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멀티미디어 데이타베이스에서 자연어 검색을 위한 다중 키워드 추출
조성제(Sung Jae Cho),박필선(Pill Sun Park),석상기(Sang Kee Suk) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 멀티미디어 데이타의 검색을 위해 부가적으로 제공되는 설명 정보로서 다중 키워드를 채택하는 것을 원칙으로 하되, 자연어 처리가 가지는 장점을 최대한 이용하기 위해 멀티미디어 데이타의 등록 및 검색시에 입력되는 자연어로부터 의미있는 다중 키워드를 추출해 내는 파저를 설계하고 구현하였다. 또한 키워드의 가중값을 부여하기 위한 알고리즘을 제시하였다.
키워드 기반 분산 SNS 검색 및 오피니언 마이닝 시스템
윤한중 ( Han-jung Youn ),석상기 ( Sang-kee Suk ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
제안된 시스템은 다양한 소셜 네트워크에서 사용자가 입력한 키워드를 기반으로 데이터를 수집 하여 형태소 분석을 거쳐 사용자에게 통계정보 및 키워드에 대한 오피니언 마이닝 결과를 제공한다. SNS 상에 수많은 정보들이 저장되는데, 이를 이용하는 과정에서 단편적인 정보밖에 얻을 수 없는 비전문적인 사용자에게 유용한 데이터를 제공하기 위해 Opinion Mining 및 다양한 통계적 분석을 통해 키워드에 대한 시각화 정보를 출력한다.
윤한중 ( Han Jung Youn ),석상기 ( Sang Kee Suk ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
SQL on Hadoop 기술은 하둡 분산 파일 시스템에 저장된 데이터를 대상으로 SQL 을 이용하여 사용자의 질의를 처리하는 기술이다. 기존의 Hadoop 시스템이 맵리듀스의 한계와 기존 시스템의 호환성으로 인해 RDBMS 와 병행사용이 불가피하다는 단점을 SQL 을 이용해 극복하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 SQL on Hadoop 의 대표적 프레임워크인 Hive 와 Impala 의 특징과, 연구동향에 대해 살펴보고 예상되는 보안 위협에 대해 고찰한다.
김태우 ( Tae Woo Kim ),석상기 ( Sang Kee Suk ),박종혁 ( Jong Hyuk Park ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)은 언제 어디서든 인터넷을 통하여 필요한 컴퓨팅 자원을 원하는 시간만큼 활용할 수 있는 최신 컴퓨팅 방식으로 사용자에게 효율적인 컴퓨팅 자원을 제공한다. 또한 빅데이터 및 인공지능 분야에서의 활용도가 높아 4차 산업혁명의 기초 인프라로 부각되고 있다. 클라우드의 독립적인 컴퓨팅 자원을 하이퍼바이저 (Hypervisor)를 통해 효율적으로 관리한다. 본 논문에서는 클라우드 하이퍼바이저에 대한 공격 기법인 커널 기반 루트킷, 캐시 기반 부 채널 공격, ROP (Return oriented Programming) 공격의 공격 방법과 대응 방안을 분석한다. 이후 기존에 연구된 하이퍼바이저 보안을 위한 클라우드 컴퓨팅 아키텍처를 소개하고, 하이퍼바이저 구조의 취약점에 대해 고찰한다. 마지막으로 하이퍼바이저 기반 클라우드 컴퓨팅 아키텍처의 문제점과 해결방안을 고찰한다.
사물인터넷을 위한 인공지능 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구
류정현 ( Jung Hyun Ryu ),권병욱 ( Byung Wook Kwon ),석상기 ( Sang Kee Suk ),박종혁 ( Jong Hyuk Park ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
클라우드 컴퓨팅 기반 사물인터넷 환경은 급격히 증가하는 통신량, 기종 간 이질성, 지연 시간과 같은 문제점으로 인해 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 분산 모델을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에 집중된 네트워크 또는 컴퓨팅 파워를 분산시키는 포그 컴퓨팅 (Fog Computing) 또는 에지 컴퓨팅 (Edge Computing)을 활용하는 것이다. 그러나 이 분산형 네트워크의 단점을 보완하기 위해 사물인터넷 (IoT, Internet of Things)과 가장 가까이 존재하는 네트워크 모델로써 미스트 컴퓨팅 (Mist Computing)이 탄생하였다. 그러나 다양한 프로토콜에 의해 통신이 이루어지는 사물 인터넷 환경에는 수천 가지 제로데이 공격이 존재한다. 이 공격들의 대부분은 이전에 알려진 공격의 작은 변형체이다. 이러한 공격을 효과적으로 막기 위해 사물인터넷 환경에서의 침입 탐지 시스템은 지능적이어야 한다. 따라서 본 논문에서는, 미스트 컴퓨팅 환경에서 새로운 또는 지속적으로 변화하는 사물인터넷 대상 공격을 효과적으로 방어하기 위한 인공지능 기반 침입 탐지 시스템을 제안한다.