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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.
바이오 정보처리 연구 동향: 미세 RNA 분석을 중심으로
민혜영 ( Hyeyoung Min ),윤성로 ( Sungroh Yoon ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.1
기존의 실험을 통한 전통적인 생물학의 연구와는 달리, 미세 RNA (microRNA)의 연구에 있어 컴퓨터를 통한 프로그램 개발과 정보기술의 이용은 필수 불가결한 요소가 되었다. 컴퓨터를 바탕으로 한 대부분의 연구는 미세 RNA 를 발현하는 유전자와 미세 RNA 의 타겟 (target) 을 예측하는 두 가지 분야로 나누어 이루어지고 있다. 본 연구에서는 미세 RNA 의 타겟을 예측하는 프로그램 개발시 이용되는 몇 가지 원칙들과 그 원칙들의 문제점을 서술하며, 현재 인터넷상에서 이용 가능한 프로그램들을 소개한다. 또한 컴퓨터를 통해 예측된 미세 RNA 의 타겟을 실험을 통해 검증하는 방법에 대해 논한다.
신호처리 기법과 기계학습을 이용한 지능형 피크 검출 알고리즘
김한주(Hanjoo Kim),윤성로(Sungroh Yoon) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C
최근 실험이나 자료의 축적으로 가용한 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 이를 자동으로 처리해야 할 필요성이 점점 늘고 있다. 그러나 많은 경우에 이 작업은 수작업으로 이루어지거나 전통적인 신호처리 알고리즘을 이용하여 진행된다. 이러한 전통적인 방법은 많은 경우에 처리량에서 한계를 보이거나 만족할 만한 정확도를 보장하지 못한다. 이 연구에서는 전통적인 신호처리 기법에 기계학습 알고리즘을 접목하여 좀 더 정확하면서도 고속의 피크 검출 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 전체 과정은 2 단계로 진행 된다. 첫 번째 단계에서는 median smoothing이나 신호 증폭과 같은 전통적인 선형/비선형 신호처리 기법들을 이용하여 잠정적으로 피크가 될 수 있는 후보군을 최대한 확보한다. 두 번째 단계에서는 얻어진 후보군을 기존에 실 피크라고 알려진 피크들의 정보로 훈련된 이진 분류기를 사용하여 실 피크가 아니라고 판정되는 피크들을 제거하여 실 피크를 분류해낸다. 기존의 Low-pass filtering 방식에 비해 F-척도 값에서 167% 정도의 성능 향상이 있었다.
지식 증류법을 통한 스파이킹 뉴럴 네트워크의 성능 향상 연구
이동진(Dongjin Lee),윤성로(Sungroh Yoon) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 스파이킹 뉴럴 네트워크(spiking neural network, SNN)에 지식 증류법을 적용하여 클래스 분류 문제에 대하여 학습을 시켰을 때, 추론 정확도를 추가적으로 향상시킬 수 있는 다양한 요인들을 탐색하였다. 그 결과 기존의 연구들에 비해 높은 수준의 정확도 향상을 달성할 수 있었다. 또한 기존의 단순한 데이터셋에 대한 실험 뿐만 아니라, 더 복잡한 데이터셋에 대해서도 동일한 방식으로 지식 증류법을 적용하였을 때 역시 성능향상이 나타난다는 사실을 확인하였다.