• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1750-1755
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• 2011

최근 다양한 정보검색 기법의 발달로 인해 사용자는 인터넷으로부터 유용한 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 스트림 데이터와 유사하게 연속적으로 발생하기 때문에 인터넷에서 발생하는 대량의 데이터 중에서 사용자의 요구에 맞는 데이터만을 추출하기 위한 기법이 필요하다. 전통적인 데이터 추출 방법에서는 데이터를 먼저 데이터베이스에 저장한 후에 사용자의 요구를 질의로 변환하여 처리하였다. 그러나 이러한 방법은 연속적으로 발생하는 대용량의 데이터에 대하여 사용자 질의를 처리하는 경우에 비효율적인 문제가 있다. 이 논문에서는 인터넷에서 발생하는 데이터의 변화를 이벤트로 표현하고, 사용자의 요구사항을 프로파일로 정의한 이벤트-프로파일 모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 기반으로 이벤트와 프로파일을 효율적으로 처리하기 위한 여과방법을 제안한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 시스템을 구현하고 다양한 데이터 셋을 대상으로 실험평가를 실시하여 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.83-93
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• 2022

운전자가 모바일기기를 사용하여 직접 교통 정보를 제공하는 크라우드 소싱을 활용하여 교통 문제를 해결하려는 연구들이 진행 중이다. 크라우드 소싱을 통해 수집된 데이터를 교통 이벤트 검출에 사용한다면 관련된 데이터를 수집하는 작업이 줄어들어 시간 비용이 낮아지고 정확도는 높아지는 장점이 있다. 본 논문에서는 크라우드 소싱을 활용하여 교통과 관련된 데이터를 수집하고, 이를 통해 교통에 영향을 미치는 이벤트를 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 대용량 데이터 처리를 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수집된 데이터의 이벤트 유형을 판별한다. 또한, 이벤트가 발생된 위치를 추출하기 위하여 수집된 데이터에서 위치를 나타내는 키워드를 추출하고 키워드의 행정구역을 반환한다. 이를 통해 기존 제공되는 위치 정보에서 광범위하게 정의된 위치나 잘못된 위치 정보를 해결할 수 있다. 제안하는 기법의 타당성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.153-158
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• 2016

최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.425-431
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• 2009

본 연구는 글로벌 스포츠 이벤트가 한국인이미지, 제품이미지, 구매의도, 방문의도에 미치는 영향을 규명하기 위해 수행되었다. 모집단은 국내 대학에 재학 중인 외국인 유학생을 대상으로 설정하였으며, 표본은 편의표본 추출방법을 통해 표집하였다. SPSS 12.0 프로그램을 이용하여 t-test, 회귀분석(Regression Analysis), 신뢰도분석(reliability analysis), 빈도분석(Frequency analysis), 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)을 실시하였다. 본 연구의 구체적인 결과는 다음과 같다. 첫째, 글로벌 스포츠 이벤트 전 후의 한국인이미지, 제품이미지, 구매의도, 방문의도에 차이가 있다. 둘째, 글로벌 스포츠 이벤트 전 후의 한국인이미지, 제품이미지, 구매의도, 방문의도의 차이는 이벤트에 대한 관여도에 따라 다르게 나타난다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1281-1297
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• 2016

최근 스마트 기기의 보급으로 자유롭게 비디오 컨텐츠를 생성하고 이를 빠르고 편리하게 공유할 수 있는 네트워크 환경이 갖추어지면서, 퍼스널 비디오가 급증하고 있다. 그러나, 퍼스널 비디오는 비디오라는 특성 상 멀티 모달리티로 구성되어 있으면서 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하기 때문에 이벤트 분류를 할 때 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 멀티 모달리티들로부터 고수준의 특징을 추출하여 시간 순으로 재배열한 것을 바탕으로 모달리티 사이의 연관관계를 Deep Neural Network(DNN)으로 학습하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오에 내포된 이미지와 오디오를 시간적으로 동기화하여 추출한 후 GoogLeNet과 Multi-Layer Perceptron(MLP)을 이용하여 각각 고수준 정보를 추출한다. 그리고 이들을 비디오에 표현된 시간순으로 재 배열하여 비디오 한 편당 하나의 특징으로 재 생성하고 이를 바탕으로 학습한 DNN을 이용하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.249-252
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• 2009

최근 다양한 정보검색 기법의 발달로 인해 사용자는 인터넷으로부터 유용한 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 스트림 데이터와 유사하게 연속적으로 발생하기 때문에 인터넷에서 발생하는 대량의 데이터 중에서 사용자의 요구에 맞는 데이터만을 추출하기 위한 기법이 필요하다. 전통적인 데이터 추출 방법에서는 데이터를 먼저 데이터베이스에 저장한 후에 사용자의 요구를 질의로 변환하여 처리하였다. 그러나 이러한 방법은 연속적으로 발생하는 대용량의 데이터에 대하여 사용자 질의를 처리하는 경우에 비효율적인 문제가 있다. 이 논문에서는 인터넷 환경에서 대용량의 연속적인 데이터 스트림으로부터 사용자의 요구에 맞는 데이터를 추출하는 질의처리 기법을 제안한다. 먼저 인터넷에서 발생하는 데이터의 변화를 이벤트로 표현하고, 사용자의 요구사항을 프로파일로 정의한 이벤트-프로파일 모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 기반으로 이벤트와 프로파일을 효율적으로 처리하기 위한 여과방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.257-258
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• 2019

이 논문에서는 가정내 음향 상황에 대한 사운드 이벤트 검출을 수행하는 시스템을 개발하는 내용을 담고 있다. 사운드 이벤트 검출 시스템은 마이크로폰 입력에 대해서 입력신호로부터 특징을 추출하고, 특징으로부터 이벤트가 있었는지 아닌지를 분류하는 형태를 가지고 있다. 본 연구에서는 독립형 디바이스가 가정내 위치한 상황을 가정하여 개발을 진행하였다. 가정내에서 일어날 수 있는 음향 상황을 가정하고 데이터셋 녹음을 진행하였다. 데이터셋을 기반으로 특징과 분류기를 개발하였으며, 적은 계산량으로 결과를 출력해야 하는 독립형 디바이스에 활용하기 위해서 특징셋을 간소화하는 과정을 거쳤다. 개발결과는 가정의 거실환경에서 녹음된 소리를 스피커로 출력하여 테스트하였으며, 다양한 음향 상황에 대한 개발이 추가적으로 필요하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.125-130
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• 2017

PLC 등의 현장제어기기는 주요 이벤트 정보를 로깅하는 기능이 없기 때문에 사고분석이 힘들다. 따라서, PLC, IED와 같은 현장제어기기의 주요 이벤트 정보를 로깅하여, 사이버 사고 발생 시 분석이 가능한 정보 확보가 필요하다. 이벤트 로깅을 위한 현장제어기기(임베디드기기) 통신 프로토콜을 분석하기 위해서는 프로토콜 애널라이저(분석기)가 필요하다. 그러나 Wireshark와 같은 기존의 분석기는 페이로드 데이터 기반의 다양한 프로토콜 분석 및 분류가 어렵고 이벤트 로깅을 위한 대용량의 데이터 식별 및 추출을 처리하기에는 어려움이 있다. 따라서, 본 논문에서는 대용량의 이벤트 로깅을 위한 빅데이터 기반 현장제어기기 통신프로토콜 페이로드 데이터 추출을 위한 시스템을 연구개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.87-99
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• 2009

SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권12호
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• pp.768-773
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• 2015

사회적 혼란을 야기하는 이벤트는 발생 직후 어떻게 대응하느냐에 따라 소요되는 비용의 편차가 크다. 이에 따라 비정상적인 이벤트를 탐지하고 의미를 파악하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 예측 분석에 관한 연구도 많이 수행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 이벤트의 전체적인 미래 경향에 대한 수치 결과를 예측할 뿐, 이벤트가 내포하는 의미에 대한 예측 연구는 미비하다. 이에 따라 본 논문에서는 비정상적인 이벤트가 내포하는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있는지에 대한 시각적 예측 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 트윗에서 실시간으로 비정상 이벤트를 탐지한다. 그 다음 과거 유사한 사례를 탐색한 다음 이벤트와 관련된 토픽들을 추출한다. 마지막으로 사용자는 의미 있는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있을지 분석할 수 있다. 실험은 두 가지 상황에 대한 예측 분석을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 입증하였다.