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강영길(Younggil Kang),윤종현(JongHyun Yun),이수원(Soowon Lee),박인성(Insung Park) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2D
사이버 침해란 정보시스템의 취약한 부분을 공격하여 시스템 내부에 침입하거나 시스템을 마비/파괴하는 등의 사고를 유발하는 모든 행위를 말한다. 이러한 사이버 침해의 피해를 줄이기 우해 국내외 많은 연구 기관과 업체에서는 침해탐지시스템과 같은 정보보호 기술을 연구 개발하여 상용화하고 있다. 그러나 기존의 정보보호 기술은 이미 발생한 침해를 탐지하여 피해의 확산을 막는 데만 한정적으로 사용되고, 침해의 발생 가능성을 예측하지는 못하기 때문에 점차 첨단화, 다양화되고 있는 사이버 침해에 대응하기 힘들다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 보안 취약점을 이용한 사이버 침해를 대상으로 전문가 설문을 통해 사이버 침해의 발생 가능성을 예측하는 방법을 제안하고, 이를 위한 사이버 침해 예측 항목을 추출하였다. 예측 항목 추출은 3 단계로 구성되며, 첫 번째 단계에서는 기존 연구와 사례 분석을 통해 예측 항목의 계층 구조를 생성한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계를 통해 생성된 예측 항목들을 델파이 방법을 통해 개선하여 최적의 예측 항목을 결정한다. 마지막 단계에서는 각 항목들에 대한 쌍대 비교 설문을 진행하여 항목 간 가중치를 추출한다.
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스마트폰 환경에서 사용자 그룹별 모델을 활용한 사용자 장소 추론
김영호(Youngho Kim),강영길(Younggil Kang),이수원(Soowon Lee) 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.3
스마트폰의 확산으로 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 상황인지 서비스가 고도화 되고 있다. 이와 관련하여 GPS 센서, 무선랜 AP, 기지국 등의 정보를 이용하여 사용자의 위치를 파악하는 연구와 위치 기반 서비스에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 기존의 GPS 등을 통한 위치 파악 방법은 인프라를 구축하는 비용이 소요되고 상대적으로 부정확한 장소 정보를 반환하는 문제점이 있다. 본 연구에 서는 스마트폰으로부터 수집된 시간, 요일, 장소, 주변 동시 출현 사용자 정보 등과 같은 사용자의 상황 로그로부터 수집된 전체 사용자를 대상으로 장소 추론 모델을 학습하여 사용자의 장소를 추론한다. 또한, 사용자의 프로파일로부터 유사 사용자를 그룹핑하고, 그룹별 장소 추론 모델을 학습하여 사용자의 장소 추론 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 Reality Mining 프로젝트 그룹에서 수집된 데이터셋을 사용하여 전체 사용자에 대한 주변 동시 출현 사용자 속성을 이용한 방법과 유사 사용자 그룹별 장소 추론 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과, 전체 사용자를 대상으로 장소를 추론하는 방법에 비해 유사 사용자 그룹별로 장소를 추론하는 방법의 분류 정확도가 향상되었음을 확인하였다. Context-aware service using various built-in smartphone sensors is enhanced since smartphone is used extensively. Concerning this, many researches on inferring a user's location from information based on GPS sensors, Wi-Fi APs and Cell Towers, and on LBS are continuously being made. However, methods for inferring a user's location from sensing information such as GPS require high cost for providing infrastructure and have many problems in returning inaccurate location information. In this paper, it is proposed to infer a user's location by learning from context log, user's time, day of the week, and nearby person's information, which are collected from smartphone. It is also proposed to improve the accuracy of location inference by using the inference models which adopt user clustering based on their profiles. The performance of the proposed methods are evaluated by using dataset from Reality Mining Project Group. As the results, the accuracy of the proposed method which uses location inference from clustered user models is higher than the accuracy of the method which does not adopt clustered user models.
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스마트폰 환경에서 사용자 그룹별 모델을 활용한 사용자 장소 추론
김영호(Youngho Kim),강영길(Younggil Kang),이수원(Soowon Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
스마트폰의 확산으로 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 상황인지 서비스가 고도화 되어가고 있다. 이와 관련하여 GPS 센서, WiFi AP, Cell Tower 등의 정보를 이용하여 사용자의 위치를 파악하는 연구와 LBS(Location Based Service)에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만, 기존의 GPS 등과 같은 위치 센싱 정보를 통한 위치 파악 방법은 인프라를 구축하는 비용이 소요되고, 상대적으로 부정확한 장소정보를 반환하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 수집된 사용자의 시간, 요일, 장소, 주변 동시 출현 사용자 정보 등과 같은 사용자 상황 로그를 학습하여 사용자의 장소를 추론 하는 연구와 사용자의 프로파일을 이용하여 사용자를 그룹화한 장소 추론 모델을 통해 사용자의 장소 추론 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 Reality Mining Project 그룹에서 수집된 데이터셋을 사용하여 전체 사용자를 대상으로 주변 동시 출현 사용자 속성을 이용한 방법과 사용자 주변에서 동시 출현하는 사용자의 빈도가 유사한 사용자별로 그룹화한 장소를 추론하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과, 전체 사용자를 대상으로 장소를 추론하는 방법에 비해 유사 사용자 군집별로 장소를 추론하는 방법의 분류 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
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윤현호(Hyunho Yoon),이성진(Seongjin Lee),강영길(Younggil Kang),이수원(Soowon Lee),김현(Hyun Kim) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
디지털 방송이 본격적으로 시작되고 각 가정에 디지털 TV의 보급이 많이 이루어짐에 따라 사용자들이 시청할 수 있는 채널 및 프로그램의 수는 기존의 공중파 환경과 비교하여 폭발적으로 증가하였다. 채널의 수가 수백 개로 늘어나기 때문에 사용자가 자신이 원하는 프로그램을 찾기 위해서는 리모콘을 누르거나 방송 편성표를 검색하는 것과 같은 많은 시간과 노력을 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사용자의 프로파일과 선호도 정보를 분석하여 사용자의 취향에 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수백 개의 채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천해주고 시청 히스토리를 분석하여 사용자모델을 동적으로 갱신하는 기법을 제안한다.
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서영석(Youngseok Seo),안석(Seok An),김재하(Jaeha Kim),강영길(Younggil Kang),김병기(Byunggi Kim) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1A
본 논문에서는 MT와 BS에서의 비동기식 전송방식인 MAC에 관한 연구로서 MT와 BS에서의 처리절차를 비교설명하면서 서로의 동작과 차이점에 대한 연구와 후에 성능평가를 할 예정이다. MT의 링크계층은 LAC부계층과 MAC부계층으로 구성된다. LAC부계층은 C-Plane상의 Signaling정보의 신뢰성 있는 송수신을 담당하며, MAC부계층은 C-Plane상의 Signaling정보와 U-Plane상의 User정보를 물리계층을 통하여 BS와 송수신한다. MT의 링크계층은, 링크 계층 사용자가 L3 프로토콜 엔티티일 경우, 이 프로토콜 엔티티와 BS의 L3 프로토콜 엔티티가 메시지를 교환할 수 있도록 MT와 BS 사이의 링크를 제어하는 기능을 수행한다. MT와 BS 사이의 링크 제어는 MAC 부계층이 수행한다. MT의 링크 계층 사용자가 CC, MM, 또는 RRC 프로토콜 엔티티일 경우, 이들 프로토콜 엔티티는 RNC 또는 MSC/SSP에 위치하는 동위 프로토콜 엔티티와 메시지를 교환하여야 한다. MT의 링크 계층은 네트워크 계층 메시지를 RNC까지 전달할 수 있도록 하위의 MAC 부계층에서 MT와 BS 사이의 링크를 제어하는 기능을 제공하고 상위의 LAC 부계층에서 MT와 RNC 사이의 링크를 제어하는 기능을 제공한다. BS의 링크계층은 MT와의 접속부와 RNC와의 접속부로 나누어 진다. MT와의 접속부는 MAC(Medium Access Control) 부계층으로만 구성된다. MAC 부계층은 RFTR의 제어를 받으며, 송수신 되는 네트워크 계층 메시지의 종단점에 따라 메시지를 L3 프로토콜 엔터티로 전달하거나 또는 RNC로 전달하기 위해 Relay를 통해 FCL로 전달한다. RNC와의 접속부는 ATM계층, AAL부계층, FCL부계층, SSCOP부계층, SSCF부계층으로 구성된다.
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