확장된 Relief-F 알고리즘을 이용한 소규모 크기 문서의 자동분류

박흠,Park, Heum 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지B Vol.16 No.3

자질 수가 적은 소규모 크기 문서들의 자동분류는 좋은 성능을 얻기 어렵다. 그 이유는 문서집단 전체의 자질 수는 크지만 단위 문서 내 자질 수가 상대적으로 너무 적기 때문에 문서간 유사도가 너무 낮아 우수한 분류 알고리즘을 적용해도 좋은 성능을 얻지 못한다. 특히 웹 디렉토리 문서들의 자동분류에서나, 디스크 복구 작업에서 유사도 평가와 자동분류로 연결되지 않은 섹터를 연결하는 작업에서와 같은 소규모 크기 문서의 자동분류에서는 좋은 성능을 얻지 못한다. 따라서 본 논문에서는 소규모 크기 문서의 자동분류에서의 문제점을 해결하기 위해 분류 사전작업으로, 예제기반 자질 필터링 방법 Relief-F알고리즘을 소규모 문서 내 자질 필터링에 적합한 ERelief-F 알고리즘을 제시한다. 또 비교 실험을 위해, 기존의 자질 필터링 방법 중 Odds Ratio와 정보이득, 또 Relief-F 알고리즘을 함께 실험하여 분류결과를 비교하였다. 그 결과, ERelief-F 알고리즘을 사용했을 때의 결과가 정보이득과 Odds Ratio, Relief-F보다 월등히 우수한 성능을 보였고 부적절한 자질도 많이 줄일 수 있었다. This paper presents an approach to the classifications of small size document using the instance-based feature filtering Relief-F algorithm. In the document classifications, we have not always good classification performances of small size document included a few features. Because total number of feature in the document set is large, but feature count of each document is very small relatively, so the similarities between documents are very low when we use general assessment of similarity and classifiers. Specially, in the cases of the classification of web document in the directory service and the classification of the sectors that cannot connect with the original file after recovery hard-disk, we have not good classification performances. Thus, we propose the Extended Relief-F(ERelief-F) algorithm using instance-based feature filtering algorithm Relief-F to solve problems of Relief-F as preprocess of classification. For the performance comparison, we tested information gain, odds ratio and Relief-F for feature filtering and getting those feature values, and used kNN and SVM classifiers. In the experimental results, the Extended Relief-F(ERelief-F) algorithm, compared with the others, performed best for all of the datasets and reduced many irrelevant features from document sets.

사이버 범죄 수사를 위한 사이버 포렌식 범주 온톨로지

박흠,Park, Heum 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.8

사이버 포렌식은 사이버 공간에서 일어나는 범죄 수사로 디지털 포렌식의 처리 절차와 기술적 방법을 그대로 사용한다. 사이버 범죄에는 사이버 테러와 사이버 공간을 이용한 일반사이버 범죄로 나눌 수 있는데 대부분 서로 연관되어 있다. 그리고 사이버 테러 수사에는 높은 수준의 조사 기법과 시스템 환경, 분야별 전문가가 필요하며, 일반 사이버 범죄는 사이버 공간에서의 디지털 증거에 의해 일반 범죄와 연결되어 있다. 그래서 관련 범죄 유형 판단이나 증거 수집, 법적 증거 능력 확보에 많은 어려움이 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 사이버 범죄 분류, 사이버 공간에서의 증거 수집, 사이버 범죄 관련 법 적용 등에 초점을 두었고, 효율적인 사이버 범죄 수사를 위한 사이버 범죄에 대한 개념 통합이 필요하여 사이버 범죄 분류, 관련 법률, 증거, 피의자, 사건 정보 등의 개념과 속성과 관련도를 이용한 개념망으로 사이버 포렌식 범주 온톨리지를 구축하였다. 이 온톨로지는 사이버 사건 수사 절차와 범죄 유형, 사건, 증거, 용의자 등의 분류, 클러스터링, 연관 검색, 탐지 등의 데이터 마이닝에 활용할 수 있다. Cyber forensics is used the process and technology of digital forensics as a criminal investigation in cyber space. Cyber crime is classified into cyber terror and general cyber crime, and those two classes are connected with each other. The investigation of cyber terror requires high technology, system environment and experts, and general cyber crime is connected with general crime by evidence from digital data in cyber space. Accordingly, it is difficult to determine relational crime types, collect evidence and the legal admissibility of evidence. Therefore, we considered the classifications of cyber crime, the collection of evidence in cyber space and the application of laws to cyber crime. In order to efficiently investigate cyber crime, it is necessary to integrate those concepts for each cyber crime-case. In this paper, we constructed a cyber forensics domain ontology for cyber criminal investigation using the concepts, relations and properties, according to categories of cyber crime, laws, evidence, and information of criminals and crime-cases. This ontology can be used in the process of investigating of cyber crime-cases, and for data mining of cyber crime; classification, clustering, association and detection of crime types, crime cases, evidences and criminals.

선박의 밀폐된 선내에서 해상관제를 위한 스마트 위성·무선 복합통신시스템 구현

박흠,이창범,안승문,Park, Heum,Lee, Chang Bum,An, Sung Mun 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.8

기존 선박 통신시스템은 위성통신을 이용한 음성, FAX, ISDN 등이 대부분으로 선박 해상관제 업무에 집중되고 있지만, 최근의 레저선박 통신시스템의 경우는 더 높은 품질의 스마트 통신 서비스 및 통신환경을 요구하고 있다. 기존 통신시스템을 활용하여 통신 환경을 실험한 결과, 선상에서는 위성통신이 가능하나, 밀폐된 선내에서는 위성통신을 중계한 음성통신만 가능하고 스마트 앱이나 이메일 사용은 불가하였다. 본 논문에서는 선상뿐 만아니라 선내에서도 음성, 문자, 이메일, 대규모 파일 전송, 해상관제 앱 실행이 가능한 통신시스템 구현을 제안한다. 본 연구를 통해 위성통신단말기와 스마트폰이 결합한 듀얼 복합 통신단말기와 선내에서도 대용량 이메일 및 스마트 앱 사용이 가능한 시스템을 구현하였다. 실험 결과 선박 어느 위치에서나 다양한 통신이 가능하였다. The existence communications of vessel focused on voice, FAX, ISDN, etc. using satellite on the existent most communications on the ships, and recently, the ships need high quality smart communication service environments. In the results of experiments using the existent system, it could access on board, but in the closed room of vessel, was impossible to access e-mail and smart apps except voice communication. In the present paper, we implemented a novel communication system that can access voice, text, e-mail, file, vessel monitoring apps, etc. It consists of a convergent communication terminal combined with satellite and communication for Smartphone, and smart communication environment on the closed room. As the results, we can access a variety of smart communication in anywhere on board.

웹 문서 클러스터링에서의 자질 필터링 방법

박흠,권혁철,Park Heum,Kwon Hyuk-Chul 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.4

색인전문가에 의해 분류된 웹문서들을 통계적 자질 선택방법으로 자질을 추출하여 클라스터링을 해 보면, 자질 선택에 사용된 데이터셋에 따라 성능과 결과가 다르게 나타난다. 그 이유는 많은 웹 문서에서 문서의 내용과 관계없는 단어들을 많이 포함하고 있어 문서의 특정을 나타내는 단어들이 상대적으로 잘 두드러지지 않기 때문이다. 따라서 클러스터링 성능을 향상시키기 위해 이런 부적절한 자질들을 제거해 주어야 한다. 따라서 본 논문에서는 자질 선택에서 자질의 문서군별 자질값뿐만 아니라, 문서군별 자질값의 분포와 정도, 자질의 출현여부와 빈도를 고려한 자질 필터링 알고리즘을 제시한다. 알고리즘에는 (1) 단위 문서 내 자질 필터링 알고리즘(FFID : feature filtering algorithm in a document), (2) 전체 데이터셋 내 자질 필터링 알고리즘(FFIM : feature filtering algorithm in a document matrix), (3)FFID와 FFIM을 결합한 방법(HFF:a hybrid method combining both FFID and FFIM) 을 제시한다. 실험은 단어반도를 이용한 자질선택 방법, 문서간 동시-링크 정보의 자질확장, 그리고 위에서 제시한 3가지 자질 필터링 방법을 사용하여 클러스터링 했다. 실험 결과는 데이터셋에 따라 조금씩 차이가 나지만, FFID보다 FFIM의 성능이 좋았고, 또 FFID와 FFIM을 결합한 HFF 결과가 더 나은 성능을 보였다. Clustering results differ according to the datasets and the performance worsens even while using web documents which are manually processed by an indexer, because although representative clusters for a feature can be obtained by statistical feature selection methods, irrelevant features(i.e., non-obvious features and those appearing in general documents) are not eliminated. Those irrelevant features should be eliminated for improving clustering performance. Therefore, this paper proposes three feature-filtering algorithms which consider feature values per document set, together with distribution, frequency, and weights of features per document set: (l) features filtering algorithm in a document (FFID), (2) features filtering algorithm in a document matrix (FFIM), and (3) a hybrid method combining both FFID and FFIM (HFF). We have tested the clustering performance by feature selection using term frequency and expand co link information, and by feature filtering using the above methods FFID, FFIM, HFF methods. According to the results of our experiments, HFF had the best performance, whereas FFIM performed better than FFID.

디지털 포렌식 온톨로지를 이용한 디지털 증거의 증거능력에 대한 검증 방법

조혁규,박흠,권혁철,Cho, Hyuk-Gyu,Park, Heum,Kwon, Hyuk-Chul 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지D Vol.16 No.2

디지털 장치들의 활발한 사용은 디지털 증거들을 양산하지만, 이들 증거들이 법정에서 범죄사실을 증명하는 증거로 채택되기에는 많은 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 디지털 포렌식 온톨로지를 이용한 디지털 증거들의 증거능력에 대한 검증 방법을 제안한다. 디지털 증거들의 증거능력을 검증하기 위하여 경찰청에서 정의한 표준 디지털 포렌식 처리절차에 따라 디지털 포렌식 온톨로지를 확장하고, 디지털 포렌식 온톨로지에서 정의한 각 클래스들 간의 property 관계를 설정하였다. 또한 각 클래스간의 property 제한 규칙을 정의하여 활용한다. 이 논문에서 제안된 검증방법과 온톨로지는 디지털 증거 수집을 위한 계획을 수립하거나, 디지털 포렌식의 교육 등에 활용할 수 있다. Although the various crime involved numerous digital evidence, the digital evidence is hard to be acknowledged as a evidence to proof the crime fact in court. We propose the method of verification for the legal admissibility of digital evidence using digital forensics ontology. In order to verify the legal admissibility of digital evidence, we will extend the digital ontology by standard digital forensics process from Digital Forensics Technical Manual defined by KNPA and set up the relation properties and the rule of property constraint to process class in the digital forensics ontology. It is possible for proposed ontology to utilize to plan the criminal investigation and to educate the digital forensics.

단어빈도와 동시링크의 결합을 통한 웹 문서 클러스터링 성능 향상에 관한 연구

이교운,이원희,박흠,김영기,권혁철,Lee, Kyo-Woon,Lee, Won-hee,Park, Heum,Kim, Young-Gi,Kwon, Hyuk-Chul 한국도서관정보학회 2003 한국도서관정보학회지 Vol.34 No.3

이 연구에서는 웹 문서가 갖고 있는 특성, 특히 웹 문서에 포함된 단어 수가 클러스터링 성능에 결정적인 영향을 미친다는 전제 하에, 웹 문서에 포함된 단어 수와 클러스터링 성능과의 관계를 밝힌 다음, 이 부분을 웹 문서의 동시인용 빈도를 이용해 보완할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 연구에서는 네이버 디렉터리 중 '자연과학' 법주에 포함된 1,449개의 웹 문서를 대상으로 단어기반 클러스터링과 링크기반 클러스터링, 그리고 단어-링크 혼합 클러스터링 기법으로 클러스터링 해 보았으며, 그 결과를 네이버 디렉터리에 초기 할당된 법주와 비교해 보았다. In this paper, we have focused that the number of word in the web document affects definite clustering performance. Our experimental results have clearly shown the relationship between the amounts of word and its impact on clustering performance. We also have presented an algorithm that can be supplemented of the contrast portion through co-links frequency of web documents. Testing bench of this research is 1,449 web documents included on 'Natural science' category among the Naver Directory. We have clustered these objects by term-based clustering, link-based clustering, and hybrid clustering method, and compared the output results with originally allocated category of Naver directory.

웹 문서의 단어정보와 링크정보 결합을 이용한 클러스터링 기법

이원희(Won-Hee Lee),이교운(Kyo-Woon Lee),박흠(Heum Park),김영기(Young-Ki Kim),권혁철(Hyuck-Chul Kwon) 한국정보과학회 언어공학연구회 2003 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2003 No.10