• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.79-85
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• 2020

오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.396-399
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• 2012

Topic detection is a problem of discovering the topics of online publishing documents. For topic detection, it is important to extract correct topic words and to show the topical words easily to understand. We consider a topic tree-based approach to more effectively and more briefly show the result of topic detection for online text documents. In this paper, to achieve the topic tree-based topic detection, we propose a new term weighting method, called CTF-CDF-IDF, which is simple yet effective. Moreover, we have modified a conventional clustering method, which we call incremental k-medoids algorithm. Our experimental results with Reuters-21578 and Google news collections show that the proposed method is very useful for topic detection.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.489-501
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• 2016

As interest in the Internet increases, related technologies are also quickly progressing. As smart devices become more widely used, interest is growing in words are missing here like "improving the" or "figuring out how to use the" future Internet to resolve the fundamental issues of transmission quality and security. The future Internet is being studied to improve the limits of existing Internet structures and to reflect new requirements. In particular, research on words are missing here like "finding new forms of" or "applying new forms of" or "studying various types of" or "finding ways to provide more" reliable communication to connect the Internet to various services is in demand. In this paper, we analyze the security threats caused by malicious activities in the future Internet and propose a human behavior analysis-based security service model for malware detection and intrusion prevention to provide more reliable communication. Our proposed service model provides high reliability services by responding to security threats by detecting various malware intrusions and protocol authentications based on human behavior.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.117-120
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• 2002

In this paper, we propose a new text watermarking method using space coding and PN sequence. A PN sequence generated from user message modifies the space between words in each line. The detection can be done without original text image using the average space with in the text. Experimental results show that proposed method has the invisible property and robustness to the attack such as the elimination of words in the text.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권1호
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• pp.24-34
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• 2021

The popularity of social networking sites (SNS) has facilitated communication between users. The usage of SNS helps users in their daily life in various ways such as sharing of opinions, keeping in touch with old friends, making new friends, and getting information. However, some users misuse SNS to belittle or hurt others using profanities, which is typical in cyberbullying incidents. Thus, in this study, we aim to identify profane words from the ASKfm corpus to analyze the profane word distribution across four different roles involved in cyberbullying based on lexicon dictionary. These four roles are: harasser, victim, bystander that assists the bully, and bystander that defends the victim. Evaluation in this study focused on occurrences of the profane word for each role from the corpus. The top 10 common words used in the corpus are also identified and represented in a graph. Results from the analysis show that these four roles used profane words in their conversation with different weightage and distribution, even though the profane words used are mostly similar. The harasser is the first ranked that used profane words in the conversation compared to other roles. The results can be further explored and considered as a potential feature in a cyberbullying detection model using a machine learning approach. Results in this work will contribute to formulate the suitable representation. It is also useful in modeling a cyberbullying detection model based on the identification of profane word distribution across different cyberbullying roles in social networks for future works.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권3E호
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• pp.113-123
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• 2003

One of the most important problems in speech recognition is to detect the presence of speech in adverse environments. In other words, the accurate detection of speech boundary is critical to the performance of speech recognition. Furthermore the speech detection problem becomes severer when recognition systems are used over the telephone network, especially wireless network and noisy environment. Therefore this paper describes various speech detection algorithms for continuous digit recognition system used over wire/wireless telephone networks and we propose a algorithm in order to improve the robustness of speech detection using useful band selection under noisy telephone networks. In this paper, we compare some speech detection algorithms with the proposed one, and present experimental results done with various SNRs. The results show that the new algorithm outperforms the other speech detection methods.

• 한국음향학회지
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• 제20권1호
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• pp.50-55
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• 2001

본 논문에서는 청각모델을 이용하여 음성신호로부터 추출한 특징벡터를 2차원 DCT (discrete cosine transform)방법을 사용하여 가공한 후, 새로운 거리측정 방법에 적용하여 한국어 고립단어 인식 실험을 행하였다. 고립단어 인식은 기존에 많은 방법들이 제안되어졌으나, 본 논문에서 제안한 방법은 고립단어 인식을 위한 특징 파라미터로 2차원 DCT 계수를 사용한 것으로 구현이 간단하며, 간단한 계산식으로 인하여 빠른 인식 시간을 가지는 장점이 있다. 제안한 방식의 타당성 검토를 위하여, 고립단어 인식에서 좋은 인식결과를 나타내는 DTW (Dynamic Time Warping)방법을 사용하여 인식률을 비교하였다[5][6]. 실험결과 제안한 방식은 DTW를 사용한 인식방법에 비하여 화자종속 고립단어 인식에서는 거의 유사한 인식결과를, 화자독립 고립단어 인식에서는 더 높은 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한, DTW에 비해 패턴비교를 위한 계산시간에 있어서는 200배 이상의 감소효과를 볼 수 있었다. 제안된 방법은 비교 방법에 비하여 잡음환경에서도 강한 특성을 보였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.267-276
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• 2016

Human detection technologies are widely used in smart homes and autonomous vehicles. However, in order to detect human, autonomous vehicle researchers have used a high-resolution LIDAR and smart home researchers have applied a camera with a narrow detection range. In this paper, we propose a novel method using a low-cost and low-resolution LIDAR that can detect human fast and precisely without complex learning algorithm and additional devices. In other words, human can be distinguished from objects by using a new human characteristics function which is empirically extracted from the characteristics of a human. In addition, we verified the effectiveness of the proposed algorithm through a number of experiments.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권5호
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• pp.225-230
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• 2015

본 논문에서는 키 프레임 영상과 SURF 특징점 기반의 시각 단어들을 이용한 효과적인 실시간 시각 루프 결합 탐지기 VILODE를 제안한다. 시각 루프 결합 탐지기는 과거에 지나온 위치들 중 하나를 다시 재방문하였는지를 판단하기 위해, 새로운 입력 영상을 이미 지나온 위치들에서 수집한 과거 영상들과 모두 비교해보아야 한다. 따라서 새로운 위치나 장소를 방문할수록 비교 대상 영상들이 계속해서 증가하기 때문에, 일반적으로 루프 결합 탐지기는 실시간 제약과 높은 탐지 정확도를 동시에 만족하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 시스템에서는 입력 영상들 중에서 의미 있는 것들만을 선택해 이들만을 비교하는 효과적인 키 프레임 선택 방법을 채택하였다. 따라서 루프 탐지에 필요한 영상 비교를 대폭 줄일 수 있다. 또한 본 시스템에서는 루프 결합 탐지의 정확도와 효율성을 높이기 위해, 키 프레임 영상들을 시각 단어들로 표현하고, DBoW 데이터베이스 시스템을 이용해 키 프레임 영상들에 대한 색인을 구성하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시각 루프 결합 탐지기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권10호
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• pp.842-913
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• 1991

The automatic target detection which automatically identifies the location of the target with its input image is one of the significant subjects of image processing field. Then, there are some problems that should be solved to detect the target automatically from the input image. First of all, the ambiguity of the boundary between targets or between a target and background should be solved and the target should be searched adaptively. In other words, the target should be identified by the relative brightness to the background, not by the absolute brightness. In this paper, to solve these problems, a new algorithm which can identify the target automatically is proposed. This algorithm uses the set of fuzzy for solving the ambiguity between the boundaries, and using the weight according to the brightness of data in the input image, the target is identified adaptively by the relative brightness to the background. Applying this algorithm to real images, it is experimentally proved that it is can be effectively applied to the automatic target detection.