• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.93-110
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• 2023

최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.186-194
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• 2004

인터넷 상의 정보가 급증하여 필요한 정보를 찾고 관련된 정보를 조직화하는데 많은 시간이 소요된다. 따라서 정보접근 부하를 줄일 수 있는 자동적인 문서 분류의 중요성과 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서의 자동 분류 시스템의 설계와 구현을 기술한다. 디렉터리 내의 학습 문서 집합을 기반으로 구성된 대표 단어 집합을 이용하여 문서 분류 모델을 학습하기 위해 SVM을 사용하였다. 본 시스템에서는 정보통신 웹 디렉터리 내의 문서로부터 추출된 단어 집합을 기반으로 SVM을 학습 시킨 후 신규 문서에 대해 문서 분류를 수행한다. 또한 TFiDF를 기반으로 특성을 표현하기 위해 벡터공간 모델을 사용하였고 학습 데이터는 가중치를 갖는 특성 집합으로 표현되어진 긍정 및 부정 집합으로 구성하였다. 실험에서는 문서분류의 결과 및 벡터길이의 관련성을 보인다.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.333-344
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• 2012

본 논문에서는 개인의 취향과 관심이 반영 되어있는 소셜 정보를 활용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템에서 데이터 구축은 포털사이트에서 영화 정보를 수집하고 페이스북과 트위터 같은 SNS를 통해 소셜 정보를 수집한다. 본 논문에서는 사용자의 감정에 따른 보다 정교한 처리를 위하여 6단계의 감정단계로 분류한 소셜 정보의 벡터공간 모형의 구축방법을 제안한다. 추천을 위한 유사도 측도 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 일반적인 코사인 측도를 통한 영화 목록의 구축 단계이고, 두 번째는 기존의 코사인 측도(Cosine measure)를 활용한 좌표평면에서 감정 단계별 벡터 정보 표현 방법 및 유사도 측도 방법을 통해 추천 영화 목록의 결정 단계이다. 본 논문의 추천 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존의 추천 시스템과 비교 실험을 통하여 본 연구의 추천 시스템의 유용성을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.54-61
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• 2016

다양한 스마트 디바이스의 발전에 따라 거리, 공간의 제약 없이 실시간으로 의사소통, 정보공유 등이 가능한 SNS(Social Network Service)를 즐기는 사용자(User)가 증가하고 있다. 의사소통, 관계 형성에 중점을 두었던 SNS 사용자들이 정보공유의 기능으로 SNS를 활용하는 추세이다. 본 논문에서는 사용자의 SNS 게시글을 이용하여 카테고리를 추출하고 정보제공자(Information provider)를 팔로잉 추천해주는 방법을 기술한다. 게시글의 텍스트에서 단어를 분류하고 빈도수를 측정하며, 머신 러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 바탕으로 구축한 Inception-v3 모델을 이용하여 이미지를 단어로 분류한다. 텍스트와 이미지에서 분류한 단어를 DMOZ 기준으로 카테고리 분류하여 정보제공자 DB를 구축한다. 정보제공자 DB의 카테고리와 게시글에서 분류한 사용자의 카테고리를 비교한다. 카테고리가 일치할 경우 카테고리에 분류되어 있는 정보 제공자들를 대상으로 유사도를 측정하여 가장 비슷한 정보제공자의 계정을 추천해주는 방법에 대해 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.4008-4023
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• 2022

Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.

• 디자인학연구
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• 제14권4호
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• pp.25-33
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• 2001

인터넷 활용의 증가와 함께 디자이너 계층의 인터넷을 이용한 정보 접근력은 해마다 급증하고 있으며, 디자인을 학습하는 학생 및 전문가를 포함한 관련계층에게 디자인 공통용어와 개념을 빠르게 전달할 필요가 있다. 이를 위하여 인터넷은 유용한 매체임에 틀림없으나, 새로운 용어의 급격한 증가와 사용자 상호작용 요소를 감안하면 정보의 일방적 구축과 단방향적 전달만으로는 인터넷의 특성에 미흡하다 할 것이다. 이는 오프라인 서적을 통한 기존의 전달 방법과 달리 온라인 데이터베이스 구축 프로세스에 대한 심도 있는 고찰이 필요하고, 이를 바탕으로 한 적절한 인터페이스 구조의 연구가 필요함을 의미한다. 따라서 본 연구의 목적은 일방적 정보 전달 형식에서 벗어나 전체적 시스템 구축의 관점으로 실시간 자생적 정보 구축을 목표로 인터넷을 이용한 데이터베이스 모델을 제시하고자 한다. 즉 인터넷을 이용한 디자인 용어사전의 연구를 통해 가상공간 내에서 텍스트의 변형과 중심을 생산자에서 소비자로 옮기고, 수용자에 의한 생산과정에의 참여 모델을 제시함으로서, 고도의 개방성과 상호 텍스트성을 바탕으로 한 사용자 중심의 상호 구축적 교환체계로 변환하는 방안을 제안하고 구조화하였다

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.54-59
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• 2018

스마트폰과 태블릿PC 등 터치스크린을 활용한 휴대기기의 사용이 늘어나면서 데스크탑 컴퓨터나 노트북으로 수행하던 작업을 스마트폰과 태블릿PC를 이용하여 수행하는 일이 많아졌다. 그런데 휴대성을 갖춰야하는 스마트기기의 특성상, 쿼티 자판은 작은 화면 안에 조밀하게 배치된다. 그리고 이러한 점은 기계식 쿼티 자판을 사용할 때와는 다른 양상의 오타가 발생하는 원인으로 작용한다. 각 버튼이 차지하는 공간이 충분했던 기계식 쿼티 자판과 달리, 터치스크린에서의 쿼티 자판은 각 버튼에 할당되는 영역이 작아 사용자가 누르려고 의도했던 버튼이 아닌 주변의 버튼이 입력되는 경우가 자주 발생하게 된다. 본 논문에서는 어절 유니그램과 바이그램 확률을 이용한 n-gram 언어 모델 방법으로 터치스크린 환경에서 쿼티 자판으로 입력되는 문자 입력 오류를 자동으로 교정하는 방법을 제안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.346-348
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• 2004

In this rarer, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNs)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNs based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNs-like structurenamed Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. In considering the structures of FPNN-like networks such as FPNN and FSPNN, they are almost similar. Therefore they have the same shortcomings as well as the same virtues on structural side. The proposed design procedure for networks' architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IG) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using gas furnace process dataset.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.433-436
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• 2004

In this paper, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNS)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNS based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNS-like structure named Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. The proposed design procedure for networks architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IC) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using the time series dataset of gas furnace process.

• 디자인학연구
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• 제15권1호
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• pp.163-170
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• 2002

가상현실 기술은 인간이 현실세계에서 경험하는 것과 유사한 상호작용 행위를 가상의 공간을 통하여 체험할 수 있게 하는 기술이다. 가상현실 기술을 이용하여 3차인 가상공간에 참여한 사용자는 시간적 공간적 제약에 구애받지 않고 원하는 공간에서 다양한 경험을 할 수 있어서 영상산업, 오락, 시뮬레이션, 의료, 건축 및 설계분야 등 수많은 응용분야에서 그 기술이 활용되고 있다. 그 중 영상분야는 고 부가가치 산업으로 가장 각광을 받고 있는 분야라 할 수 있다. 이와 관련하여 본고에서는 영상산업의 영화, 방송, 광고, 인터넷 등 4가지로 분류하여 각각의 특징 및 적용사례와 발전 가능성을 관하여 살펴보고자 한다. 영상산업에서 가상현실 기술을 이용한 산업을 보면, 영화분야에서는 가상현실 기술을 이용하여 특수효과에 제작되고 있으며, 방송분야에서는 가상 스튜디오와 가상 캐릭터 도입으로 시청자에게 다양한 그래픽 가상세계를 제공하고 있다. 광고분야에서는 방송 생중계시 가상공간에 실시간으로 3차원적 광고 삽입하여 시청자에게 큰 시너지 효과를 줄 수가 있다. 또한, 가상현실 언어인 VRML의 등장으로 웹 상에서도 가상 박물관, 가상 모델하우스, 가상 홈쇼핑, 오락 등 3타원 가상현실 구현이 가능하게 되어 보다 다양한 엔터테인먼트 역할을 수행하고 있다. 이와 같이 본 고는 가상현실 기술을 이용하여 영상산업에 있어 활용방안을 모색하고자 하였다.