DOI QR코드

DOI QR Code

Realtime National Defense Issue Detection and Grouping based on Web Media

웹 미디어 기반 실시간 국방 이슈 탐지 및 그룹핑

  • Oh, Hyo-Jung (Graduate School of Archives and Records Management Institute of Culture Convergence Archiving Chonbuk National University)
  • 오효정 (전북대학교 대학원 기록관리학과 문화융복합아카이빙 연구소)
  • Received : 2015.06.01
  • Accepted : 2015.08.20
  • Published : 2015.08.28

Abstract

Because mass of activity records of individuals and organizations are accumulated in the digital space and amount of information is also increasing exponentially, the most urgent requirements of users is the tool for 'efficient' acquisition of 'useful' information. This paper try digital convergence to combine a domain specific technology with real time issue detection and grouping based on Web media. To derive core functionalities, we collect and analyze user requirements of national defense issue detection services. By utilizing linguistic resources specialized on national defence area and discovering features for measuring issue importance, we try to seek differentiation domain specific issue detection method. Finally we compare our detection results based on the development outputs of prototype.

디지털 공간에서 개인과 조직의 활동기록이 축적되면서 활용할 수 있는 정보의 양도 폭발적으로 증가하고 있는 환경에 있어 사용자에게 가장 절실한 요구사항은 '유용한' 정보의 '효율적인' 획득에 있다. 본 논문에서는 실시간 이슈 탐지 기술을 활용하여 국방 정보 서비스로의 접목, 디지털 융복합을 시도한다. 국방 분야와 관련된 웹 상에 공개된 대량의 콘텐츠와 국방 보고서 및 DB를 연계하여 무기체계, 정책 및 훈련, 기관 및 조직 등에 대한 국방 이슈를 실시간으로 탐지하는 특화 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 실시간 국방 이슈 탐지 및 그룹핑 기술에 대한 요구사항을 수렴하고 분석하여 핵심 기능을 도출하고자 한다. 또한 '국방' 분야에 특화된 언어자원을 보강하고 이슈성 지수 자질을 발굴함으로써 도메인 특화 이슈 탐지 방법의 차별화를 꾀한다. 더불어 실제 수집된 웹 뉴스미디어에 기반한 국방 분야 이슈 탐지 결과와 기존 이슈 탐지 결과와 비교함으로써 그 차이를 규명하고자 한다.

Keywords

References

  1. C. H. Lee, et. al, Technology Trends of Issue Detection and Predictive Analysis on Social Big Data, Electronics and Telecommunications Trends, vol. 28, no. 12, 2013
  2. C. White, Using Big Data for Smarter Decision Making, BI Research white paper sponsored by IBM, 2011.
  3. Informatica, Harnessing Big Data, http://www.informatica.com/us/vision/harnessingbig-data
  4. Google Trends, https://www.google.com/trends/
  5. Google Predictiion Analysis, https://cloud.google.com/prediction/docs
  6. Daumsoft, SocialMetrics, http://www.socialmetrics.co.kr
  7. Saltlux, TrueStory, http://politician.truestory.co.kr
  8. C. H. Lee, et. al, Social WISDOM: A Issue Detection/Monitoring System, Proc. the 38th conference of the Korea Information Processing, vol.19, no.2 pp.431-434, 2012.
  9. United Nations Global Pulse: http://www.unglobalpulse.org/
  10. Beat Habegger, Horizon Scanning in Government, Center for Security Studies ETH Zurich, 2009.
  11. NIA, The Future direction of National Strategies based Horizon Scanning, IT & Future Strategy, vol. 5, 2013.
  12. S. S. Kim, Study on Big Data Utilization Plans of Medical Institutions, Journal of Digital Convergence, vol 12, no. 2. pp. 397-407, 2014. https://doi.org/10.14400/JDC.2014.12.2.397
  13. H. N. Tan and T. B. Hoo, Thinking about the Future: Strategic Anticipation and RAHS, National Security Coordination Centre (Singapore), 2008.
  14. G. S. Lee, Smart National Defence Information Service using Language Resources. Review of Korean Society for Internet Information vol.13, no.4, pp. 54-59, 2012.
  15. S. J. Lim, Y. J. Bae, and H. K. Kim, Korean Semantic Role Labeling Using Domain Adaptation Technique, Proc. the 26th Annual Conference on Human & Cognitive Language Technology, pp. 56-60, 2014.
  16. B. M. Ryu, H. J. Kim, H. K. Kim, and S. K. Park, Social Media Issue Detection and Monitoring based on Deep Linguistic Analysis, Communications of The Korea Information Science Society, pp. 47-58, 2012.