• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.465-475
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• 2018

최근 소셜 미디어, IoT 등에 대한 활용이 증가됨에 따라 대용량의 그래프 스트림이 생성되고 있으며 그래프 스트림을 실시간으로 처리하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프가 지속적으로 변경될 때 이전 결과 데이터를 재사용하는 점진적인 그래프 스트림 처리 기법을 제안한다. 또한, 점진적 처리와 정적인 처리를 선택적으로 수행하기 위한 비용 모델을 제안한다. 제안하는 비용 모델은 실제 처리된 이력을 바탕으로 재계산 영역의 탐색 비용 및 처리 비용의 예측 값을 계산하여 점진적 처리가 정적인 처리보다 이득인 경우 점진적 처리를 수행한다. 제안하는 점진적 처리는 그래프 갱신이 발생하면 변경되는 부분만을 처리하여 효율성을 증가시킨다. 또한, 변경되는 부분의 이전 결과 데이터만을 수집하여 점진적인 처리를 수행함으로써 디스크 I/O 비용을 감소시킨다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.823-834
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• 2004

이 연구에서는 대용량 비디오 데이터 스트림에 대한 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 수많은 프레임으로 이루어진 비디오 스트림은 각 프레임을 다차원 벡터(multidimensional vector)로 나타냄으로써 다차원 데이터 공간 상에서 시퀸스로 나타낼 수 있다. 이 시퀸스의 특성을 분석 함으로써 각 시퀸스를 비디오 세그먼트(video segment)와 이 세그먼트의 집합인 비디오 클러스터(video cluster)로 표현한다. 본 연구에서는 이러한 비디오 세그먼트와 클러스터를 사용하여 두 비디오 스트림 사이의 유사성 함수(similarity function)를 제시하고, 이 함수에 근거하여 비디오 세그먼트의 하이퍼 사각형과 대표 프레임에 기초한 두 가지의 유사성 검색 알고리즘을 제안한다. 전자는 정해성(correctness)을 보장하는 알고리즘이며, 후자는 정해성을 약간 희생하는 대신 상당한 효율성을 얻을 수 있는 알고리즘이다. 다양한 유형의 비디오 스트림 및 가상으로 생성된 스트림 데이터에 대한 실험을 통하여 제시한 알고리즘의 성능을 분석한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.127-136
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• 2009

이 논문은 RFID 데이터 스트림의 변화 특성을 고려하면서 단일 패스로 이동궤적 패턴을 실시간 추출하는 새로운 기법을 제안한다. RFID, 센서와 무선 네트워크 기술의 발달로 인해 현실 세계에서 실시간으로 데이터를 수집하고 유용한 패턴을 탐사하는 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 스트림 데이터에서 순차 패턴 또는 이동궤적 패턴을 탐사하는 기존의 연구 기법들은 반복적으로 데이터베이스 또는 트리를 탐색하는 고비용 문제점과 시간의 변화에 따르는 동적 특성을 실시간으로 패턴에 반영하지 못하는 단점이 있다. 제안하는 기법은 시간에 따라 RFID 데이터 스트림의 변화를 정확히 반영하기 위해 시간진화 그래프를 이용하여 이진 시간관계 테이블에 빈발한 2-길이 항목간 정보를 유지한다. 또한 다중 패스의 문제점을 해결하기 위해 t 시점에 이진 시간관계 테이블을 이용하여 k-길이의 후보 이동궤적 패턴을 추론하고, t+1 시점에서 후보 패턴을 검증하는 과정을 통해 k-길이 이동궤적 패턴을 단일 패스로 추출한다. 실험결과 제안하는 기법은 기존의 Apriori-계열 기법들과 비교하여 약 7% 정도 후보 패턴의 비율이 적게 생성되어 시간 및 공간 복잡도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.170-173
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• 2015

대규모 실험장비에서 발생하는 아주 큰 사이즈의 데이터를 처리하기 위해서 기존에는 수집 및 저장, 계산 장비로의 원거리 전송, 데이터 분석 등의 단계를 따로 처리해 왔다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있고 동시에 데이터의 실시간 처리 요구가 증가하는 상황이다. 이에 본 연구에서는 추상화된 입출력 계층을 이용하여 마치 로컬 저장소에 있는 데이터를 사용하는 것과 같은 인터페이스를 통해 원거리에서 생성된 데이터 스트림을 실시간으로 이동하고 처리할 수 있는 기법을 소개한다. 또한 데이터 전처리 계산 위치를 송신 측으로 변경하여 대용량 데이터를 효과적으로 전송하기 기법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.85-101
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• 2011

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.890-893
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• 2013

데이터품질관리에 대한 인식과 수요가 증가하고 있다. 그러나 데이터품질관리를 수행하기 위해서는 고려해야 할 사항들이 많아짐에 따라 보다 효과적이고 경제적인 데이터품질관리를 위해 새로운 방안이 모색되고 있다. 데이터품질관리 어플라이언스의 구성은 데이터베이스, 서버, 스토리지, 솔루션으로 이루어져있다. 시스템 구성의 용이성뿐만 아니라 추후 사용자의 관리와 유지보수 체계도 단일화 되어 현재의 시스템보다 사용자의 만족도가 상승할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 효율적인 데이터품질관리를 위한 데이터품질관리 어플라이언스의 구성과 체계에 대해 분석하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.377-382
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• 2014

모바일 통신과 사물 인터넷(IoT) 환경에서 시간에 따른 데이터의 분석 기술은 주로 의미 있는 정보를 찾기 위해 수집 된 데이터에서 의미있는 패턴을 추출하기 위해 사용된다. 기존의 데이터 마이닝을 이용한 분석 방법은 데이터 수집이 어렵고 시간의 경과와 관련된 시계열 데이터의 변경을 반영하기 위해 완료 상태에 기초하여 해석되어야 한다. 이러한 패턴의 다양성, 대용량성, 연속성 등의 여러 가지 특성을 가진 데이터 스트림의 분석을 위한 방법으로 멀티 블록 스트리밍 데이터 분석(AM-MBSD) 방법을 제안한다. 의미 있는 데이터 추출을 위해 멀티 블록 스트리밍 데이터의 패턴을 추출하고 추출된 연속적 데이터를 여러 개의 블록으로 정의하고 제안 방법의 검증을 위해 각 데이터 블록의 데이터 패턴 생성 시간, 주파수를 수집하고 시계열 데이터를 분석, 실험하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.21-29
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• 2012

최근 인터넷의 급격한 발전과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 그리고 센서 네트워크와 같은 많은 정보들의 교환이 이루어지는 환경에서 연속적으로 전송되는 데이터에 대한 처리가 요구되고 있다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 빠르게 발생하는 스트림 데이터로부터 유용한 정보를 발견하기 위한 기반 연구로써 트리거를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반의 XML 빈발구조 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스트림 데이터에 대한 마이닝과 연속질의 처리등을 위해 트리거를 이용하여 데이터의 흐름을 자동으로 제어할 수 있는 기반이 된다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.199-204
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• 2006

센서 네트워크는 센싱(sensing), 연산(computation), 통신(communication) 능력을 갖춘 센서 노드들의 무선 네트워크라고 할 수 있다. 각각의 센서 노드들은 노드에 있는 하나 이상의 센서들에 의해 얻어지는 데이터아이템들을 생성한다. 이러한 특징은 센서 네트워크가 분산 데이터베이스 시스템과도 유사한 특징을 가지고 있음을 알 수 있다. 그러나 센서 네트워크에서 센서 노드의 제한된 전력(power)과 메모리 자원은 가장 큰 단점이며 주요 연구 대상이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 센서 네트워크 환경에서 발생되는 데이터 즉, 센서 데이터 스트림을 제한된 자원을 효율적으로 활용하면서 질의에 대해 효율적으로 응답하는 방안을 여러 가지 측면에서 모색해 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.37-44
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• 2008

데이터 스트림은 시간이 경과함에 따라서 데이터의 패턴이 변화하는 특성이 있다. 데이터 스트림에 내재되어 있는 이러한 특성 (컨셉트 변화)은 분류 모델의 예측 성능을 감소시킨다. CVFDT와 IOLIN은 점진적인 분류모델의 갱신을 통해 컨셉트 변화를 해결하고자 하였다. 그러나 이러한 방법들은 작은 패턴의 변화가 전체 분류 결과에 영향을 주는 지역적 컨셉트 변화를 식별하지 못함으로써 모델을 재 구축하는 단점이 있다. 본 논문은 컨셉트변화 발생 시 지역적 컨셉트 변화를 찾음으로써 시스템의 예측성능을 향상시키는 적응형 IOLIN을 제안한다. 실험 결과는 제안 기법인 적응형 IOLIN기법이 IOLIN기법에 비해 정확률에서 약 2.8%, CVFDT기법보다 약 11.2%정도 우수하였다.