• Title/Summary/Keyword: 정보 수요 분석

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Development of Portable Dissolved Gas Analyzer Using photoacoustic spectroscopy (광음향 분광법을 이용한 휴대용 유중가스분석장치 개발)

  • Kim, Choon-Dong;Kim, Chol-Gyu;Park, Sh-Hyun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.10
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    • pp.2431-2438
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    • 2013
  • The paper presents a procedure for how to development and theoretical review on Dissolved Gas Analyzer. the information of abnormal thermal stress on electrical power equipment by testing the gas is validated to easy by the gas analyzer presented in the paper. the analyzed information is used to evaluate the stability of electrical power equipment. the existing and selling DGA(dissolved gas analyzer) is so expensive and vast that all DGA product comes from foreign country. The objective of the paper is to prove that PAS(photoacoustic spectroscopy) based on a compact portable DGA solve the fixed type of DGA in order to eliminate the occurring issue directly or indirectly. the proposed DGA is easy to handle, and this can also analysis in real time for testing electrical power equipment. By applying the proposed portable, DGA be utilized in the currently electrical power equipment that are being implemented to reduce cycle of analysis of dissolved gas, it can contribute to improving safety by providing the agility of the evaluation of degradation.

Extracting Reliable User's Tweet for Social Events Based on User Behavior in Twitter (소셜 사건에 대한 사용자의 행동 분석에 기반한 신뢰성 높은 사용자의 트윗 추출)

  • Tsolmon, Bayar;Lee, Kyung-Soon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.11a
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    • pp.608-611
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    • 2012
  • 소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

Modeling Twitter Follower's Behavior Analysis (트위터에서 팔로워의 행태분석 모델)

  • Jeong, Kwang-Yong;Seol, Jae-Wook;Lee, Kyung-Soon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2012.11a
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    • pp.604-607
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    • 2012
  • 소셜 네트워크 서비스의 하나인 트위터는 팔로우를 통하여 사용자 간의 관계를 맺을 수 있다. 트위터 사용자들은 다양한 팔로워들이 존재한다. 이 팔로워들은 사용자에 대한 호감을 가지고 팔로우 하거나, 맹목적으로 추종하거나, 부정적인 의견을 지니고 사용자의 행동과 글을 관찰하기 위해 팔로우할 수도 있다. 본 논문에서 사용자에게 팔로워들이 어떠한 목적으로 그 사용자를 팔로워의 행태를 분석하는 모델을 제안한다. 대상사용자의 영향력 있는 팔로워를 추출하고, 팔로워의 리트윗 정보, 프로파일, 최신 트윗의 감정분석을 통해 지지자, 중립, 비지지자로 분류한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 트윗 데이터에서 정치인과 언론인 5 명의 팔로워들 중 무작위로 3 만명을 추출하여 실험하였다. 실험 결과 영향력 있는 사용자 추출을 통한 지지 팔로워 추출이 효과적임을 알 수 있다.

The proposal of anomaly traffic detection mechanism (네트워크 과다 트래픽 탐지 메커니즘)

  • Oh, Seung-Hee;Kim, Ki-Young
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2007.05a
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    • pp.1031-1034
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    • 2007
  • 다양한 유무선 단말의 등장과 함께 원하는 곳에서 시간에 제한없이 네트워크에 접속할 수 있는 유비쿼터스 세상이 눈앞으로 다가왔다. 네트워크 접속이 현대인 생활의 일부분이 된 현실에서 과다 트래픽 발생으로 인한 급작스런 네트워크 상의 장애는 유비쿼터스 환경에서 무엇보다도 큰 위협이라 할 수 있다. 따라서 비정상적으로 발생한 과다 트래픽을 빠르게 탐지하여 대응하는 것은 유비쿼터스 환경을 안전하게 보호하기 위한 필수 요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 트래픽 분석과는 달리 흐르는 네트워크 패킷의 5 tuple 정보를 실시간으로 수집하여 과다/이상 트래픽을 즉각적으로 탐지하고, 이를 자동으로 제어하는 메커니즘에 대해서 소개하고 있다. 실시간으로 8초마다 트래픽 정보를 수집하고 이를 분석하여 트래픽의 특성을 구분 및 위협도를 분석하여 이를 바탕으로 트래픽 제어 정책을 생성 및 적용하는 전반적인 과정에 대한 것이다. 여기에는 본 메커니즘을 실제 테스트망에서 시험한 결과도 포함하고 있다.

A Task Information Framework for Daily Report Management (작업일보 관리를 위한 단위작업 정보체계 분석)

  • Kang Woo-Young;Chin Sang-Yoon;Kim Yea-Sang
    • Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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    • autumn
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    • pp.513-516
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    • 2003
  • With the size of construction projects getting larger and more complex, the amount of information is increased exponentially. Although there are a lot of construction companies that try to accumulate as-built information from construction sites. it has not been quite satisfactory. This is due to the lack of task information framework that can measure project performance and collect as-built information. Therefore the objective of the paper is to identify the information that can be derived from daily reports and to suggest a unit task information framework to accumulate as-built information.

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Korean Syntax Analysis Using Sentence Pattern Information (문형 정보를 이용한 한국어 구문 분석)

  • Han, Yong-Gi;Hwang, Yi-Gyu;Lee, Yong-Seok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1995.10a
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    • pp.23-29
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    • 1995
  • 대부분의 한국어 구문 분석은 용언과 명사구 사이의 하위범주화 정보를 이용하여 용언에 대한 명사구의 문법적 역할을 밝히는 방향으로 구문 분석을 시도하였다. 여기에 이용된 용언의 하위 범주화 정보가 단지 자릿수 서술어나 형용사, 자동사, 타동사 등으로 분류하는 수준이었기 때문에 구문 모호성이 많이 발생하고 틀린 문장이 구문적으로 옳기 때문에 옳은 문장으로 인식되는 경우가 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어의 용언에 따른 문장 형태(문형)를 세분류하고 문장에 필수적으로 나타나는 명사구(NP[case])와 수의적으로 나타나는 명사구(NP[case])를 분류하여 분석을 시도하였다. 확장된 PATR II로 문법을 기술하여 동적인 파싱을 쉽게 제어할 수 있도록 하였다. 문형 정보는 한국어의 기본 구조를 자연스럽게 표현할 수 있기 때문에 그 자체를 기계번역을 위한 한국어 문법으로 설정하는 것이 타당하다고 생각된다.

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A Study on the Design of Home Network Controlling System using Active Action Pattern Analysis Algorithm (능동적 행동 패턴 분석 알고리즘을 이용한 홈 네트워크 제어 시스템 구축에 관한 연구)

  • Sung, Kyung-Sang;Oh, Hae-Seok
    • KSCI Review
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    • v.15 no.1
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    • pp.125-129
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    • 2007
  • 지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

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A Study on Network Based Light-weight Botnet Detection System (네트워크 기반의 경량 봇넷 탐지 시스템에 관한 연구)

  • Kang, Dong-Wan;Im, Chae-Tae;Jung, Hyun-Chul
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2010.11a
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    • pp.1122-1125
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    • 2010
  • 최근 봇넷은 금전적 이득을 원하는 범죄 집단에 의해 사이버 공격의 수단으로서 크게 확산되고 있다. 봇넷의 탐지는 이전부터 꾸준히 연구되었지만, 구성과 기능이 점차 진화되고 있는 봇넷을 탐지하기에는 큰 어려움이 따르고 있다. 봇넷의 탐지는 호스트 기반의 정적인 악성 코드 분석이나 네트워크 트래픽 분석등 어떠한 특정 시스템에 의존해서는 효율적인 탐지를 기대하기 어렵기 때문에 다양한 정보를 종합하여 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 기존에 알려진 봇넷 정보와 악성 봇 바이너리 분석을 통해 알려진 정보와 네트워크 기반의 탐지 정보를 분석하여 전체적인 봇넷의 구성을 탐지할 수 있는 네트워크 기반의 경량 봇넷 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 시스템은 대규모의 네트워크 환경에서도 단편적으로 알려진 봇넷의 부분 정보를 기반으로 전체적인 봇넷의 구성을 탐지할 수 있다.

Development of signature Generation system and Verification Network for Application Level Traffic classification (응용 레벨 트래픽 분류를 위한 시그니쳐 생성 시스템 및 검증 네트워크의 개발)

  • Park, Jun-Sang;Park, Jin-Wan;Yoon, Sung-Ho;Oh, Young-Seok;Kim, Myung-Sup
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2009.04a
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    • pp.1288-1291
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    • 2009
  • 네트워크 트래픽 모니터링과 분석은 엔터프라이즈 네트워크의 효율적인 운영과 안정적 서비스를 제공하기 위한 필수적인 요소이다. 다양한 트래픽 분석 방법 중 시그니쳐 기반의 분석 방법은 가장 높은 분석률을 보이지만 모든 시그니쳐를 수작업으로 추출하기 때문에 응용프로그램의 변화와 출현에 유연하게 대응하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 응용프로그램 시그니쳐 생성 과정의 단점을 보완할 수 있는 시그니쳐 자동 생성 시스템을 제안한다. 응용프로그램 시그니쳐는 페이로드 내의 고유한 바이트 시퀀스로 정의하며 응용프로그램이 발생시키는 모든 트래픽을 대상으로 추출한다. 또한 생성 시스템의 실효성을 증명할 수 있는 검증 시스템 및 검증 네트워크를 제시한다.

Fake News Detection based on Convolutional Neural Network and Sentiment Analysis (합성곱신경망과 감성분석 기반의 가짜뉴스 탐지)

  • Lee, Tae Won;Yang, Yeongwook;Park, Ji Su;Shon, Jin Gon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2021.11a
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    • pp.64-67
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    • 2021
  • 가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.