• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.129-132
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• 2000

It is difficult to find web contents for visual disabilities in spite of rapid growing internet users, infrastructures and advance of computer technology. For the case of usenet newsgroup concerning disabilities, hit rate is even less than E-mail because of lack of accessibility, educational support and economical expense for internet. This paper is addressed to voice usenet newsgroup service by using telephone or web browser for visual disabilities without additional S/W support such as 775, usenet program and installation program, suggests a design method and an implementation example for it. Main features of it are easiness of man machine interface, popularity of access device such as telephone or web browser and independency of particular news server by using NNTP. This system supports general MIME format, is implemented for usenet server of Korean Social Worker's Community and will be implemented for Gomduri InfoNet BBS of Korean Society for Rehabilitation of Persons with Disabilities.

• 한국통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.94-102
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• 1984

UNIX system사이에 file transfer, remote command execution, mail transfer등의 기능을 갖는 UUCP에 대한 설명, SDN(System Development Network)에 설치하는 과정, USENET와 EUNET같은 해외 네트워크와의 연결 등에 대해 기술한다.

• 지식정보인프라
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• 통권4호
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• pp.36-41
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• 2001

연구전산망은 1994년부터 뉴스서버 news.kreonet.re.kr을 가동하면서 지금은 사라진 하나망 뉴스서버 usenet.hana.nm.kr과 더불어 국내 양대중심(bacbone) 사이트 역할을 수행하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.142-149
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• 2004

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 소음진동
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• 제12권3호
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• pp.163-171
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• 2002

최근의 컴퓨터 및 기타 통신망의 급속한 팽창 과 고속화 및 발전으로 인터넷이 없는 일상 생활은 상상할 수 도 없을 만큼 우리와 밀접하게 연결되어 있다. 특히 타 국가에 비하여 초고속 통신망이 일반가정에까지 광범위하게 연결되어 있는 우리나라에서는 인터넷의 사용자가 전문가로부터 주부에 이르기까지 그 사용자 층과 사용범위가 매우 광범위하며 그 적용분야가 나날이 증가하고 있다. 이는 1969년 미국방성의 ARPANET 프로젝트를 시발점으로 하여 USENET, BITNET 등으로 이어지는 과거 인터넷의 전통적인 학술 및 군사적 사용목적에서 그 사용범위가 크게 확대되어 요즈음은 오히려 상업적 목적의 사용이 훨씬 더 활발하고 다양한 양상을 띠고 있는 것과 무관하지 않다.(중략)

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.401-404
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• 2004

본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 여러 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 맡은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.274-276
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• 2002

With the proliferation of internet, it is increasingly needed to realize personalized news filtering service reflecting user's interest. In this Paper, we implement a filtering agent for Personalized news service. In the proposed system, Kohonen network for an unsupervised learning is used to train keywords provided by users and the personalization is achieved by using the trained neural network. After we trained and tested our filtering agent we could provide users news groups considering their interests.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.481-484
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• 2002

인터넷 서비스 중 다른 곳으로부터 구할 수 없는 전문 지식을 취득할 수 있는 중요한 정보 획득 수단으로서 최신 전문가 그룹과 보조를 맞출 수 있는 유일한 방법은 뉴스 서비스이다. 이러한 목적 때문에 많은 국가에서 뉴스 서비스를 제공하고 있으며 국내에서는 3대 주요 뉴스서버가 해외의 뉴스서버들과 연동하여 대량의 뉴스 기사를 입수하여 국내에 배포하고 있으며 기업, 연구소, 대학교 등 많은 기관에서 국내외의 뉴스 기사를 서비스하고 있는 현실이다［1］. 그러나 그 중요성에 비해 뉴스 서비스의 사용자수는 감소하고 있어 현재는 비영리 목적으로 국가 차원에서의 지원과 운영이 요구되고 있으며 기술적 차원의 지원도 미비하여, 특히 보안 기능의 적용은 부분적으로 이루어지고 있어 매우 취약한 상태이며, 서비스 제공자가 필요로 하는 다양한 요구사항을 만족시키지 못하고 있는 상태이다. 본 논문에서는 기존 뉴스 서비스에서 제공해야 될 다양한 보안기능 중 인증에 대한 문제점을 기술하고 뉴스 서비스에서의 안전한 인증방법을 제시하고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제35권3호
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• pp.173-189
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• 2001

This paper presents a framework for observable behavior that can be used as a basis for user modeling, and it reports the results of a pair of user studies that examine the joint utility of two specific behaviors. User models can be constructed by hand, or they can be teamed automatically based on feedback provided by the user about the relevance of documents that they have examined. By observing user behavior, it is possible to obtain implicit feedback without requiring explicit relevance judgments. Four broad categories of potentially observable behavior are identified : examine, retain, reference, and annotate, and examples of specific behaviors within a category are further subdivided based on the natural scope of information objects being manipulated . segment object, or class. Previous studies using Internet discussion groups (USENET news) have shown reading time to be a useful source of implicit feedback for predicting a user's preferences. The experiments reported in this paper extend that work to academic and professional journal articles and abstracts, and explore the relationship between printing behavior and reading time. Two user studies were conducted in which undergraduate students examined articles or abstracts from the telecommunications or pharmaceutical literature. The results showed that reading time can be used to predict the user's assessment of relevance, that the mean reading time for journal articles and technical abstracts is longer than has been reported for USENET news documents, and that printing events provide additional useful evidence about relevance beyond that which can be inferred from reading time. The paper concludes with a brief discussion of the implications of the reported results.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2004년도 춘계학술대회 21세기 IT산업의 발전 전망
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• pp.67-72
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• 2004

않은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습 패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.