최근 급격한 하드웨어 기술과 데이터베이스 시스템의 발전은 우리 주변에서 발생하는 다양한 분야의 데이터를 자동으로 수집하는 것을 가능하게 하였다. 흔히 데이터 스트림(data stream)이라고 언급되는 끊임없이 생산되는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하여 유용한 정보를 얻어내는 기술은 이미 많은 응용 분야에서 광범위하게 연구되고 있다. 인터넷은 이러한 데이터 스트림을 양산해 내는 주요 원천 중의 하나이다. 인터넷 비즈니스의 활성화와 더불어 웹로그 데이터 스트림은 마케팅, 전략 수립, 고객관리 등 여러 부분에 광범위하게 활용되기 시작했으며, 보다 정확하고 효율적인 분석에 대한 요구사항도 점점 늘어나고 있다. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 수집된 데이터를 주제 기반으로 통합하여 시계열 형태로 적재하는 저장소서 유용한 분석이나 의사결정에 많이 사용되어 왔다. 데이터웨어하우스는 데이터를 요약하고 통합 및 정제하는 기능을 제공하여 대용량의 데이터 처리에 적합하고 데이터의 품질을 향상시키기 때문에 데이터 마이닝 분야에서 전처리 과정으로도 많이 이용되어 왔다. 본 논문에서는 웹로그 데이터 스트림에 대한 데이터 웨어하우스를 구축하여 보다 고품질의 유용한 정보를 효율적으로 얻어내는 시스템을 제안한다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.345-361
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2001
인터넷의 확산으로 웹 구조, 웹 로그 등을 분석하는 웹마이닝(Web Mining)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 웹에서 발생하는 데이터에 대한 분석은 아직 미약한 상태이다. 웹에서 획득된 데이터는 신뢰도가 낮아 통계와 같은 기존의 분석 방법을 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 또한 대용량 데이터와 실제 데이터에 유연한 분석을 제공하는 데이터 마이닝은 아직까지 적용 분야가 매우 한정되어 있다. 본 논문에서는 인터넷 사이트의 실제 데이터를 이용하여 데이터마이닝 과정에 따라 데이터 정제, 데이터 선택, 데이터 변환 등 효과적인 데이터 전처리 방법을 제시한다. 또한 이렇게 전처리된 데이터로 고객 세분화, 우수 고객 분류를 위한 데이터마이닝 기법을 적용한 후 수행 결과를 분석한다. 마지막으로 분석의 한계점을 지적하고 보다 양질의 데이터마이닝을 위한 시스템 및 사이트 설계 방안을 제시한다.
센서 스트림 데이터는 센서 네트워크를 통해 수집되는 데이터로 실시간 처리를 요구하며, 연속적으로 끊임없이 발생하는 스트림 데이터이다. 이러한 스트림 데이터는 양이 방대하여 이를 저장하기가 매우 어려우며, 동시에 데이터를 검색하는 데에는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 센서 네트워크에서의 효율적인 스트림 데이터 처리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 캐시테이블을 사용함으로써 데이터베이스에 최소화된 접근으로 데이터 스트림 관리 시스템의 성능을 개선하였다. 그리고 센서 네트워크에서 읽어 들여온 불완전 데이터를 효율적으로 정제하고 상위 단계로 전송한다.
인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.
정부 및 기관, 개인에게 부가가치를 제공하는 공공 오픈데이터를 Linked Data로 발행하기 위한 다양한 시도들이 계속되고 있는 현 상황에서, 공공 오픈데이터인 '서울역사박물관의 유물 데이터'를 대상으로 데이터 정제 및 Linked Data로 발행하는 작업을 수행하여 발행 과정에서 나타나는 제약사항들에 대해 검토하였다. 이를 통해 정부 및 각 기관들, 개인이 데이터 발행자 및 이용자의 입장에서 공공 오픈데이터를 활용할 때 고려해야 할 사항들로 데이터 공개 시 데이터에 대한 명확한 설명 제시, 데이터 생애주기에 걸쳐 양질의 데이터 생산 및 공개, 데이터 발행자와 이용자 간의 지속적인 커뮤니케이션을 제언하였다.
현재 국내의 정부 R&D 사업은 300여개에 이르고 있고, 이를 사업의 특성별로 16개 국가R&D 관련 부처 청의 15개 대표연구관리전문기관에서 각각 관리하고 있다. 이로 인하여 발생하는 국가 R&D에 대한 중복 투자와 체계적인 R&D연구과제 및 성과관리의 미흡으로 R&D 투자의 효율성에 대한 문제가 계속해서 제기되고 있다. 그러한 가운데 이러한 문제를 해결하기 위하여 교육과학기술부는 국가연구개발의 기획에서 성과활용에 이르기까지 연구개발의 효율화를 지원할 수 있는 국가 R&D 포털시스템으로써 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)을 구축하고 있다. 본 논문에서는 NTIS시스템의 인력/과제/성과 정보의 통합 DB 구축 및 연계방식과 이를 통해 수집된 데이터의 품질관리를 위한 데이터 정제 프로세스를 고찰해 본다. 그 과정에서 발생할 수 있는 데이터 품질문제의 요인을 분석하여 NTIS의 데이터 품질향상을 위한 개선방안을 제시한다.
현재 각 분야에서 다양한 실험 데이터가 산출되면서 이종(heterogeneous) 데이터간의 상관관계 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 대규모 실험에 의해 급속하게 증가하고 있는 대량의 바이오 데이터에서 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 데이터 마이닝 방법이 요구된다. 본 논문은 특성이 다른 두 데이터 셋에서 서로 상관관계가 있는 부분 패턴을 파악할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다중 개체 집단을 유지하면서 상호간 공진화하는 확률적 진화컴퓨팅 방법에 기반하고, 전체의 탐색 포인트들을 분해하여 최적해를 찾는 점에서 장점을 가지고 있다. 실험 결과, 본 논문에서는 효모 유전자에 대한 발현 데이터와 모티프 데이터의 이종 데이터에 적용해 보았으며, 이러한 데이터에 있어서 주요 상관관계가 있는 패턴들을 추출한 결과를 제시한다.
과거에 비해 비약적으로 생산되는 공간 데이터에 대한 처리를 위한 공간 연산은 빠른 처리 응답성을 요구하는 경우가 많다. 그래서 최근 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터 처리 시스템을 이용하여 처리하고자 하는 시도가 많다. 한편, 공간 조인은 데이터 분할(Partitioning)과 공간 색인의 이용 여부, 여과 단계와 정제 단계를 거치는 등 그 복잡도가 강한 공간 연산이다. 그래서 빅데이터 처리 시스템을 이용한 공간 조인의 처리 방식은 매우 다양하다. 그러나 지금까지 이러한 공간 조인의 처리 방식에 다른 리소스 활용에 대한 비교는 거의 없다. 이 논문에서는 다양한 공간 연산의 수행 방법에 따른 빅데이터 시스템 클러스터에서 데이터 전송 방식을 고찰하고 데이터 전송에 따른 네트워크 리소스의 효율적인 사용 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로 단일할당과 다중할당 색인 기법의 비교, 파티셔닝 방법의 비교, 맵리듀스 시스템의 태스크 할당 방법에 따른 비교를 통해 다양한 연산 유형에 따른 공간 조인의 처리 방안 선정에 고려 요소를 제시하고자 한다.
과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매유 유용하다. 본 논문에서는 한국과학기술인용색인데이터베이스에 등재된 국내 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보를 추출하고 데이터 정제 및 학과유형 분류 처리를 통해 학과정보 데이터셋을 구축하였다. 학과정보 데이터셋을 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였으며, 모델 성능 평가 결과는 한글 학과정보 기준 98.6%와 영문 학과정보 기준 97.6%의 정확률로 측정되었다. 향후 과학기술 분야별 지적관계 분석 및 논문 주제분류 등에 학과정보 자동분류 처리기의 활용이 기대된다.
인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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