앙상블 Support Vector Machine과 하이브리드 SOM을 이용한 동적 웹 정보 추천 시스템

윤경배,최준혁,Yoon, Kyung-Bae,Choi, Jun-Hyeog 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.7

최근, 인터넷 쇼핑몰과 같은 웹 사이트를 대상으로 각 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 사용자 프로파일과 명시적 피드백에 의존하는 대부분의 웹 정보 추천 시스템의 경우 사용자의 다양하고 정확한 정보를 필요로 하지만 실세계의 문제에 있어 이러한 연관 정보를 얻기란 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자의 명시적 피드백과 프로파일에 의존하지 않는 웹 정보 서비스를 위한 정보 예측 기법을 제안한다. 이를 위해 앙상블 Support Vector Machine과 하이브리드 SOM을 설계하고 적용하여 웹 로그 데이터의 희소성 문제를 해결하면서 대용량 웹 데이터로부터 사용자에게 꼭 필요하고 유용한 정보를 추천할 수 있는 동적 웹 정보 예측 시스템을 설계하고 구현한다. Recently, some studies of a web-based information recommendation technique which provides users with the most necessary information through websites like a web-based shopping mall have been conducted vigorously. In most cases of web information recommendation techniques which rely on a user profile and a specific feedback from users, they require accurate and diverse profile information of users. However, in reality, it is quite difficult to acquire this related information. This paper is aimed to suggest an information prediction technique for a web information service without depending on the users'specific feedback and profile. To achieve this goal, this study is to design and implement a Dynamic Web Information Prediction System which can recommend the most useful and necessary information to users from a large volume of web data by designing and embodying Ensemble Support Vector Machine and hybrid SOM algorithm and eliminating the scarcity problem of web log data.

하이브리드 SOM을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법

윤경배,박창희,Yoon, Kyung-Bae,Park, Chang-Hee 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.4

최근, 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 인터넷 쇼핑몰등을 대상으로 활발히 진행되고 있다. 그 중 SOM(Self-Organizing Feature Maps)을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법은 빠른 수행 속도와 간편하게 사용할 수 있는 장점이 존재하나, 모형에 대한 설명력 부족 및 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점인 모형에 대한 설명력 부족을 베이지안 추론 기법으로 해결하며, 하이브리드 SOM을 이용하여 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 것이 아니라 가중치가 속하게 되는 분포가 결정되도록 한다. 이러한 하이브리드 SOM을 이용하여 동적 웹 정보 추천 기법을 설계하고 구현하여 기존의 웹 정보 추천 기법과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 기법의 우수함이 입증되었다. Recently, provides information which is most necessary to the user the research against the web information recommendation system for the Internet shopping mall is actively being advanced. the back which it will drive in the object. In that Dynamic Web Recommendation Method Using SOM (Self-Organizing Feature Maps) has the advantages of speedy execution and simplicity but has the weak points such as the lack of explanation on models and fired weight values for each node of the output layer on the established model. The method proposed in this study solves the lack of explanation using the Bayesian reasoning method. It does not give fixed weight values for each node of the output layer. Instead, the distribution includes weight using Hybrid SOM. This study designs and implements Dynamic Web Recommendation Method Using Hybrid SOM. The result of the existing Web Information recommendation methods has proved that this study's method is an excellent solution.

압수 수색된 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 포렌식 증거 자료

윤경배,천우성,박대우,Yoon, Kyung-Bae,Chun, Woo-Sung,Park, Dea-Woo 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.2

There are three ways how to extract forensic evidence from mobile phone, such as SYN, JTAG, Revolving. However, it should be a different way to extract forensic evidence due to the differences of their usage and technology between them(mobile phone and smart phone). Therefore, in this paper, I will come up with extraction method that forensics evidence by search and seizure of a smart phone. This study aims to analyze specifications and O.S., backup analysis, evidence in smart to analyze for search and seizure of a smart phone commonly used google android and windows mobile smart phone. This study also aim to extract forensics evidence related to google android and phone book, SMS, photos, video of window mobile smart phone to make legal evidence and forensics report. It is expected that this study on smart phone forensics technology will contribute to developing mobile forensics technology. 휴대폰에서 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법은 SYN, JTAG, Revolving 3가지 방법이 있다. 하지만 휴대폰과 스마트폰의 기술과 사용방법의 차이로 인하여, 포렌식 증거 자료를 추출하는 방법도 달라야 한다. 따라서 본 논문에서는 압수 수색된 스마트폰에서의 포렌식 증거 자료의 추출 방법을 연구하고자 한다. 압수 수색된 스마트폰에서 많이 사용되는 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 분석을 위하여 스마트폰의 사양과 운영체제, 백업 분석, 증거 자료를 분석 한다. 또한 구글 안드로이드와 윈도우모바일 스마트폰의 전화번호부, SMS, 사진, 동영상에 관한 포렌식 증거 자료를 추출하여 법적인 증거자료와 포렌식 보고서를 생성한다. 본 논문에서 실험된 스마트폰 포렌식 기술 연구는 모바일 포렌식 기술 발전에 기여할 것이다.

하이브리드 SOM을 이용한 효율적인 지식 베이스 관리

윤경배,최준혁,왕창종,Yoon, Kyung-Bae,Choi, Jun-Hyeog,Wang, Chang-Jong 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.5

정보 기술 분야의 지능화 요구는 매우 빠르게 증가하고 있다. 특히 대량의 데이터로부터 지식을 찾아내어 최적의 의사결정을 해야하는 KDD(Knowledge Discovery in Database)분야에서는 그 요구가 더욱 더 크게 된다. 지능화된 의사결정을 위해서는 대용량 지식 베이스(Knowledge Base)의 효율적인 관리가 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 이러한 지식 베이스로부터 의사결정 관리에 필요한 지식을 얻기 위해 효율적으로 지식 베이스를 검색하고 갱신하는 관리 방법을 위해 자율학습 신경망인 자기조직화 지도에 확률적 분포 이론을 결합한 하이브리드(Hybrid) SOM을 제안한다. 제안 방법을 이용한 효율적 지식 베이스의 관리를 시뮬레이션 실험을 통하여 수행하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 Hybrid SOM이 지식 베이스 관리에 효율적인 성능을 나타냄이 증명되었다. There is a rapidly growing demand for the intellectualization of information technology. Especially, in the area of KDD (Knowledge Discovery in Database) which should make an optimal decision of finding knowledge from a large amount of data, the demand is enormous. A large volume of Knowledge Base should be efficiently managed for a more intellectual choice. This study is proposing a Hybrid SOM for an efficient search and renewal of knowledge base, which combines a self-study nerve network, Self-Organization Map with a probable distribution theory in order to get knowledge needed for decision-making management from the Knowledge Base. The efficient knowledge base management through this proposed method is carried out by a stimulation test. This test confirmed that the proposed Hybrid SOM can manage with efficiency Knowledge Base.

융선 기울기의 변화량을 이용한 앙상블 지문분류 시스템

윤경배(Kyung-bae Yoon),박창희(Chang-hee Park) 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.13 No.5

앙상블 Support Vector Machine과 하이브리드 SOM을 이용한 동적 웹 정보 추천 시스템

윤경배(Kyung-Bae Yoon),최준혁(Jun-Hyeog Choi) 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.13 No.4

성형제조업의 생산설비정보화 시스템 표준모델 구축 및 효과 분석

윤경배(Kyung-Bae Yoon) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.2

본 연구는 중소기업의 정보화를 추진함에 있어, 정보화 중에서도 중단기적인 도입 성과를 낼 수 있는 생산설비정보화 구축을 위하여, 성형제조업 분야의 생산실적 수집에 대한 표준 모델을 연구 개발한다. 성형제조업 생산설비정보화 표준화를 위한 개발방법론은 기 연구 개발된 생산설비정보화 개발 방법론(PSDM)을 적용하며, 표준화 모델은 생산관리 프로세스 중 메인 프로세스인 원자재수급 관리와 생산량 집계 2개의 프로세스를 표준화 시키고 표준 모듈을 개발한다. 본 연구로 생산설비정보화를 구축하고자 하는 성형제조업 중소기업 및 관련 전문 IT업체 들이 표준화된 모듈을 적용하여 시스템을 보다 효과적으로 구축 할 수 있으며, 시스템에 대한 구축 용이성과 신뢰성을 제공한다. 본 연구 결과를 적용함으로써 생산공정의 불합리한 요소제거, 생산제품 품질 향상, 생산비용절감이 가능하다. The purpose of this research is to develop a standard model for the compilation of production results in molding business to establish the informatization system for the production facility among informatizadon projects which can generate the performance of medium and short term introduction of the project in implementing the system to small and medium industry. The theory on the development method for the standardization of informatization for production facility in molding business applies PSDM (Production System Development Method) for which a number of researches were already done while developing a standardization model by standardizing two processes of raw material demand/supply management and making sum total for production quantity which are main processes for production management process. On the basis of the result of this research, small and medium companies in molding business and relevant specialized IT companies which desire to establish production facility informatization systems will be able to establish more efficient system by applying standardized model, and the result of research will enable to facilitate the establishment of the system for them while providing reliability of the system. Through the application of the result of this research, it will be possible to accomplish the elimination of unreasonable factors in production process, the enhancement of product quality and the saving of production cost.

ERP시스템을 이용한 자동차부품 제조업의 효율적인 가용재고관리 프로세스에 대한 표준화 모델 개발 및 효과분석

윤경배(Kyung-Bae Yoon) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.2

본 연구는 자동차부품제조업의 전사적 자원관리(ERP : Enterprise Resource Planning)시스템 전체 모듈중 가용재고관리 프로세스에 대한 표준화 모델을 개발한다. 표준화 모델은 중소기업청 및 중소기업기술정보진흥원에서 제시한 정보화구축 개발 방법론에 준하여 단계별 방법론에 따라 시스템이 구축되게 된다. 표준화 모델은 가용 재고관리 프로세스를 위한 발주관리, 입고관리, 출고관리, 재고관리의 프로세스를 표준화 시키고 표준모듈을 개발한다. 본 연구로 ERP시스템 하에서 가용재고관리 프로세스를 구축하고자 하는 제조기업 및 관련 전문 IT업체 들이 표준화된 모듈을 적용하여 시스템을 보다 효과적으로 구축 할 수 있으며, 시스템에 대한 구축 용이성과 신뢰성을 제공한다. 본 연구 결과를 적용함으로써 기업의 원자재 및 제품의 과다보유를 방지하고 적정, 안전재고를 항시 보유할 수 있으며 실시간 재고파악, 고객납기 준수, 과다제품 생산 방지 및 재고비용 절감 등이 가능하다. The purpose of this research is to develop a standardization model for available stock management process among the entire Enterprise Resource Planning System modules of Automobile Parts Manufacturing Industry. The standardization model system is constructed through the phased method based on the development methodology of information establishment suggested by the Small and Medium Business Administration and Korea Technology and Information Promotion Agency for Small & Medium Enterprises. The standardization model is to develop the process modules of ordering management, storing management, delivering management, and stock management for available stock management process. The study will help the manufacturing business and related IT business which want to construct available stock management process under the ERP system to establish the system more effectively by applying the standardization model and also will provide them with construction availability and reliability. By application of this study results, the businesses will not only prevent the excessive possession of raw materials and products and reserve adequate and steady stock but also will check real-time stock, observe customer due date, decrease over-production and reduce stock cost.

앙상블 SVM을 이용한 동적 웹 정보 예측 시스템

박창희,윤경배,Park, Chang-Hee,Yoon, Kyung-Bae 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.4

기존의 웹 정보 예측 시스템은 예측에 필요한 정보를 얻기 위하여 사용자 프로파일과 사용자로부터의 명시적 피드백 정보를 필요로 하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 웹 사이트에 접속한 고객의 행동을 나타내는 클릭 스트림 데이터와 이를 기반으로 한 사용자의 암시적 피드백 정보를 이용하여 각 사용자가 가장 필요로 하는 웹 정보를 예측한다. 이를 이용하여 관련 정보를 제공할 수 있는 앙상블 SVM을 이용한 동적 웹 정보 예측 시스템을 설계하고 구현하며, 기존의 웹 정보 예측 시스템과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법의 우수함이 입증되었다. Web Information Predictive Systems have the restriction such as they need users profiles and visible feedback information for obtaining the necessary information. For overcoming this restrict, this study designed and implemented Dynamic Web Information Predictive System using Ensemble Support Vector Machine to be able to predict the web information and provide the relevant information every user needs most by click stream data and user feedback information, which have some clues based on the data. The result of performance test using Dynamic Web Information Predictive System using Ensemble Support Vector Machine against the existing Web Information Predictive System has preyed that this study s method is an excellence solution.

융선 엔트로피 계측을 이용한 지문 분류

박창희,윤경배,고창배,Park, Chang-Hee,Yoon, Kyung-Bae,Ko, Chang-Bae 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.5

지문의 분류(Classification)는 대용량 지문 데이터베이스에서 정합시간의 단축과 정확도를 높여주는 역할을 한다. 지문의 종류는 크게 궁상문, 솟은 궁상문, 좌제상문, 우제상문, 와상문의 5종류로 분류되며, 이는 중심점과 삼각점의 개수 및 위치등을 이용하여 분류하고 있다. 기존의 지문 분류는 중심점과 삼각점을 모두 획득하는 회전날인의 경우에 사용 가능한 분류방법이나 현대의 자동화된 실시간 지문인식 시스템에서는 입력센서의 크기 및 입력방법의 문제등으로 인하여 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 중심점을 획득한 지문을 이용하여 중심점에서 융선의 엔트로피 계측을 기반으로 하며 지문 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 이를 증명한다. Fingerprint classification plays a role of reduction of precise joining time and improvement of the accuracy in a large volume of database. Patterns of fingerprint are classified as 5 patterns : left loop, right loop, arch, whorl, and tented arch by numbers and the location of core point and delta point. The existing fingerprint classification is useful in a captured fingerprint image of core point and delta point using paper and ink. However, this system is unapplicable in modern Automatic Fingerprint Identification System (AFIS) because of problems such as size of input and way of input. To solve the problem, this study is to suggest the way of being able to improve accuracy of fingerprint by fingerprint classification based on the entropy of ridges using fingerprint captured mage of core point and prove this through the experiment.