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- 저자 : 김용욱(Yonguk Kim) (검색결과 9 건)
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평가 스트림 추세 분석을 이용한 추천 시스템의 공격 탐지
김용욱 ( Yonguk Kim ),김준태 ( Juntae Kim ) 한국인터넷정보학회 2011 인터넷정보학회논문지 Vol.12 No.2
추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다. The recommender system analyzes users` preference and predicts the users` preference to items in order to recommend various items such as book, movie and music for the users. The collaborative filtering method is used most widely in the recommender system. The method uses rating information of similar users when recommending items for the target users. Performance of the collaborative filtering-based recommendation is lowered when attacker maliciously manipulates the rating information on items. This kind of malicious act on a recommender system is called `Recommendation Attack`. When the evaluation data that are in continuous change are analyzed in the perspective of data stream, it is possible to predict attack on the recommender system. In this paper, we will suggest the method to detect attack on the recommender system by using the stream trend of the item evaluation in the collaborative filtering-based recommender system. Since the information on item evaluation included in the evaluation data tends to change frequently according to passage of time, the measurement of changes in item evaluation in a fixed period of time can enable detection of attack on the recommender system. The method suggested in this paper is to compare the evaluation stream that is entered continuously with the normal stream trend in the test cycle for attack detection with a view to detecting the abnormal stream trend. The proposed method can enhance operability of the recommender system and re-usability of the evaluation data. The effectiveness of the method was verified in various experiments.
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GeoRSS 와 핑백을 이용한 지오웹 컨텐츠 서비스 시스템
김용욱 ( Kim Yonguk ),안철범 ( Chulbum Ahn ),나연묵 ( Yunmook Nah ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
전통적인 웹 서비스는 기존의 프로시져 콜을 웹으로 확장하는 것과 구조적인 웹 문서를 제공하는 것에 비중을 맞추어 왔다. 모바일 장비 등이 일반화되어 지리 정보의 이용의 요구는 늘어가고 있으나 이런 요구를 전통적인 웹 서비스를 통해 만족시키기는 어렵다. 본 논문은 기존의 웹 서비스의 문서 포맷을 강화시키고 컨텐츠를 위한 웹 서버를 강화시킨 지오웹 프로바이더, 최종 사용자를 위한 발전된 웹 브라우저, 최종 사용자와 지오웹 프로바이더를 중개할 지오웹 컨테이너 도입을 제안한다. 이 모델을 통해 기존 웹 서비스를 적은 노력으로 지역과 관련된 컨텐츠를 사용자에게 제공해 편익을 향상할 수 있다.
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김용욱 ( Kim Yonguk ),이준우 ( Joon-woo Lee ),나연묵 ( Yunmook Nah ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
위치 기반 웹 서비스 연구는 여러 단말기와 인터넷 포탈의 로컬 서비스에서 이루어져 왔다. 개별 단말기에서 이루어진 작업과 로컬 서비스의 구현은 한정적인 영역으로 제한되어 있다. 인터넷 포탈의 로컬 서비스는 지리정보를 인지할 수 없고 정보의 제공자와 유형이 한정적이다. 휴대 단말기를 위한 컨텐츠는 휴대 단말기를 위한 어플리케이션에 종속적이다. 포탈과 단말기의 제약을 넘어 범용적으로 활용하려면 우선 웹 서비스의 범위를 확장시켜 위치 기반의 컨텐츠를 처리할 수 있게 해야 한다. 본 논문은 범용화된 위치 기반 웹 컨텐츠로 확장을 위해 기반 기술을 정리하며 그 구조와 구현을 다룬다. 이 시스템을 통해 위치 기반 웹 서비스 시스템을 일반화 시킬 수 있다.
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김형일 ( Hyungil Kim ),박준태 ( Juntae Park ),김종일 ( Jongil Kim ),김경섭 ( Kyungsup Kim ),김용욱 ( Yonguk Kim ),김준태 ( Juntae Kim ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.2
본 논문에서는 동적 추천 기능이 있는 자바 기반 음악 추천 서버를 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 서버는 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하며, 독립된 서버로 구성되어 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 또한 이 추천 서버는 특정 사용자나 특정 음악의 정적인(static) 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인(dynamic) 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 정적 성향이란 어떤 사용자가 가지고 있는 음악에 대한 기본적인 취향을 나타내고, 동적 성향이란 특정한 상황이나 분위기에 따라 유동적으로 변하는 성향을 의미한다. 본 논문에서 소개하는 추천 서버는 정적 성향과 동적 성향에 대하여 각각 추천할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 이러한 기능을 바탕으로 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였다.
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HCI 기반 의료정보 시스템을 위한 뇌영상의 객체 분류를 이용한 이상 부위 추출
김형일(Hyungil Kim),윤현님(Hyunnim Yoon),김용욱(Yonguk Kim) 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol.10 No.1
In case medical information systems provide only general image information and medical information, they restrict convenience and efficiency in physicians’ diagnostic and therapeutic activities. In this paper, we propose a HCI-based medical information system that extracts objects suspected to be brain tumor and provides them together with patient information and image information in order to support physicians’ diagnostic and therapeutic activities. This system performed SVM?based object classification using various object characteristics of brain images in order to extract abnormal objects suspected to be brain tumors. The experiment used abnormal objects suspected to be brain tumors, white matter, gray matter, and cerebrospinal fluid, and the experimental results showed the average accuracy of 74.4%.
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김형일(Hyungil Kim),김용욱(Yonguk Kim) 한국정보과학회 2007 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.34 No.1
본 논문에서는 뇌 자기공명영상을 분류하기 위하여 결정트리 알고리즘을 2 단계로 적용하는 영상 분류 시스템을 제안한다. 영상으로부터 얻을 수 있는 정보에는 두 종류가 있다. 하나는 크기, 색상, 질감, 윤곽선 등 영상으로부터 직접 얻을 수 있는 하위레벨 특징들이고, 다른 하나는 특정 객체의 존재 유무, 여러 부위 사이의 공간적 관계 등 분할된 영상들에 대한 해석을 통해서 얻을 수 있는 상위레벨 특징들이다. 의미에 따라 영상을 분류하기 위해서는 상위레벨 특징들을 기반으로 학습 및 분류가 수행되어야 한다. 제안하는 시스템에서는 결정트리 학습을 각각의 레벨에 개별적으로 적용하며, 하위레벨 분류 결과를 이용하여 상위레벨의 특징을 추출한다. 종양이 있는 뇌 자기공명영상 집합에 대하여 분류 실험을 수행하였으며, 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효과를 확인하였다. In this paper we present a system that classifies brain MR images by using 2 level decision tree learning. There are two kinds of information that can be obtained from images. One is the low-level features such as size, color, texture, and contour that can be acquired directly from the raw images, and the other is the high-level features such as existence of certain object, spatial relations between different parts that must be obtained through the interpretation of segmented images. Learning and classification should be performed based on the high-level features to classify images according to their semantic meaning. The proposed system applies decision tree learning to each level separately, and the high-level features are synthesized from the results of low-level classification. The experimental results with a set of brain MR images with tumor are discussed. Several experimental results that show the effectiveness of the proposed system are also presented.
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金容旭 연세법학회 2004 연세법학 Vol.10 No.2
Recently stalking is far more prevalent than anyone has imagined. Although stalking has been a problem for many years, only in this decade has it recieved attention from lawmakers and law enforcement agencies(In 2003 some members of National Assembly submitted a bill, 'Anti-Stalking Act'). Now current statutes address some forms of stalking, nevertheless there are gaps in current statutes and existing stalking. We should review existing stalking and our current statutes to determine whether they address stalking and, if not, expeditiously enact a specific stalking laws that prohibit stalking effectively.
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