• 제목/요약/키워드: 데이터 분석론

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객체 중심 측면 모델에 의한 KB/DB 통합 방법론 (A KB/DB Coupling Methodology based on the Object-Oriented Entity Aspect Model)

  • 오선영;백두권
    • 정보기술과데이타베이스저널
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    • 제1권2호
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    • pp.3-24
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    • 1994
  • 기존의 데이타 모델 및 설계 방법론들은 실세계의 데이타 객체에 대해 고정된 한 측면의 모델 표현만을 허용하기 때문에 여러 측면으로 관측이 가능한 실세계 객체들의 표현에 어려움을 갖는다. 제시한 객체 중심 측면 모델(OOAM : Object-Oriented Entity Aspect Model)은 실세계의 각 객체에 대해 다수의 측면 표현을 가능하게 한 객체 중심의 데이타 모델로 데이타와 지식 표현에 유용한 모델이다. 데이타베이스 시스템과 지식베이스 시스템 중 어느 하나의 시스템이 다른 시스템의 특징을 빌리거나 통합할 수 있다면 두 시스템에게 서로 이득이 될 수 있다. 이러한 KB/DB(Knowledge Base/Data Base)의 통합은 최근에 객체 지향 개념과 연역 개념에 의해 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체의 측면 개념을 제공하는 OOAM의 기본 개념을 보여주고 OOAM에 의해 구축되는 데이타베이스 스키마의 시맨틱을 분석하고 서술하기 위해 OOAM을 형식적으로 정의하였다. 그리고 KB/DB 통합에 관련된 연구들을 분석하고 데이타베이스에 관련된 지식의 종류를 서술한 후 OOAM을 사용하여 KB/DB 통합을 위한 지식베이스와 데이타베이스의 개발 방법론을 제시하였다.

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정보보호 분야의 XAI 기술 동향

  • 김홍비;이태진
    • 정보보호학회지
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    • 제31권5호
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    • pp.21-31
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    • 2021
  • 컴퓨터 기술의 발전에 따라 ML(Machine Learning) 및 AI(Artificial Intelligence)의 도입이 활발히 진행되고 있으며, 정보보호 분야에서도 활용이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 모델들은 black-box 특성을 가지고 있으므로 의사결정 과정을 이해하기 어렵다. 특히, 오탐지 리스크가 큰 정보보호 환경에서 이러한 문제점은 AI 기술을 널리 활용하는데 상당한 장애로 작용한다. 이를 해결하기 위해 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 방법론에 대한 연구가 주목받고 있다. XAI는 예측의 해석이 어려운 AI의 문제점을 보완하기 위해 등장한 방법으로 AI의 학습 과정을 투명하게 보여줄 수 있으며, 예측에 대한 신뢰성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 XAI 기술의 개념 및 필요성, XAI 방법론의 정보보호 분야 적용 사례에 설명한다. 또한, XAI 평가 방법을 제시하며, XAI 방법론을 보안 시스템에 적용한 경우의 결과도 논의한다. XAI 기술은 AI 판단에 대한 사람 중심의 해석정보를 제공하여, 한정된 인력에 많은 분석데이터를 처리해야 하는 보안담당자들의 분석 및 의사결정 시간을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

이미지 조작 탐지를 위한 포렌식 방법론 (A Forensic Methodology for Detecting Image Manipulations)

  • 이지원;전승제;박윤지;정재현;정두원
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권4호
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    • pp.671-685
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    • 2023
  • 인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.

여고생들의 SNS 자료를 이용한 기능성 화장품 기호분석시스템 (Functional Cosmetics Trend Analysis System Using SNS Big Data For The Girls High School Students)

  • 서정민;송재오;이채리;이상문
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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    • pp.99-101
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    • 2013
  • 본 논문에서는 사춘기 여고생들의 기능성 화장품의 신상품 개발과 성능 향상을 위한 효율적인 정보의 분석과 생산 정책을 위한 SNS 분석시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 여고생들의 기능성 화장품에 관한 SNS 내용을 분석하기 위한 효율적 알고리즘과 방법론을 제안하여 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한 여고생들의 기능성 화장품에 대한 기호 상태를 파악하여, 그 분석 결과를 제품의 개발 및 생산에 반영하기 위한 비주얼 방법론을 함께 제안한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 시스템은 단지 화장품에 대한 분석뿐만 아니라 이와 비슷한 소비자의 기호가 빠르게 변화하는 제조업 분야에서 다양하게 응용이 가능하다.

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전이학습을 이용한 UNet 기반 건물 추출 딥러닝 모델의 학습률에 따른 성능 향상 분석 (Performance Improvement Analysis of Building Extraction Deep Learning Model Based on UNet Using Transfer Learning at Different Learning Rates)

  • 예철수;안영만;백태웅;김경태
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1111-1123
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    • 2023
  • 원격탐사 영상을 이용한 지표 속성의 변화를 모니터링 하기 위해서 딥러닝(deep learning) 모델을 이용한 의미론적 영상 분할 방법이 최근에 널리 사용되고 있다. 대표적인 의미론적 영상 분할 딥러닝 모델인 UNet 모델을 비롯하여 다양한 종류의 UNet 기반의 딥러닝 모델들의 성능 향상을 위해서는 학습 데이터셋의 크기가 충분해야 한다. 학습 데이터셋의 크기가 커지면 이를 처리하는 하드웨어 요구 사항도 커지고 학습에 소요되는 시간도 크게 증가되는 문제점이 발생한다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법인 전이학습은 대규모의 학습 데이터 셋이 없어도 모델 성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 UNet 기반의 딥러닝 모델들을 대표적인 사전 학습 모델(pretrained model)인 VGG19 모델 및 ResNet50 모델과 결합한 세 종류의 전이학습 모델인 UNet-ResNet50 모델, UNet-VGG19 모델, CBAM-DRUNet-VGG19 모델을 제시하고 이를 건물 추출에 적용하여 전이학습 적용에 따른 정확도 향상을 분석하였다. 딥러닝 모델의 성능이 학습률의 영향을 많이 받는 점을 고려하여 학습률 설정에 따른 각 모델별 성능 변화도 함께 분석하였다. 건물 추출 결과의 성능 평가를 위해서 Kompsat-3A 데이터셋, WHU 데이터셋, INRIA 데이터셋을 사용하였으며 세 종류의 데이터셋에 대한 정확도 향상의 평균은 UNet 모델 대비 UNet-ResNet50 모델이 5.1%, UNet-VGG19 모델과 CBAM-DRUNet-VGG19 모델은 동일하게 7.2%의 결과를 얻었다.

객체 중심 측면 모델의 형식론 (The Formalism of Object-Oriented EA Model)

  • 오선영;백두권
    • 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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    • 한국데이타베이스학회 1994년도 DB산업기술 활성화를 위한 학술대회 및 기술 심포지움
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    • pp.235-253
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    • 1994
  • 기존의 데이타 모델 및 설계 방법론들은 실세계의 데이타 객체에 대해 고정된 한 측면의 모델 표현만을 허용하기 때문에 여러 측면으로 관측이 가능한 실세계 객체들의 표현에 어려움을 갖는다. 본 논문에서는 객체의 측면 개념을 제공하는 객체 중심 측면 모델(OOAM : Object-Oriented EA Model)의 기본 개념을 보여주고 OOAM에 의해 구축되는 데이타베이스 스키마의 시맨틱을 분석하고 서술하기 위해 OOAM을 형식적으로 정의하였다. 먼저 데이타베이스 설계 과정에서 필요한 공리들을 설정하고 OOAM을 intension과 extension으로 각각 정의한 후 그들 사이의 관계를 정의하였다.

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마르셀 프루스트의 『잃어버린 시간을 찾아서』에 대한 디지털인문학적 강의 운영 사례 연구 (A case study of Digital humanities lecture on Marcel Proust's À La Recherche du temps perdu)

  • 민진영
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권4호
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    • pp.269-275
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    • 2023
  • 작가 마르셀 프루스트의 탄생 150주년을 맞는 2021년과 서거 100주년을 맞는 2022년에 『잃어버린 시간을 찾아서』에 대한 관심이 세계적으로 고조되었다. 필자는 난해하다고 알려진 이 7권의 대하소설을 국내의 프랑스문학전공 학생들에게 잘 접근하게 하기 위해 디지털인문학적 방법을 사용하였다. 필자는 학생들을 빅데이터 분석도구를 활용하여 분석하고, 시각화자료를 통해 작품이해의 실마리를 찾도록 이끌었다. 워드클라우드로 작품에 나타나는 주요 등장인물과 장소를 꼽아보고, 빅카인즈와 텍스톰이라는 빅데이터 분석 사이트를 통해 국내외의 프루스트에 대한 인지도를 검색하였다. 학생들은 디지털인문학의 방법론을 통해 프루스트의 『잃어버린 시간을 찾아서』에 대해 난해하다고 하여 포기하기보다는 조금씩 이해의 폭이 넓어졌다고 진술했다. 프랑스어를 전공하는 학생들에게 프랑스문학의 이해를 넓혀가는 방법을 찾아가는데 있어 빅데이터 분석과 디지털인문학의 방법론을 적용하는 것은 적절한 교수법임을 확인하였다.

도시 스트리트뷰 영상을 이용한 딥러닝 기반 보행환경 평가 요소 분석 (Analysis of Deep Learning-Based Pedestrian Environment Assessment Factors Using Urban Street View Images)

  • 황지연;최철웅;남광우;이창우
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제28권6호
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    • pp.45-52
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    • 2023
  • 최근 일상생활 속 보행의 중요성이 강조되면서 보행권 보장 및 보행환경 조성을 위한 사업이 지역 곳곳에서 추진되고 있다. 선행 연구에서는 전주시 도로 이미지를 사용하여 보행환경 평가를 진행하고, 이미지 비교 쌍 데이터 세트를 구축하였다. 하지만 숫자로 표현된 데이터 세트는 보행환경 평가자들의 판단 기준을 일반화하거나 보행자가 선호하는 보행환경을 시각적으로 파악하기에 어려움이 존재한다. 따라서 본 연구는 웹 애플리케이션을 구축하여 데이터 시각화를 통해 보행환경 평가의 결과를 해석하는 방법을 제안한다. 의미론적 분할 결과를 활용하여 보행환경 평가자에게 영향을 미치는 보행환경 구성 요소를 분석한 결과, 보행자는 주로 'earth'와 'grass'가 많은 환경을 선호하지 않았고, 'signboard'와 'sidewalk'를 가진 환경을 선호하는 것으로 확인하였다. 제안된 연구는 향후 보행환경 평가의 참여자가 임의로 선택한 결과를 파악하고 분석할 수 있을 것으로 기대하며, 데이터에 대한 정제과정을 전처리로 수행함으로써 좀 더 향상된 정확도를 얻을 수 있을 것으로 판단한다.

Scientific Data 학술지 분석을 통한 데이터 논문 현황에 관한 연구 (An Investigation on Scientific Data for Data Journal and Data Paper)

  • 정은경
    • 정보관리학회지
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    • 제36권1호
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    • pp.117-135
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    • 2019
  • 데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.

한국문헌정보학 교과과정 운영모형 및 표준교과목 개발에 관한 연구 (A Study of the Curriculum Operating Model and Standard Courses for Library & Information Science in Korea)

  • 노영희;안인자;최상기
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제46권2호
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    • pp.55-82
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    • 2012
  • 본 연구에서는 국내외 문헌정보학과의 교과과정 운영모형을 조사하여 국내 현실에 맞는 운영모형을 제안하고자 하며, 운영모형에 기반하여 한국문헌정보학 표준교과목도 제안하고자 한다. 이를 위해 국외 교과과정 분석결과, 국내 교과과정 분석결과, 국내 현장사서를 대상으로 한 설문조사 결과, 그리고 현장사서를 대상으로 한 관종별 직무분석결과를 종합적으로 분석하여 문헌정보학 필수교과목, 핵심교과목, 그리고 선택교과목을 선정하여 제시하였다. 최종 제안된 문헌정보학 필수과목은 6개 과목으로서, 문헌정보학개론, 정보조직학, 정보서비스론, 도서관경영론, 정보검색론, 사서실습이다. 핵심과목은 6개 과목으로서, 정보자료분류목록실습, 주제별정보원(참고정보원), 장서개발론, 디지털도서관론, 서지학개론, 기록관리학개론이다. 선택과목은 총 20개 과목으로서, 문헌정보학 영역 4개 과목(도서및도서관사, 지식정보사회와 도서관, 도서관과저작권, 문헌정보학연구방법론), 정보조직학 영역 2개 과목(메타데이터의 이해, 한국문헌자동화목록실습), 정보조사제공학 영역 3개 과목(정보활용교육론, 독서지도론, 정보이용자연구), 도서관 정보센터경영학 영역 4개 과목(도서관협력론, 관종별도서관운영론, 도서관마케팅, 비도서자료관리론), 정보학 영역 6개 과목(데이터베이스운영론, 색인초록론, 정보학개론, 정보시스템론, 도서관시스템자동화, 도서관정보네트워크), 기록관리학 영역 1개 과목(기록보존론)이다.