• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.307-316
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• 2009

이 논문에서는 자동 원격 검침(AMR) 시스템에서 수집되는 전력 사용량 데이터의 분석 결과를 실세계에 적용하기 위하여 시간과 공간의 변화에 따른 전력 소비 패턴의 주기성 탐사를 위한 시공간 데이터마이닝 기법을 제안하였다. 첫째, 고객의 전력 사용 목적에 따른 군집 분석을 위하여 분할 군집화 기법을 적용하였다. 둘째, 3차원 큐브 마이닝 기법을 적용하여 고객의 전력 소비 데이터가 갖는 시간 속성과 공간 속성에 대한 패턴을 탐색하였다. 셋째, 다양한 시간 도메인에서의 주기 패턴 발견을 위한 캘린더 패턴 마이닝 기법을 이용하여 탐사된 패턴들이 갖고 있는 시간 속성의 의미와 관계를 분석 및 예측하였다. 제안된 시공간 데이터마이닝 기법을 평가하기 위해 한국 전력 연구원에서 구축된 GIS-AMR 시스템에 의해 제공되는 고압 전력 소비 고객 3,256명의 2007년 1월부터 4월까지 총 266,426건의 데이터로부터 시간의 주기성 및 공간적 특성을 포함한 전력 소비 패턴을 분석하였다. 제안한 분석 기법을 통하여 특정 그룹에 속한 각각의 대표 프로파일이 시간과 공간상에서 갖는 주기성을 발견하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1061-1069
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• 2015

최근 교통 분야에서 발생하는 교통 빅데이터 (교통카드 데이터, ATMS 데이터 등)의 분석결과를 교통 정책에 활용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 또한 교통 데이터 분석 기법을 기존의 단순 빈도 분석 기법에서 다양한 데이터 마이닝 기법으로 확장하여 교통 데이터 속에 숨어있는 의미를 파악하려는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 교통카드 데이터에 대하여 토픽모델링 기법 중의 하나인 LDA (Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용하여 청주시 버스 승객들의 이동패턴을 분석한다. 이를 위해 교통카드 데이터의 하차 결측치를 추정하고, LDA 기법을 적용하여 이동패턴을 추출하였다. 또한 LDA 분석으로 도출된 값을 측정값으로 하여 다차원적 분석을 함으로써 청주시 버스 승객들의 이동패턴 특징을 파악할 수 있다. 분석 결과, 청주시의 경우 크게 1) 시외지역에서 터미널을 이용해 청주시에서 유입되는 패턴, 2) 주거지역에서 상업지역으로 이동하는 패턴, 3) 청주 인근 학교에서 상업 지역 (청주 중심가)로 이동하는 패턴을 발견할 수 있었다. 이동패턴은 도시 계획, 대중교통서비스 향상, 버스 노선 신설 등 다양한 교통정책의 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.105-114
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• 2005

본 논문에서는 다중 시계열 패턴을 분석하여 계측 값을 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 본 논문의 목적은 표본패턴들 중에서 입력패턴과 가장 유사한 패턴을 찾은 다음 그 표본패턴이 가지는 실측값과의 오차율을 산출하는 것이다. 따라서 인식이 아니라 계측이며 하드웨어가 아닌 소프트웨어 기술을 제안하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 초기화, 인식 및 계측 등의 단계로 구성된다. 초기화 단계에서는 중요도를 사용하여 인자들 각각의 가중치를 산출한다. 학습 단계에서는 수집된 표본패턴을 먼저 DTW와 LBG 알고리즘을 사용하여 각 인자별 독립적으로 군집화를 수행한 다음, 모든 표본패턴에 대하여 군집의 번호들로 구성된 코드열을 생성한다. 계측 단계에서는 입력패턴에 대한 코드열을 생성한 다음 해슁으로 표본패턴들 중에서 같은 코드열을 가지는 표본들을 찾고, 이 표본들 중에서 입력패턴에 가장 잘 정합되는 하나의 표본을 선택하다. 최종적으로 이 패턴이 가지고 있는 실측값과 오차율을 출력한다. 성능평가는 반도체생산장치 중에서 하나인 식각장치로부터 얻어진 자료에 적용하여 수행한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.91-100
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• 2010

서울 수도권 지하철 승객들의 탑승 패턴의 특성을 이해하는 것은 효율적인 수도권 지하철 시스템을 입안하는 데 중요하기 때문에 대용량 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에서 유용한 패턴을 탐사하거나 귀중한 패턴의 분류에 대한 연구가 진행되어오고 있다. 본 논문에서 새로운 지하철 탑승 분류를 정의하고 하루 약 천만 건 트랜잭션들로 구성된 교통카드 트랜잭션 데이터베이스로부터 지하철 승객들의 11 가지 탑승 패턴을 분류하는 알고리즘을 제안하였다. 제시된 알고리즘을 구현하여 탑승 패턴들을 분류하기 위하여 하루 동안의 교통카드 트랜잭션 데이터베이스에 적용하였다. 실험 결과에서 왕복-탑승 패턴, 통근 패턴, 예상치 못한 흥미로운 패턴들에 초점을 맞추어 분석하였다. 각 분류된 패턴에 대해서 시간대별로 승객수를 지하철 트랜잭션의 승차시간과 하차시간 기준으로 그래프로 설명하여 유용한 패턴의 특성을 이해하도록 하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권3호
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• pp.211-222
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• 2013

지리적으로 인접되어 있으면서 이동관점에서 같은 역할을 수행하는 Zone의 파악은 사람들의 이동흐름을 이해하고 도시개발 및 이동편의성 개선 등을 위한 중요한 정보로 활용된다. 그러나 기존의 연구는 특정 지점간의 이동과 Zone 발견을 개별적으로 수행하여, 거시적 관점에서의 이동패턴을 이해하는 데에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 스마트카드 전자거래 빅데이터로부터 Zone들을 발견하고 동시에 Zone들 간의 관계를 설명하는 클러스터링 기반의 이동패턴 분석기법을 제안한다. 또한, 설명력과 종속성 관점에서 이동패턴을 정량적으로 평가하는 지표를 제안한다. 제안된 분석기법을 이용하여 서울시 지하철에서 수집된 실 데이터를 분석하여 서울시에서의 이동패턴을 밝혀내고 시각화하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.571-575
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• 2015

실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.306-311
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• 2005

소비자의 구매패턴을 분석하기 위해서는 문화적 요인, 사회적 요인, 개인적 요인, 심리적 요인 등을 고려해야 한다. 소비자의 구매에 이르는 심리나 내부 상태까지 깊이 고려하여 분석하게 되면 소비자의 구매행동을 정확하게 예측하거나 구매요인을 추측할 수가 있기 때문에 기업에서는 소비자의 기호에 맞는 상품개발에 효과적으로 이용할 수가 있다. 이러한 요인들은 직접적인 정보처리로 분석하기 어렵기 때문에 불확실한 정보를 취급하는 기술이 필요하다. 베이지안 네트워크는 불완전한 자료나 관측이 불가능한 자료에도 대응이 가능하며 구매자의 구매에 이르는 심리나 내적상태등과 같은 관측이 곤란한 요소도 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상품구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 예측하는 방법을 제안하였다. 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거하고 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매패턴을 분석하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.53-61
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• 2020

정보사회에서 학습자가 자기주도적으로 학습을 수행하기 위해서 컴퓨터를 활용할 수 있는 능력은 중요하다. 실제로 컴퓨터를 활용할 수 있는 능력이 높은 학습자의 학업성취도가 어떠할지 분석할 필요가 있다. 본 연구는 2010년-2018년에 시행한 서울교육종단연구의 1-9차년도 자료를 활용하여 컴퓨터 활용에 대한 인식과 빈도의 종단적 변화 패턴을 비모수 통계방식인 종단적 K-평균 군집(KML)을 통해 도출하고, 종단적 패턴에 따른 학업성취도를 분석하였다. 분석결과 컴퓨터 활용과 사용 빈도가 높은 종단적 패턴이 그렇지 않은 패턴에 비해 학업성취도가 높은 것으로 분석되었고, 고등학교 3학년의 대학전공 선택에서 컴퓨터 활용과 빈도가 높은 종단적 패턴이 공학계열을 선호하는 것으로 분석되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권4호
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• pp.181-188
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• 2010

본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용하여 네트워크 사용자의 행동 패턴을 분석하는 시스템을 제안하고자 한다. 시스템 구현을 위해 네트워크 탭 장비를 사내 네트워크에 설치하여 패킷을 복제한다. 복제된 패킷은 고속의 메인 메모리DB를 통하여 데이터베이스에 저장된다. 저장 된 데이터는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 행동패턴을 분석하고 네트워크 관리자에게 실시간 보고한다. 또한 이기종간의 데이터를 공유하기 위해 표준의 XML 문서 교환 방식을 적용한다. 행동패턴 분석 시스템은 추후 저가 구현 및 쉬운 설치를 고려하여 임베디드형 셋톱박스 기반을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.258-262
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• 2007

최근 디지털 사진 시장은 블로그와 UCC 라는 트랜드와 함께 더욱 확대되고 있다. 이러한 시장 환경에서 디지털 카메라는 디지털 사진의 장점과 기기 가격의 하락으로 널리 보급되고 있다. 디지털 카메라의 보급에 따라 촬영된 방대한 사진자료의 검색과 관리의 중요성이 부각되고 있으며 이를 활용하기 위해 다방면에서 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 급속도로 확장된 디지털 카메라 시장에서 사용자에 대한 사용 패턴 조사와 분석은 미비한 실정이다. 본 논문에서는 디지털 카메라 시장 업계의 동향과 하드웨어적인 측면을 조사하고, 온라인 설문을 통하여 사용자의 사용 패턴을 조사하여 분석하였다. 총 34 명을 대상으로 디지털 카메라의 사용 패턴을 조사하였다. 저장 매체를 설문하는 조사에서는 응답자의 82%에 달하는 대부분의 사용자가 HDD를 주된 저장매체로 사용하고 있었고 CD나 DVD는 12%, 인화하여 보관하는 경우는 6%에 그쳤다. 보관되고 있는 사진의 용량을 조사하는 설문에서는 약 35%에 해당하는 사용자들의 10GB에 달하는 사진을 보유하고 있었고, 주로 찍는 화소로는 약 41%의 사용자가 300만 화소로 촬영하고 있었다. 이러한 사용자 패턴 분석과 설문 자료 결과를 통하여 사진 관련 커뮤니티나 포털 사이트를 기획하거나 새로운 인터페이스의 디지털 카메라를 설계하는데 기여할 수 있다.