RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      선택해제
      • 좁혀본 항목 보기순서

        • 원문유무
        • 음성지원유무
          • 원문제공처
          • 등재정보
          • 학술지명
          • 주제분류
          • 발행연도
          • 작성언어
          • 저자

        오늘 본 자료

        • 오늘 본 자료가 없습니다.
        더보기
        • 무료
        • 기관 내 무료
        • 유료
        • 사회복지공무원의 재량행위에 대한 연구

          고수정 한국지방정부학회 2014 한국지방정부학회 학술대회 논문집 Vol.2014 No.1

          '스콜라' 이용 시 소속기관이 구독 중이 아닌 경우, 오후 4시부터 익일 오전 7시까지 원문보기가 가능합니다.

        • KCI등재

          귀납 추리를 이용한 침입 흔적 로그 순위 결정

          고수정,Ko, Sujeong 한국인터넷방송통신학회 2019 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.19 No.1

          대량의 로그 자료로부터 가장 적합한 정보를 추출하기 위한 방법 중 귀납 추리를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 분석에서 침입 흔적 로그의 순위를 결정하기 위하여 귀납 추리를 이용한 방법 중 분류에 있어서 우수한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다. 이를 위하여, 훈련 로그 집합의 로그 데이터를 침입 흔적 로그와 정상 로그로 분류한다. 분류된 각 집합으로부터 연관 단어를 추출하여 연관 단어 사전을 생성하고, 생성된 사전을 기반으로 각 로그를 벡터로 표현한다. 다음으로, 벡터로 표현된 로그를 SVM을 이용하여 학습하고, 학습된 로그 집합을 기반으로 테스트 로그 집합을 정상 로그와 침입 흔적 로그로 분류한다. 최종적으로, 포렌식 분석가에게 침입 흔적 로그를 추천하기 위하여 침입 흔적 로그의 추천 순위를 결정한다. Among the methods for extracting the most appropriate information from a large amount of log data, there is a method using inductive inference. In this paper, we use SVM (Support Vector Machine), which is an excellent classification method for inductive inference, in order to determine the ranking of intrusion logs in digital forensic analysis. For this purpose, the logs of the training log set are classified into intrusion logs and normal logs. The associated words are extracted from each classified set to generate a related word dictionary, and each log is expressed as a vector based on the generated dictionary. Next, the logs are learned using the SVM. We classify test logs into normal logs and intrusion logs by using the log set extracted through learning. Finally, the recommendation orders of intrusion logs are determined to recommend intrusion logs to the forensic analyst.

        • KCI등재후보

          교육불평등(Educational Inequality)에 대한 조기개입정책 분석 : 영국의 Sure Start 프로그램을 중심으로

          고수정 대한지방자치학회 2016 한국지방자치연구 Vol.18 No.2

          본 논문의 목적은 교육불평등 해소에 대한 정책 중의 하나의 영국 Sure Start 프로그램을 분석하여, 이를 토대로 우리나라에서 시행하고 있는 각종 교육불평등 완화 정책의 적실성을 제고하기 위한 시사점을 제공하는데 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 슈어스타트 프로그램의 분석을 위해 관리운영, 재정, 프로그램, 성과관리, 사회적 지원이라는 다섯 가지 변수를 활용하였다. 분석결과, 슈어스타트는 단일법 체제하에서 이루어지는 통합적인 지원사업으로서, 지방자치단체 주도로 사업이 이루어진다는 점, 지역사회 기관과의 활발한 연계를 통하여 프로그램의 성고를 제고하고 있다는 점, 지역의 특색과 지역주민들의 수요를 반영한 프로그램 중심으로 이루어지고 있다는 점, 단지 저소득계층의 아동뿐만 아니라 그 가족도 프로그램 운영의 대상에 포함시키고 있는 점 등과 같은 특징이 발견되었다. 이를 바탕으로 우리나라 교육불평등 완화 정책의 적실성을 제고하기 위하여 유사 중복되어 운영되고 있는 다양한 사업들을 조정 관리할 필요성의 제기와 이를 위한 지방자치단체 중심의 거점단위 육성, 질적인 개선의 노력, 지방자치단체 주도의 지역사회자원개발 노력, 지역맞춤형 프로그램의 개발 및 지역사회연계 촉진과 이를 반영한 성과지표의 개발 등을 제언하였다. The purpose of this paper is to scrutinize the Sure Start Program of the U.K., which is recognized as of the latest projects to tackle educational inequality, and to make suggestions to enhance the relevance of the government policies targeting to alleviate educational inequality in Korea. To the end, this paper first reviewed the concept of educational inequality and established the analytical framework including the five variables of management system, finance, program contents, performance evaluation, and social support system. The next chapter undertook a case study about the Sure Start Program, based on the above-mentioned five variables. As a result of analysis, the following could be suggested as the factors that made the Sure Start Program a successful project to tackle educational inequality in the Britain: unified legal system, the systematic support system, continuous efforts to improve the quality of the program, the active participation of other bodies and social networks, and customization at local level. The conclusion of this paper suggested the implications of the Sure Start Program for the improvement of the relevant educational policies in Korea.

        • KCI등재

          협력적 여과 시스템에서 산포도를 이용한 잡음 감소

          고수정 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.14 No.7

          협력적 여과 시스템의 사용자-아이템 행렬은 사용자들이 아이템에 대하여 평가할 경우 사용자들의 감정 상태가 일정하지 않음으로 인하여 평가 결과에 잡음을 포함할 가능성이 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 산포도를 이용하여 추천 정보로서 이용하기에 부적당한 평가값들을 제외시킴으로써 사용자-아이템 행렬을 최적화시키고, 아이템 정보와 사용자 정보를 반영하여 고유의 사용자의 평가값을 기반으로 선호도를 예측하였을 때 발생하는 잡음을 감소시킨다. 산포도의 변이계수가 갖는 단점을 보완하기 위하여 백분위수를 이용하여 극한적인 평가값을 제거하고, 사용자의 변이계수와 아이템의 중위수를 병합하여 가중치가 부여된 사용자-아이템 행렬을 구성한다. 마지막으로 이를 기반으로 새로운 사용자의 선호도를 예측한다. 제안된 방법은 영화에 대해 평가한 MovieLens 시스템의 데이터베이스를 이용하여 평가되었으며, 기존의 방법보다 성능이 높음을 보인다. Collaborative filtering systems have problems when users rate items and the rated results depend on their feelings, as there is a possibility that the results include noise. The method proposed in this paper optimizes the matrix by excluding irrelevant ratings as information for recommendations from a user-item matrix using dispersion. It reduces the noise that results from predicting preferences based on original user ratings by inflecting the information for items and users on the matrix. The method excludes the ratings values of the utmost limits using a percentile to supply the defects of coefficient of variance and composes a weighted user-item matrix by combining the user coefficient of variance with the median of ratings for items. Finally, the preferences of the active user are predicted based on the weighted matrix. A large database of user ratings for movies from the MovieLens recommender system is used, and the performance is evaluated. The proposed method is shown to outperform earlier methods significantly.

        • KCI등재

          협력적 여과 시스템에서 산포도를 이용한 잡음 감소

          고수정,Ko, Su-Jeong 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지B Vol.14 No.7

          협력적 여과 시스템의 사용자-아이템 행렬은 사용자들이 아이템에 대하여 평가할 경우 사용자들의 감정 상태가 일정하지 않음으로 인하여 평가 결과에 잡음을 포함할 가능성이 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 산포도를 이용하여 추천 정보로서 이용하기에 부적당한 평가값들을 제외시킴으로써 사용자-아이템 행렬을 최적화시키고, 아이템 정보와 사용자 정보를 반영하여 고유의 사용자의 평가값을 기반으로 선호도를 예측하였을 때 발생하는 잡음을 감소시킨다. 산포도의 변이계수가 갖는 단점을 보완하기 위하여 백분위수를 이용하여 극한적인 평가값을 제거하고, 사용자의 변이계수와 아이템의 중위수를 병합하여 가중치가 부여된 사용자-아이템 행렬을 구성한다. 마지막으로 이를 기반으로 새로운 사용자의 선호도를 예측한다. 제안된 방법은 영화에 대해 평가한 MovieLens 시스템의 데이터베이스를 이용하여 평가되었으며, 기존의 방법보다 성능이 높음을 보인다. Collaborative filtering systems have problems when users rate items and the rated results depend on their feelings, as there is a possibility that the results include noise. The method proposed in this paper optimizes the matrix by excluding irrelevant ratings as information for recommendations from a user-item matrix using dispersion. It reduces the noise that results from predicting preferences based on original user ratings by inflecting the information for items and users on the matrix. The method excludes the ratings values of the utmost limits using a percentile to supply the defects of coefficient of variance and composes a weighted user-item matrix by combining the user coefficient of variance with the median of ratings for items. Finally, the preferences of the active user are predicted based on the weighted matrix. A large database of user ratings for movies from the MovieLens recommender system is used, and the performance is evaluated. The proposed method is shown to outperform earlier methods significantly.

        연관 검색어 추천

        활용도 높은 자료

        이 검색어로 많이 본 자료

        해외이동버튼