easily, while zoom-in function can be used for the detailed relations. The Zoom-in is quite different from usual filtering methods. It makes the irrelative information invisible so that users can find out the characters' relation more easily and quickly. This project suggests the layout to show overall information relationships and the appropriate interactions to present detailed information at the same time.
Lee Jong-Chool;Park Woon-Yong;Roh Tae-Ho;Kim Se-Jun
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2006.05a
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pp.199-204
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2006
도시의 변화에 대하여 보다 체계적으로 계획하고 관리하기 위해서는 도시지역에 대한 정확한 지리 정보의 획득이 필요하며 이와 더불어 정보의 신속한 갱신이 필요하다. 도시 변화를 판단하기 위한 지리정보는 여러 가지 정책과 연구에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 그 자체만으로도 도시의 성장을 기록하는 중요한 자료로 이용될 수 있다. 지리 정보의 획득 방법 중 하나인 영상분류 방법은 여러 가지가 있으나, 그 중 건물, 도로, 수목, 논, 밭 등 지상의 물체들의 분광특성을 이용한 방법이 가장 효율적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 도심지의 토지피복분류 현황을 기존의 방법보다 더욱 정확히 분석하기 위해서 IKONOS 영상을 이용하여 분석방법에 따른 정확도를 비교 분석하고 GIS를 이용하여 토지피목 현황을 분류기법별로 나타내며, 대상지역의 분류 정확도와 정보를 제시하였다. 연구 결과 도심지에서는 최대우도법을 이용한 감독 분류의 정확도가 가장 높은 정확도를 나타내었으며, 주관성을 배제한 분류 방법에는 신경망을 이용한 분류 방법이 높은 정확도를 나타내었다. 또한 분류 기법 별로 분류된 토지피복도를 이용하여 분류 정확도와 분류항목에 대한 속성 자료를 GIS데이터베이스로 구축하여 사용자가 요구하는 정확도에 따라 분류 방법별 토지피복도를 제공함으로써 보다 신뢰성 있고 다양한 정보를 제공할 수 있었다.
HEIF (High Efficiency File Format)는 MPEG에서 개발된 이미지 포맷으로써, 비디오 코덱인 H.265를 활용하여 정지된 화면을 하나의 이미지 형태로 저장할 수 있도록 개발된 컨테이너이다. 아이폰은 2017년부터 HEIF를 사용하고 있으며, 2019년부터는 갤럭시 S10과 같은 안드로이드 기기도 해당 포맷을 지원하고 있다. 이 포맷은 우수한 압축률을 가지도록 이미지를 제공할 수 있으나, 복잡한 내부 구조를 가지고 있으며 기기나 소프트웨어 간 호환성이 현저하게 부족하여 일반적으로 사용되는 JPEG(또는 JPG) 파일을 대체하기에는 아직 대중적이지 못한 상황이다. 하지만 이미 많은 기기에서 HEIF를 사용하고 있음에도 불구하고 디지털 포렌식 연구는 부족한 상황이다. 이는 디지털 포렌식 조사 과정에서 파일 내부에 포함된 정보의 파악이 미흡하여 잠재적인 증거를 놓칠 수 있는 위험에 노출될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 아이폰에서 촬영된 HEIF 형식의 사진 파일과 갤럭시에서 촬영된 모션 포토 파일을 분석하여 파일 내부에 포함된 정보와 특징들을 알아본다. 또한 이미지 뷰어기능을 지원하는 소프트웨어를 대상으로 HEIF에 대한 지원 여부를 조사하고 HEIF 뷰어를 분석하는 포렌식 도구의 요구사항을 제시한다.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.19
no.4
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pp.100-115
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2020
Recently, with the development of various sensors and communication technologies, the market for wearable devices capable of recording physical activity in connection with a smartphone is expanding. The purpose of this study is to analyze physical activity for each transportation modes in order to utilize wearable devices in the field of transportation. This study consists of three steps: data collection, basic statistical analysis, and physical activity analysis. Four adult males and females were recruited as investigators, and physical activity and route information were collected through Fitbit, a commercial wearable device. From the collected physical activity information, a percentage of heart rate reserve (%HRR) using a heart rate was derived and used for analysis. As a results, it was found that there is a statistically significant difference in heart rate for each transportation mode, and physical activity intensity is the highest when walking. In addition, the results of physical activity analysis for the case of using different routes for the same OD were presented. The results presented in this study are expected to be used as basic data for preparing public transportation activation policies and providing customized services for the future.
Suh, Min-ho;Kwon, Young Il;Lee, Hoo Min;Lee, Il-Hyung
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.343-344
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2011
신기술 정보를 모니터링하고 신규 아이템을 탐색하는 활동은 R&BD 활동 중에서 가장 중요한 활동이다. KISTI는 신기술 모니터링 및 탐색을 지원하기 위한 정보포털 '미리안'을 운영 및 서비스하고 있다. 미리안은 과학기술 전 분야에 대해 글로벌동향모니터링 정보, 최신기술에 대한 심층분석정보, 과학기술정책정보 등의 콘텐츠를 서비스하고 있다. 본 연구에서는 1) 미래유망기술발표 및 해당 기술의 서비스 탑재, 2) 정보 수요조사를 통한 서비스 기획 및 구현, 3) 개인화 맞춤형 신기술 모니터링 체제로 이어지는 미리안 서비스 체제에서 두 번째 단계에 해당하는 '신기술 정보 수요조사' 결과와 이의 서비스 적용 사례를 제공함으로써, 수요자 맞춤형 신기술 정보제공 체제 구축 사례를 제시하고자 한다. 신기술 정보 수요자의 특성을 심층분석하여 개인화 서비스 기획에 활용하기 위한 후행 연구가 추진중이며, 이를 통해 이용자 니즈를 파악하여 서비스를 선제안하는 인텔리전트 서비스가 가능할 것으로 보인다.
최근 정보 기술의 발전으로 클라우드 컴퓨팅은 개개인에게 편의성을 제공하도록 기능하지만, 실생활에서 디지털 정보의 의존성을 높이게 되었다. 클라우드 컴퓨팅은 실시간으로 다양한 정보를 교환함으로써 다양한 어플리케이션 서비스를 제공한다. 특히, 사용자가 가지고 있는 정보들을 로컬 서버에 관리하기 어려운 문제를 해결하기 위해 아웃소싱 클라우드 스토리지 서비스를 이용하여 해결할 수 있다. 그러나, 사용자의 데이터를 외부 클라우드 서버에 업로드하여 저장하게 되면, 클라우드 서비스 제공자로 인한 프라이버시 문제가 발생할 수 있다. 최근, 클라우드 서버에서 발생할 수 있는 프라이버시 문제를 해결하기 위해서 사용자의 데이터를 암호화하여 클라우드 서비스 제공자로부터 사용자의 정보를 보호하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 이 연구는 시간이 지남에 따라 암호화가 복호화될 수 있으며, 특히 클라우드 서버에서 Offline Bruteforce 공격이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 사용자의 개인정보를 보호하기 위한 기존 연구의 한계점을 분석한다. 기존 연구 분석을 통해 개인정보 보호를 위한 요구사항을 도출하고, 이를 기반으로 안전한 분산 데이터 관리 기법에 대해 고찰한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.283-285
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2004
마이크로 어레이 기술로 인해서 유전자의 발현 데이터를 대량으로 얻을 수 있게 되었다. 따라서 실험조건에 따른 유전자 발현 양상을 한눈에 볼 수 있게 되었고. 이를 기반으로 유전자간의 조절 관계를 예측할 수 있게 되었다. 또한 실험 이미지와 분석 파일들이 많아짐에 따라서 이러한 데이터를 효율적으로 관리하고, 저장하는 시스템이 필요하게 되었다. 이 두 가지 시스템을 통합함으로써 유전자 조절 네트워크 분석에 필요한 발현 데이터를 체계적으로 관리하고 손쉽게 얻을 수 있을 뿐만 아니라 분석 결과 또한 효율적으로 관리할 수 있다. 본 논문에서는 유전자 네트워크 분석 시스템과 마이크로 이미지 및 분석 데이터 관리 시스템을 통합한 시스템을 소개하고 각 시스템에서 제공하는 기능과 통합 시스템의 특징에 대해서 소개한다.
랜섬웨어는 시스템을 잠그거나 데이터를 암호화해서 사용할 수 없도록 한 뒤 피해자에게 대가로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 랜섬웨어는 암호학적으로 안전하다고 알려진 암호 알고리즘들을 이용하여 파일을 암호화 하기 때문에 암호 알고리즘 분석만으로는 감염된 파일을 복구할 수 없다. 따라서, 감염된 파일의 복구를 위해서는 암호 알고리즘 안전성 측면이 아닌 별도의 방법을 마련할 필요가 있다. 랜섬웨어는 파일 암호화 키를 이용하여 대상 파일들을 암호화하기 때문에 이를 복구할 수 있다면, 감염된 파일 복구가 가능하다. 하지만, 랜섬웨어들은 각각 다른 방법으로 파일 암호화키를 관리하기 때문에 일반적인 파일 암호화키 관리 방법을 미리 숙지하지 못한다면 파일 암호화키 복구를 위한 역공 학분석 시 비효율이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 랜섬웨어가 파일 암호화키를 암호화하는 방식에 따라 세 가지로 분류하여 설명한다. 또한, 향후 랜섬웨어 분석가가 효율적인 분석을 할 수 있도록 각 관리 방법에 따라 파일 암호화키 복구를 위한 분석 대상을 식별하였다.
정보추출이란 자연어로 작성된 문서 집합에서 원하는 정보를 선택하여 구조화된 표현으로 생성하는 것을 말한다. 문장 단위로 정보 추출 작업을 수행할 때 추출되는 정보를 보유한 문장을 이벤트 문장이라고 정의하고 이러한 이벤트 문장의 구조를 분석하여 최종적으로 유용한 정보를 추출하기 위해서는 이벤트 문장의 구조를 파악하기 위해 이벤트 문장을 단문으로 분할하여 구조를 분석한다. 본 연구에서는 단문 구조 분석을 위해 일반적인 한국어 문장의 특성과 용언의 조사 정보를 이용하고 이러한 정보로 분석할 수 없는 문장에 대해서는 공기 정보를 사용한다. 사용되는 공기 정보는 개체명이 많이 사용되는 이벤트 문장의 특성을 이용하기 위하여 개체명으로 확장된 명사(개체명)-조사-용언의 공기 정보를 구축하여 사용한다. 개체명 확장된 공기 정보는 일반 공기 정보에 비해 이벤트 문장에서 F-Measure 기준으로 약 2%의 성능향상을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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