• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.135-145
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• 2011

오늘날 센서 기술의 발전 및 보급으로 인해 USN 기반의 실시간 모니터링 응용에서의 센서 데이터 처리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 센서 데이터는 시간에 따라 빠르게 변화하고 연속적인 저수준 상태의 방대한 양의 데이터를 생성하는 특성을 갖는다. 하지만 엔드유저는 상대적으로 고수준 상태의 데이터에 관심이 있기 때문에 빠르게 변화하고 연속적인 대량의 저수준 센서 데이터를 효과적으로 처리하는 시스템이 필수적이다. 본 논문에서는 USN 기반의 화재감시 응용에서 OLAP(On-Line Analytical Processing) 기술을 이용한 다차원 분석 질의 처리 기능과 학습기반 분류기를 통한 이상치 탐지 기능을 제공하는 센서 데이터 처리 시스템을 제안한다. 실험 시나리오를 통해 우리의 센서 데이터 처리 시스템에 대한 타당성을 검증하며 실험에 필요한 다양한 센서 데이터는 자체 개발한 센서 데이터 생성기를 이용한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.175-181
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• 2006

무선 센서 네트워크는 컴퓨팅 기술 능력과 무선 통신 능력을 지닌 센서 노드들을 이용하여 자율적인 네트워크를 형성하고, 서로 간에 정보를 전달한다. 최근 센서 네트워크의 노드의 초저전력, 초소형, 저비용에 대한 연구와 더불어 수집된 센싱 데이터의 활용 방안에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 Tiny-DB와 MySQL를 연동하여 센서 네트워크에 수집된 실시간 대용량 데이터를 효과적으로 저장하고, 산불이나 화재 등의 재난을 방지하기 위해 IPv4/IPv6 기반의 인터넷을 이용하는 실시간 경보 서비스의 프로토타입을 설계하고 구현한다. 이를 위해 TinyOS를 이용하여 센싱 쿼리 프로세싱을 통해 정보를 추출하는 모듈, MySQL 데이터베이스 관리 시스템, JDBC를 이용하여 정보를 서버의 데이터베이스의 연동 모듈, IPv4/IPv6 기반에 인터넷에서 ODBC를 이용하여 실시간으로 센싱 데이터를 수신하여 사용자에게 제공하는 클라이언트 모듈 등을 개발한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.181-188
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• 2021

일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권2호
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• pp.179-186
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• 2021

We have been developed the smart tourism app and the Instagram and YouTube contents to provide personalized tourism information and travel product information to individual tourists. In this paper, we develop a rule-based smart tourism chatbot with the khaiii (Kakao Hangul Analyzer III) morphological analyzer and Neo4J graph database. In the proposed chatbot system, we use a morpheme analyzer, a proper noun dictionary including tourist destination names, and a general noun dictionary including containing frequently used words in tourist information search to understand the intention of the user's question. The tourism knowledge base built using the Neo4J graph database provides adequate answers to tourists' questions. In this paper, the nodes of Neo4J are Area based on tourist destination address, Contents with property of tourist information, and Service including service attribute data frequently used for search. A Neo4J query is created based on the result of analyzing the intention of a tourist's question with the property of nodes and relationships in Neo4J database. An answer to the question is made by searching in the tourism knowledge base. In this paper, we create the tourism knowledge base using more than 1300 Jeju tourism information used in the smart tourism app. We plan to develop a multilingual smart tour chatbot using the named entity recognition (NER), intention classification using conditional random field(CRF), and transfer learning using the pretrained language models.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.31-38
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• 2009

키워드 검색 가능한 공개키 암호 (PEKS)은 검색어에 대한 프라이버시를 제공하기 위해서 Boneh et. al.에 의해서 처음으로 제안되었다. 검색 가능한 공개키 암호 (PEKS) 기술은 송신자가 수신자의 공개키로 암호화된 메일 메시지를 이메일 서버에 보내고 서버는 암호문과 송신자에 의해서 생성된 암호화된 쿼리를 이용하여 암호화된 메일 메시지와 암호화된 검색어와의 관련성을 얻는 것이 가능하도록 한다. 이러한 메일 시스템에서는 그룹메일과 같이 하나의 암호화된 메일을 다수의 수신자에게 전송하는 경우를 생각할 수 있다. Hwang과 Lee는 이러한 점을 고려하여 다중 수신자환경에서 FEKS 스킴을 제안하였다. 이러한 다수의 수신자의 환경에서는 전송되는 데이터의 사이즈와 서버의 계산량을 줄이는 것이 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 서버측의 페어링(Pairing) 계산량을 줄인 좀더 효율적인 다수의 수신자를 고려한 mPEKS 스킴을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.581-592
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• 2022

최근 빅데이터 활용에 대한 요구사항이 증대됨에 따라 데이터 분석에 필요한 데이터셋 검색 기술에 관한 관심 또한 늘어나고 있다. 데이터셋 검색을 위해서는 일반 문서 검색과는 달리 데이터셋에 대한 메타데이터에 대한 활용도를 높여야 함에도 불구하고 이를 적극적으로 활용하는 검색 시스템에 관한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 데이터셋의 메타데이터를 색인하고 이를 기반으로 데이터셋 검색을 수행하는 새로운 데이터셋 전용 검색 시스템을 제안한다. 데이터셋 검색결과에 부여하는 순위는 데이터셋 고유의 특성을 반영한 알고리즘을 새로이 고안하여 적용하며, 분석에 필요한 융합 가능한 데이터셋 여러 건을 한꺼번에 검색할 수 있도록 원천 질의에 의해 검색된 데이터셋과 연관 관계에 있는 추가 데이터셋을 검색하는 기능을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.33-43
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• 2022

지식 그래프 및 단백질 상호 작용과 같은 실제 데이터에서 개체들과 개체들의 관계 및 구조를 나타내기 위해 레이블 그래프를 사용한다. IT의 급속한 발전과 데이터의 폭발적인 증가로 사용자에게 관심 있는 정보를 제공하기 위한 서브 그래프 매칭 기술이 필요하다. 본 논문은 레이블의 의미적 유사성과 그래프 구조 차이를 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 레이블 의미적 유사도를 고려하기 위하여 FastText을 활용한 학습 모델을 이용한다. 레이블 간 의미적 유사도를 미리 계산한 LSG(Label Similarity Graph)를 통해 처리 속도의 효율을 높인다. LSG를 통해 레이블이 정확하게 일치해야 확장이 가능한 기존 연구의 한계를 해결한다. 2-hop까지 탐색을 수행함으로써 질의 그래프에 대한 구조적 유사성을 지원한다. 매칭된 서브 그래프는 유사도 값 기반으로 Top-k 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위하여 다양한 성능평가를 수행한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.3182-3203
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• 2023

With the growing adoption of cloud-based technologies, maintaining the privacy and security of cloud data has become a pressing issue. Privacy-preserving encryption schemes are a promising approach for achieving cloud data security, but they require careful design and implementation to be effective. The integrated approach to cloud data security that we suggest in this work uses CogniGate: the orchestrated permissions protocol, index trees, blockchain key management, and unique Opacus encryption. Opacus encryption is a novel homomorphic encryption scheme that enables computation on encrypted data, making it a powerful tool for cloud data security. CogniGate Protocol enables more flexibility and control over access to cloud data by allowing for fine-grained limitations on access depending on user parameters. Index trees provide an efficient data structure for storing and retrieving encrypted data, while blockchain key management ensures the secure and decentralized storage of encryption keys. Performance evaluation focuses on key aspects, including computation cost for the data owner, computation cost for data sharers, the average time cost of index construction, query consumption for data providers, and time cost in key generation. The results highlight that the integrated approach safeguards cloud data while preserving privacy, maintaining usability, and demonstrating high performance. In addition, we explore the role of differential privacy in our integrated approach, showing how it can be used to further enhance privacy protection without compromising performance. We also discuss the key management challenges associated with our approach and propose a novel blockchain-based key management system that leverages smart contracts and consensus mechanisms to ensure the secure and decentralized storage of encryption keys.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.39-50
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• 2015

최근 검색엔진을 통한 정보검색 과정에서 특정 시구간 상황에 대응하는 문서를 검색하고자 하는 경우가 있다. 예를 들면, 임진왜란 이전의 시대적 상황과 관련된 문서를 검색하기 위해, 키워드 '임진왜란'으로 검색하면 시간에 관계없이 임진왜란 당시나 전후의 모든 문서가 검색되어 추가적인 작업이 요구된다. 또한, 역사관련 문서의 경우는 문서내용에 대응하는 시간 정보가 문서 생성시간과 일치하지 않는 경우가 대부분이다. 만약 웹 문서의 내용에 대응하는 시간 정보를 추출 할 수 있다면 효과적인 정보검색은 물론 다양한 응용에 적용 가능할 것이다. 따라서 본 논문은 문서 내용에 대응하는 시간정보 추출을 목적으로, 조선시대를 대상으로 한 역사문헌을 활용하여 조선시대 역사관련 문서의 시간추출에 대한 연구를 진행한다. 역사 문헌과 웹으로부터 수집된 역사관련 문서를 바탕으로 역사객체를 정의하고, 이를 기반으로 다양한 기계학습 기법을 활용하여 웹 문서의 시간정보 추출에 대한 가능성을 확인한다. 또한 기계학습 과정에 있어서 객체의 유사도에 기반 한 여과과정을 제안하고 이를 적용한 효율적인 시간정보 추출 및 정확도 향상에 대한 결과를 비교 분석한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권1호
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• pp.47-56
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• 2005

이동체는 시간의 흐름에 따라 공간적인 위치, 모양, 크기등과 같은 다양한 속성들이 변화하며, 이러한 이동체는 시간과 공간적인 특성을 모두 가지고 있는 비디오 데이터의 중요한 특징정보에 해당한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 중에서도 특히 비디오 데이터내의 이동체의 궤적 정보를 이용하여 보다 효율적인 비디오 데이터 자체의 내용을 기반으로 하는 멀티미디어 정보검색 시스템인 ECoMOT(Efficient Content-based Multimedia Information Retrieval System using Moving Objects' Trajectories)을 제안한다. ECoMOT 시스템은 비디오 데이터내의 이동체의 궤적을 토대로 내용 기반 검색을 지원하기 위해 다음과 같은 기법을 포함한다. : (1) 다수의 이동체들의 궤적 정보를 모델링하기 위한 다중 궤적(multiple trajectory) 모델링 기법; (2) 다수의 이동체들로 구성된 주어진 두 궤적들 간의 유사도를 측정하여 유사성이 높은 순으로 검색할 수 있는 다중 궤적 기반 유사 궤적 검색 기법; (3) 대용량 궤적 데이터에서 원하는 궤적을 빠르게 검색할 수 있는 중첩 시그니쳐-기반 궤적 색인 기법(superimposed signature-based trajectory indexing technique); (4) 그래픽 인터페이스를 이용한 편리한 이동체의 궤적 추출 과 질의 생성 및 검색 인터페이스.