• 유통과학연구
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• 제18권8호
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• pp.75-87
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• 2020

Purpose: This study uses the protection motivation theory and information processing theory to discuss the high number of fraud phenomenon in Indonesia which causes worries to the internet users. The second problem is the large amount of information transparency in e-commerce which actually hinders the users in making decisions so it causes a negative behavior pattern, namely discontinue usage intention. Design/methodology: Therefore, this research hopes to provide insight to the online or e-commerce business community, especially for Tokopedia, to develop its business from understanding the factors influencing consumer attitude when shopping online. The sample are students from Universitas Indonesia, Institut Teknologi Bandung, Institut Pertanian Bogor, Universitas Gadjah Mada and Institut Teknologi Surabaya, with total 900 respondents. Result: The results of this research indicate that ubiquitous connectivity (UC) variable significantly affects variables such as the privacy concern (PC), information transparency (IT) and information overload (IO). PC and IO variables also significantly affect Discontinue Usage Intention (DUI). Conclusion: This study gives a new perspective that despite the phenomenon, the millennial generation especially are not entirely concerned about the privacy concern, however, this study clearly shows that the privacy issue in the digital word continues to be something that needs to be cared for.

• 인지과학
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• 제3권2호
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• pp.161-174
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• 1992

이 논의는 자연언어처리의 발전과정을 보이면서 그것이 정보 및 인지문제와 어떻게 밀접히 관련되는지를 알아본다.언어사용자인 인간을 저장된 지식-즉 문법과 사전 및 세상에 관한 백과 사전적 사실의 정보를 표상하는 구조-을 이용해 프로그램에 따라 주어진 언어구조를 처리하는 처리자로 보는 계산 모형에 입각해 SHRDLU 등의 자연언어이해 프로그램이 발전하게 되나,화행과 관련된 믿음,취지,목표,의도 및 맥락의존적인 화용론적 요인들의 처리가 아직은 풀어나가야 할 숙제 다.언어,정보 및 인지는 상호 밀접히 관현되면서 그 연구가 과학 발전에 기초가 됨을 보이고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.230-232
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• 2023

Federated Learning (FL) is a technique that excels in training a global model using numerous clients while only sharing the parameters of their local models, which were trained on their private training datasets. As a result, clients can obtain a high-performing deep learning (DL) model without having to disclose their private data. This setup is based on the understanding that all clients share the common goal of developing a global model with high accuracy. However, recent studies indicate that the security of gradient sharing may not be as reliable as previously thought. This paper introduces the latest research on various attacks that threaten the privacy of federated learning.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권2호
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• pp.241-262
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• 2012

An understanding of quality attributes is relevant for the software organization to deliver high software reliability. An empirical assessment of metrics to predict the quality attributes is essential in order to gain insight about the quality of software in the early phases of software development and to ensure corrective actions. In this paper, we predict a model to estimate fault proneness using Object Oriented CK metrics and QMOOD metrics. We apply one statistical method and six machine learning methods to predict the models. The proposed models are validated using dataset collected from Open Source software. The results are analyzed using Area Under the Curve (AUC) obtained from Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. The results show that the model predicted using the random forest and bagging methods outperformed all the other models. Hence, based on these results it is reasonable to claim that quality models have a significant relevance with Object Oriented metrics and that machine learning methods have a comparable performance with statistical methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.345-347
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• 2023

Rust has gained popularity as a memory safe systems programming language. At the center of its memory safety is a strict memory ownership model with stringent rules enforced by the compiler. This paper aims to shed light on this memory safety model and the role smart pointers play towards its success. We study specific smart pointers, their purposes and contribution to Rust's memory safety. We further explore weaknesses of these smart pointers and their APIs, and provide scenarios under which they may lead to memory vulnerabilities in Rust programs.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3976-3985
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• 2000

이 논문은 액션 의미표기법을 사용하여 객체와 그에 관련된 연산들의 의미를 정형적으로 정의한다. 액션 의미표기법은 다른 표기법에 비해서 객체연산의 계산과정을 더 명확히 표현할 수 있을 뿐만 아니라, 구현 방식에 대한 힌트도 얻을 수 있다는 장점이 있다. 이를 보여주기 위해서 Aba야-Cardelli의 시그마 계산표기법에 대한 액션 의미구조를 정의하고, 예제 프로그램을 가지고 그 의미를 전개해 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.594-596
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• 2018

재난상황이 발생했을 때 피해를 줄이고 신속한 인명구조를 위해서 골든타임을 지키는 것이 중요하다. 그러나 현장까지의 이동이나 현장에서의 진입 경로 확보에 어려움을 겪어 골든타임을 지키지 못해 재난사고의 피해가 커지는 일이 발생하는 경우가 있다. 소방대원들이 현장에 도착하기 전 재난현장에 대한 사전 파악이 이루어지기 힘들기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 재난용 드론을 사용하여 현장에 소방대원들이 도착하기 전 사전에 재난상황을 확인하여 골든타임을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 신속한 재난현장 상황 파악을 위한 오픈소스 기반의 사물 인식이 가능한 드론 시스템은 지상제어시스템을 통해 드론의 제어와 실시간 영상 확인 및 사물 인식이 가능하다. 또한 재난사고 현장은 통신환경이 제대로 동작하지 않을 가능성이 있기 때문에 이를 고려하여 설계되었다. 제안하는 시스템은 오픈소스 기반 적은 비용으로 효과적인 현장 파악이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.678-679
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• 2019

In this paper, we developed a medical computer application for both disable children and adults in order to provide the chance to communicate easily with others. Although there are many mobile healthcare apps available nowadays, we believe that users should also have many options for choosing different types of healthcare programs developed for computers. That's why we have developed ConWis. This application helps a person with hearing loss, voice, speech, or language disorder to communicate easily with others. Through this software, hearing and understanding what is being said more clearly or to express thoughts become easier. To use this software, patient should input a sentence and it will be converted to audio speech using built-in voices for man or woman. In addition to that, it can convert voice that is received by microphone into text and display it on the screen.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.564-567
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• 2020

본 논문은 공학계열 학생들이 어셈블리 프로그래밍을 통해 x86 프로세서를 학습하는 교육 과정을 소개한다. 이 교육 과정은 어셈블리 프로그래밍을 통해 가상머신에서 프로그램을 실행시켜 학생들이 전공 교과 과정에서 학습한 마이크로프로세서 이론의 이해를 향상시키도록 도와준다. 작성된 어셈블리 파일은 NASM 을 이용하여 컴파일 되고, VMware 의 Workstation Player 가 컴파일러에 의해 생성된 바이너리 파일을 실행시키기 위해 사용되었다. 교육 과정은 마이크로프로세서 이론 수업에 맞추어 과제가 학생에게 주어지고, 학생들은 이론 수업의 이해를 바탕으로 결과물을 완성하고 이를 직접 시연하여 평가받았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.466-469
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• 2021

최근 암호화폐가 발전함에 따라 다양한 연구들이 진행되고 있지만 그 중에서도 암호화폐의 가격 예측 연구들이 활발히 진행되고 있다. 특히 이러한 예측 분야에서도 인공지능 기술을 접목시켜 암호화폐 가격의 예측 정확도를 높이려는 노력들이 지속되고 있다. 인공지능 기반의 기법들 중 시간적 정보를 가진 데이터를 기반으로 하고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이 다각도로 활용되고 있으나 급등락하는 암호화폐 가격 데이터가 많을 경우에는 그 성능이 상대적으로 낮아질 수 밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 가격이 급등락하고 있는 Bitcoin, Ethereum, Dash 암호화폐 데이터 환경에서 LSTM 모델의 예측 성능이 향상될 수 있는 세부 하이퍼 파라미터 값을 실험 및 분석하고, 그 결과의 의미에 대해 고찰한다. 이를 위해 LSTM 모델에서 향상된 예측률을 보일 수 있는 epoch, hidden layer 수, optimizer 에 대해 분석하였고, 최적의 예측 결과를 도출해 줄 수 있는 최소 training data 개수도 함께 살펴보았다.