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스마트홈 환경에서 활동 데이터를 활용한 랜덤포레스트 기반 침입탐지 기법
이필원 ( Pil-won Lee ),신용태 ( Yong-tae Shin ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
최근 IoT 기술의 발전을 통해 스마트홈 서비스가 사용자에게 활발하게 보급이 되고 있다. 스마트홈 서비스에서 발생하는 데이터는 개인정보를 내포하고 있으므로 보안이 매우 중요한 요소이다. 그러나 매해 스마트홈 해킹 신고가 증가하고 있으며 기존 네트워크 침입탐지 시스템은 관리자 계정을 탈취 당했을 경우 대응할 방법이 미비하다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생하는 활동 데이터를 인공지능 알고리즘의 종류 중 하나인 랜덤포레스트를 통해 학습하고 분류모델을 구현했다. 구현한 모델은 87%이상의 높은 정확도로 측정되었다. 따라서 활동 데이터를 통해 분류를 시행하므로 네트워크에 이미 침입한 사용자를 탐지하여 대응할 수 있다.
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이필원(Lee, Pil-Won) 한국불교연구원 2009 불교연구 Vol.31 No.-
본 논문은 성인의 계위를 나타내는 사과설 가운데 제2과에 해당하는 일래의 의미와 성립에 관해서 고찰하였다. 사과설은 달리 사향사과설, 혹은 사문사과설이라고 한다. 불교에서 말하는 성인의 단계를 네 단계로 구분한 것이다. 이 가운데 일래는 이 세상에 한 번만 돌아오면 아라한과를 성취하여, 다시는 윤회의 삶을 받지 않는 성자를 말한다. 그런데 이 일래 관념은 그 원형적 모습이 니까-야 속에서 발견되지 않는다. 다른 3과와 구별되는 이유이기도 하며, 불교 외 전통-특히 우빠니샤드-에서 들어온 관념이라고 평가받는 이유이기도 하다. 본 논문은 이러한 일래를 크게 두 가지 관점에서 고찰하였다. 하나는 일래를 설명하는 ‘sakid eva imaṃ lokaṃ’이라고 하는 술어의 의미에 주목한 것이고, 둘째는 빠-리 논서(특히 Ppk) 등에서 일래를 구분한 다섯 가지 범주에 대한 고찰이었다. 이를 통해서 ‘한 번만 돌아오는 자’라고 번역되는 일래의 구체적 의미가 무엇인지에 대해서 천착하였다. 아울러 일종과 가가라고 하는 성인의 계위를 일래와 관련하여 이해하고 있는 일부 견해를 비판적으로 고찰하여, 일래가 아닌 예류와 깊은 관련이 있음을 살펴보았다. Once-returner which would deal with in this paper is a second holy person of the four fruits system or four ways and four fruits system. It is called sakadāgāmin in Pāli(Sk. sakṛdāgāmin), 一來 or 斯多含 in Chinese. It means a person who comes back to this world only once. The place to come back generally indicates desire-realm(Kāma-dhātu) which mankind lives. As we know, the four fruits theory is a system to reflect a holy person of Buddhism. The means of once-returner is, therefore, that he can attain arahantship if he come back to here(the world of mankind) only one more time. This is the most general definition. But some scholars are judging in the negative about once-returner. They said that once-returner is an improper notion to Buddhism or the idea of once-returner is adopted to connect from stream-winner to arahantship, on purpose. Especially, Ryukai Mano who wrote 'about the once-returner(一来について)' said that the idea of once returner is derived from the transmigration theory in pre-buddhist Upanishad as a background. This paper is aimed for examination or pursuit of the once returner's idea in the Nikāyas. I reviewed critically on antecedent study about the meaning and forming of once returner' idea. I also studied about the ekabījī(one seeder) and kolaṃkola. So I have some conclusions : 1. The idea of once-returner is formed based on transmigration theory or three loka theory. 2. He/She who became a once-returner in this world is born in heaven, and after come back to this world again he/she will attain parinibbāna. That means he/she comes back to this world once more. 3. Some scholars are regarding ekabījī and kolaṃkola as once returner, but this viewpoint has not the backing of suttas. To the contrary, we must consider that ekabījī and kolaṃkola are divergent from stream-winner. 4. We can confirm the original conception of stream-winner, non-returner, and arahant in the Nikāya, but the original idea of once returner is not found in the Nikāya. It seems, therefore, to be a valid conclusion that once returner's concept has originated from Upanishads. 5. We must understand separately ekabījī and kolaṃkola according to Pāli tradition and Northen tradition of Abhidhamma.
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워드 임베딩 클러스터링을 활용한 리뷰 다중문서 요약기법
이필원 ( Pil Won Lee ),황윤영 ( Yun Young Hwang ),최종석 ( Jong Seok Choi ),신용태 ( Young Tae Shin ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.11
다중문서는 하나의 주제가 아닌 다양한 주제로 구성된 문서를 의미하며 대표적인 예로 온라인 리뷰가 있다. 온라인 리뷰는 정보량이 방대하기 때문에 요약하기 위한 여러 시도가 있었다. 그러나 기존의 요약모델을 통해 리뷰를 일괄적으로 요약할 경우 리뷰를 구성하고 있는 다양한 주제가 소실되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 주제의 손실을 최소화하며 리뷰를 요약하기 위한 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 전처리, 중요도 평가, BERT를 활용한 임베딩 치환, 임베딩 클러스터링과 같은 과정을 통해 리뷰를 분류한다. 그리고 분류된 문장은 학습된 Transformer 요약모델을 통해 최종 요약을 생성한다. 제안하는 모델의 성능 평가는 기존의 요약모델인 seq2seq 모델과 ROUGE 스코어와 코사인 유사도를 평가하여 비교하였으며 기존의 요약모델과 비교하여 뛰어난 성능의 요약을 수행하였다. Multi-document refers to a document consisting of various topics, not a single topic, and a typical example is online reviews. There have been several attempts to summarize online reviews because of their vast amounts of information. However, collective summarization of reviews through existing summary models creates a problem of losing the various topics that make up the reviews. Therefore, in this paper, we present method to summarize the review with minimal loss of the topic. The proposed method classify reviews through processes such as preprocessing, importance evaluation, embedding substitution using BERT, and embedding clustering. Furthermore, the classified sentences generate the final summary using the trained Transformer summary model. The performance evaluation of the proposed model was compared by evaluating the existing summary model, seq2seq model, and the cosine similarity with the ROUGE score, and performed a high performance summary compared to the existing summary model.
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