최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장되었다. 하지만, 온라인 게임에서 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 로그 데이터의 플레이 패턴을 이용한 봇 탐지 방법을 제안한다. 인간 플레이어로부터 봇과 차별화된 모델을 만들기 위해 인간 플레이어의 행동뿐만 아니라 봇 데이터도 분석에 활용한다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유효한 결과를 확인하였다.
제조 산업은 국가 경제 성장의 원동력으로 그 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 제조 공정상에서 생성되는 제조 데이터 분석의 중요성 또한 조명 받고 있다. 본 논문에서는 PCB(Printed Circuit Board) 제조 공정에서 발생한 로그 데이터를 분석하여 PCB 상에서 빈번하게 발생하는 고장 영역에 대해서 작업자가 고장 영역을 직접 눈으로 볼 수 있도록 시각화하는 방법을 제안한다. 우선 고장 영역을 파악하기 위해서 PCB 공정 데이터 집합에 K-means, DB-SCAN 클러스터링 알고리즘을 적용하여 군집화 하였고, 두 알고리즘 중 더 정확한 고장 영역을 도출하는지 비교하였다. 또한 MVC(Model-View-Controller) 구조 시스템을 개발하여 실제 PCB 이미지 상에 클러스터링 결과를 출력하는 것으로 실제 고장영역을 눈으로 확인할 수 있도록 시각화하였다.
외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.
본 논문에서는 데이터 마이닝에 필요한 클러스터링과정에서 불필요한 정보를 감축하기 위하여 베이지언 사후확률의 신뢰도를 이용한 새로운 척도를 제안한다. 데이터 감축을 위한 속성의 중요도가 클러스터링의 결과에 지배적이기 때문에 많은 속성의 변별력을 향상시키기 위하여 사후확률의 신뢰도에 정보 엔트로피를 적용하였다. 제안된 사후확률을 기반으로 한 러프 엔트로피 척도에 의한 속성의 신뢰도의 중복성은 엔트로피의 자연로그에 의하여 상당히 줄어든다. 따라서 제안된 척도에 의하여 생성된 군집화 알고리즘은 속성값의 변별력을 향상시켜 기존의 리덕트를 최소화하였고, 이는 분할의 효율성을 향상시킬 수 있었다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 패턴분류 문제에 적용되는 ACME 데이터에 대하여 속성간의 변별력, 분할결과에 따른 분할의 순정도를 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다.
은하의 형태학적 진화 양상을 분석하기 위해 허블 울트라 딥 필드 (Hubble Ultra Deep Field; HUDF)에 있는 밝은 은하를 조사하였다. Coe et al. (2006)의 HUDF 카탈로그에 포함된 적색편이, 적경, 적위, 밝기 등급, 픽셀 면적 값을 사용하여 HUDF은하의 B필터 영상에서 밝은 순서로 1000개의 천체를 선택하고 이로부터 939개의 은하의 육안 분류를 수행하였다. Elmegreen et al. (2005)의 분류 방법에 기초하여 타원 은하, 렌즈 은하, 나선 은하, 올챙이 은하(Tadpole), 이중 은하(Double), 사슬 은하(Chain), 덩어리 은하(Clump cluster)와 그 외의 불규칙 은하로 분류하였다. 이렇게 분류된 은하의 분류형과 은하의 적색이동 사이의 관계를 분석하여 HUDF 은하의 적색편이에 따른 형태학적 진화 양상을 찾아낼 수 있었다. 올챙이 은하, 이중 은하, 사슬형 은하, 덩어리 은하 등 병합 단계에 있는 것으로 추정되는 은하들은 적색편이가 작을수록 그 수가 대체로 감소하는 경향을 보이는 반면, 나선은하들은 적색편이가 작을수록 그 수가 증가하는 경향을 보였다. 또한, 적색편이와 은하 크기 사이의 관계를 보았을 때 낮은 적색 편이에서 나타나는 상대적으로 큰 은하들이 대부분 나선 은하였으며 이러한 결과는 은하 생성의 Bottom-Up 가설로 설명이 가능하다. 이와 함께 은하 형태의 정량적 분석을 위해 각 은하의 CAS와 함께 M20, Gini Coefficient(G)를 구하여 이들과 육안 분류와의 관계를 분석하여, CASGM20, 으로부터 은하의 분류 형을 찾는 방법을 모색하였다.
현재 지하철 운영기관은 만성적인 운영적자를 타개하기 위하여 다각적인 서비스 개선 노력을 하고 있으며, 이를 지원하기 위하여 지하철 통행과 관련된 심층적이고 효과적인 데이터 분석이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 지하철 인구이동 패턴 발견을 위한 분석환경으로 다차원분석시스템(OLAP)을 제안하였다. 지하철 교통카드의 로그 데이터가 이 시스템의 원시데이터로 사용되었고, 다차원 모델링을 통해 데이터마트를 설계.구현하였으며, 다차원분석도구를 이용하여 탐색된 지하철 인구이동 패턴과 맵을 예시하였다.
로지스틱 회귀모형에서 suppression의 논의는 선형회귀의 논의보다 많지 않은데 그 이유 중의 하나는 회귀제곱합 또는 결정계수의 정의가 유일하지 않고 다양하기 때문이다. 여러 종류의 결정계수들 중에서 선호되는 두 종류의 결정계수와 Liao와 McGee(2003)가 제안한 두 종류의 수정 결정계수의 정의로부터 회귀제곱합을 유도하여 로지스틱 회귀모형에서의 suppression을 설명하고자 한다. 모의실험을 통하여 자료를 생성하여 어떤 경우에 suppression이 발생하는지를 살펴보고 그 결과를 선형회귀모형에서의 suppression 결과와 비교한다.
IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안한 SIP(Session Initiation Protocol)는 텍스트 기반의 프로토콜로서 유연성과 뛰어난 확장성을 가지고 있어 다양한 응용 서비스에 적용할 수 있는 호 설정 프로토콜이다. 본 논문에서는 이러한 SIP를 기반으로 하여 사용자의 현재 상태에 관련된 정보를 알려주는 Presence 서비스 및 Presence 서비스에서의 Watcher 정보 서비스도 아울러 포함시킨 통합 인스턴트 메신저 시스템을 구현하였다. 이 시스템에서는 텍스트 기반의 인스턴트 메시지뿐만 아니라 음성 및 화상 통신도 가능하도록 하였다. 그리고 음성 및 화상통신의 경우 Presence 정보를 담는 PRESENCE TUPLE을 확장하여 Presence 서버가 통신에 필요한 각종 세션 정보를 저장하도록 함으로써 SIP INVITE 요청 메시지를 통한 다이얼로그의 생성 없이 직접 사용자간의 연결이 가능하도록 하는 새로운 방법을 제시하였다.
최근 기업의 비즈니스 프로세스를 혁신하고 효율화하기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 의미 있는 비즈니스 프로세스 모델을 생성하고 분석하는 프로세스 마이닝 연구 분야가 주목받고 있다. ERP (Enterprise Resource Planning) 시스템이나 BPM (Business Process Management) 시스템에서 발생되는 업무 처리 내역이나 이벤트 로그를 분석하여 의미 있는 정보나 규칙을 발견해 낼 수 있는 프로세스 마이닝 기법은 다양한 분야에서 적용되고 있다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 도구인 ProM 시스템을 실제 고장 수리 사례에 적용하여 고장 수리 프로세스를 분석하고 제품의 주요 고장 패턴을 발견하는 방법을 제시한다. 고장 수리 프로세스 분석 결과 단순 통계 분석 결과에서 발견할 수 없었던 연결된 흐름의 빈도 분석이 가능하였으며, 연결된 흐름들 중에서 문제가 되는 프로세스에 대한 업무 향상 방안을 제시할 수 있었다.
컴퓨팅 자원 사용에 제약이 많은 임베디드 소프트웨어 개발에 있어서 성능 분석 도구는 품질 개선을 위해 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 기존 임베디드 소프트웨어 성능 분석 도구들은 단일 개발자의 교차개발 지원을 위한 성능분석 환경만을 제공하기 때문에 임베디드 소프트웨어를 위한 협업 성능분석 도구로서 활용될 수 없다. 본 논문에서는 협업 환경에서 임베디드 소프트웨어 성능 분석을 효과적으로 수행하기 위한 서버 기반의 새로운 성능 분석도구를 제안한다. 제안하는 성능분석 도구는 개발 소프트웨어에 대해 실행한 성능 분석로그를 협업 개발자들 기호에 맞는 다양한 그래픽 뷰로 생성하여 개발자간의 신속하고 효율적인 정보 공유를 가능하게 함으로써 프로그램의 성능 향상을 위한 개발자의 성능 분석 환경을 크게 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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