• 한국사이버테러정보전학회:학술대회논문집
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• 한국사이버테러정보전학회 2004년도 제1회 춘계학술발표대회
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• pp.71-76
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• 2004

인증서는 PKI 시스템에서 사용자 인증 서비스를 제공하기 위한 중요한 매체이다. 본 논문에서는 인증서를 효율적으로 활용하는 방법의 일환으로 ClientCA라 불리는 도구를 전자거래 인증에 적용하는 방법을 제안하였다. 각종 인증서의 효율적인 관리와 활용을 통해서 정보화 시대의 근간을 이루고 있는 사용자 인증에 대한 서비스를 보다 효율적으로 이용할 수 있을 것이다. 특히, ClientCA는 특정 목적을 지니고 운영하는 소규모 단위의 PKI 시스템에 효율적으로 접목시켜 사용할 수 있음을 본 논문을 통해서 알 수 있게 된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권3호
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• pp.659-668
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• 2007

Collaborative filtering approach for recommender systems are now widely applied in e-commerce to assist customers to find their needs from many that are frequently available. this approach makes recommendations for users based on the opinions to similar users in the system. But this approach is opened to users who present their preference to items or acquire the preference information form other users, noise in the system makes significant problem for accurate recommendation. In this paper, we analyze the relationship between the standard deviation of preference ratings for each user and the estimated ratings of them. The result shows that the possibility of the pre-filtering condition which detecting the factor of bad effect on the prediction of user's preference. It is expected that using this result will reduce the possibility of bad effect on recommender systems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.40-42
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• 2022

People's focus steadily shifted toward fashion as a popular aesthetic expression as their quality of life improved. Humans are inevitably drawn to things that are more aesthetically appealing. This human proclivity has resulted in the evolution of the fashion industry over time. However, too many clothing alternatives on e-commerce platforms have created additional obstacles for clients in recognizing their suitable outfit. Thus, in this paper, we proposed a personalized Fashion Recommender system that generates recommendations for the user based on their previous purchases and history. Our model aims to generate recommendations using an image of a product given as input by the user because many times people find something that they are interested in and tend to look for products that are like that. In the system, we first reduce data dimensionality by component analysis to avoid the curse of dimensionality, and then the final suggestion is generated by neural network. To create the final suggestions, we have employed neural networks to evaluate photos from the H&M dataset and a nearest neighbor backed recommender.

• 융합보안논문지
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• 제13권1호
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• pp.51-57
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• 2013

공개키 방식으로 가장 널리 사용되는 알고리즘은 RSA이다. 본 연구는 SSL 통신 및 RSA를 이용한 사용자 인증을 통해 결제 등의 과정에서 사용자의 소중한 정보를 안전하게 보호할 수 있는 안전한 사이버거래 구축방안을 제시한다. SSL은 전자서명 기술을 기반으로 한 암호화 프로토콜이며 이 기술이 적용된 전자문서는 별도의 암호화 과정을 거쳐 상대방에게 전달되므로 정보 송신자(웹브라우저에 정보를 입력하는 사용자)와 정보 수신자(해당 사이트의 웹서버 관리자) 외에는 그 내용을 해독할 수 없다. 따라서 전자문서가 전송되는 도중에 해커가 Sniffing을 시도한다고 해도 정보가 암호화 되어 있기 때문에 그 내용을 절대로 파악할 수 없다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰에서의 사용자 인증'과 'SSL 통신'을 이용한 안전한 쇼핑몰 구축을 목표로 방법론을 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제44권6호
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• pp.903-914
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• 2022

Mobile and telecommunication networking uses temporary and random identifiers (IDs) to protect user privacy. For greater intelligence and security o the communications between the core network and the mobile user, we design and build a dynamic randomization scheme for the temporary IDs for mobile networking, including 5G and 6G. Our work for ID randomization (ID-RZ) advances the existing state-of-the-art ID re-allocation approach in 5G in the following ways. First, ID-RZ for ID updates is based on computing, as opposed to incurring networking for the re-allocation-based updates, and is designed for lightweight and low-latency mobile systems. Second, ID-RZ changes IDs proactively (as opposed to updating based on explicit networking event triggers) and provides stronger security (by increasing the randomness and frequency of ID updates). We build on the standard cryptographic primitives for security (e.g., hash) and implement our dynamic randomization scheme in the 5G networking protocol to validate its design purposes, which include time efficiency (two to four orders of magnitude quicker than the re-allocation approach) and appropriateness for mobile applications.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권3호
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• pp.39-57
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• 2009

전자거래가 보편화 되고 전자카탈로그 데이터의 양이 증가하면서 데이터 품질을 관리할 수 있는 체계적인 접근 방법이 필요해지고 있다. 이러한 필요성에 따라 여기서는 프로세스 기반의 전자카탈로그 데이터 품질관리 프레임워크를 제시한다. 이것은 기업이나 조직 의 전자카탈로그 시스템의 기대를 만족시키기 위해 지속적으로 수행하는 데이터 관리 및 개선 활동에 대한 방법이다. 이 프레임워크에서는 품질관리를 위한 대상이 데이터, 데이터 품질관리 항목, 데이터 품질관리 프로세스의 세 가지로 구분된다. 세 가지 관리 대상은 다시 관리조직의 레벨인 총괄데이터 책임자, 데이터 관리자, 사용자에 따라 세분화 되어 제시된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.115-127
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• 2021

방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안 방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 'C' 사의 실제 사용자 검색 이력 239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및 단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.538-561
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• 2020

Recommender Systems (RecSys) have a major role in e-commerce for recommending products, which they may like for every user and thus improve their business aspects. Although many types of RecSyss are there in the research field, the state of the art RecSys has focused on finding the user similarity based on sequence (e.g. purchase history, movie-watching history) analyzing and prediction techniques like Recurrent Neural Network in Deep learning. That is RecSys has considered as a sequence prediction problem. However, evaluation of similarities among the customers is challenging while considering temporal aspects, context and multi-component ratings of the item-records in the customer sequences. For addressing this issue, we are proposing a Deep Learning based model which learns customer similarity directly from the sequence to sequence similarity as well as item to item similarity by considering all features of the item, contexts, and rating components using Dynamic Temporal Warping(DTW) distance measure for dynamic temporal matching and 2D-GRU (Two Dimensional-Gated Recurrent Unit) architecture. This will overcome the limitation of non-linearity in the time dimension while measuring the similarity, and the find patterns more accurately and speedily from temporal and spatial contexts. Experiment on the real world movie data set LDOS-CoMoDa demonstrates the efficacy and promising utility of the proposed personalized RecSys architecture.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.739-746
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• 2011

Recently, recommender systems have been widely applied in E-commerce websites to help their customers find the items what they want. A recommender system should be able to provide users with useful information regarding their interests. The ability to immediately respond to the changes in user's preference is a valuable asset of recommender systems. This paper proposes a novel recommender system which aims to effectively adapt and respond to the immediate changes in user's preference. The proposed system combines IEC (Interactive Evolutionary Computation) with a content-based filtering method and also employs data grouping in order to improve time efficiency. Experiments show that the proposed system makes acceptable recommendations while ensuring quality and speed. From a comparative experimental study with an existing recommender system which uses the content-based filtering, it is revealed that the proposed system produces more reliable recommendations and adaptively responds to the changes in any given condition. It denotes that the proposed approach can be an alternative to resolve limitations (e.g., over-specialization and sparse problems) of the existing methods.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.316-320
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• 2005

We developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL, and this agent can search product information with knowledge(facts and rules) on the web, implement price comparison for searched products considering delivery rates. Existing keyword based product search engines is poor at searching intent products though a user has already prefect knowledge about intent produces. Furthermore if a user has insufficient knowledge, it is impossible to implement search. Also, existing price comparison shopping mall gives users comparison service considering total price(product prices, taxes, delivery rates), this service is valid to single product and has limitations of system expansion and up-dating because of not rule base but programming base. If there is appropriate knowledge on the Semantic web and this makes product information retrieval possible, above problems can be solved clearly. In this research, we developed Intelligent Product Search Agent based on SWRL that can search product information efficiently by making agent to handle facts and rules by itself.