• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.629-636
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• 2022

본 논문은 합성곱 신경망 기반 수중 표적 분류기의 성능 향상을 위한 최적의 전처리 기법을 제시한다. 실제 선박 수중신호를 수집한 데이터 세트의 주파수 분석을 통해 강한 저주파 신호로 인한 특성 표현의 문제점을 확인하였다. 이를 해결하기 위해 다양한 스펙트로그램 기법과 특성 스케일링 기법을 조합한 전처리 기법들을 구현하였다. 최적의 전처리 기법을 확인하기 위해 실제 데이터를 기반으로 합성곱 신경망을 훈련하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 로그 멜 스펙트로그램과 표준화 및 로버스트정규화 스케일링 기법의 조합이 높은 인식 성능과 빠른 학습 속도를 보임을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.213-220
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• 2011

본 논문에서는 최대 4개의 송 수신 안테나를 지원 가능한 $4{\times}4$ 다중 안테나 (MIMO) 시스템에서 채널의 dimension을 축소함으로써 복잡도를 줄일 수 있는 저복잡도 채널 전처리 프로세서를 제안하고 구현한다. 제안된 채널 전처리 프로세서는 채널의 일부분을 간섭신호라 간주하고 제거하는 GIS 행렬을 구하는 데 있어서 행렬의 역행렬과 행렬간의 승산 연산을 줄이기 위해, QR 분해 기법을 이용하여 $4{\times}4$ MIMO 채널 전처리 프로세서의 복잡도를 최소화한다. 또한, 로그 수체계를 이용하여 행렬간의 복소수 승산을 가산으로, QR 분해 기법의 사용으로 인해 생기는 나눗셈 연산을 감산 연산으로 대체함으로써 연산기의 단순화를 진행하고, 이를 통해 하드웨어 복잡도를 크게 감소시킨다. 제안된 채널 전처리 프로세서는 하드웨어 설계 언어 (HDL)을 이용하여 설계되었고, $0.13{\mu}m$ CMOS 규격 셀 라이브러리를 사용하여 합성되었다. 그 결과 기존의 2의 보수 수체계를 이용한 채널 전처리 프로세서의 설계 구조 대비 로그 수체계를 이용한 제안된 채널 전처리 프로세서의 하드웨어 복잡도가 20.2% 가량 감소됨을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.91-98
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• 2022

웨어러블 기기를 통해 지속적으로 수집되는 라이프로그 데이터는 많은 이상값을 포함할 수 있으므로 데이터품질을 향상시키기 위해서는 이상값을 찾아 제거하는 것이 필요하다. 일반적으로 이상치의 개수가 정상 데이터의 개수보다 적기 때문에 클래스 불균형 문제가 발생한다. 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해 Variational AutoEncoder를 outlier에 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 이상치 데이터를 전처리한 후, 다수의 머신러닝 모델(분류)을 통해 검증한다. 체중 데이터를 이용한 검증 결과, 모든 분류 모델에서 성능이 향상됨을 확인하였다. 실험 결과를 바탕으로 라이프로그 체중 데이터 분석 시 본 연구에서 제안한 이상치 처리 방법을 이용하여 데이터를 전처리한 후 성능이 가장 좋은 LightGBM 모델을 적용할 것을 제안한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.369-387
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• 2001

인터넷 기술의 발달과 인터넷 비즈니스의 발전으로 인해 오늘날 사람들은 더욱 많은 시간을 인터넷 상에서 보내고 있다. 사용자가 기업의 웹 사이트를 방문한 기록은 웹 로그파일이라는 형태로 기업의 서버에 남게 되는데 이러한 로그 파일을 이용해 고객의 행동을 더욱 잘 이해하는 것이 매우 중요한 경쟁력의 요소로 자리 잡게 되었다. 이제까지는 웹 로그를 분석하기 위해 웹 로그 분석 도구를 이용해 왔는데, 경영 의사 결정에 도움이 되는 지식을 발견하기보다는 단순한 기술적인 통계량을 구하는데 그쳤다. 본 연구에서는 통계와 데이터마이닝 기법을 웹 데이터에 적용하여 경영 의사 결정에 도움이 되는 의미 있는 정보를 추출한다. 이를 위해 실제 인터넷 기업의 데이터를 기반으로 하여 대량 데이터를 데이터마이닝을 위해 전처리 하는 과정과 준비된 데이터를 분석하는 과정을 소개한다. 웹 사이트의 분석은 경영 지식을 찾아내기 위한 과정으로 개별 사이트가 처한 상황에 따라 분석과정이 상이해 질 수 있기 때문에 실제 기업의 데이터를 가지고 분석해 나가는 과정을 보이는 것은 의미 있는 연구라 생각된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.287-296
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• 2002

웹 사용 마이닝은 데이터마이닝을 바탕으로 사용자의 로그 파일 정보를 이용하여 웹이 이용되는 패턴을 발견한다. 이를 이용하여 웹을 개선하여 사용자들이 보다 빨리 원하는 내용을 검색할 수 있도록 할 수 있으며 시스템 관리자에게는 효율적인 웹 구조를 인한 정보를 제공할 수 있다. 웹 사용 마이닝에서 사용하는 데이터는 성형화되어 있지 않으며 웹 사용 패턴을 분석하는데 방해가 되는 잡음 데이터까지 포함하고 있다. 이것은 기존에 개발된 여러 데이터마이닝 기법을 적용하는데 어려움으로 작용한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 방법을 도입한 SPMiner을 .제안한다. SPMiner는 웹의 구조를 이용하여 로그 파일의 전처리 과정을 줄이며 사용자의 탐색 패턴 분석을 효율적으로 수행 할 수 있는 시스템이다. SPMiner는 WebTree 에이전트를 이용하여 웹 사이트 구조를 분석하여 WebTree를 생성하고 사용자 로그 파일을 분석하여 각 웹 페이지의 사용빈도에 대한 정보를 추출한다. WebTree와 로그 파일에서 추출된 웹 페이지에 대한 정보는 SPMiner에 의해 패턴을 분석할 퍼 이용될 수 있는 형태인 WebTree$^{+}$로 병합된다 WebTree$^{+}$는 패턴 발견을 쉽게 해주며 사용자에게 추천할 정보나 웹 페이지를 능동적으로 추천할 수 있게 만들어 준다.

• 한국음향학회지
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• 제39권3호
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• pp.143-149
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝(deep learning)을 이용하여 환경음 분류 시 전처리 단계에서 사용하는 특징 추출 방법이 콘볼루션 신경망의 분류 성능에 미치는 영향에 대해서 다루었다. 이를 위해 환경음 분류 연구에서 많이 사용되는 UrbanSound8K 데이터셋에서 멜 스펙트로그램(mel spectrogram), 로그 멜 스펙트로그램(log mel spectrogram), Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC), 그리고 delta MFCC를 추출하고 각각을 3가지 분포로 스케일링하였다. 이 데이터를 이용하여 4 종의 콘볼루션 신경망과 이미지넷에서 좋은 성능을 보였던 VGG16과 MobileNetV2 신경망을 학습시킨 다음 오디오 특징과 스케일링 방법에 따른 인식률을 구하였다. 그 결과 인식률은 스케일링하지 않은 로그 멜 스펙트럼을 사용했을 때 가장 우수한 것으로 나타났다. 도출된 결과를 모든 오디오 인식 문제로 일반화하기는 힘들지만, Urbansound8K의 환경음이 포함된 오디오를 분류할 때는 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-87
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• 2021

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로그 전처리를 수행한다. 이후 전처리된 로그들을 이용해 베이지안 확률 기반 순차 규칙추출을 진행한다. 결과적으로 "If 조건 then 결과, 사후확률(θ)" 형식의 규칙집합을 추출하며 이와 매칭될 경우 정상, 매칭되지 않을 경우, 이상행위로 판단하게 된다. 실험으로는 HDFS 로그 데이터셋을 활용했으며, 그 결과 F1score 92.7%의 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.460-462
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• 2001

인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 이러한 퍼스널라이제이션을 위해서 전처리과정인 사용자 프로파일 생성과정을 확장된 웹 로그 처리 시스템을 통해서 구현해본다. 웹사이트 서버의 확장된 이벤트 처리, 즉 사용자의 행위정보를 로그에 포함시켜 로그정보를 웹 로그 서버에 전송하도록 설계하였다. 그리고 이 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.291-295
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• 2010

최근 급격한 하드웨어 기술과 데이터베이스 시스템의 발전은 우리 주변에서 발생하는 다양한 분야의 데이터를 자동으로 수집하는 것을 가능하게 하였다. 흔히 데이터 스트림(data stream)이라고 언급되는 끊임없이 생산되는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하여 유용한 정보를 얻어내는 기술은 이미 많은 응용 분야에서 광범위하게 연구되고 있다. 인터넷은 이러한 데이터 스트림을 양산해 내는 주요 원천 중의 하나이다. 인터넷 비즈니스의 활성화와 더불어 웹로그 데이터 스트림은 마케팅, 전략 수립, 고객관리 등 여러 부분에 광범위하게 활용되기 시작했으며, 보다 정확하고 효율적인 분석에 대한 요구사항도 점점 늘어나고 있다. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 수집된 데이터를 주제 기반으로 통합하여 시계열 형태로 적재하는 저장소서 유용한 분석이나 의사결정에 많이 사용되어 왔다. 데이터웨어하우스는 데이터를 요약하고 통합 및 정제하는 기능을 제공하여 대용량의 데이터 처리에 적합하고 데이터의 품질을 향상시키기 때문에 데이터 마이닝 분야에서 전처리 과정으로도 많이 이용되어 왔다. 본 논문에서는 웹로그 데이터 스트림에 대한 데이터 웨어하우스를 구축하여 보다 고품질의 유용한 정보를 효율적으로 얻어내는 시스템을 제안한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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• pp.345-361
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• 2001

인터넷의 확산으로 웹 구조, 웹 로그 등을 분석하는 웹마이닝(Web Mining)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 웹에서 발생하는 데이터에 대한 분석은 아직 미약한 상태이다. 웹에서 획득된 데이터는 신뢰도가 낮아 통계와 같은 기존의 분석 방법을 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 또한 대용량 데이터와 실제 데이터에 유연한 분석을 제공하는 데이터 마이닝은 아직까지 적용 분야가 매우 한정되어 있다. 본 논문에서는 인터넷 사이트의 실제 데이터를 이용하여 데이터마이닝 과정에 따라 데이터 정제, 데이터 선택, 데이터 변환 등 효과적인 데이터 전처리 방법을 제시한다. 또한 이렇게 전처리된 데이터로 고객 세분화, 우수 고객 분류를 위한 데이터마이닝 기법을 적용한 후 수행 결과를 분석한다. 마지막으로 분석의 한계점을 지적하고 보다 양질의 데이터마이닝을 위한 시스템 및 사이트 설계 방안을 제시한다.