• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.379-388
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• 2020

현행 무선업무 및 무선국 분류체계의 문제점을 분석하고, 미국의 전파관리 사례를 조사하여 합리적이고 효율적인 전파관리 방안을 마련하는 것이 본 연구의 내용 및 범위이다. 본 연구결과를 전파법 시행령, 무선업무 및 무선국종 분류기준 등에 관한 법제도 개정 시 기초자료로 활용할 수 있다. 향후 새로운 무선업무/무선국의 정의 및 분류체계에 대한 상세한 해설집을 마련하여 실무에서의 정책 순응도를 높이는 한편, 무선국 허가·검사 업무의 정합성 및 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.169-179
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• 2005

통계청에서 실시하는 사업체 기초 조사와 인구주택총조사 과정에 업체와 개인에 대한 정보를 기술한 자연어를 표준 산업/직업 코드를 할당하는 수동 코딩 작업이 필요하다. 수동 코딩 작업은 막대한 인건비와 비용을 초래하고 수동 코딩 전문가의 능력과 기분에 따른 작업 결과의 비일관성이 매우 큰 문제로 지적되고 있다. 본 논문은 수작업으로 구축한 규칙베이스를 사용하는 규칙 기반 방법과 수작업으로 분류한 데이터를 이용하는 자동 학습 방법을 통합한 한국어 산업/직업 표준 코드 자동 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인구주택총조사 40만 레코드, 사업체기초조사 40만 레코드를 이용하여 학습되었고, 실험데이터를 이용하여 평가되었다. 10-best 성능 평가 결과 제안된 시스템은 인구주택총조사 직업분류 데이터에 대해서 76.63%, 인구주택총조사 산업분류 데이터에 대해서 82.249%의 성능을 보였으며, 사업체기초 조사 산업분류 데이터에 대해서는 99.68%의 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.238-241
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• 2006

지난 10년 동안 인터넷은 빠른 속도로 모든 분야에 확산되어 왔으면 이와 비슷한 현상으로 최근 몇 년 동안 무선 네트워크의 확산 역시 타른 속도로 보급되고 있는 추세이다. 그리고 무선 네트워크 침입의 형태와 기술 또한 시간과 비례하여 그 다양성이 점차 증가되고 있으며 공격 시도 및 침입에 성공하는 공격의 횟수도 증가하고 있다. 기존 무선 보안 시스템인 Wireless-IDS는 사고 대응 계획이 설계되고 기획되지 않으면, 보안성을 거의 제공하지 않는다. 그리고 이벤트를 감시하고 사고에 대응하기 위한 인적 요소 비용이 크게 소요되는 단점을 가지고 있다. 기존의 TMS는 필요에 따라 자동화되고 능동적인 대응 수단을 제공하기도 하지만, 새롭게 생성되는 많은 무선 위협의 경우 사람이 막아야 하는 현실을 고려하고 있다. 그리하여 본 연구에서는 무선 상에서의 위협을 자동적으로 관리하는 Wireless-TMS의 효율적인 관리를 위해 수많은 무선 트래픽 중에 위협을 어떻게 분류할 것인가에 초점을 맞추어 연구를 진행한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.29-30
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• 2011

원자력시설의 해체를 수행하는데 있어서 해체 대상 시설의 성격을 파악하는 것은 매우 중요하다. 해체 대상 원자력시설의 특성 자료 조사 결과는 해체 시 발생되는 폐기물의 양을 예측하고, 해체사업의 비용 산정에 크게 활용이 되며, 특성들의 그루핑을 통하여 일련의 예측 활동에서 훈련 집합으로 사용될 수 있다. 이를 목적으로 해체사업 대상 시설의 특성자료를 관리하는 시스템, DEFACS(DEcommissioning FAcility Characterization DB System)를 개발하였다. 이는 웹브라우저상에서 동작하며, 크게 특성에 따른 데이터의 입출력, 가공처리 등의 기능을 수행한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.114-122
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• 2007

최근에 우리나라에 게임물등급위원회가 발족하였는데, 이는 표현의 자유 보장이라는 큰 틀에서 정보제공, 자율성, 전문성 강화를 도모하는 세계적인 흐름과도 맞아 떨어지는 것이었다. 다만, 몇 가지 세부적인 측면에서 문제점들을 가지고 있음이 분석되었고, 따라서 개선되어야할 점이 드러났다. 그것은 등급의 세분화, 내용정보제도 보완, 전문성 강화, 독소조항 개선, 순수 민간자율화 추진 등으로 게임제도의 선진화를 위한 향후의 과제로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.446-465
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• 2015

In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.282-289
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• 2008

협력적 필터링을 개선하기 위하여 많은 기술들이 개발되고 실용화되었으나 아이템의 연관 관계를 정확하게 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 단어 빈도와 ${\alpha}$-cut에 의한 연관 웹문서 분류를 이용한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 형태소 분석을 통한 웹문서에서 단어를 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘을 이용해서 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 적용한다. 그리고 연관 규칙 하이퍼그래프 분할을 이용하여 연관 단어간의 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사 클래스를 기반으로 연관 웹문서를 ${\alpha}$-cut을 이용하여 분류하고 개선된 코사인 유사도를 이용하여 유사도를 계산한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수함을 확인하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.207-210
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• 2007

As the Internet is prevalent in our life, harmful contents have been increasing on the Internet, which has become a very serious problem. Among them, pornographic video is harmful as poison to our children. To prevent such an event, there are many filtering systems which are based on the keyword based methods or image based methods. The main purpose of this paper is to devise a system that classifies the pornographic videos based on the audio information. We use Mel-Cepstrum Modulation Energy (MCME) which is modulation energy calculated on the time trajectory of the Mel-Frequency cepstral coefficients (MFCC) and MFCC as the feature vector and Gaussian Mixture Model (GMM) as the classifier. With the experiments, the proposed system classified the 97.5% of pornographic data and 99.5% of non-pornographic data. We expect the proposed method can be used as a component of the more accurate classification system which uses video information and audio information simultaneously.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.704-712
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• 2017

Various researches on content sensibility with the development of digital contents are under way. Emotional research on fonts is also underway in various fields. There is a requirement to use the content expressions in the same way as the content, and to use the font emotion and the textual sensibility of the text in harmony. But it is impossible to select a proper font emotion in Korea because each of more than 6,000 fonts has a certain emotion. In this paper, we analysed emotional classification attributes and constructed the Hangul font recommendation system. Also we verified the credibility and validity of the attributes themselves in order to apply to Korea Hangul fonts. After then, we tested whether general users can find a proper font in a commercial font set through this emotional recommendation system. As a result, when users want to express their emotions in sentences more visually, they can get a recommendation of a Hangul font having a desired emotion by utilizing font-based emotion attribute values collected through the crowdsourced method.