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      • KCI등재

        SAT를 이용한 정보흐름의 안전성 분석

        김제민,고훈준 한국디지털정책학회 2016 디지털융복합연구 Vol.14 No.6

        PC와 모바일 기기에 있는 다양한 프로그램을 이용하여 인터넷을 이용하는 사람들이 늘어날수록 프로그램에서 개인정보 등이 유출될 가능성은 매우 높아지고 있다. 따라서 인터넷을 사용하는 프로그램에서 정보흐름의 안전성 분석을 한 후에 개인정보의 유출이 없는 안전한 프로그램을 사용해야 한다. 정보흐름의 안전성 분석은 프로그램 내에서 정보의 흐름이 안전한지 분석하는 방법으로 정보흐름이 안전하면 개인정보 유출이 없고 안전하지 않으면 개인정보 유출이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 SAT 해결기를 활용하여 정보흐름 분석을 수행하는 방법을 제시한다. 이 방법은 보안 수준이 설정된 변수를 포함하는 프로그램을 제어와 정보흐름을 나타내는 명제 논리식으로 변환하고, SAT 해결기를 이용해 명제 논리식으로부터 만족가능성 여부를 판단한다. 판단된 결과를 통해 프로그램에서 정보흐름이 안전한지 알 수 있으며, 안전하지 않은 경우 반례를 생성하여 어느 부분에서 안전하지 않은 지 알 수 있다. As many people use internet through the various programs of PC and mobile devices, the possibility of private data leak is increasing. A program should be used after checking security of information flow. Security analysis of information flow is a method that analyzes security of information flow in program. If the information flow is secure, there is no leakage of personal information. If the information flow not secure, there may be a leakage of personal information. This paper proposes a method of analyzing information flow that facilitates SAT solver. The method translates a program that includes variables where security level is set into propositional formula representing control and information flow. The satisfiability of the formula translated is determined by using SAT solver. The security of program is represented through the result. Counter-example is generated if the program is not secure.

      • KCI등재

        시멘틱 웹 환경에서의 개인화 검색

        김제민,박영택,Kim, Je-Min,Park, Young-Tack 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.5

        웹에 분산된 모든 윈 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 김색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화 된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화 된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법, 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다. The semantic web environment promise semantic search of heterogeneous data from distributed web page. Semantic search would resuit in an overwhelming number of results for users is increased, therefore elevating the need for appropriate personalized ranking schemes. Culture Finder helps semantic web agents obtain personalized culture information. It extracts meta data for each web page(culture news, culture performance, culture exhibition), perform semantic search and compute result ranking point to base user profile. In order to work efficient, Culture Finder uses five major technique: Machine learning technique for generating user profile from user search behavior and meta data repository, an efficient semantic search system for semantic web agent, query analysis for representing query and query result, personalized ranking method to provide suitable search result to user, upper ontology for generating meta data. In this paper, we also present the structure used in the Culture Finder to support personalized search service.

      • KCI등재

        시멘틱 웹 환경에서의 개인화 검색

        김제민,박영택 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.13 No.5

        The semantic web environment promise semantic search of heterogeneous data from distributed web page. Semantic search would result in an overwhelming number of results for users is increased, therefore elevating the need for appropriate personalized ranking schemes. Culture Finder helps semantic web agents obtain personalized culture information. It extracts metadata for each web page(culture news, culture performance, culture exhibition), perform semantic search and compute result ranking point to base user profile. In order to work efficient, Culture Finder uses five major technique: Machine learning technique for generating userprofile from user search behavior and metadata repository, an efficient semantic search system for semantic web agent, query analysis for representing query and query result, personalized ranking method to provide suitable search result to user, upper ontology for generating metadata. In this paper, we also present the structure used in the Culture Finder to support personalized search service. 웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과에 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기 위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시멘틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과적인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성하기 위한 상위 온톨로지 표현 방법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 대한 기법을 제안한다.

      • Ag 함량이 낮은 BGA 솔더 접합부의 열적 신뢰성에 관한 연구

        김제민,조윤성,이관훈 한국신뢰성학회 2016 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.05

        최근 IT 산업이 빠르게 발전하면서 스마트폰, 웨어러블 디바이스 모바일기기의 발달에 따라 무연 솔더를 적용하는 많은 전자 모듈에 보다 높은 수준의 낙하 충격 안정성을 갖춘 솔더가 요구되고 있다. 이러한 사회적 분위기 속에서 높은 수준의 낙하 충격 안정성을 가진 Low Ag의 솔더볼 적용이 많아지고 있다. 그러나, Ag 함량이 1.5% 이하인 Low Ag 솔더의 경우 3~4%인 High Ag 솔더의 경우보다 열충격 신뢰성이 떨어지는 문제로 인해, 여러 강점에도 불구하고 Low Ag 솔더 적용에 어려움을 초래하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 1.5% 이하 Low Ag 솔더를 3~4%인 High Ag 솔더와 함께 온도변화시험을 실시하며 전기적 특성 변화와 BST (Ball Shear Test), 그리고 솔더 접합부의 계면 상태를 관찰하여, 1.5% 이하 Low Ag 솔더의 온도 변화에 대한 신뢰성을 분석하였다.

      • 가정용 MEMS형 열측정 적외선 센서에 대한 신뢰성 연구

        김제민,조윤성,이관훈 한국신뢰성학회 2016 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2016 No.05

        적외선을 이용한 열측정 센서는 단순히 온도를 측정하는 것이 아니라 열화상으로 구현할 수 있는 이미지 기술을 포함하기 때문에, 체온계, 가전기기, 열화상 카메라, 자동차뿐만 아니라 스마트폰, 웨어러블 IT, 사물인터넷(IoT) 등의 성장과 함께 응용시장이 급속히 넓어지고 있다. 열측정 적외선 센서는 비접촉식으로 측정되기 때문에, 렌즈와 센서 소자가 광학계를 구성하고 있다. 따라서 외부의 여러 스트레스에 의해 특성에 영향을 받을 수 있어 최근 신뢰성이 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 적외선을 이용한 열측정 센서에 대해 여러 신뢰성 시험을 수행하고 결과를 분석하였다.

      • KCI등재

        비단조 추론과 귀납적 기계학습 기반 적응형 전략 게임 엔진

        김제민,박영택,Kim, Je-Min,Park, Young-Tack 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.1

        요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임들은 장르가 가지는 특성을 이행하지 못하고 있다. 사용자 객체의 행위에 적절히 대응하는 컴퓨터 객체의 행위를 추론해내지 못함은 물론이고 다양하게 구사되는 사용자의 전략에 대책을 마련할 수 있는 학습 능력을 갖추고 있지 못하기 때문에 사용자들은 별다른 전략 없이 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리할 수 있다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 객체에 추론 능력과 학습 능력을 적용하기 위해서 비단조 추론방식과 귀납적 기계 학습을 적용한 전략게임 인공지능 엔진을 연구한다. 본 논문에서는 다음 3가지 부분에 중점을 두고 엔진을 연구하였다. 첫째 사용자가 제어하는 객체들의 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자의 객체 행위로 추상화하는 사용자 행위 모니터, 둘째 추상화된 사용자의 객체 행위에 대응하는 컴퓨터 객체들의 행위와 사용자의 전략을 학습하는 학습 엔진, 셋째 추상화되어 있는 컴퓨터 객체의 행위를 게임에 반영하는 행위 표현기를 중심으로 연구하고 있다. 특히 본 논문에서는 보다 정확하게 사용자 객체의 전략 행위를 학습하고, 사용자의 객체에 대응하는 컴퓨터 객체 행위를 만들어내기 위해서 비단조 추론과 기계 학습 기법중 하나인 귀납적 학습 방식을 적용하는 2단계의 구조를 연구하고 있다. 즉, 귀납적 학습 방법을 통해서 컴퓨터 객체가 학습한 정보를 바탕으로 비단조 추론을 이용하여 컴퓨터 객체의 행위와 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 비단조 추론과 귀납적 기계 학습을 적용하여 기존 컴퓨터 객체의 행위와의 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 객체가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다. Strategic games are missing special qualities of genre these days. Game engines neither reason about behaviors of computer objects nor have learning ability that can prepare countermeasure in variously command user's strategy. This paper suggests a strategic game engine that applies non-monotonic reasoning and inductive machine learning. The engine emphasizes three components -“user behavior monitor”to abstract user's objects behavior,“learning engine”to learn user's strategy,“behavior display handler”to reflect abstracted behavior of computer objects on game. Especially, this paper proposes two layered-structure to apply non-monotonic reasoning and inductive learning to make behaviors of computer objects that learns strategy behaviors of user objects exactly, and corresponds in user's objects. The engine decides actions and strategies of computer objects with created information through inductive learning. Main contribution of this paper is that computer objects command excellent strategies and reveal differentiation with behavior of existing computer objects to apply non-monotonic reasoning and inductive machine learning.

      • KCI등재

        비단조 추론과 귀납적 기계학습 기반 적응형 전략 게임 엔진

        김제민,박영택 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.1

        Strategic games are missing special qualities of genre these days. Game engines neither reason about behaviors of computer objects nor have learning ability that can prepare countermeasure in variously command user's strategy. This paper suggests a strategic game engine that applies non-monotonic reasoning and inductive machine learning. The engine emphasizes three components -"user behavior monitor" to abstract user's objects behavior, "learning engine" to learn user's strategy, "behavior display handler" to reflect abstracted behavior of computer objects on game. Especially, this paper proposes two layered-structure to apply non-monotonic reasoning and inductive learning to make behaviors of computer objects that learns strategy behaviors of user objects exactly, and corresponds in user's objects. The engine decides actions and strategies of computer objects with created information through inductive learning. Main contribution of this paper is that computer objects command excellent strategies and reveal differentiation with behavior of existing computer objects to apply non-monotonic reasoning and inductive machine learning. 요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임들은 장르가 가지는 특성을 이행하지 못하고 있다. 사용자 객체의 행위에 적절히 대응하는 컴퓨터 객체의 행위를 추론해내지 못함은 물론이고 다양하게 구사되는 사용자의 전략에 대책을 마련할 수 있는 학습 능력을 갖추고 있지 못하기 때문에 사용자들은 별 다른 전략 없이 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리할 수 있다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 객체에 추론 능력과 학습 능력을 적용하기 위해서 비단조 추론방식과 귀납적 기계 학습을 적용한 전략게임 인공지능 엔진을 연구한다. 본 논문에서는 다음 3가지 부분에 중점을 두고 엔진을 연구하였다. 첫째 사용자가 제어하는 객체들의 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자의 객체 행위로 추상화하는 사용자 행위 모니터, 둘째 추상화된 사용자의 객체 행위에 대응하는 컴퓨터 객체들의 행위와 사용자의 전략을 학습하는 학습 엔진, 셋째 추상화되어 있는 컴퓨터 객체의 행위를 게임에 반영하는 행위 표현기를 중심으로 연구하고 있다. 특히 본 논문에서는 보다 정확하게 사용자 객체의 전략 행위를 학습하고, 사용자의 객체에 대응하는 컴퓨터 객체 행위를 만들어내기 위해서 비단조 추론과 기계 학습 기법중 하나인 귀납적 학습 방식을 적용하는 2단계의 구조를 연구하고 있다. 즉, 귀납적 학습 방법을 통해서 컴퓨터 객체가 학습한 정보를 바탕으로 비단조 추론을 이용하여 컴퓨터 객체의 행위와 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 비단조 추론과 귀납적 기계 학습을 적용하여 기존 컴퓨터 객체의 행위와의 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 객체가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.

      • KCI등재

        근거리 영역에서의 개인 경로 학습을 위한 노이즈 좌표 제거 및 이동 궤적의 단순화 기법

        김제민,양승국,백혜정,전명중,박영택 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.39 No.4

        지능형 시스템이 사용자에게 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 위치를 인지하고 있어야 한다. 따라서 각 개인이 특정 장소로 이동하는 사용자 경로 정보는 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 좋은 자료가 된다. 개인 경로를 학습하기 위해서는 사용자의 위치와 이동 궤적을 표현한 자료가 필요하다. 사용자의 이동 정보를 파악하기 위한 지표로 GPS가 많이 사용되고 있다. 그러나 일반적으로 GPS는 수신 오류율로 인해 사용자의 위치 좌표가 부정확하게 수신될 수 있다. 또한 많은 양의 좌표로 구성된 GPS 이력을 기반으로 이동 경로를 계산할 경우 높은 시간 복잡도를 보일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위해서 근거리 영역에서의 효과적인 이동 경로 학습 기법을 제안한다. 본 기법은 GPS 좌표의 오류 검출, 이동 궤적의 단순화, 경로 결정의 세 단계로 구성된다. GPS 좌표의 오류 검출은 이웃하는 좌표간의 속도, 각도 및 와이파이 신호의 강도 차이를 통하여 부정확하게 수신된 좌표를 검출하고, 이동궤적의 단순화는 수신된 좌표 중에서 이동 궤적의 특징을 잘 반영하는 좌표를 결정하며, 경로의 유사성 검출은 개인 경로 인지를 위해 유사성이 높은 이동 궤적을 선별하는 과정이다. 본 논문에서 제안하는 기법은 특히 학교와 같은 근거리 범위 내에서 개인 이동 경로를 파악하는데 효과적으로 적용될 수 있다. Intelligent system should recognize users' current locations for providing location based service. Therefore, personal routes moving each person to specific places are good resources for location based service. In order to learn personal routes, data which present users' locations and trajectory are positively necessary. GPS coordinates are mostly utilized for recognizing users' locations. However, users' location coordinates might be incorrectly detected because GPS has an error of receive about 50 meter. In addition, the processing of route learning based on GPS history composed to many coordinates requires high time complexity. In this paper, we propose an approach of personal route learning improving these weak points. This approach consists of GPS noise detecting, trajectories simplification and personal route decision. The step of GPS noise detecting removes incorrect GPS coordinates detected by the difference of velocity, angle and WiFi strength between neighbor coordinates. The step of trajectories simplification decides coordinates which reflect features of a user's trajectory and the step of personal rout decision make each other trajectories taking high similarity a cluster. In this paper, the proposed approach is suitable for recognizing personal routes in close range as like universities.

      • 가상공학을 활용한 네트워크 장비의 설계 신뢰성 확보

        김제민,조윤성,이관훈,이상선 한국신뢰성학회 2018 한국신뢰성학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.10

        네트워크 스위치는 장비 특성상 24시간, 365일 안정적인 동작을 수행하여야 한다. 이를 위해 설계단계에서부터 목표 수명을 만족하도록 설계되어야 한다. 이러한 설계 신뢰성을 확보하기 위해서는 가상공학 활용이 필수적이다. 본 논문에서는 네트워크 스위치의 설계 단계에서 FAN의 위치, 동작 조건에 따른 내부 온도변화 예측을 가상공학을 통해 수행하였다. 그리고, 실제 개발품으로 신뢰도 예측과 가속시험을 수행하였다.

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