• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.12
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• pp.463-478
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• 2014

Portal site is not only providing search engine and e-mail service but also various services including blog, news, shopping, and others. The fact that average number of daily login for Korean portal site Naver is reaching 300 million suggests that many people are using portal sites. With the increase in number of users followed by the diversity in types of services provided by portal sites, the attack is also increasing. Most of studies of password authentication is focused on threat and countermeasures, however, in this study, we analyse the security threats and security requirement of membership, login, password reset first phase, password reset second phase. Also, we measure security score with common criteria of attack potential. As a result, we compare password authentication system of domestic and abroad portal sites.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.202-204
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 개념을 게임과 애니매이션 그리고 메신저에 응용한 3-D Pet Messenger (3PM)을 설계하고 개발하였다. 요즘 검색엔진과 뉴스 서비스를 주로 제공하던 포털들이 메신저를 기반으로 하는 포털로 변신하고 있다. 3PM은 일상어 인 메신저 기반 포털 (Portal)을 유비쿼터스 컴퓨팅 개념과 육성 시뮬레이션 게임을 접목시켜서 발전적인 새로운 형태의 메신저를 지향하고 있다. 육성 시뮬레이션 게임에서는 3-D Pet을 양육하는 게임으로서 사용자가 자신의 사이버 애완동물을 다른 사용자에게 보낼 수도 있다. 만일 사용자가 다른 컴퓨터로 이동하면, 그 사이버 애완동물도 그 사용자를 따라가서 필요한 최신의 정보를 제공할 수 있도록 제작되었다. 유비쿼터스 개념에 기반을 둔 메신저와 3-D 애완동물을 이용한 육성 시뮬레이션 게임이 통합되도륵 시스템이 설계되었고, Visual C++/MySQL/OpenGL/3Ds Max등의 도구들을 이용하여 시작품을 제작하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.59-60
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• 2023

실시간으로 수집되는 사고 정보를 분석하여 해당 사고에 대한 분석적이고 예측적 서비스를 제공하는 것은 중요하다. 특히 발생이 진행 중인 사고에 대한 원인과 피해에 대한 규모 예측은 대응에 강도를 가늠할 수 있는 체계로 재난 발생에 대한 예측과 발생 초기 재난에 대한 분석을 위하여 뉴스 정보와 국민재난안전포털의 안전관리일일상황 정보를 분석할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.53-57
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• 2010

현재 많은 포털 사이트에서는 인기가 있거나 중요도가 높은 키워드에 대해 정보를 제공해주는 태그 클라우드나 연관 검색어 등의 기능이 제공되고 있다. 하지만 대부분의 뉴스기사 페이지들은 날짜와 분야별로 기사들이 나열되어 있으며 사용자는 카테고리별로 나누어진 기사를 읽을 수만 있을 뿐 그 기사와 연관된 다른 기사의 정보에 대해서 한눈에 알아 볼 수 있는 방법은 미흡한 실정이다. 또한 연관 검색어 서비스도 사용자가 검색한 입력 내용을 기반으로 연관성 정도를 분석하여 객관성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 태그 클라우드 방식에서 좀 더 나아가 축적된 뉴스 기사로 부터 검색 키워드와 밀접히 연관된 키워드를 추출하여 제공하는 기사 검색 시스템을 소개한다. 이 시스템은 사용자가 기사 검색을 하였을 때, 키워드와 가장 밀접한 기사를 검색해 주는 것뿐만 아니라 검색어와 관련된 연관 키워드들을 보여주고 연관된 키워드간의 관계성을 보여줌으로써 뉴스 기사들 속에 숨겨진 연관정보의 탐색을 가능하게 한다.

• 정보보호뉴스
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• s.137
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• pp.26-29
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• 2009

지난 2008대규모 해킹 개인정보 유출 등 보안 사고로 얼룩진 한 해였다. 중국발 해킹으로 인해 국내 대표 오픈마켓 회원 1,000개인정보가 유출됐고, 포털 사이트의 고객 상담정보가 해커에 의해 탈취됐으며, 정유회사 고객정보 1,100내부 직원에 의해 유출되는 등 다양한 형태의 보안 사고가 발생했던 한해였다. 지난 십여년에 결쳐 진행된 정보화혁명으로 인해, 거의 모든 정보들이 디지털화되고 인터넷을 통한 유통이 일반화되면서 정보보호 이슈는 날이 갈수록 심화되고 있는 실정이다. 인터넷이 우리 사회에 가져 올 순기능은 형언할 수 없을 만큼 크지만 개인정보 침해를 비롯한 역기능 또한 심각한 수준에 이르고 있다. 향후 유비쿼터스 시대 도래 등과 더불어 다양한 개인 맞춤형 IT 서비스가 더욱 확산된다면 개인정보 보호와 프라이버시에 대한 이슈는 지금보다 더 첨예하게 대두될 것으로 예상된다. 더 많은 정보사회의 편익을 누리기 위해 개인정보의 적절한 수집과 활용은 계속될 것이기 때문이다. 그런 의미에서 개인정보 보호는 고도 정보화 사회를 위한 기본 전제조건이자, 결정적인 신뢰요소다. 그리고 지금은 우리 사회 의 개인정보보호 수준제고를 위해 모두의 지혜가 필요한 시점이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1095-1096
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• 2012

인터넷의 비약적인 발전으로 우리는 생활에 필요한 많은 것들을 인터넷을 통해 얻는다. 날씨, 뉴스, 만화, 나아가서는 전공 공부까지 많은 정보를 인터넷에서 얻을 수 있다. 또한 이러한 여러 서비스를 제공하고 있는 포털사이트에서는 무료 번역기 또한 무료로 제공하고 있다. 하지만 무료로 제공하는 만큼 번역기의 신뢰도가 높지 않아, 실제 사용함에 있어 실제 번역에 제약이 있기 마련이다. 이러한 점에서 본 논문에서는 수많은 사람들이 작성한 정보를 통해 문맥 속에서 쉽게 틀릴 수 있는 전공 용어의 올바른 해석을 위해 오피니언 마이닝 기법 중 PMI-IR 수식을 이용하여 번역기의 신뢰도를 개선하는 방법을 제안한다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.2
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• pp.41-48
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• 2022

This study tried to empirically explore which issues related to the social service agency for public(as below SSA), that is, social perceptions were formed, by using mess media related to the SSA. This study is meaningful in that it identifies the overall social perception and trend of SSA through public opinion. In order to extract media trend data, the search used the big data analysis system, Textom, to collect data from the representative portals Naver News and Daum News. The collected texts were 1,299 in 2020 and 1,410 in 2021, for a total of 2,709. As a result of the analysis, first, the most derived words in relation to the frequency of text appearance were 'SSA', 'establishment', and 'operation'. Second, as a result of the N-gram analysis, the pairs of words directly related to the SSA 'SSA and public', 'SSA and opening', 'SSA and launch', and 'SSA and Department Director', 'SSA and Staff', 'SSA and Caregiver' etc. Third, in the results of TF-IDF analysis and word network analysis, similar to the word occurrence frequency and N-gram results, 'establishment', 'operation', 'public', 'launch', 'provided', 'opened', ' 'Holding' and 'Care' were derived. Based on the above analysis results, it was suggested to strengthen the emergency care support group, to commercialize it in detail, and to stabilize jobs.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.12
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• pp.1595-1603
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• 2020

Online defamation incidents such as Internet news comments on portal sites, SNS, and community sites are increasing in recent years. Bias and hate expressions threaten online service users in various forms, such as invasion of privacy and personal attacks, and defamation issues. In the past few years, academia and industry have been approaching in various ways to solve this problem The purpose of this study is to build a dataset and experiment with deep learning classification modeling for detecting various bias expressions as well as hate expressions. The dataset was annotated 7 labels that 10 personnel cross-checked. In this study, each of the 7 classes in a dataset of about 137,111 Korean internet news comments is binary classified and analyzed through deep learning techniques. The Proposed technique used in this study is multi-channel CNN model with attention. As a result of the experiment, the weighted average f1 score was 70.32% of performance.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.18 no.12
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• pp.103-111
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• 2013

At present, a variety of Korean news stories have been about important online content and its importance in the press is becoming higher. Diverse news from businesses are provided to the public as press releases through newspapers or broadcasting media. For such news to become information for a press release, enterprises visit reporters, use e-mails, faxes, or couriers to deliver the information. However, such methods have problems with time, human resources, expenses, and file damage. Also, with these methods it is bothersome for enterprises to check what has been released and for the press to make frequent contact with enterprises for interviews and for content to be released. Therefore, this study aimed to realize a distribution system which enterprises can use to distribute data to be released to the press and to easily check what is to be released while the press can ask for interview requests in a simple way, as well as a news gathering robot that can collects news on the enterprises involved from articles online or in portal sites.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.18 no.2
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• pp.241-255
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• 2013

In this study, the relationship between movie ticket reservation rates and Internet buzz share is analyzed. The correlations between movie ticket reservation rates and Internet buzz share in blogs, Internet cafes, news site, and Internet video in NAVER which is a representative Internet portal in Korea are analyzed empirically. The results show that there are positive correlations between buzz shares and movie ticket reservation rates. In particular, before movies at the box office, the correlations with Internet video is relatively higher than those of other channels, and after movies at the box office, the correlations with blogs and Internet cafe are relatively higher. Also, we can find that the correlations between Internet buzz shares on movies and movie ticket reservation rates are different depending on time lags and Internet channels.