프록시 서버간 협업을 통한 분산적응시스템

이승화(Seunghwa Lee),이은석(Eunseok Lee) 한국HCI학회 2006 한국HCI학회 학술대회 Vol.2006 No.2

향상된 광열 효과를 갖는 카르복실화된 환원 그래핀옥사이드-골드나노막대 나노복합체의 제조 및 특성 분석

이승화 ( Seunghwa Lee ),김소연 ( So Yeon Kim ) 한국공업화학회 2021 공업화학 Vol.32 No.3

광열 치료(photothermal therapy)란 빛을 조사하여 열을 발생시킴으로써 정상세포보다 열에 약한 비정상 세포, 특히 암세포를 선택적으로 괴사시키는 치료법이다. 본 연구에서는 광열 치료를 위한 카르복실화된 환원 그래핀옥사이드(reduced graphene oxide with carboxyl groups, CRGO)-골드나노막대(gold nanorod, AuNR) 나노복합체를 합성하고자 하였다. 이를 위해 그래핀옥사이드(graphene oxide, GO)를 고온에서 선택적으로 환원, 박리하여 CRGO를 합성하였고, AgNO₃의 양에 따라 AuNR의 길이를 조절하여 880 nm에서 강한 흡광 특성을 나타내는 AuNR를 합성하여 광열 인자로 사용하였다. 일반적인 방법으로 환원된 RGO에 비해 CRGO에 상대적으로 많은 카르복실기가 결합되어 있음을 FT-IR, 열 중량 분석 및 형광 분석을 통해 확인하였다. 또한, RGO에 비해 많은 carboxyl group이 결합된 CRGO는 수용액상에서 우수한 안정성을 나타내었다. 정전기적 상호작용을 통해 합성된 CRGO-AuNR 나노복합체는 약 317 nm의 균일한 크기와 좁은 크기 분포를 보였다. CRGO-AuNR 나노복합체는 두 가지 광열 인자인 CRGO와 AuNR의 synergistic effect로 인하여 조직 투과도가 우수한 근적외선 880 nm 레이저의 조사에 의한 광열 효과가 AuNR보다 2배 이상 향상 되는 것을 확인하였다. 또한, 광열 효과에 의한 암세포 독성 분석 결과, CRGO-AuNR 나노복합체가 가장 우수한 세포 독성 특성을 나타내었다. 따라서 CRGO-AuNR 나노복합체는 안정된 분산성과 향상된 광열 효과를 기반으로 항암 광열 요법 분야에 응용될 수 있을 것으로 기대된다. Photothermal therapy is a treatment that necrotizes selectively the abnormal cells, in particular cancer cells, which are more vulnerable to heat than normal cells, using the heat generated when irradiating light. In this study, we synthesized a reduced graphene oxide with carboxyl groups (CRGO)-gold nanorod (AuNR) nanocomposite for photothermal treatment. Graphene oxide (GO) was selectively reduced and exfoliated at high temperature to synthesize CRGO, and the length of AuNR was adjusted according to the amount of AgNO₃, to synthesize AuNR with a strong absorption peak at 880 nm, as an ideal photothermal agent. It was determined through FT-IR, thermogravimetric and fluorescence analyses that more carboxyl groups were conjugated with CRGO over RGO. In addition, CRGO exhibited excellent stability in aqueous solutions compared to RGO due to the presence of carboxylic acid. The CRGO-AuNR nanocomposites fabricated by electrostatic interaction have an average size of ∼317 nm with a narrow size distribution. It was confirmed that under radiation with a near-infrared 880 nm laser which has an excellent tissue transmittance, the photothermal effect of CRGO-AuNR nanocomposites was greater than that of AuNR due to the synergistic effect of the two photothermal agents, CRGO and AuNR. Furthermore, the results of cancer cell toxicity by photothermal effect revealed that CRGO-AuNR nanocomposites showed superb cytotoxic properties. Therefore, the CRGO-AuNR nanocomposites are expected to be applied to the field of anticancer photothermal therapy based on their stable dispersibility and improved photothermal effect.

사용자 기기에서 이용한 웹 데이터 분석을 통한 사용자 취향 분석 방법

이승화(Seunghwa Lee),최형기(Hyoung-Kee Choi),이은석(Eunseok Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.3

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자 정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다. The amount of information on the Web is explosively growing as the Internet gains in popularity. However, only a small portion of the information on the Web is truly relevant or useful to the user. Thus, offering suitable information according to user demand is an important subject in information retrieval. In e-commerce, the recommender system is essential to revitalize commercial transactions, raise user satisfaction and loyalty towards the information provider. The existing recommender systems are mostly based on user data collected at servers, so user data are dispersed over several servers. Therefore, web servers that lack sufficient user behavior data cannot easily infer user preferences. Also, if the user visits the server infrequently, it may be hard to reflect the dynamically changing user’s interest. This paper proposes a novel personalization system analyzing the user preference based on web documents that are accessed by the user on a user device. The system also identifies non-content blocks appearing repeatedly in the dynamically generated web documents, and adds weight to the keywords extracted from the hyperlink sentence selected by the user. Therefore, the system establishes at an early stage recommendation strategies for the web server that has little user data. Also, user profiles are generated rapidly and more accurately by identifying the information blocks. In order to evaluate the proposed system, this study collected web data and purchase history from users who have current purchase activity. Then, we computed the similarity between purchase data and the user profile. We confirm the accuracy of the generated user profile since the web page containing the purchased item has higher correlation than other item pages.

가족건강성이 청소년의 스마트폰 중독에 미치는 영향과 우울의 매개효과

이승화 ( Seunghwa Lee ),장여옥 ( Yook Chang ) 사단법인 아시아문화학술원 2021 인문사회 21 Vol.12 No.2

본 연구는 가족건강성과 청소년의 스마트폰 중독의 관계에서 우울의 매개효과를 검증하는데 목적이 있다. 서울시에 거주하는 고등학생 320명을 대상으로 2020년 7월 13일부터 8월 14일까지 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS 23.0 프로그램을 사용하여 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면 첫째, 가족건강성은 청소년의 스마트폰 중독에 부적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 가족건강성은 청소년의 우울에 부적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 가족건강성이 청소년의 스마트폰 중독에 미치는 영향에 있어 우울은 부분매개효과가 있는 것으로 나타났다. 이런 결과를 토대로 청소년의 스마트폰 중독을 예방하기 위해서는 청소년의 감정표현에 대한 부모의 지속적인 관심과 가족건강성을 증진할 수 있는 프로그램 개발의 필요성을 언급하였다. The purpose of this study is to verify the mediating effect of depression in the relationship between family strength and adolescents’ smartphone addiction. A questionnaire survey was conducted on 320 high school students located in Seoul from July 13 to Aug. 14, 2020, and the collected data were analyzed to multiple regression analysis using the SPSS 23.0 program. First, it was found that family strength had a negatively significant effect on adolescents’ smartphone addiction. Second, it was found that family strength had a negatively significant effect on depression. Third, it was found that depression had a partial mediating effect in the relationship between family strength and adolescents’ smartphone addiction. Based on these results, in order to prevent adolescents from being addicted to smartphone, the importance of parents’ continuous interest in expressing emotions of adolescents and the necessity of developing a program to improve family strength were mentioned.

무선인터넷 환경에서의 개인화상품추천에이전트

이승화(SeungHwa Lee),이은석(Eunsoek Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B

본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data를 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자를 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고, 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핑몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다.

사용자 성향 기반 적응형 추천시스템

김태환 ( Taehwan Kim ),이승화 ( Seunghwa Lee ),오제환 ( Jehwan Oh ),이은석 ( Eunseok Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2

웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라 각 사용자에게 맞는 정보를 선별하여 제공하는 개인화 서비스는 매우 중요한 이슈가 되었다. 기존 추천시스템들은 컨텐츠 기반 필터링과 협업 필터링 기법을 기반으로 한다. 그러나 이러한 방법들은 충분히 수집된 사용자 정보를 필요로 하기 때문에, 적절한 추천이 이루어지기 까지 다소 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 또한 사용자의 성향이 지나치게 편중되는 경우, 사용자의 취향변화를 반영하여 새로운 상품을 추천하는 것은 어렵다. 실제로 사용자들은 웹 사이트의 방문 목적에 따라 개인화된 상품추천을 원하기도 하고, 많은 사용자들 에게 인기 있는 상품을 원하기도 한다. 본 논문에서는 사용자의 행동분석을 기반으로, 협업 필터링을 기반으로 하는 개인화된 추천과 다수의 사용자들에게 공통적으로 인기 있는 상품의 추천비율을 동적으로 조합하여 최종 추천 상품들을 선별하는 새로운 적응형 추천시스템을 제안한다. 본 논문에서는 MovieLens 의 데이터 셋을 이용하여 기존 추천기법들과 추천결과에 대한 정확도를 비교 실험하였으며, 보다 높은 정확도를 보이는 실험결과를 통해 제안시스템의 유효성을 확인하였다.

다중 에이전트기반 Hybrid형 상황 적응 시스템

조재우(Jaewoo Cho),이승화(Seunghwa Lee),이은석(Eunseok Lee) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1

최근 컴퓨팅 환경의 변화와 함께, 무선 환경에서 발생할 수 있는 다양한 제약사항들을 극복할 수 있는 적응형 시스템에 대한 연구 필요성이 갈수록 높아지고 있다. 본 논문에서는 기존에 다양한 방법으로 연구되고 있는 적응형 시스템들의 단점을 보완하고, 장점을 취합하여, 클라이언트와 프록시 서버에 작업 모듈을 적절히 분산시킨 Hybrid형 시스템을 제안한다. 제안시스템은 주변상황을 인식하고, 이에 대한 대응방안을 결정하는 작업은 클라이언트에서 수행하며, 미디어 콘텐츠를 직접 변경하는 적응 작업은 상대적으로 리소스가 풍부한 프록시 서버에서 수행한다. 이를 통해, 클라이언트와 프록시 서버는 적응에 대한 계산 부하를 적절히 나누어 갖게 되며, 미디어 콘텐츠의 조절뿐만 아니라 실행되고 있는 애플리케이션의 파라매터도 조절이 가능해진다. 또한 클라이언트는 단지 결정에 대한 지시만을 서버로 전송함으로써, 전송되는 메시지의 양을 줄일 수 있고, 작업내역과 같은 개인정보 유출을 방지할 수 있다. 본 논문에서는 제안 시스템을 멀티미디어 통신인 ‘화상회의시스템’에 적용하여 기능을 실험하였으며, 기존의 적응형 시스템들과 기능적 비교를 통해, 본 시스템의 유효성을 평가하였다.

추진기관에 따른 공중 유도무기 활용 현황 및 군사적 기대효과

변현석(Hyunsuk Byun),이승화(Seunghwa Lee) 항공우주시스템공학회 2023 항공우주시스템공학회 학술대회 발표집 Vol.2023 No.10

웹 문서의 정보블럭 식별을 통한 효과적인 사용자 프로파일 생성방법

류상현(Sanghyun Ryu),이승화(Seunghwa Lee),정민철(Minchul Jung),이은석(Eunseok Lee) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2C

최근 웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라, 사용자의 취향에 맞는 정보를 선별하여 제공하는 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천시스템은 사용자의 관심정보를 기술한 사용자 프로파일을 기반으로 동작하기 때문에 정확한 사용자 프로파일의 생성은 매우 중요하다. 사용자의 암시적인 행동정보를 기반으로 취향을 분석하는 대표적인 연구로 사용자가 이용한 웹 문서를 분석하는 방법이 있다. 이는 사용자가 이용하는 웹 문서에 빈번하게 등장하는 단어를 기반으로 사용자의 프로파일을 생성하는 것이다. 그러나 최근 웹 문서는 사용자 취향과 관련 없는 많은 구성요소들(로고, 저작권정보 등)을 포함하고 있다. 따라서 이러한 내용들을 모두 포함하여 웹 문서를 분석한다면 생성되는 프로파일의 정확도는 낮아질 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기기에서 사용자의 웹 문서 이용내역을 분석하고, 동일한 사이트로부터 얻어진 문서들에서 반복적으로 등장하는 블록을 제거한 후, 정보블럭을 식별하여 사용자의 관심단어를 추출하는 새로운 프로파일 생성방법을 제안한다. 이를 통해 보다 정확하고 빠른 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 제안방법의 평가를 위해, 최근 구매활동이 있었던 사용자들이 이용한 웹 문서 데이터를 수집하였으며, TF-IDF방법과 제안방법을 이용하여 사용자 프로파일을 각각 추출하였다. 그리고 생성된 사용자 프로파일과 구매데이터와의 연관성을 비교하였으며, 보다 정확한 프로파일이 추출되는 결과와 프로파일 분석시간이 단축되는 결과를 통해 제안방법의 유효성을 입증하였다.

검증 가능한 계산을 위한 zk-SNARK에 대한 분석

최재경(Jaekyung Choi),이인근(Ingeun Lee),김종호(Jongho Kim),이승화(Seunghwa Lee),김지혜(Jihye Kim),오현옥(Hyunok Oh) 한국정보과학회 2018 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2018 No.6