• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.143-144
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 창조경제 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.124-125
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• 2016

빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 콜라겐 키워드에 대한 의미를 분석하고자 한다. 또한 분석결과를 바탕으로 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.33 no.4
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• pp.63-70
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• 2005

LINK16 is a system which is designed to maximize performance in a particular tactical environment with high levels of jamming. In this paper, transmission performance of synchronization pattern for cipher communication in aerial tactical communication link is presented. Transmission architecture of operating mode (standard DP, P2SP, P2DP, P4mode) in LINK16 network is discussed, and an effect of synchronization pattern, a quality of degraded effect of transmission communication for collision probability between hopping frequencies and fading channel in crypto communication is analyzed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.131-134
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• 2024

본 논문에서는 기존 철도 운영 및 관리시에 철도 주변환경으로 부터 발생하는 소음, 진동, 미세먼지 센서에서 다양한 실시간 스트림 데이터를 감지하고 정형화된된 데이터 패턴을 인식하고 분석할 수 있도록 데이터를 구성 및 저장하고 분석된 데이터를 표현할 수 있도록 시각화 지원을 위한 모니터링 시스템 플랫폼을 구현하였다. 데이터 전송을 위해 시리얼 통신 기법을 주로 적용하였으나, 센서와 디바이스의 증가로 인해 시리얼 통신의 한계가 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 아두이노와 서버 간의 직접 통신 방식 대신 라즈베리파이를 도입하여 MQTT Broker(브로커)를 설치하고 통신을 진행하였다. 철도 데이터 모니터링 시스템 플랫폼은 NoSQL 데이터베이스인 MonGoDB와 데이터 시각화할 수 있는 Grafana를 이용하여 구축하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.5B
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• pp.489-499
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• 2003

This paper is a study about Honey-pot Model using CPN(Colored Petri Nets) that is a method of intrusion detection. Suggested Honey-pot model consists of two parts : \circled1 security kernel module for active induction of hacker's intrusion, intrusion detection and behavior pattern analysis. \circled2 virtual module for activity of induced hackers. However, suggested model was compared and analysed with conventional Denning model and Shieh nodel. The Honey-pot model using CPN can classify the characteristic of intrusion pattern, modeling intrusion pattern and pattern matching procedure, detect DDoS attack through multi hosts, and provide basis of study model for analysing intrusion pattern, finally.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.473-476
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• 2003

Nowaday, Internet is doing the role of a large distributed information service tenter and various information and database servers managing it are in distributed network environment. However, the we have several difficulties in deciding the server to disposal input data depending on data properties. In this paper, we designed server mining mechanism and Intellectual data mining system architecture for the best efficiently dealing with input data pattern by using neural network among the various data in distributed environment. As a result, the new input data pattern could be operated after deciding the destination server according to dynamic binding method implemented by neural network. This mechanism can be applied Datawarehous, telecommunication and load pattern analysis, population census analysis and medical data analysis.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.10
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• pp.377-382
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• 2014

Analysis techniques of the data over time from the mobile environment and IoT, is mainly used for extracting patterns from the collected data, to find meaningful information. However, analytical methods existing, is based to be analyzed in a state where the data collection is complete, to reflect changes in time series data associated with the passage of time is difficult. In this paper, we introduce a method for analyzing multi-block streaming data(AM-MBSD: Analysis Method for Multi-Block Stream Data) for the analysis of the data stream with multiple properties, such as variability of pattern and large capacitive and continuity of data. The multi-block streaming data, define a plurality of blocks of data to be continuously generated, each block, by using the analysis method of the proposed method of analysis to extract meaningful patterns. The patterns that are extracted, generation time, frequency, were collected and consideration of such errors. Through analysis experiments using time series data.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.400-404
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• 1998

본 논문에서는 도심지 이동 통신에서 SINR 성능을 향상시키기 위해 기존의 배열 안테나에 최소 평균 자승(LMS) 알고리즘을 적용하여 실제 배열 출력과 이상적 출력간의 최소 평균 오차(MSE)를 최소화하고 안테나의 배열로부터 가중치를 결합한 신호에 의해 방향성을 적절히 제어하여 간섭신호를 효과적으로 제거한다. 배열 출력 신호 대 간섭에 추가된 잡음비(SINR) 성능 분석에 적합한 삼차원적 분석을 사용하여 적응 배열 원소를 사용한 성능과 모노폴 안테나 원소에서 배열의 성능을 비교한다. 또한, SINR 패턴 각 비(PAR)를 사용하여 적응 배열 원소 방위, 내부 원소간의 간격들 그리고 입사 신호 방향들과 같은 다른 배열 매개 변수들에서 배열 성능을 계산하고 SINR 패턴의 양적 평가를 한다. 결과로서, 적응 배열 원소가 가정된 신호 환경에 있어 4상파형(quarterwave) 모노폴(monopole) 안테나 배열보다 더 바람직하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.155-157
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• 2010

채팅로봇이란 인간과 기계가 서로 대화를 하는 컴퓨터 프로그램이다. 그 목표는 나와 대화를 하고 있는 상대방이 실제 인간인 것처럼 생각하도록 하는 것이다. 오늘날도 이 목표를 달성하기 위해 많은 연구자들이 노력하고 있으며, ELIZA, Julia, ALICE, 심심이 등 많은 채팅로봇이 개발되어 일반 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지 개발된 많은 종류의 채팅로봇은 대부분 단순 패턴매칭 방식을 사용하고 있으며 이는 기존에 정의된 적절한 응답을 출력하는 것에 불과하다. 본 논문에서는 인터넷을 통해서 채팅할 때 사용하는 여러 형태의 통신어를 처리할 수 있는 방법을 제시하고 입력된 문장에 대해 형태소 분석과 품사부착을 통해 문장의 구조를 파악하고 분석된 구조를 토대로 모호한 문장의 패턴을 인식하여 인식률을 높이는 형태이다. 채팅로봇은 인터넷 업계에서 단순한 대화상대뿐만 아니라 특정 주제를 가진 홈페이지 또는 각종 쇼핑몰에서 다방면으로 그 활용도가 높기 때문에 성능이 높은 채팅로봇을 제작하여 사용한다면 사용자의 편의를 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.9
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• pp.2145-2152
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• 2013

Paper manufacturing industries have huge facilities with automatic equipments. Especially, in order to improve the efficiency of the paper manufacturing processes, it is necessary to detect the paper cutting defect effectively and to classify the causes correctly. In this paper, we review the problems of web monitoring system and web inspection system that have been traditionally used in industries for defect detection. Then we propose a novel paper cutting defect detection method based on the local binary pattern analysis and its implementation to mitigate the practical problems in industry environment. The proposed algorithm classifies the defects into edge-type and region-type and then it is shown that the proposed system works stably on the real paper cutting defect detection system.