사용자 비정상 행위를 탐지하기 위해서 기존의 연구들은 주로 통계적 기법을 이용해 왔다. 그러나 이들 연구들은 주로 사용자의 평균적인 행위를 분석하기 때문에 사용자의 비정상행위가 정확하게 탐지될 수 없다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 클러스터링은 분석 환경에서 임의 개수의 빈발 영역을 식별할 수 있기 때문에 통계적 기법에서의 부정확한 모델링 방법을 개선할 수 있다. 빈발 공통 지식은 트랜잭션 단위로 발생되는 유사 데이터 객체들의 빈도수와 각 트랜잭션에 포함된 유사 데이터 객체들의 반복 비율로 나타낼 수 있다. 이와 더불어, 제안된 방법은 공통 지식을 축약된 프로파일로 유지하는 방법을 설명한다. 따라서 생성된 프로파일을 이용하여 온라인 트랜잭션에서의 비정상 행위를 쉽게 탐지할 수 있다.
This paper presents the intelligent external noise analysis method for nonlinear maneuvering target. After recognizing maneuvering pattern of the target by the proposed method, we track the state of the target. The external noise can be divided into mere noise and acceleration using only the measurement. divided noise passes through the filtering step and acceleration is punched into dynamic model to compensate expected states. The acceleration is the most deterministic factor to the maneuvering. By dividing, approximating, and compensating the acceleration, we can reduce the tracking error effectively. We use the fuzzy c-means (FCM) clustering as the method to divide external noise. FCM can separate the acceleration from the noise without criteria. It makes the criteria with the data made by measurement at every sampling time. So it can show the adaptive tracking result. The proposed method proceeds the tracking target simultaneously with the learning process. Thus it can apply to the online system. The proposed method shows the remarkable tracking result on the linear and nonlinear maneuvering. Finally, some examples are provided to show the feasibility of the proposed algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제8권2호
/
pp.326-354
/
2014
In this paper, a new green clustering algorithm is proposed to be as a first approach in the framework of an energy efficient strategy for centralized enterprise high-density WLANs. Traditionally, in order to maintain the network coverage, all the APs within the WLAN have to be powered-on. Nevertheless, the new algorithm can power-off a large proportion of APs while the coverage is maintained as its always-on counterpart. The two main components of the new approach are the faster procedure based on K-means and the more accurate procedure based on Evolutionary Algorithm (EA), respectively. The two procedures are processes in parallel for different designed requirements and there is information interaction in between. In order to implement the new algorithm, EA is applied to handle the optimization of multiple objectives. Moreover, we adapt the method for selection and recombination, and then introduce a new operator for mutation. This paper also presents simulations in scenarios modeled with ray-tracing method and FDTD technique, and the results show that about 67% to 90% of energy consumption can be saved while it is able to maintain the original network coverage during periods when few users are online or the traffic load is low.
본 연구는 소셜 미디어 참여 관련 연구 베타분석을 위해 네트워크 분석과 클러스터링 기법을 활용하였다. 주경로 분석 결과 37개의 주요 연구가 추출되었고 커뮤니티 관련 네트워크와 뉴 미디어 관련 네트워크 두 가지로 구분되었다. 연결망 분석과 클러스터링 결과 네가지 클러스터가 형성되었다. 본 연구는 학술 데이터를 활용해 연구 동향을 거시적으로 파악하며 그 방법론으로 네트워크 분석과 기계학습을 활용하였다는 학술적 의의를 가진다.
유용한 웹 사용자 그룹을 파악하고 이들의 행동패턴을 찾는 것은 eCRM에서 매우 중요하다. 그러나 온라인 사용자 데이터에는 불확실한 정보가 많이 포함되어 있어 이를 바탕으로 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 생성하는 경우 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불확실성이 포함된 사용자와 페이지의 서로 다른 두 데이터 계층의 상호작용을 통해 좀 더 신뢰성 있는 사용자 그룹을 생성하고 데이터에 내재된 이들의 행동패턴을 추출하는 방법을 제시하였다. 그리고 C4.5를 사용하여 생성된 행동규칙과의 비교를 통해 본 논문에서 제시하는 방법과의 비교분석을 실시하였다.
The necessity of online dynamic security assessment is getting apparent under Electricity Market environments, as operation of power system is exposed to more various operating conditions. For on-line dynamic security assessment, fast transient stability analysis tool is required for contingency selection. The TEF(Transient Energy Function) method is a good candidate for this purpose. The clustering of critical generators is crucial for the precise and fast calculation of energy margin. In this paper, we propose a new method for fast decision of mode of instability by using stability indices and energy margin. The method is a new version of our previous paper.[1] Case studies are showing very promising results.
인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.
전통적인 오프라인 중심의 상거래 방식은 온라인과 모바일 기술의 발전으로 인해 크게 변화하고 있으며, 이러한 변화는 구매 패턴에 관한 소비자 행동의 변화를 동반했다. 온라인 쇼핑의 성장에도 불구하고 몽골에는 여전히 '가공식품'과 같은 특정 제품군에서는 전통적인 오프라인 매장을 더욱 선호하고 있다. 이러한 온라인과 오프라인 채널의 공존과 기능 변화에 대응하기 위해서는 기존 채널에 대한 성과를 면밀히 분석해야 한다. 특히, 채널의 역할 전환 혹은 통합과 같은 새로운 전략을 수립할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 몽골 유통 시장을 중심으로 오프라인 매장에 대한 매출, 이익, 판매량과 같은 성과 지표를 기준으로 군집분석을 실시하였으며, 각 군집의 특징을 주변환경과 비교하여 주요 특징을 발견하였다. 주요 군집에 속한 오프라인 매장의 성과 향상을 위해 온-오프라인 채널 간의 풀필먼트 허브 매장, 고객의 매장 체류 시간을 늘리기 위한 체험 매장, 그리고 매장 특성에 따라 서로 보완하여 트래픽을 증가시킬 수 있는 비관련 채널 간의 합병 등 세 가지 전략을 제안하였다. 이를 통해, 기존 유통 채널의 다변화와 함께 고객 경험 향상 및 수익성 개선을 달성할 수 있을 것이다.
Topic detection is a problem of discovering the topics of online publishing documents. For topic detection, it is important to extract correct topic words and to show the topical words easily to understand. We consider a topic tree-based approach to more effectively and more briefly show the result of topic detection for online text documents. In this paper, to achieve the topic tree-based topic detection, we propose a new term weighting method, called CTF-CDF-IDF, which is simple yet effective. Moreover, we have modified a conventional clustering method, which we call incremental k-medoids algorithm. Our experimental results with Reuters-21578 and Google news collections show that the proposed method is very useful for topic detection.
본 논문에서는 TSK 퍼지 모델을 위한 온라인 식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 거리를 이용하여 TSK 퍼지 모델에 대한 전건부의 구조를 식별하고, 재귀적 최소자승법으로 후건부를 구성하는 부분 선형 함수들의 매개 변수를 구한다. 대부분의 다른 연구들에서는 전건부의 구조를 구하기 위해서 클러스터링을 수행할 때 입력 공간에서만 고려하였으나. 제안된 알고리즘에서는 입력 공간 및 출력 공간 모두에서 고려하여, 아웃라이어를 효과적으로 배제할 수 있다. 기존의 대부분의 다른 알고리즘에서 샘플 데이터자체를 클러스터의 중심으로 사용하여 잡음에 민감한 단점이 있었으나, 제안된 알고리즘에서는 데이터 자체를 클러스터의 중심으로 사용하지 않아 잡음에 대해 민감하지 않다. 제안된 알고리즘은 많은 데이터의 저장을 필요로 하지 않고, 한 번 통과함으로써 모델을 구할 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.