• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1-9
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• 2021

재난문자는 재난 발생 시 국가에서 해당 지역에 있는 시민들에게 보내는 문자 메시지다. 재난문자의 발송 건수는 점점 증가하여, 불필요한 재난문자가 많이 수신됨에 따라 재난문자를 차단하는 사람들이 증가하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 재난문자를 재난 유형별로 자동으로 분류하고 수신자에 따라 필요한 재난의 재난문자만 수신하게 하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 재난문자를 KoBERT를 통해 임베딩하고, LSTM을 통해 재난 유형별로 분류한다. [명사], [명사 + 형용사 + 동사], [모든 품사]의 3가지 품사 조합과 제안 모델, 키워드 분류, Word2Vec + 1D-CNN 및 KoBERT + FFNN의 4종류 분류 모델을 활용하여 재난문자를 분류한 결과, 제안 모델이 0.988954의 정확도로 가장 높은 성능을 달성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.163-170
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• 2021

빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1-9
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• 2022

UML(Unified Modeling Language) 클래스 다이어그램은 시스템의 정적인 측면을 표현하며 분석 및 설계부터 문서화, 테스팅까지 사용된다. 클래스 다이어그램을 이용한 모델링이 소프트웨어 개발에 있어 필수적이지만, 경험이 많지 않은 모델러에게 쉽지 않은 작업이다. 도메인 카테고리별로 분류된 클래스 다이어그램 데이터 세트가 제공된다면, 모델링 작업의 생산성을 높일 수 있을 것이다. 본 논문은 클래스 다이어그램 이미지 데이터를 구축하기 위한 자동 분류 기술을 제공한다. 추가 정보 없이 단지 UML 클래스 다이어그램 이미지를 식별하고 도메인 카테고리에 따라 자동 분류한다. 먼저, 웹상에서 수집된 이미지들이 UML 클래스 다이어그램 이미지인지 여부를 판단한다. 그리고, 식별된 클래스 다이어그램 이미지에서 클래스 이름을 추출하여 도메인 카테고리에 따라 분류한다. 제안된 분류 모델은 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도에서 각각 100.00%, 95.59%, 97.74%, 97.77%를 달성했으며, 카테고리별 분류에 대한 정확도는 81.1%와 95.2% 사이에 분포한다. 해당 실험에 사용된 클래스 다이어그램 이미지 개수가 충분히 크지 않지만, 도출된 실험 결과는 제안된 자동 분류 방식이 고려할 만한 가치가 있음을 나타낸다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.131-138
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• 2022

Git의 커밋 메시지는 프로젝트 생명주기와 밀접한 연관성을 지니고 있으며, 이러한 특성에 의해 프로젝트 운영 활동의 위험요소와 프로젝트 현황 등을 파악하여 비용 절감과 작업효율 개선 등에 큰 기여를 할 수 있다. 이와 관련한 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 많은 연구가 있으며 연구 중 최대 정확도는 87%다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 진행 하였고 기존에 발표된 모델들보다 정확도를 높여 모델의 신뢰성을 높이기 위해 여러 모델을 조합한 복합 분류 모델을 설계하고 구현하였다. 본문은 자동화 레이블링 및 소스 변경 내용을 추출하여 데이터셋을 구성하고 디스틸 버트(DistilBERT) 모델을 이용하여 학습시켰다. 검증결과 기존 연구에서 보고된 최대 87%보다 8%가 향상된 95%의 F1 점수 값을 얻어 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과를 이용하면 모델의 신뢰성을 높이고 이를 이용해 소프트웨어 및 프로젝트관리 등의 솔루션에 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제32권3호
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• pp.129-134
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• 2002

Purpose : To implement the database system of oral and maxillofacial radiological images using a commercial medical image management software with personally developed classification code. Materials and methods : The image database was built using a slightly modified commercial medical image management software, Dr. Image v.2.1 (Bit Computer Co., Korea). The function of wild card '*' was added to the search function of this program. Diagnosis classification codes were written as the number at the first three digits, and radiographic technique classification codes as the alphabet right after the diagnosis code. 449 radiological films of 218 cases from January, 2000 to December, 2000, which had been specially stored for the demonstration and education at Dept. of OMF Radiology of Dankook University Dental Hospital, were scanned with each patient information. Results: Cases could be efficiently accessed and analyzed by using the classification code. Search and statistics results were easily obtained according to sex, age, disease diagnosis and radiographic technique. Conclusion : Efficient image management was possible with this image database system. Application of this system to other departments or personal image management can be made possible by utilizing the appropriate classification code system.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권5호
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• pp.65-79
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• 2022

The smart factory has spread to small and mid-size enterprises (SMEs) under the leadership of the government. Smart factory consists of a work area, an operation management area, and an industrial control system (ICS) area. However, each site is combined with the IT system for reasons such as the convenience of work. As a result, various breaches could occur due to the weakness of the IT system. This study seeks to discover the items and vulnerabilities that SMEs who have difficulties in information security due to technology limitations, human resources, and budget should first diagnose and check. First, to compare the existing domestic and foreign smart factory vulnerability classification systems and improve the current classification system, the latest smart factory vulnerability information is collected from NVD, CISA, and OWASP. Then, significant keywords are extracted from pre-processing, co-occurrence network analysis is performed, and the relationship between each keyword and vulnerability is discovered. Finally, the improvement points of the classification system are derived by mapping it to the existing classification system. Therefore, configuration and maintenance, communication and network, and software development were the items to be diagnosed and checked first, and vulnerabilities were denial of service (DoS), lack of integrity checking for communications, inadequate authentication, privileges, and access control in software in descending order of importance.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.10-19
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• 2002

사용자들은 웹브라우저를 통해 웹에 존재하는 소프트웨어 컴포넌트 라이브러리를 탐색한다. 그러나, 웹 라이브러리에 포함된 컴포넌트들의 수가 빠르게 증가하는 상황에서 우리는 이러한 라이브러리들을 효과적으로 구성하고 관리하기 위한 방법을 필요로 한다. 전통적인 웹 라이브러리 검색 시스템들은 컴포넌트들을 저장하고 검색하기 위해 다양한 분류방법을 이용한 검색 서비스를 제공한다. 이러한 전통적인 시스템들은 사용자들이 검색 초기 단계에서 라이브러리의 전체적인 내용의 이해를 바탕으로 한 다양한 검색 서비스를 준비하지 못한다. 본 논문은 전통적인 시스템들의 단순한 컴포넌트 저장과 검색이상의 다양한 서비스와 객체지향 컴포넌트들의 효율적인 관리를 제공하는 웹 라이브러리 시스템에 대해 토론한다. 이러한 서비스들은 역공학 프로세스를 통한 컴포넌트 이해서비스, 라이브러리 요약내용 자동생성서비스, 이해기반 검색서비스이다. 또한, 본 논문에서 적용된 자동화된 클러스터 기반 분류체계 방법의 성능은 전통적인 분류방법을 이용하는 2개의 다른 시스템들의 성능과 비교, 평가된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.994-1003
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• 2017

Ground-glass opacity nodules(GGNs) in chest CT images are associated with lung cancer, and have a different malignant rate depending on existence of solid component in the nodules. In this paper, we propose a method to classify pure GGNs and part-solid GGNs using multiview images and texture analysis in pulmonary GGNs with solid components of 5mm or smaller. We extracted 1521 features from the GGNs segmented from the chest CT images and classified the GGNs using a SVM classification model with selected features that classify pure GGNs and part-solid GGNs through a feature selection method. Our method showed 85% accuracy using the SVM classifier with the top 10 features selected in the multiview images.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1-10
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• 2006

컴포넌트 재사용을 통한 소프트웨어의 개발은 소프트웨어 생산비용을 절감할 수 있는 유용한 방법이다. 그러나 컴포넌트 재사용에 있어 키워드나 카테고리 분류에 의한 검색 방법은 컴포넌트 개체의 복잡성으로 인하여 정확한 컴포넌트 검색이 어렵다. 따라서 기존의 다른 연구 방법을 조사/분석하여 XML 명세를 이용한 컴포넌트 분류 및 검색에 효과적인 방법 및 이를 기반으로 한 컴포넌트 통합관리 시스템 구조를 제시하고자 한다. 컴포넌트 검색에 있어 많은 일치하지 않은 컴포넌트 메타 표현인 DTD 항목이 존재한다. 이를 보완하기 위하여 정확도 및 간결도 측정을 사용한 검색 방법은 우선적으로 고려해야할 컴포넌트를 찾는데 효과적인 하나의 방법이다. 이 방법은 기존의 키워드 검색으로 어려운 유사하게 일치하는 항목의 컴포넌트를 찾음으로써 보다 나은 우선순위를 갖는 적합한 컴포넌트 검색이 가능하게 한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.59-66
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• 2021

Recently, conceptual information model is changing fast, and these changes are coming about as a result of individual tendency, social cultural, new circumstances and societal shifts within big data environment. Despite the data is growing more and more, now is the time to commit ourselves to the development of renewable, invaluable information of social/live commerce. Because we have problems with various insoluble data, we propose about deep learning prediction model-based object classification in social commerce of big data environment. Accordingly, it is an increased need of social commerce platform capable of handling high volumes of multiple items by users. Consequently, responding to rapid changes in users is a very significant by deep learning. Namely, promptly meet the needs of the times, and a widespread growth in big data environment with the goal of realizing in this paper.