http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 윤성로(Sungroh Yoon) (검색결과 124 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
이세일 ( Seil Lee ),윤성로츠 ( Sungroh Yoon ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
차세데 성장동력으로서 세계적으로 스마트홈 시스템을 주목하고 있다. 이에 따라 ICT를 선도하는 기 업들에서는 앞다퉈 그 플랫폼을 선보이며 시장을 선점하려는 추세이다. 대표적으로 애플과 구글 그리 고 삼성에서는 각각 HomeKit, Nest 그리고 타이젠이라고 하는 플랫폼을 선보이고 경쟁이 가속화되고 있는 추세이다. 이들 플랫폼은 공통적으로 사물인터넷 개념을 기반으로 하고 있기에 개인정보 유출과 같은 위험을 극복해야할 과제로 갖고 있다. 또한 스마트홈 시스템은 가전들의 전력을 측정/모니터링하는 스마트미터 시스템을 흡수함으로써 AMI 구축과 스마트그리드 실현을 앞당길 것이다.
-
국내 모바일 앱 이용자 정보 수집 현황 및 법적 쟁점 - ADID를 중심으로 -
김종윤(Jong Yoon Kim),김병필(Byoung-Pil Kim),전병곤(Byung-Gon Chun),윤성로(Sungroh Yoon),이병영(Byoungyoung Lee),이선구(Sun Goo Lee),고학수(Haksoo Ko) 한국법학원 2020 저스티스 Vol.- No.180
본 연구는 국내 모바일 앱을 통한 이용자 정보 수집 및 트래킹 현황을 실증적으로 조사하였다. 조사 결과, 분석대상 유·무료 앱 886개 중 92.6%인 820개 앱이 광고 식별자(ADID) 정보를 서버로 전송하고 있음을 확인하였다. 이는 국내 모바일 앱 생태계에서 광고 식별자를 통한 광범위한 이용자 트래킹이 이루어지고 있을 가능성을 시사한다. 또한, 본 연구는 모바일 앱을 통해 수집되는 이용자 정보가 소수의 사업자로 집중되고 있음을 발견하였다. 나아가 샘플링 조사 결과 이용자에 관한 정보들이 광고 식별자 정보와 함께 수집되고 있음을 확인하였다. 본 연구는 위와 같은 실증 조사를 기반으로 하여 국내에서 광고 식별자에 의한 프라이버시 침해 위협이 실질적으로 발생할 가능성이 있는지, 만약 있다면 어떤 위험이 존재하는지 살펴보았다. 하지만 잠재적 프라이버시 위협 가능성에도 불구하고, 국내에서는 광고 식별자 정보 수집과 이용자 트래킹에 관한 명확한 법적 규율이 존재하지 않는 상황이다. 특히 현행 개인정보 보호법의 적용 여부가 불명확하고, 가명정보 등과 관련된 법 해석 상 여러 난점이 존재하기도 한다. 본 연구의 주요 발견 사항은 앞으로 광고 식별자에 관한 적절한 규율 방안을 모색하기 위한 논의의 토대로서, 향후 적절한 대응 방안에 관한 구체적 논의를 촉발하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. We empirically examined the status of user information collection and user tracking across the mobile apps widely used in Korea. According to our investigation, 820 apps, or 92.6% of 886 apps analyzed, are transmitting advertising identifiers (ADID) to several server domains. This finding suggests the possibility of extensive user tracking through advertising identifiers in the mobile app ecosystem. In addition, we found that user information collected through mobile apps is concentrated on a small number of overseas operators. Furthermore, the sampling survey confirmed that information about users is being collected along with advertising identifiers. Based on the results of such empirical investigation, this study considered whether such practice of collecting advertising identifiers is likely to impose substantial privacy threat and if any, what risks exist. Despite potential privacy threats, however, there is no clear legal regulatory regime in Korea concerning the collection of advertising identifier information and user tracking. In particular, it is unclear whether the current Personal Information Protection Act could be applied to this matter, and there are several difficulties in interpreting laws related to pseudonymized information. The findings of this study are expected to serve as the basis for further discussions to explore appropriate regulation on advertising identifiers and will contribute to triggering discussions on this subject.
-
-
-
대용량 미세환경 정보처리를 통한 단백질 기능 예측 자동화
민혜영 ( Hyeyoung Min ),윤성로 ( Sungroh Yoon ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.1
정보처리 기술의 발전에 따라 정보기술을 통한 생명과학 문제 해결을 연구하는 생명정보학(bioinformatics) 분야에서도 보다 대용량의 바이오 정보를 처리하게 되었다. 특히 우리 몸을 이루는 핵심 요소인 단백질의 기능 예측 자동화는 다루어야 할 정보량이 매우 방대한 관계로 일찍부터 컴퓨터를 사용한 정보처리 기법이 중요하게 다루어져 왔다. 본 연구에서는 특정 단백질 주변의 미세환경 (microenvironment)에 관한 정보를 수집하고 분석하여 그 기능이 알려진 다른 종류의 단백질 주변의 미세환경과 비교함으로써 기능을 예측하는 방법에 대해 소개한다.
-
안정적 유전자 특징 선택을 위한 유전자 발현량 데이터의 부트스트랩 기반 Lasso 회귀 분석
조정희(Jeonghee Jo),윤성로(Sungroh Yoon) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.9
많은 수의 유전자 데이터를 이용해서 Lasso 회귀 분석을 할 때, 유전자 발현량 값들 사이의 높은 상관성으로 인하여 회귀 계수의 추정값이 회귀 분석의 반복 시행마다 달라질 수 있다. L1 정규화에 의해 축소되는 회귀 계수의 불안정성은 변수 선택을 어렵게 하는 요인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 부트스트랩 단계를 반복 시행하여 높은 빈도로 선택된 유전자들을 이용한 회귀 모형들을 만들고, 각 모형들에서 안정적으로 선택되는 특징 유전자들을 찾고, 그 유전자들이 위양성 결과가 아님을 입증하였다. 또한, 회귀모형 별 예측지수의 정확도를 실제지수와의 상관관계를 이용해 측정하였는데, 선택된 특징 유전자들의 회귀계수 부호의 분포가 정확도와 관련성을 보임을 확인하였다. When large-scale gene expression data are analyzed using lasso regression, the estimation of regression coefficients may be unstable due to the highly correlated expression values between associated genes. This irregularity, in which the coefficients are reduced by L1 regularization, causes difficulty in variable selection. To address this problem, we propose a regression model which exploits the repetitive bootstrapping of gene expression values prior to lasso regression. The genes selected with high frequency were used to build each regression model. Our experimental results show that several genes were consistently selected in all regression models and we verified that these genes were not false positives. We also identified that the sign distribution of the regression coefficients of the selected genes from each model was correlated to the real dependent variables.
-
-
K-means 클러스터링 알고리즘을 이용한 financial transfer entropy 시각화 연구
김진규 ( Jinkyu Kim ),윤성로 ( Sungroh Yoon ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
최근 Transfer entropy 이론을 주가지수 데이터에 적용하여 각 국가 간 상호 주고받는 정보의 방향성을 분석하고자 하는 연구가 진행되었다. 하지만 이렇게 각 국가 간의 정보 이동 관계를 고려하는 것도 중요하지만, 나아가 비슷한 방향성을 갖는 국가 군을 찾고 이를 분석하는 것 또한 중요한 연구이다. 기존의 연구 결과는 각 국가 간의 Entropy만 계산한 이차원 구조로 이 같은 경향성을 파악하기가 쉽지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이 경향성을 쉽게 찾기 위해 k-means 클러스터링 알고리즘을 적용한 시각화 방법을 제안하고자 한다.
-
-
ScienceON연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
