• Title/Summary/Keyword: 데이터밀도

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프라이버시를 보존하는 군집화 (Privacy Preserving Clustering)

  • 유현진;김민호;라마크리쉬나
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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    • pp.473-476
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    • 2004
  • 본 논문에서는 프라이버시를 침해 하지 않는 데이터 마이닝에 대해 다룬다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝분야에서 데이터로부터 프라이버시 보존의 중요성이 부각되고 있다. 그래서 프라이버시의 침해를 막기 위한 방법으로 실제 데이터를 사용하지 않고 잡음이 들어간 데이터를 사용한다. 그리고 프라이버시를 침해하지 않기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 데이터의 확률 밀도 함수(PDF)만을 복원한다. 이렇게 복원된 확률 밀도 함수만을 이용하여 데이터 마이닝기술, 예를 들면 분류화에 곧바로 적용함으로써 프라이버시를 보존하는 것이다. 하지만 분류화에 사용되는 데이터의 1차원적인 확률 밀도 함수만 가지고는 군집화에 사용하기가 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 군집화를 하기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 결합 확률 밀도 함수(Joint PDF)를 복원하고, 복원된 결합 확률 밀도 함수만 가지고 군집화를 할 수 있는 방법을 다룬다.

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보건 데이터 활용에 관한 연구(II) (A study of the Health Data Application)

  • 임기영;조은희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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    • pp.1213-1216
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    • 2001
  • 정규분포 등의 가정이 곤란한 복잡한 밀도 분포에 대해 데이터의 선험적인 지식 없이 해석하기 위해 다수의 항목이 되고 복잡한 밀도 분포를 가진 데이터를 보다 소수의 단순한 밀도 분포가 되는 그룹으로 분류하는 방법을 나타내었고 데이터를 그룹으로 분류하는데 표본에 의한 분류와 항목에 의한 분류를 할 수 있다. 선험지식을 사용하지 않고 데이터를 분류하면 Parzen의 창함수에 의한 추정과 대수우도에 의한 평가함수를 사용하는 것으로 복잡한 형상을 가진 밀도분포도 선험지식 없이 해석이 가능하다. 표본의 밀도 분포와 항목의 밀도분포를 나타내기 위하여 다수의 밀도 분포의 합과 곱의 형으로 전개하는 방법을 보였고 제안하는 방법을 의도적으로 생성한 데이터에 적용하여 원래의 밀도분포에 따라 분류결과를 얻을 수 있었다.

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데이터 출현 빈도를 이용하여 코드 밀도를 조절하는 데이터 스크램블링 기법 (Data Scrambling Scheme that Controls Code Density with Data Occurrence Frequency)

  • 현철승;정관일;유수원;이동희
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권9호
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    • pp.235-242
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    • 2021
  • 기존 데이터 스크램블링 기법은 랜덤한 코드를 생성한다. 이와 다르게 우리는 생성하는 코드의 밀도를 다르게 만드는 가변 밀도 스크램블링 기법을 제안한다. 먼저 코드 밀도를 다르게 만드는 조건과 방법에 대해 설명한다. 다음으로 가변 밀도 스크램블링 기법을 플래시 메모리에 적용하여 특정 셀 상태가 더 많이 발생하도록 한다. 특히 플래시 메모리의 에러율을 제한하기 위하여, 가변 밀도 스크램블링 기법은 코드의 밀도를 조절하여 모든 셀 상태 중 중간 상태를 가지는 셀 비율을 높일 수 있다. 윈도우즈와 리눅스 시스템의 데이터에 가변 밀도 스크램블링 기법을 적용하였으며, 실험 결과는 가변 밀도 스크램블링 기법이 중간과 가까운 상태를 가지는 셀의 비율을 증가시킴을 보여준다.

통계적 분석에 의한 정상상태조건을 만족하는 교통량-밀도 관계 도출 (Flow-density Relations Satisfying Stationary Conditions using Statistical Analysis)

  • 김영호
    • 대한교통학회지
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    • 제24권5호
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    • pp.135-142
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    • 2006
  • 교통류 이론에서 fundamental diagram이라고 불리는 교통량-밀도 관계는 stationary 상태에서의 교통량과 밀도사이의 평형관계 (equilibrium relation)를 나타낸다 본 연구에서는 개별차량 데이터를 이용하여 교통량-밀도 관계의 전제조건인 stationary 조건을 만족하는 데이터를 추출하는 방법을 제시하였고, stationary 조건을 만족하는 데이터를 교통량-밀도 평면에 도시하였다. 개별차량의 흐름이 자유교통류상태와 혼잡교통류상태에서 상이하며 지점에서 관측된 데이터가 서로 다른 특성의 시계열특성을 보인다는 점에 근거하여 두 가지 상태에 따라 서로 다른 stationary조건을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 stationary 조건을 실제로 관측된 데이터에 적용한 결과 자유교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 현재까지 알려진 바와 같이 교통류-밀도 관계의 왼쪽가지에 위치하고. 혼잡교통류상태의 stationary조건을 만족하는 데이터는 교통류-밀도관계의 오른쪽 가지에 위치한다. 또한 본 연구에서 제시된 방법론에 따라 교통류-밀도관계의 전범위에 걸쳐 stationary조건을 만족하는 데이터를 구별하여 교통류-밀도평면에 도시한 결과 교통류의 거의 전영역에 걸쳐 재현 가능한 관계가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

밀키트 제품 리뷰 데이터를 이용한 텍스트 분석 사례 연구 (A Case Study on Text Analysis Using Meal Kit Product Review Data)

  • 최혜선;연규필
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권5호
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    • pp.1-15
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    • 2022
  • 본 연구에서는 밀키트 제품 평가에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 밀키트 제품 리뷰 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석에 사용된 자료는 네이버 쇼핑 사이트에서 판매되고 있는 밀키트 제품에 대한 리뷰 334,498건을 스크래핑하여 수집하였다. 텍스트 자료에 대한 전처리 과정을 거쳐 제품 리뷰에 빈번히 등장하는 단어를 추출한 후 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 감성분석시 제품 리뷰에 대한 긍정 또는 부정의 레이블은 평점을 기준으로 설정하여 반응변수로 활용하였고, 입력변수로는 단어들의 정규화 단어빈도-역문서빈도 (TF-IDF) 값을 구하여 사용하였다. 리뷰의 극성을 판별하는 모형으로는 로지스틱 회귀모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하였으며, 분류 정확도 및 해석가능성을 고려하여 로지스틱 회귀모형을 최종 모형으로 선택한 후 제품 범주별 감성분석 모형으로 사용하였다. 각 제품 범주별로 도출된 로지스틱 회귀모형으로부터 밀키트 제품 구매 후 긍·부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 밝혀내었다. 결과적으로 텍스트 분석을 통해 밀키트 제품 개발 시 특정 카테고리, 메뉴, 재료에 대한 긍정 요소를 극대화하고 부정적 위험 요소를 제거할 수 있는 기반을 제공할 수 있음을 확인하였다.

고정밀 3차원 데이터의 렌더링 기술 연구 (Analysis of Rendering Techniques for High-precision 3D Data)

  • 가라팟;장진욱;김수균
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.59-60
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    • 2020
  • 본 논문에서는 고정밀 3차원 데이터의 획득, 복원 및 랜더링과 그에 따르는 고속처리에 필요한 효율적인 기술 소개 및 이에 따른 문제점에 대해 소개한다. 또한 3차원 데이터를 획득하기 위한 하드웨어에 대한 소개와 그에 필요한 SDK 등의 차이점 및 특징에 대해 소개하고, 이를 복원 및 랜더링 할 때의 이슈에 대해 소개한다. 특히 렌더링에서는 대용량의 고정밀 3차원 데이터에 대한 실시간 처리 문제에 대해 소개하고, 이러한 이슈들을 해결하는 이론에 대해 간단히 소개한다. 본 논문에서는 기존에 소개되었던 기술과 그에 따른 문제점에 대해 소개하고, 이와 관련된 사항에 대해 해결하는 방법에 대해 소개한다.

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마크 밀도 변화에 강한 버스트 모드 자동 전력 제어 회로 (A Burst-mode Automatic Power Control Circuit Robust io Mark Density Variations)

  • 기현철
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제41권4호
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    • pp.67-74
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    • 2004
  • 기존의 버스트 모드 자동전력제어 회로는 데이터 율이 증가함에 따라 마크밀도 변화 영향을 심하게 받아 에러를 야기하였다. 이 문제를 해결하기 위해 높은 데이터 율에서도 마크밀도의 영향을 배제시킬 수 있는 새로운 구조의 첨두 비교기를 고안하고 이를 자동전력제어 회로에 적용하여 마크밀도 변화에 강한 버스트 모드 자동전력제어 회로를 제안하였다. 제안한 자동전력제어 회로 내의 첨두 비교기는 높은 데이터 율에서 뿐만 아니라 광범위한 기준전류 및 차 전류 변화에서도 미소한 마크밀도 변화 영향만을 보여 마크밀도 변화에 매우 강한 특성을 확인 할 수 있었다.

5G 기반 고정밀 측위 빅데이터 활용을 위한 위치정보 프라이버시 보호 기법 제안 (A Proposal of Privacy Protection Method for Location Information to Utilize 5G-Based High-Precision Positioning Big Data)

  • 이동혁;박남제
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권4호
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    • pp.679-691
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    • 2020
  • 향후 5G 기술은 4차산업시대를 견인하는 핵심 인프라가 될 것이며, 지능화된 초융합 서비스를 위해서는 위치정보 등 다양한 개인정보의 수집이 필요할 것이다. 특히, 자율주행차 등 높은 품질의 서비스 제공을 위해서는 고정밀 측위 데이터가 요구된다. 만약 특정 고정밀 위치정보가 악의를 가진 자에 의해 노출될 경우, 심각한 프라이버시 위험이 발생할 수 있다. 그러나 기존의 암호화, 더미 위치생성, 난독화 등의 위치정보보호 기법은 빅데이터 수집을 위한 정확성 유지 및 통계처리 등에서 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 위치정보를 노출시키지 않은 상태에서 통계질의 및 데이터 분석이 가능한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 방식은 랜덤 영역 버킷화와 다항식 기반의 변환처리를 통하여 원본을 재식별할 수 없도록 한다. 또한, 원본 데이터의 품질을 훼손하지 않으므로 고정밀 측위 빅데이터의 활용성을 극대화할 수 있다는 장점이 있다.

고정밀 가속도 센서를 이용한 휴대용 진동 데이터 수집 시스템을 위한 통신 프로토콜 설계 및 개발 (Design and development of communication protocol for a portable vibration data collection system using high precision acceleration sensors)

  • 우경민;이현준;김수희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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    • pp.260-263
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    • 2014
  • 고정밀 가속도 센서를 이용한 휴대용 진동 데이터 수집 시스템은, 매우 고가이며 취급에 어려움이 존재하는 기존의 시스템과는 달리, 상대적으로 휴대가 용이하여 언제 어디서나 진동 데이터의 측정이 가능한 시스템으로, 향후 기능의 향상을 통해 기존의 시스템으로 측정이 불가능한 상황에서도 측정이 가능할 것으로 기대하는 시스템이다. 본 시스템은 데이터 수집기와 모바일 어플리케이션으로 구성되며, 이들 사이는 클래스1을 지원하는 고성능 블루투스 모듈을 통해 무선 통신한다. 본 논문에서는 개발한 진동 데이터 수집 시스템의 통신 시스템을 소개하고, 이 통신 시스템에서 사용하기 위한 프로토콜을 설계하고 개발한다. 4개의 채널에서 400Hz 속도로 발생하는 대량의 측정 데이터를 무선으로 전송하기 위해 패킷 구조를 사용하고, 데이터의 무결성을 위해 에러 검출 알고리즘을 사용한다. 이에 발생하는 문제해결을 위해 투과처리 및 역 투과처리 알고리즘을 사용한다.

밀도 기반의 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 클러스터 합병 (Cluster Merging Using Density based Fuzzy C-Means algorithm)

  • 한진우;전성해;오경환
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.235-238
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    • 2003
  • Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 초기 군집 중심의 개수와 위치에 따라 군집 결과의 성능차이가 많이 나타난다. 하지만 일반적인 경우에 군집 중심의 개수는 분석가의 주관에 의해 결정되고, 임의적으로 결정되기 때문에 원래 데이터의 구조와는 무관하게 수행되어 최적화된 군집화 수행을 실행하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 원래의 데이터의 구조에 좀더 근접한 퍼지 군집화를 수행하기 위하여 격자를 바탕으로 한 데이터의 밀도를 이용한 FCM을 제안하고, 이러한 밀도 기반 FCM에 의해 결정된 군집의 합병 기법을 제안하였다. N-차원의 데이터 공간을 N-차원의 격자로 나누고, 초기 군집 중심의 개수와 위치는 각 격자의 밀도를 바탕으로 결정된다. 초기화 이후에 각 격자 내부에서 FCM을 이용하여 군집화를 수행하고, 계속해서 이웃 격자의 군집결과에 대하여 군집간의 유사도 측도를 이용하여 군집 합병을 수행함으로써 데이터의 자연적인 구조에 근접한 군집화를 수행하였다. 제안된 군집화 합병 기법의 향상된 성능은 UCI Machine Learning Repository 데이터를 이용하여 확인하였다.

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