• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.15-24
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• 2010

본 논문에서는 대용량 온라인 이미지 공유 사이트를 적용 도메인으로 하여 이미지 검색의 만족도를 높이고자 태그의 의미적 연관성과 이미지 자체의 내용 정보를 결합하는 이미지 분류 방법을 제안한다. 이미지 검색 및 분류 알고리즘이 플리커와 같은 대용량 이미지 공유 사이트에서 활용될 수 있으려면 실제 웹상의 태깅된 이미지를 대상으로 한 적용이 가능해야 한다. 제안된 알고리즘은 'bag of visual word'기반의 이미지 내용으로 웹 이미지를 분류하기 위한 것으로서, 의미적 연관태그를 이용해 일차 검색된 이미지들을 훈련 데이터로 사용하여 카테고리 모델을 훈련하고, PLSA를 적용하여 평가 이미지들을 분류하는 것이다. 제안된 방법으로 플리커의 웹 이미지들을 대상으로 실험한 결과, 태그 정보를 이용한 기존의 방법에 비해 우수한 검색 정확도 및 재현율을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.63-72
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• 2000

데이터마이닝은 방대한 데이터 자료로부터 숨어있는 지식이나 유용한 정보를 추출하는 과정이다. 이러한 데이터 마이닝 알고리즘은 통계학, 전자계산학, 그리고 기계학습 분야에서의 오랜 기간동안 이루어진 연구 결과의 산물이다. 어느 특정한 상황에 적용하는 특정한 기술들의 선택은 구현되어야 하는 데이터 마이닝 임무의 성격과 가용한 데이터의 성격에 의존한다. 데이터 마이닝에는 여러 임무가 있으며, 그 중에서 가장 대표적인 임무가 분류라고 (classification) 볼 수 있다. 분류는 인간 사고의 기본적인 요소이기 때문에 여러 응용 분야에서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 문제 분석의 첫 단계라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 학습문제에서 강건성(robust)을 갖는 유전자 알고리즘 기반의 분류시스템을 제안하고, 데이터 마이닝에서 중요한 분류기능에 관련된 문제인 nDmC에 응용해서 그 유효성을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.470-482
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• 2007

본 논문에서는 NGMC 포럼의 차세대 이동 통신 서비스 로드맵 작성을 위하여 차세대 이동 통신 서비스들을 카테고리별로 분류하고 서비스 진화 시나리오를 작성한다. 구체적으로, 사용 목적에 따라 차세대 이동 통신서비스 카테고리를 선정하고, 해당 카테고리 별로 서비스들을 분류한 뒤, 각 서비스들의 상관 관계를 분석하여 카테고리별 서비스 진화 시나리오를 작성한다. 분류 및 분석 대상 서비스는 현재 제공되고 있는 서비스뿐만 아니라 개념적인 수준에서 논의되고 있는 모든 종류의 서비스들 중에서 선정된다. 본 논문의 결과물인 카테고리별 서비스 진화 시나리오를 이용하여 차세대 이동통신 서비스 로드맵이 완성된다면, 차세대 이동 통신분야에서의 주도권 확보 및 경쟁력 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8B호
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• pp.921-928
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• 2011

최근 인터넷 사용자의 증가와 다양한 인터넷 기반 응용프로그램의 증가로 네트워크 트래픽이 급증하고 있다. 효율적인 네트워크 트래픽 관리를 위해 기존의 많은 연구들 에서 다양한 분류 알고리즘을 제시하였고, 대부분의 제안된 방법들은 응용 단위로 트래픽을 분류하며 분류의 정확성을 높이는데 초점을 두고 있다. 하지만 트래픽 제어의 관점에서 보았을 때 응용단위의 트래픽 분류는 응용의 기능별 제어의 기회를 제공하지 못하고 네트워크 사용자가 각 응용의 어떤 기능을 사용하는지를 파악하지 못하게 되는 문제점을 가지고 있다 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결 하기 위해 NateOn, MSN, GoogleTalk의 인터넷 메신저 응용에 대하여 기능 오토마타를 설계하고 이를 통해 메신저 응용의 기능별 트래픽 분류를 위한 방법론을 제시한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.215-234
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• 2009

디렉토리 서비스는 인터넷 초창기부터 존재해 왔던 포털들의 대표적 서비스이며, 웹 상의 정보들 중 선별된 사이트들을 주제별로 조직하여 제공한다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포털들인 네이버, 다음, 야후, 엠파스의 디렉토리 서비스와 Open Directory를 커버리지, 카테고리 생성 기준, 사이트 선택 및 등록 기준, 계층 구조 설계, 최신성과 명확성, 카테고리 및 사이트 배열순서, 분류 체계의 관점에서 비교, 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 디렉토리 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이용자가 우수한 디렉토리 서비스 선택 시 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2334-2347
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• 2023

Metaverse services generate text data, data of ubiquitous computing, in real-time to analyze user emotions. Analysis of user emotions is an important task in metaverse services. This study aims to classify user sentiments using deep learning and pre-trained language models based on the transformer structure. Previous studies collected data from a single platform, whereas the current study incorporated the review data as "Metaverse" keyword from the YouTube and Google Play Store platforms for general utilization. As a result, the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) models using the soft voting mechanism achieved a highest accuracy of 88.57%. In addition, the area under the curve (AUC) score of the ensemble model comprising RoBERTa, BERT, and A Lite BERT (ALBERT) was 0.9458. The results demonstrate that the ensemble combined with the RoBERTa model exhibits good performance. Therefore, the RoBERTa model can be applied on platforms that provide metaverse services. The findings contribute to the advancement of natural language processing techniques in metaverse services, which are increasingly important in digital platforms and virtual environments. Overall, this study provides empirical evidence that sentiment analysis using deep learning and pre-trained language models is a promising approach to improving user experiences in metaverse services.

• 정보화정책
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• 제24권2호
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• pp.20-42
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• 2017

본 논문은 인터넷 뱅킹 서비스의 안전성을 평가하기 위한 보안위협을 분류하고 보안 요구사항을 제안하는데 그 목적이 있다. 분류한 보안위협은 기존에 발생하였던, 그리고 발생이 가능한 보안위협을 기반으로 분석하였으며, 이를 통하여 보안 요구사항을 제안하기 위한 기반을 다질 것으로 사료된다. 보안위협 도출을 위하여 인터넷 뱅킹 서비스의 구조를 금융기관 구간과 네트워크 구간, 사용자 구간으로 분류하였으며, 각 구간에서 발생하는 보안위협을 도출하였다. 특히, 사용자 구간이 상대적으로 취약하기 때문에 전체 서비스의 안전성을 확보하기 어려운 상황이므로 이를 중점적으로 분석하였다. 분석한 보안위협을 토대로 안전한 인터넷 뱅킹 서비스를 구성할 수 있을 것으로 예상된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.77-92
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• 2020

When automatic speech recognition (ASR) is provided as a cloud service, it is easy to collect voice and application domain data from users. Harnessing these data will facilitate the provision of more personalized services. In this paper, we demonstrate our transfer learning-based knowledge service that built with the user-generated data collected through our novel system that deliveries personalized ASR service. First, we discuss the motivation, challenges, and prospects of building up such a knowledge-based service-oriented system. Second, we present a Quadruple Transfer Learning (QTL) method that can learn a classification model from a source domain and transfer it to a target domain. Third, we provide an overview architecture of our novel system that collects voice data from mobile users, labels the data via crowdsourcing, utilises these collected user-generated data to train different machine learning models, and delivers the personalised real-time cloud services. Finally, we use the E-Book data collected from our system to train classification models and apply them in the smart TV domain, and the experimental results show that our QTL method is effective in two classification tasks, which confirms that the knowledge transfer provides a value-added service for the upper-layer mobile applications in different domains.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권9B호
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• pp.577-588
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• 2007

인터넷의 성장은 다양한 응용 프로그램들의 발달을 야기 시켰으며, 그로 인해 모든 패킷을 동일하게 처리하는 현재의 최선지원 서비스 보다 나은 서비스를 제공할 것을 요구하고 있다. 따라서 차세대 인터넷 라우터들은 다양한 레벨의 품질보장 서비스를 제공하여야 한다. 품질보장 서비스를 제공하기 위해서는 모든 입력 패킷을 미리 정의된 룰에 따라 구분하는 패킷 분류가 실시간으로 수행되어야 한다. 패킷분류는 패킷에 포함된 여러 헤더 필드에 대하여 다양한 종류의 검색을 수행하여야 하며, 일치하는 룰들 중에서 가장 높은 우선순위를 갖는 룰을 찾아야 하는 다차원 검색이다. 영역분할을 사용한 사분트라이 구조는 근원지와 목적지 프리픽스를 2차원 트라이 구조로 저장하여 검색을 진행하는 좋은 알고리즘이나, 길이에 대하여 선형검색을 하는 방법이므로 좋은 검색 성능을 보이지 못한다. 본 논문에서는 사분트라이 구조에서 길이에 대하여 이진검색을 진행하는 새로운 패킷분류 알고리즘을 제안한다. 또한 패킷이 여러 개의 룰과 일치하였을 경우 가장 높은 우선순위를 가지는 룰을 선택한다는 특성을 이용하여, 사분트라이를 만드는 과정에서 우선순위를 고려하여 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문은 문서 분류의 전처리 단계인 특징 선택을 위해 의미를 고려한 최적의 특징 선택 방법을 제안한다. 특징 선택은 불필요한 특징을 제거하고 분류에 필요한 특징을 추출하는 작업으로 분류 작업에서 매우 중요한 역할을 한다. 특징 선택 기법으로 특징의 의미를 파악하여 특징을 선택하는 LSA(Latent Semantic Analysis) 기법을 사용하지만 기본 LSA는 분류 작업에 특성화 된 기법이 아니므로 지도적 학습을 통해 분류에 적합하도록 개선된 지도적 LSA를 사용한다. 지도적 LSA를 통해 선택된 특징들로부터 최적화 기법인 유전 알고리즘을 사용하여 더 최적의 특징들을 추출한다. 마지막으로, 추출한 특징들로 분류할 문서를 표현하고 SVM (Support Vector Machine)을 이용한 특정 분류기를 사용하여 분류를 수행하였다. 지도적 LSA를 통해 의미를 고려하고 유전 알고리즘을 통해 최적의 특징 집합을 찾음으로써 높은 분류 성능과 효율성을 보일 것이라 가정하였다. 인터넷 뉴스 기사를 대상으로 분류 실험을 수행한 결과 적은 수의 특징들로 높은 분류 성능을 확인할 수 있었다.