• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.556-558
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• 2004

현재 제안된 MANET에서의 유니캐스트 라우팅[3][4]들은 신뢰성 있는 데이터 전송을 위한 응용에는 적합하지 않다. 신뢰성 있는 데이터 전송을 위하여 제안된 다중 경로 라우팅 메커니즘[5][6]은 추가적인 오버헤드와 비효율적인 자원의 이용이라는 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 노드의 링크 단절 빈도와 데이터 전송시의 배터리 소모를 기반으로 하는 신뢰성 있는 단일 경로 설정 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘의 경우 단절될 확률이 적은 노드들로 구성된 경로를 선택함으로써 기존의 라우팅 알고리즘보다 신뢰성 높은 경로를 설정할 수 있는 동시에 높은 동적 환경에서는 다중 경로를 설정하여 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.668-670
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• 2011

최근의 많은 연구들은 센서네트워크에서 무선링크들이 신뢰적이지 않고, 비대칭적인 것을 보여준다. 하지만 센서네트워크에서 신뢰성있는 통신은 매우 중요하기 때문에 ACK 메시지를 이용해 데이터 전송의 신뢰성을 높이는 기법들이 제안된다. 이 기법들은 전송노드가 수신노드로부터 데이터전송에 대한 ACK 메시지를 수신하여 데이터 전송의 신뢰성을 보장한다. 이 기법들 중 하나인 PDF 기법은 순방향 링크퀄리티를 이용하여 데이터 재전송 임계치를 설정한다. 이를 통해 데이터전송은 성공했지만, ACK 메시지 수신 실패로 발생하는 데이터 재전송을 최소화하여 불필요한 에너지 사용을 방지할 수 있다. 하지만 이 기법은 순방향 링크퀄리티에 따라 매우 다른 전송 성공률을 갖는다. 따라서 데이터의 신뢰성있는 전송을 보장할 수 없다. 본 논문은 순방향 링크퀄리티에 관계없이 일정한 전송 성공률을 갖는 TSR 기법을 제안한다. 본 기법은 에너지 효율적이며 신뢰성있는 데이터 전송을 보장한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.89-94
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• 2017

오늘날 페이스북을 통해 접하는 여행정보는 블로그 유형의 SNS 여행정보와는 달리 정보의 출처, 정보 제공자의 정보가 불분명하여 이용자는 해당 정보를 수용하기 위해 보다 심층적인 판단이 요구되고 있으나 이에 대한 연구는 충분치 않은 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이용자의 페이스북 여행정보 수용에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 파악하고자 하였다. 먼저 선행연구 분석을 통해, 제공되는 정보의 내용적 특성(최신성, 풍부성, 정확성)과 정보제공자 특성(인기, 전문성), 정보수용(신뢰성, 유용성)을 중요한 요인으로 도출하였다. 이를 바탕으로 분석한 결과, 정보의 내용적 특성과 정보 제공자 특성 모두 페이스북 여행정보 수용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 세부적으로는 정보 내용적 특성 중 정확성이 신뢰성과 유용성에 가장 큰 영향을 미치고 있었다. 그리고 정보 제공자 특성 중에서는 전문성이 신뢰성에, 인기가 유용성에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타나 블로그 유형의 SNS 여행정보 수용에 대한 연구 결과와 전반적으로 유사한 결과를 보였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.27 no.1
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• pp.7-24
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• 2010

This study tried to develop the confidence indicators and evaluation factors of credibility according to the types of online information by nationwide large scale online survey. The main results are summarized as follows: i) confidence indicators by types of online information: information on news sites(72.553), financial companies(68.894), government sites(67.938), cafe(66.464), portal sites(65.001), collective intelligence sites(63.489), nonprofit organization (63.392), company/corporation sites(59.789), blog(59.066), online community sites(55.609), e-commerce sites(55.118), mini-homepage(50.695). ii) 'Widely known site' or 'famous site' is the most important factor for all types of online information. User opinions like as posting or comment are major factors for sites of cafe, blog, mini-homepage, online community, collective intelligence etc. and 'name recognition' and 'reputation' are main factors for site of financial company, corporation, government, nonprofit organization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.266-268
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• 2015

본 논문은 기존 DGPS 시스템에서의 한계인 기지국이 획득하는 보정 정보의 낮은 신뢰성을 보안하기 위해 가상 이동국을 적용한 새로운 DGPS 시스템을 제안한다. 가상 이동국은 기지국으로부터 보정 정보를 인가 받아 가상 이동국 보정 위치 정보를 획득하며, 획득된 가상 이동국 보정 위치 정보와 기저장된 가상 이동국 측정 위치 정보를 비교하여 보정 정보의 신뢰성을 판별한다. 기지국은 이동국으로 보정정보를 전송하기 전에 가상 이동국으로부터 신뢰성 판별 결과인 판별 신호를 인가 받아 이동국으로 신뢰성 높은 보정 정보만을 전송할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.608-611
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• 2012

소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1104-1107
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• 2012

최근에 주목받고 있는 하이브리드 클라우드는 기존 퍼블릭과 프라이빗 클라우드의 이점을 결합한 방식으로, 보안성과 자원 효율성이 뛰어나다는 장점이 있다. 하지만 하이브리드 클라우드 시스템을 구성하는 각각의 클라우드 개체들은 성능이 향상됨에 따라 더 역동적으로 작동하는 반면, 기존에 형성된 개체 간 관계는 차츰 느슨해지고 있기 때문에 개체 간 협력과 지속적인 신뢰 관리가 반드시 필요하다. 신뢰성 관리 시스템(Trust Management System)은 유저들의 피드백을 DB화 해서 신뢰적인 개체를 판별하는데 도움을 준다. 이 시스템은 신뢰성이라는 가치를 판단하는 근거가 매우 주관적이라는 단점을 가지고 있어 부작용이 발생하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 수치(Trust Value)를 계산하기 위한 파라미터에 객관적인 기준을 도입하였다. 따라서 주관적 판단과 객관적 근거가 조화된 수치를 도출하여 개체의 독립적인 의사 결정에 도움을 줌으로써 신뢰성 관리 시스템의 신뢰성을 높였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.582-584
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰의 급격한 확산과 함께 보급되는 다양한 SWD(Smart Wellness Device)로부터 파생된 데이터를 센싱하여 습득할 때 생기는 문제점을 개선하고 신뢰성을 향상시키기 위하여 관련 정보를 조사 및 분석하였다. 이를 통해 스마트 웰니스 시스템에서 SWD를 통해 수집된 데이터의 신뢰성을 잃는 문제점을 해결하고 신뢰성 향상을 위한 데이터 추출 및 전송 알고리즘을 설계하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.38 no.3
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• pp.53-72
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• 2007

The Internet is now an integral part of the everyday lives of a majority of people. They are demanding web sites that offer credible information - Just as much as they want sites that are easy to navigate. But the online reality today is that few Internet users say they can trust the web sites that have products for sale or the sites that offer advice about which products and services to buy. Users want the web sites they visit to provide clear information to allow them to judge the site's credibility. Users want to know who runs the site; how to reach those people; the site's privacy policy; and how the site deals with mistakes. In the eyes of users all sites ate not equal. Users have different credibility standards for different types of sites. For news and information sites users want advertising clearly labeled as advertising. And users want the site to provide a list of the editors responsible for the site's contents, including the editor's email address. For e-commerce sites, user expectations and demands are just about as high as they can be. They say that it is very important that these sites provide specific, accurate information about the site's policies and practices.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.