• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.804-807
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• 2016

빅데이터 분야에 대한 다양한 연구가 활발하게 진행됨에 따라 표준화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 충족하기 위해 최근 ISO/IEC JTC 1 산하 표준화 위원회를 중심으로 빅데이터 표준화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 구체적인 기술 측면에서의 표준화는 미비한 상황이다. 이 논문에서는 기존 표준화 연구 내용을 간략하게 조망하고 빅데이터 센싱 객체 관리 측면에서의 표준화 방안에 대하여 논의한다. 이 논문은 향후 빅데이터 분야, 특히 빅데이터를 생성하는 센싱 객체의 규범적인 관리를 위한 표준 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.522-525
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• 2017

본 연구는 국내 각 과일별 재배 면적 및 해당 지역의 날씨 등의 데이터를 이용하여 실 생산량을 예측하고 각 과일별 경합관계를 적용하여 실제 수입 되는 과일의 수입량과의 상관관계를 분석하여 실제 가격을 예측하고자 한다. 본 결과를 통해 다변화 되는 국내 과일 시장에서 농업, 수입업에 대한 방향성 제시를 그 목적으로 둔다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.73-74
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• 2017

제4차 산업혁명(클라우드, 빅데이터, Internet of Things, 인공지능 등)과 관련된 다양한 기술이 개발되고 연구가 되면서 네트워크를 사용하는 다양한 기기(모바일, 클라우드 서버 등)에서 축적되는 데이터의 양도 점점 증가하고 있다. 데이터 전송 서비스를 지원하는 기관이나 데이터 전송을 위한 인프라를 지원하는 기관에서는 종종 데이터가 빅데이터가 되어갈수록 기관 간의 효율적인 데이터 전송이 어려워 직접 방문하여 필요한 정보만 전달 받기도 한다. 초고속 네트워크 시대에 우리는 과학기술정보의 효율적인 공유를 위한 신속한 전송이 필요하게 되었고 이러한 방법을 Science DMZ 환경에서 문제를 풀어 보고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.682-685
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• 2017

클라우드 기반 채팅 봇 인프라와 Hadoop을 Mash-Up한 사용자 맞춤 병원 소개 서비스.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.602-605
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• 2017

본 논문에서 우리는 최근 심각한 사회문제로 떠오르고 있는 '층간소음'을 공학기술과 접목하여 이를 저감 시킬 수 있는 방안을 제시한다. 현재 4차산업혁명시대를 맞이하여 인공지능, AR(Augmented Reality), VR(Virtual Reality), IOT(Internet Of Things), 빅 데이터(Big Data) 등이 등장하고 있다. 우리는 '층간소음' 저감효과를 이끌어 낼 수 있는 방안으로 아두이노를 활용해 홈 IOT와 결합한 형태를 제안한다. 우리는 먼저 기존의 '층간소음' 해결절차를 설명하고 이를 보완한 시스템을 설계하고 이를 구현한다. 우리는 본 논문에서 제시된 방안인 '아두이노를 이용한 홈 IOT 층간소음 측정 어플리케이션'을 통해 더 나은 주거 환경을 조성할 수 있을 것이라 기대한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.15 no.6
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• pp.1489-1502
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• 2019

This work introduces a novel unweighted combination method (UCSS) for business failure perdition (BFP). With considering features of BFP in the age of big data, UCSS integrates the quantitative and qualitative analysis by utilizing soft set theory (SS). We adopt the conventional expert system (ES) as the basic qualitative classifier, the logistic regression model (LR) and the support vector machine (SVM) as basic quantitative classifiers. Unlike other traditional combination methods, we employ soft set theory to integrate the results of each basic classifier without weighting. In this way, UCSS inherits the advantages of ES, LR, SVM, and SS. To verify the performance of UCSS, it is applied to real datasets. We adopt ES, LR, SVM, combination models utilizing the equal weight approach (CMEW), neural network algorithm (CMNN), rough set and D-S evidence theory (CMRD), and the receiver operating characteristic curve (ROC) and SS (CFBSS) as benchmarks. The superior performance of UCSS has been verified by the empirical experiments.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.72-75
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• 2016

스마트폰, 센서, 소셜미디어, 웹 서비스 등으로부터 발생되는 데이터의 폭증으로 인하여 빅데이터의 분석 및 활용에 대한 요구가 커져가고 있다. 특히 스마트 기기의 발달과 사용자 이용 패턴의 변화로 인하여 스트림 데이터는 끊임없이 발생되고 있지만, 기존의 하둡을 이용한 분석 시스템은 응답시간이 지연되어 빠르게 결과를 조회할 수 없는 단점으로 인하여 데이터를 실시간으로 분석하여 바로 활용할 수 있는 시스템에 대한 요구가 점점 더 증가하면서 람다 아키텍쳐가 등장하였다. 람다 아키텍쳐는 데이터 처리 과정을 배치 레이어와 스피트 레이어로 나누고, 스피드 레이어에서는 배치 결과가 나오기 전까지 스트림으로 유입되는 데이터를 실시간으로 분석하여 가장 최근의 데이터를 빠르게 조회 할 수 있도록 결과를 제공한다. 본 논문에서는 람다 아키텍쳐를 활용하여 연속적으로 유입되는 대용량의 스트림 데이터를 효과적으로 처리하여 실시간 분석과 동시에 배치 분석을 제공하는 데이터 처리 시스템을 설계하고 구현한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.420-423
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• 2016

최근 여론조사 분야에서 빅데이터 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 빅데이터로부터 제품의 평판을 자동으로 찾아내는 텍스트 마이닝 방안을 제안하고, 소나타 자동차를 중심으로 제안 방안의 효율성을 평가하고 실험 결과를 자세히 분석한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.46-48
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• 2016

이 논문에서는 무선 센터 네트워크 환경과 이동성을 지원하는 MANET이 결합된 환경에서 센서 커버리지 최대화 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 이 문제를 해결하기 위한 기존 연구들의 가정사항은 센서 노드의 밀집도가 높다는 것이다. 따라서 센서 노드들의 sleep, wake-up 등의 스케줄링 방안들이 제시되어 왔다. 하지만 센서 노드들의 밀집도가 낮은 환경에서 센서 커버리지 최대화 문제를 해결하기 위한 연구는 미비한 상태이다. 제안하는 방식은 단일 실패점이 있는 중앙집중형 방식이 아닌 분산형 방식과 자가 조직 방식을 취하고 있어 메시지 복잡도가 낮으며 노드의 수에 확장적이다. 또한 각 노드가 전체 노드 정보를 알고 있다는 가정을 배제하고 있어 동적인 환경에 적합하다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.321-323
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• 2016

최근 SNS, 클라우드 서비스, IoT 등 신기술이 발전함에 따라서 개인 정보 보호와 보안에 관심이 대두 되었다. 때문에 기업들은 고객 정보 보호를 위한 보안 솔루션 구축이 필수불가결해졌다. 이러한 기업의 니즈를 충족시키기 위해 ESM이라는 보안 관리 시스템이 등장하고 최근에는 SIEM으로 넘어가고 있는 추세이다. SIEM은 관리자가 로그들을 모니터링 하는 방식으로 많은 양의 로그가 발생하거나 축적된 로그들을 분석하는 것은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 시스템을 이용하여 로그들을 축적하고 머하웃을 이용하여 축적된 로그들을 분석하는 자동화 시스템을 제안한다.