• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.260-263
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• 2018

현재까지 공항에서의 체크인 시스템은 기본적으로 서버-클라이언트(Server-Client)방식으로 구동되어져왔다. 서버-클라이언트 방식에서 서버는 단일실패지점이기 때문에 천재지변이나 공격자에 의해 서버마비와 같은 문제가 생기면 체크인 시스템 전체가 마비될 수 있다. 뿐만 아니라 실제 해커에 의해 항공사 중앙 서버가 공격을 받게 되면, 서버가 관리하는 항공사 데이터들의 무결성이 훼손될 수도 있다. 따라서 단일 실패지점에 대한 위협을 제거함과 동시에 저장된 데이터들의 무결성을 유지하는 방법을 논의할 필요가 있다. 그 중 하나로 블록체인 기술을 이용한 탈중앙화 시스템(Decentralized System) 모델을 적용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 스마트 계약을 이용한 블록체인 기반 공항 체크인 시스템에 대한 모델을 제안한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11S
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• pp.3739-3751
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• 2000

The remarkable progress of computer graphic and virtual reality fields has increased the need of 3D graphic data for implementing more realistic environments. However, despite this trend, lots of time and labor required to process 3D graphic information extracted still limits its application only to the specific areas. As one proper solution to this problem, 3D scanner acquiring graphic data in short time and new algorithm for a data processinig are often mentioned. In this paper, A method generatinig a virtual object quickly by not zippering range data obtained from 3D moire-scanner is introduced and its effectiveness is examined.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.441-444
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• 2001

본 논문은 이동 에이전트 시스템이 안고 있는 보안 문제를 해결하고자 하였다. 제안된 프로토콜은 이동 에이전트 및 에이전트 시스템 보안 위험에 대처하기 위하여 ID를 이용한 키 분배 기법과 fit-Shamir 디지털 서명 방식에 기초한 다중 서명 방법을 이용하여 에이전트와 에이전트 플랫폼의 양방향 인증, 실행 결과 데이터의 보호, 생명성 보장을 함께 처리하였으며 중간 검증이 가능하도록 제안되어 불필요한 오버헤드를 갖지 않도록 하였다. 제안된 이동 에이전트 보안 프로토콜을 적용하였을 때 얻을 수 있는 장점은 첫째, 이동에이전트의 생명성을 보장할 수 있으며 둘째, 에이전트의 실행 결과 데이터의 기밀성, 무결성을 보장할 수 있고, 세째, 에이전트 실행의 전 단계를 매 시스템마다 검증함으로써 변경, 삭제 등의 문제가 발생하는 즉시 발견할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.29 no.4
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• pp.160-165
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• 2021

In order to identify and analyze potential aviation safety hazards, analysis of aviation safety report data must be preceded. Therefore, in consideration of the provisions of the Aviation Safety Act and the recommendations of ICAO Doc 9859 SMM Edition 4th, personal information in the reporting data and sensitive information of the reporter, etc. It identifies the scope of de-identification targets and suggests a method for applying de-identification processing technology to personal and sensitive information including unstructured text data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.585-586
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• 2020

공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습 대신 강화 학습을 사용한다면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.564-567
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• 2021

스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.396-401
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• 2021

초거대 언어모델를 활용한 퓨샷(few shot) 학습법은 여러 자연어 처리 문제에서 좋은 성능을 보였다. 하지만 데이터를 활용한 추가 학습으로 문제를 추론하는 것이 아니라, 이산적인 공간에서 퓨샷 구성을 통해 문제를 정의하는 방식은 성능 향상에 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 초거대 언어모델의 모수 전체가 아닌 일부를 추가 학습하거나 다른 신경망을 덧붙여 연속적인 공간에서 추론하는 P-tuning과 같은 데이터 기반 추가 학습 방법들이 등장하였다. 본 논문에서는 문맥에 따른 질의 정규화 문제를 대화형 음성 검색 서비스에 맞게 직접 정의하였고, 초거대 언어모델을 P-tuning으로 추가 학습한 경우 퓨샷 학습법 대비 정확도가 상승함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1317-1319
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• 2021

본 논문은 뉴미디어 시대의 새로운 온라인 독서 관리 시스템을 제안한다. 우리는 본 시스템을 사용자로 하여금 흥미로운 독서 취미 활동을 영위할 수 있도록 하는 것을 목표로 개발하였다. 아두이노에 무게센서, 조도센서, LCD 등을 부착한 스마트 북스탠드 '수북 홀더'와 이와 호환되는 안드로이드 OS 애플리케이션 '수북'을 설계하였다. 수북 홀더를 통해 수집된 사용자 독서 시간 데이터와 사용자 기록 데이터를 활용하여 저장 및 분석하고, Firebase Database 내에 관리한다. 본 논문의 시스템은 사용자의 좋은 독서 습관 형성에 도움을 주고 같은 취미를 가진 사람들 간 시공간적 제약 없이 소통할 수 있는 플랫폼을 제공한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.25 no.8
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• pp.838-848
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• 2014

We present a simulation study of an algorithm for the range and angle of arrival(AOA) estimation with an interferometric synthetic aperture radar(InSAR) altimeter using a real digital elevation model(DEM). We also illustrate a step-by-step procedure of generating raw InSAR data, as well as their range and azimuth compressed data, which is to be used for the subsequent altitude and angle estimation. The AOA is estimated using a deterministic maximum likelihood estimator(DMLE) applied to the first arrived point for each pulse in the compressed data obtained with three antennas. The range bin size and the pulse repetition interval(PRI) are much smaller than the cell size of the DEM used in this study. To make the DEM compatible to the radar parameters, we first generate a higher resolution DEM by linearly interpolating the given DEM. After a brief description of the principle of the InSAR altimeter, the algorithms for altitude and angle estimation are presented, and their performance is assessed through simulation.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.9
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• pp.59-68
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• 2022

A recommender system covers users, searches the items or services which users will like, and let users purchase them. Because recommendations from a recommender system are predictions of users' preferences for the items which they do not purchase yet, it is rarely possible to be drawn a perfect answer. An evaluation has been conducted to determine whether a prediction is right or not. However, it can be lower user's satisfaction if a recommender system focuses on only the preferences, that is caused by a 'filter bubble effect'. The filter bubble effect is an algorithmic bias that skews or limits the information an individual user sees on the recommended list. It is the reason why multiple metrics are required to evaluate recommender systems, and a diversity metrics is mainly used for it. In this paper, we compare three different methods for enhancing diversity for personalized recommendation - bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking - with a practical e-commerce data acquired from a fashion shopping mall. Besides, we present the difference between experimental results and F1 scores.