• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.83-92
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• 2023

The majority of product users rely on the reviews that are posted on the appropriate website. Both users and the product's manufacturer could benefit from these reviews. Daily, thousands of reviews are submitted; how is it possible to read them all? Sentiment analysis has become a critical field of research as posting reviews become more and more common. Machine learning techniques that are supervised, unsupervised, and semi-supervised have worked very hard to harvest this data. The complicated and technological area of feature engineering falls within machine learning. Using deep learning, this tedious process may be completed automatically. Numerous studies have been conducted on deep learning models like LSTM, CNN, RNN, and GRU. Each model has employed a certain type of data, such as CNN for pictures and LSTM for language translation, etc. According to experimental results utilizing a publicly accessible dataset with reviews for all of the models, both positive and negative, and CNN, the best model for the dataset was identified in comparison to the other models, with an accuracy rate of 81%.

• 수산경영론집
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• 제33권1호
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• pp.19-41
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• 2002

Recently, the number of Internet shopping malls increases dramatically Internet shopping malls offer direct sales by electronic catalogs. As compared with to physical stores and paper catalogs, electronic catalogs differ in terms of the varieties and types of products offered, promotional efforts, service, interface, ordering and delivering, and so on. This paper analysed the features of electronic catalogs for fisheries by 45 variables. By descriptive statistics of electronic catalogs for fisheries, most electron)c catalogs had sufficient product related information. But promotion and transaction security related features were scarce. And some development technologies of electronic catalogs for fisheries were obsolete. By factor analysis, there were 9 factors of electronic catalogs for fisheries, that was, design of product pages, transaction information, playfulness, convenience of product selection, interface design, design of homepages, product information, learning capability, other electronic catalog related factor. Thus in standardizing electronic catalog for fisheries products, the above 9 factors should be reflected significantly.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.79-87
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• 2011

현재 지문인식시스템 제품은 양적으로 빠른 성장세를 보이고 있으나 그 동안 질적인 품질을 고려하는 노력이 미흡한 것이 사실이었다. 따라서, 본 논문에서는 지식정보보안 제품의 질적인 면을 평가하여 품질 수준을 파악하여 개선방향을 도출함으로써 품질향상을 지원할 수 있는 평가모델을 개발하기 위해 지문인식시스템 제품의 국내외 시장현황과 기술적인 요소들을 분석하였다. 제품의 특성을 고려하여 보안성, 성능, 신뢰성 요구사항을 분석하여 기존 보안기능 중심의 평가에서는 다루지 못했던 비 기능 요소를 포괄적으로 적용할 수 있는 신뢰성 품질평가 모델을 구축하였다. 본 논문을 통해 지문인식 제품 특성과 동향을 반영하고 제품별 평가를 수행할 수 있는 신뢰성 평가모델을 구축함으로써 지식정보보안 제품의 전반적인 품질향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.116-122
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• 2014

최근 우리나라는 제품 안전사고에 대한 종합적 관리를 위하여 제품안전기본법을 도입하였다. 이는 제조자에 대한 제품제조 책임을 강화하여 소비자보호는 물론 제품안전을 확보하기 위한 정부정책이다. 그러나 우리나라의 제품안전 확보체계는 아직 완전하지 않다. 따라서 본 논문에서는 한국과 일본에 적용되고 있는 제품안전 확보체계에 대한 비교를 통해 우리나라의 제품안전 확보체계의 개선과제 및 발전방향에 대하여 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.131-142
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• 2009

정보보호제품 사용자는 보안성과 성능을 포함한 좋은 품질의 정보보호제품을 요구하고 있으나 정보보호제품에 대한 품질평가는 물론 다양한 정보보호제품의 품질을 평가하기 위한 품질 모델과 정보보호제품별 메트릭에 대한 연구가 전무한 실정이다. 본 논문에서는 정보보호제품을 3가지 제품군으로 분류하고, 다양한 정보보호제품이 가질 수 있는 보안성과 성능을 분석하였다. 이를 통하여 정보보호제품의 보안성과 성능이 고려된 품질 모델을 새롭게 정의하였고 정의된 품질모델은 7개의 품질 특성과 24개의 품질 부특성을 가진다. 또한, 정보보호제품의 품질평가에 사용가능한 62개의 공통 메트릭과 45개의 확장 메트릭으로 구성하고 특정 정보보호제품의 품질평가 메트릭을 생성하는 방법을 제안하였다. 제안된 메트릭 생성 방법은 다양한 정보보호제품에 적용할 수 있도록 메트릭의 확장이 가능하며 침입차단시스템, 침입탐지시스템 및 지문인식시스템에 대한 품질평가 메트릭을 생성하고 검증하여 다양한 정보보호제품에 적용가능함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3353-3370
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• 2016

The way of combination of Product Perfect Codes (PPCs) is based on the theory of short codes constructing long codes. PPCs have larger embedding rate than Hamming codes by expending embedding columns in a coding block, and they have been proven to enhance the performance of the F₅ steganographic method. In this paper, the proposed modified product codes called MPCs are introduced as an efficient way to embed more data than PPCs by increasing 2^r₂-1-r₂ embedding columns. Unlike PPC, the generation of the check matrix H in MPC is random, and it is different from PPC. In addition a simple solving way of the linear algebraic equations is applied to figure out the problem of expending embedding columns or compensating cases. Furthermore, the MPCs over ℤ₄ have been proposed to further enhance not only the performance but also the computation speed which reaches O(n₁+σ). Finally, the proposed ℤ₄-MPC intends to maximize the embedding rate with maintaining less distortion , and the performance surpasses the existing improved product perfect codes. The performance of large embedding rate should have the significance in the high-capacity of covert communication.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
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• pp.72-81
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• 2002

보안관리 분야는 최근 전문적이고 세분화되는 보안 제품과 어플리케이션의 유지 관리 문제로 어려움을 겪고 있다. 현재 보안 관리 분야의 연구들은 정보보호관리체계 지침이나 표준 문서 그리고 보안 툴의 일괄적인 관리에 대해서는 수행되고 어플리케이션과 보안 정책을 함께 관리하는 연구는 없었다. 본 논문에서는 리눅스 서버에서 작동하는 어플리케이션을 통괄하면서 각 어플리케이션에 필요한 지속적인 업데이트와 어플리케이션과 서버에 맞는 적절한 보안 정책을 신속히 관리할 수 있는 원격통합관리시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통하여 시스템관리자가 보안전문가가 아니더라도 효율적인 시스템 보안을 제공 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.131-144
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• 2010

국외 IT 선진국들은 1980년대 후반부터 정보시스템의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위하여 정보보호제품 평가기준을 개발하여 활용하고 있다. 현재 다양한 제품의 평가를 위한 기준으로 CC를 사용하고 있으며 오랜 기간이 소요되는 제품 평가기간의 단축이 개발자 및 사용자에게 요구된다. 본 논문에서는 공개된 표준 평가기간을 참고하여 EAL4 등급의 평가기간 산정 모델을 제안한다. 또한, 이를 바탕으로 투입하는 평가자의 수와 평가 일정을 조정하여 평가신청인 입장에서 평가기간이 최소화 되는 방법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.141-151
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• 2004

전자상거래의 활성화에 따라 이동매체의 안전에 대한 요구사항이 늘어나고 있다. 이동매체간의 호환성을 제공하기 위해서는 보안 API(Application Programming Interface)가 쉽고 안전하게 설계되어져야한다. 현재 많은 제품과 개발에 호환성과 확장성 표준을 제시하고 있는 RSA사의 PKCS(Public Key Cryptographic Standard) #11 인터페이스를 선택하여, 국내 전자서명 표준인 KCDSA(Korean Certificate-based Digital Signature Algorithm) 메커니즘을 제공하고자 한다. 그리고, PKCS #11 보안 API에 새로운 키 관리 함수를 정의하므로써 보다 더 안전한 키 관리 기능도 지원한다. KCDSA 개인키와 공개키의 객체 속성과 템플릿을 정의하고, KCDSA 메커니즘으로 전자서명을 생성하고 검증할 수 있도록 한다. KCDSA 메커니즘을 제공하는 PKCS #11을 설계 및 구현하여 성능평가하고, 보안성 및 호환성에 대하여 비교분석한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.718-732
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• 2020

Conducting sentiment analysis and opinion mining are challenging tasks in natural language processing. Many of the sentiment analysis and opinion mining applications focus on product reviews, social media reviews, forums and microblogs whose reviews are topic-similar and opinion-rich. In this paper, we try to analyze the sentiments of sentences from online webcast reviews that scroll across the screen, which we call live barrages. Contrary to social media comments or product reviews, the topics in live barrages are more fragmented, and there are plenty of invalid comments that we must remove in the preprocessing phase. To extract evaluative sentiment sentences, we proposed a novel approach that clusters the barrages from the same commenter to solve the problem of scattering the information for each barrage. The method developed in this paper contains two subtasks: in the data preprocessing phase, we cluster the sentences from the same commenter and remove unavailable sentences; and we use a semi-supervised machine learning approach, the naïve Bayes algorithm, to analyze the sentiment of the barrage. According to our experimental results, this method shows that it performs well in analyzing the sentiment of online webcast barrages.