• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.193-202
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• 2004

본 연구는 인터넷기반 실습 수업에서 교수자와 학습자가 어떠한 방식으로 교수-학습 상호작용 활동을 수행하는 방식과 웹기반 실습 수업의 교육적 효과에 관하여 연구하였다. 산업체 재직자의 정보화교육을 지원하는 "전자상거래 시스템 구축" 교육과정에서 교수자와 학습자는 어떤 방식으로 교수-학습 및 상호작용 활동을 수행하는지, 웹기반 실습교육의 효과는 무엇인지를 살펴보고자 하였다. 연구대상은 산업체 직장인 및 기타 25인에 대하여 1학기에 걸쳐서 이루어졌으며, 연구방법으로는 학습결과 프로파일 분석, 설문조사, 인터뷰 등을 사용하였다. 연구결과 학습자-교수자-운영자간 상호작용은 활발하게 이루어지지 않았으나 학습자의 관심, 이메일 사용, 게시판 질의 및 응답, 온라인 실습 등의 강의 방식이 학습자의 상호작용 및 교육효과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.283-290
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• 2015

본 논문에서는 WiseQA 시스템에서 정답유형을 인식하기 위한 하이브리드 방법을 제안한다. 정답유형은 어휘정답유형과 의미정답유형으로 구분된다. 본 논문은 어휘정답유형 인식을 위해서 질문초점에 기반한 규칙모델과 순차적 레이블링에 기반한 기계학습모델을 제안한다. 의미정답유형 인식을 위해 다중클래스 분류에 기반한 기계학습모델과 어휘정답유형을 이용한 필터링 규칙을 소개한다. 어휘정답유형 인식성능은 F1-score 82.47%이고, 의미정답유형 인식성능은 정확률 77.13%이다. 어휘정답유형 인식성능은 IBM 왓슨과 비교하여, 정확률은 1.0% 저조하고, 재현율은 7.4% 높다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.134-147
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• 1999

DNS는 인터넷 사용에서 가장 기본이 되는 네이밍 서비스를 제공하므로 인터넷 보안을 위해서는 DNS의 보안이 반드시 제공되어야 한다. 최근 IETF에서는 DNS 데이터베이스 내용과 질의 및 응답 메시지의 무결성을 제공하고 DNS를 사용하여 호스트의 공개키를 분배하는 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 IETF 표준을 기본으로 하고 사용 및 관리가 용이하도록 기능이 추가된 안전한 DNS의 설계 및 구현에 대해 설명한다. 확장된 안전한 DNS에서는 DNS 서버가 공개키 기반 구조의 디렉토리 시스템으로 사용되어 사용자의 공개키 인증서를 저장하고 분배할수 있는 기능을 제공한다. 또 Web 기반의 관리자 인터페이스와 보안 로그 기능이 추가되었으며 새로운 암호화 알고리즘이 쉽게 추가될 수 있도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권6호
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• pp.435-445
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• 2013

RFID 및 많은 관심을 받고 있는 NFC 시스템에서 가장 중요한 이슈 중에 하나가 리더의 전송범위 내에 존재하는 다수의 태그들을 정확하고 빠르게 식별하는 충돌 방지 기법이다. 확률적인 충돌 방지 기법들과는 달리, 쿼리 트리 기반의 프로토콜들은 리더의 전송범위 내에 존재하는 모든 태그들을 식별하는 것을 보장한다. 이러한 프로토콜에서는 태그 ID들이 균등 분포를 이루고 있다는 가정을 한다. 그러나 실제 RFID 제품들을 제작할 때에는, 각각의 태그 ID의 프리픽스는 EPCglobal에서 유일하게 정해지고 태그 ID의 나머지 부분은 회사 또는 제조업체에 의해서 ID의 값을 하나씩 증가시키면서 연속적으로 할당된다. 본 논문에서는 향상된 M-ary 쿼리 트리 기법의 개선 방안(Enhanced M-ary Query Tree: EMQT)을 제안한다. EMQT는 m-비트인식 및 예측 기반의 알고리즘을 이용하여 연속적인 태그 ID들을 식별할 때, 불필요한 질의-응답 횟수를 효과적으로 줄인다. 그리고 이론적 추정을 통한 수학적 분석과 시뮬레이션을 통한 실험적 분석을 통해 EMQT가 다른 기법들보다 식별시간, 식별효율, 통신비용 관점에서 훨씬 성능이 우수하다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.221-232
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• 2001

이동 통신 기술의 급속한 발전으로, 이동 컴퓨팅 환경에서 데이타 서비스에 대한 수요가 증가하고있다. 이동 틀라이언트 내에 캐쉬가 존재하면, 대역폭의 절약 및 질의에 대한 빠른 응답을 제공할 수 있지만, 캐쉬일관성을 유지해야하는 부담이 생긴다. 한 셀 내에 존재하는 이동 클라이언트들의 캐쉬 일관성 유지를 위해서 서버가 캐쉬 무효화 보고를 일정 시간마다 주기적으로 방송하는 방법은 효율적일 수 있다. 그런데 아동 클라이언트가 오랜 시간 동안의 접속 단절로 인해 무효화 보고만으로 자신의 캐쉬유효성 여부를 판단하지 못할 경우에는, 서버에게 캐쉬유효성 여부레 대한 확인을 요청함으로써 캐쉬일관성을 유지할 수 있다. 이때, 할당 가능한 채널의 수와 이동클라이언트 수의 관계에 따라서 서로 다른 기법이 각각의 경우에 더 효율적일 수 있다. 본 논문에서는 (1) 할당 가능한 채널의 수가 이동 클라이언트 수보다 많거나 비슷한 경우와 (2) 채널의 수가 이동 클라이언트의 수보다 훨씬 적을 경우 각각에 대하여 효율적인 새로운 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안하고 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.329-338
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• 2011

문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.277-282
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• 2021

본 논문은 비대면 온라인 공예 교육 프로그램의 필요성과 사례를 연구하여, 앞으로 개발될 다양한 온라인 교육 매체의 방향성을 제시하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 현재 국내에서 운영하는 온라인 클래스 플랫폼 중, 공예 교육 프로그램이 포함된 네 곳을 선정하여 비교 분석하였다. 클래스101, 하비풀, 커넥츠-취미클래스, 에어클래스가 그 사례이다. 연구 결과, 콘텐츠의 접근에 대한 편의성과 클래스 구성의 다양성이라는 공통적인 특징이자 장점을 볼 수 있었다. 하지만 대부분의 온라인 클래스 플랫폼에서 실시간 질의 및 응답 시스템이 체계적으로 이뤄지지 못하고 있다는 한계점이 있었다. 특히 코로나19로 인한 언택트 시대를 맞아 점차 온라인 클래스 플랫폼의 사용자가 증가하고 있는 만큼, 대면의 가장 중요한 특성인 상호작용이 온라인 플랫폼에서도 잘 이루어지도록 지속적인 연구와 개발이 필요할 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.255-264
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• 2020

데이터베이스 설계 교과목에서 팀 프로젝트는 학생들의 데이터베이스 설계 역량을 계발하기 위해 매우 중요한 과정이며, 팀 프로젝트를 원활히 수행하기 위해서는 팀원들 간의 협업과 팀워크 못지 않게 학생-교수 간의 활발한 상호작용이 매우 중요하다. 하지만 2020학년도 1학기에 갑자기 전면 비대면 수업을 하게 되면서, 데이터베이스를 구축하는 팀 프로젝트가 큰 비중을 차지하는 이 수업을 효과적으로 운영할 수 있을 지 의문이었다. 하지만 줌과 같은 실시간 화상 매체를 이용한 상호작용과 온라인 교육지원시스템(LMS)에서 지원하는 토론, 퀴즈, 질의응답 등의 기능을 적극적으로 활용하고, 온라인 발표와 상호 평가 등을 통해서 팀 프로젝트를 원활히 진행할 수 있었다. 본 논문에서는 비대면으로 공학 팀 프로젝트를 운영한 경험을 공유하고, 세 차례 실시한 설문을 기초로 이 수업의 개선 방향과 비대면 수업을 전반적으로 개선할 수 있는 여러 가지 방안을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.24-29
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• 2022

정보 추출 및 질의응답 시스템 등 다양한 자연어 처리 분야에서 사용되는 의미역 결정은 주어진 문장과 서술어에 대해 서술어와 연관성 있는 논항들의 관계를 파악하는 작업이다. 입력으로 사용되는 서술어는 형태소 분석과 같은 어휘적 분석 결과를 이용하여 추출하지만, 한국어 특성상 문장의 의미에 따라 다양한 패턴을 가질 수 있기 때문에 모든 언어학적 패턴을 만들 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전에 언어학적 패턴을 정의하지 않고 신경망 모델과 사전 학습된 임베딩 모델 및 형태소 자질을 추가한 한국어 서술어를 인식하는 방법을 제안한다. 실험은 모델의 변경 가능한 파라미터에 대한 성능 비교, 임베딩 모델과 형태소 자질의 사용 유무에 따른 성능 비교를 하였으며, 그 결과 제안한 신경망 모델이 92.63%의 성능을 보였음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.451-461
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• 2024

최근 거대 언어 모델을 기반으로 한 다양한 인공지능 챗봇이 출시되고 있다. 챗봇은 대화형 프롬프트를 통해 사용자에게 빠르고 간편하게 정보를 제공할 수 있다는 이점을 가지고 있어서 질의응답, 글쓰기, 프로그래밍 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 최근에는 챗봇의 취약점을 악용하는 '프롬프트 주입 공격'이 제안되었는데, 이는 챗봇이 기입력된 지시사항을 위반하도록 하는 공격이다. 이와 같은 공격은 거대 언어 모델 내부의 기밀 정보를 유출하거나 또 다른 악성 행위를 유발할 수 있어서 치명적이다. 반면 이들에 대한 취약점 여부가 한국어 프롬프트를 대상으로는 충분히 검증되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 널리 사용되는 챗봇인 ChatGPT를 대상으로 악성 한국어 프롬프트를 생성하여 공격을 수행해보고, 이들에 대한 실행 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 기존에 제안된 프롬프트 주입 공격 기법을 분석하여 악의적인 한국어 프롬프트를 자동으로 생성하는 시스템을 제안하고자 한다. 특히 유해 표현을 유도하는 악성 프롬프트를 중점적으로 생성하였고 이들이 실제 유효함을 보이도록 한다.