• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.2
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• pp.277-284
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• 2020

Text mining is a representative method of big data analysis that extracts meaningful information from unstructured and large amounts of text data. Social media such as Twitter generates hundreds of thousands of data per second and acts as a one-person media that instantly and directly expresses public opinions and ideas. The traditional media are delivering informations, criticizing society, and forming public opinions. For this, we compare the responses of SNS with the responses of media on the issue of the termination of the Korea-Japan GSOMIA (General Security of Military Information Agreement), one of the domestic issues in the second half of 2019. Data collected from 201,728 tweets and 20,698 newspaper articles were analyzed by sentiment analysis, association keyword analysis, and cluster analysis. As a result, SNS tends to respond positively to this issue, and the media tends to react negatively. In association keyword analysis, SNS shows positive views on domestic issues such as "destruction, decision, we," while the media shows negative views on external issues such as "disappointment, regret, concern". SNS is faster and more powerful than media when studying or creating social trends and opinions, rather than the function of information delivery. This can complement the role of the media that reflects public perception.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.161-169
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• 2015

Realtime search words of typical portal sites appear every few seconds in descending order by search frequency in order to show issues increasing rapidly in interest. However, the characteristics of realtime search words reordering within too short a time cause problems that they go over the key issues of the day. This paper proposes a method for deriving a key issue through association analysis of realtime search words. The proposed method first makes scores of realtime search words depending on the ranking and the relative interest, and derives the top 10 search words through descriptive statistics for groups. Then, it extracts association rules depending on 'support' and 'confidence', and chooses the key issue based on the results as a graph visualizing them. The results of experiments show that the key issue through association rules is more meaningful than the first realtime search word.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.553-555
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• 2017

수전 설비 시스템은 전력 회사에서 3 상 전원을 받는 설비로, 전기를 공급받기 위한 설비이다. 정전이나 제품생산설비의 중단은 기업에 있어서는 경제적 손실이 매우 큰 사고일 수 밖에 없다. 요즘은 IoT 센서를 이용한 수전설비 관리 시스템의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. IoT 센서를 이용한 수전 설비의 구축에서 정확한 상태 값의 센싱과 수집된 값의 전송, 그리고 정확성 판단에 대한 이슈들이 고려되어야 하며, 또한 기기간 통신을 통해 실시간 상호작용으로 수전설비의 고장을 어떻게 예방할 것인가에 대한 것이 중요하다. 본 연구에서는 수전 설비의 실시간 감지와 모니터링을 위한 목적으로 기존의 고장 및 오류 정보를 기반으로 하는 빅데이터 분석을 통해 발생 가능한 고장 및 오류를 사전 예측할 수 있도록 정보를 제공하는 것에 주안점을 두었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.223-224
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• 2014

최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.31-32
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• 2017

데이터의 다양성은 빅데이터를 이용해 새로운 가치를 창출하는데 있어 매우 중요하다. 데이터의 다양성을 위해서 다양한 데이터의 연계는 필수적이며, 여러 활용영역 중에서도 보건의료분야에서의 데이터 연계는 그 요구가 특히 증가하고 있다. 또한 활용성에 있어서도 높은 기대전망이 있는 분야이다. 그러나 보건의료 데이터의 연계는 개인정보 중에서도 많은 민감 정보를 포함하고 있기 때문에, 이에 관한 개인정보 보호에 대한 이슈 해결이 선행되어야하며, 데이터 연계에 관련 있는 주체간의 합의 역시 선행되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.213-214
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• 2016

디자인경영과 서비스디자인 등은 전 산업분야에 걸쳐 이슈가 되고 있으며, 기업의 경쟁력으로서 중요한 요소가 되고 있다. 산업디자인 분야는 제품디자인, 시각디자인, 포장디자인 등으로 분류될 수 있다. 각 분야의 공통점은 제품의 생산부터 유통까지 연계되어 관리되어 지며, 최근에는 저작권, 사회적책임, 시장영향력에 대한 부가적인 업무가 요구되고 있다는 점이다. 본 논문에서는 산업디자인과 관련한 이미지와 오피니언에 기반한 빅데이터를 이용하여 디자인 공급자와 수요자 간의 컨설팅, 디자인제작, 유통, 후속조치 등이 통합적으로 관리될 수 있는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.125-128
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• 2015

최근 GPS가 기본 탑재된 스마트폰이 활성화된 이후 대량의 GPS 궤적 데이터를 전자지도에 매칭하여 분석하는 요구가 대두되고 있다. 그러나 기존에 연구된 맵매칭 기법은 주로 내비게이션용 알고리즘으로 대량의 GPS궤적을 서버에서 분석하기에는 속도 및 시스템 성능의 이슈가 있다. 본 연구는 대표적인 분산 NoSQL DB인 하듐 에코시스템의 HBase를 이용한 맵매칭 시스템에 대한 연구이다. 맵매칭을 위한 전자지도를 HBase탑재하기 위한 테이블 사양을 정의하였고, HBase와 연동하여 분석하는 맵매칭 알고리즘을 제시하고 Java로 구현하여 분석하였다. 이를 통해 대량의 GPS궤적을 NoSQL 기반 방법론을 통하여 효율적으로 빅데이터를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.194-196
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• 2019

본 연구에서는 재난문자에 대한 뉴스양과 주요 이슈에 대해 알아보았다. 뉴스 빅데이터 서비스인 빅카인즈를 통해 분석을 실시한 결과, '재난문자' 관련 뉴스가 2016년에 186건으로 전년대비 약 18.6배 증가하는 급격한 성장세를 보였다. 이후 '재난문자' 관련 뉴스는 높은 수치를 유지하는 것으로 나타났다. 지진이 다른 재난에 비해 많은 비중을 차지하였지만 지진이 다수를 차지한 2016년 대비 2017년과 2018년은 지진 외에 다양한 재난에 대해 다루어졌다. 그리고 '재난문자' 연관어 중 행정안전부(국가안전처, 행안부 용어 포함)가 가장 비중 있게 다루어졌고, 기상청과 국민도 비중 있게 다루어진 용어로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.538-540
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• 2013

소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사람들이 증가하면서, 프라이버시와 관련된 보안 문제들 또한 이슈가 되고 있다. 기존의 소셜 네트워크 서비스들은 일반적으로 중앙 집중형 구조를 가지고 있다. 서비스 사용자들의 기본적인 프로필 정보들은 서비스 제공자에게 수집되어 빅데이터를 이룬다. 이러한 빅데이터가 서비스 제공자 측면에서는 상업적인 용도로 사용되지만, 사용자 개인의 입장에서는 자신의 개인정보가 악의적인 목적으로 사용되는지 전혀 알 수가 없다. 따라서 서비스 제공자의 무분별한 정보 수집 문제를 해결하기 위해 원천적으로 중앙 집중형 구조를 제거하고, 기존의 포털사이트와의 연동을 통해 오픈 아이디로 이용 가능한 오픈 소스 기반 분산형 소셜 네트워크 서비스를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.709-711
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• 2022

ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.