Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.395-406
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2017
The purpose of this study is to identify the pattern of daily electricity demand through clustering and classification. The hourly data was collected by KPS (Korea Power Exchange) between 2008 and 2012. The time trend was eliminated for conducting the pattern of daily electricity demand because electricity demand data is times series data. We have considered k-means clustering, Gaussian mixture model clustering, and functional clustering in order to find the optimal clustering method. The classification analysis was conducted to understand the relationship between external factors, day of the week, holiday, and weather. Data was divided into training data and test data. Training data consisted of external factors and clustered number between 2008 and 2011. Test data was daily data of external factors in 2012. Decision tree, random forest, Support vector machine, and Naive Bayes were used. As a result, Gaussian model based clustering and random forest showed the best prediction performance when the number of cluster was 8.
The recommender system analyzes users' preference and predicts the users' preference to items in order to recommend various items such as book, movie and music for the users. The collaborative filtering method is used most widely in the recommender system. The method uses rating information of similar users when recommending items for the target users. Performance of the collaborative filtering-based recommendation is lowered when attacker maliciously manipulates the rating information on items. This kind of malicious act on a recommender system is called 'Recommendation Attack'. When the evaluation data that are in continuous change are analyzed in the perspective of data stream, it is possible to predict attack on the recommender system. In this paper, we will suggest the method to detect attack on the recommender system by using the stream trend of the item evaluation in the collaborative filtering-based recommender system. Since the information on item evaluation included in the evaluation data tends to change frequently according to passage of time, the measurement of changes in item evaluation in a fixed period of time can enable detection of attack on the recommender system. The method suggested in this paper is to compare the evaluation stream that is entered continuously with the normal stream trend in the test cycle for attack detection with a view to detecting the abnormal stream trend. The proposed method can enhance operability of the recommender system and re-usability of the evaluation data. The effectiveness of the method was verified in various experiments.
생체인식 기술은 개인의 고유한 특성인 신체적 또는 행동적 특징을 이용해 사용자를인증하는 기술로서, 그 필요성 및 효용성으로 인해 서비스 범위가 확대되고 있는 추세이다. 이에 국제표준화 기구인 ISO에서 생체인식 기술과 관련된 여러 가지 표준안을 개발중이다. 생체인식 기술 표준 중 생체인식 API와 생체인식 데이터 교환포맷 표준이 가장 핵심이 되는 표준이라고 할 수 있다. 본 고에서는 ISO에서 추진중인 생체인식 표준화 동향의 전반을 살펴보고, 생체인식 API 및 생체인식 데이터 교환포맷에 대해 상세히 분석한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1394-1396
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2021
해양쓰레기로 인한 환경 오염이 국제적 환경문제로 부각, 해양쓰레기 발생량 저감 및 효율적 수거 사업 추진을 위해 발생원, 현존량, 재질 구성, 공간적 분포 특성, 시간적 증감 추세에 대한 정보가 필요함에 따라 국내 해양쓰레기 현황, 관리 동향을 조사하고 분석하였다. 최근 데이터 기반의 효율적인 쓰레기 해결방안이 대두됐으며, 결과적으로 해양쓰레기 수거·조사의 공동협력 사업이 필요하다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.106-109
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2015
ICT 기술이 급속하게 발전함에 따라 수없이 많은 기술이 등장하고 정착되고 안정화되고 있는 상황에서 빅데이터 이슈는 매우 중요하다. 이러한 변화에 빠르게 대응하는 개인이나 기업에게 엄청난 새로운 기회와 부가가치 창출을 제공을 부여해 주고 있다. 현재 방송분야에서는 빅데이터 기술이 콘텐츠 서비스 분야에서 활발히 적용되고 있으며 그 영역이 점차 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 디지털 방송 시스템을 구성하고 있는 다양한 기기에서 발생되는 장애나 이벤트를 빅데이터 분석을 통해 통합관제 모니터링, 통계 및 분석을 통하여 처리할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 방송 인프라 통합 관리, 실시간 이벤트 검색, 장애 분석 및 리포팅 기능을 제공함으로써 문제점을 신속히 파악하여 안정적인 방송 운영을 지원하도록 한다. 또한 각종 방송 장비들의 로그 정보를 수집하여 서비스 상태 및 작업 통계를 통한 시스템의 가용성을 평가할 수 있도록 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.153-154
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2023
대한민국의 교통 혼잡 비용은 2018년 기준 67조 원으로 국내총생산(GDP)의 3.6%를 차지하고 있다. 또한 국민 교통 고통지수는 매년 상승하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인구 밀집도가 가장 높은 서울시의 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 빅데이터 분석을 통한 효과적인 정책을 제공하고자 한다. 국가 표준 링크 아이디(LINK_ID)와 노드 아이디(NODE_ID)를 통해 위도 경도 데이터를 추출하고, 정체성이 높은 도로를 시각화해 추려진 특성과 공통점을 파악한다. 이를 토대로 정체성을 낮출 방안을 제공하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.9
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pp.1199-1205
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2021
In the era of big data, not only structured data well organized in databases, but also the Internet, social network services, it is very important to effectively analyze unstructured big data such as web documents, e-mails, and social data generated in real time in mobile environment. Big data analysis is the process of creating new value by discovering meaningful new correlations, patterns, and trends in big data stored in data storage. We intend to summarize and visualize the analysis results through frequency analysis of unstructured article data using R language, a big data analysis tool. The data used in this study was analyzed for total 104 papers in the Mon-May 2021 among the journals of the Korea Institute of Information and Communication Engineering. In the final analysis results, the most frequently mentioned keyword was "Data", which ranked first 1,538 times. Therefore, based on the results of the analysis, the limitations of the study and theoretical implications are suggested.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2014.02a
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pp.145.2-145.2
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2014
최근 반도체 산업의 급속한 발전으로 반도체 생산 설비 시설 또한 꾸준히 증설되어가는 추세이다. 이에 따라 반도체 산업의 핵심기술로 부각되고 있는 진공 기술은 다양한 응용목적을 위한 진공시스템 설계와 운영을 필요로 한다. 진공시스템의 알맞은 설계는 시스템 구성에 따른 진공특성을 예측하는 것이 중요하며 목적에 부합한 진공펌프를 선택하고 운영하여 최소비용으로 시스템 활용효율성을 극대화할 수 있는 설계를 해야 한다. 또한 공정의 저전력, 대유량화 추세에 따라 고유량 영역의 드라이펌프 부하 내구성 대응 요구에 부응하는 객관적 내구성평가의 정립 및 표준 측정 시험평가 방법의 필요성이 점차 대두되고 있는 경향에 있다. 본 연구에서는 드라이펌프의 공정현장 적응능력 평가를 위하여 최소 1시간에서 3시간동안 압력별 가스부하에 따른 드라이펌프의 실시간 특성을 관찰하였다. 실험은 1 mbar에서 최대 300 mbar까지의 연속적인 부하 조건에서 유량, 진동, 소음, 소비전력과 Sudden Vent Test를 실시간으로 측정하였고 드라이펌프의 특성 분석은 각 용량별 압력에 따른 유량, DP BP 소비전력, 소음, 진동, DP Body Temperature 등의 데이터를 Type에 따라 비교 분석하였다. 이에 부응하는 평가 장치 구축 및 데이터분석은 한국표준과학연구원 진공펌프 평가실험실에서 수행되었다.
이동망은 아날로그에서 디지털로 발전함에 따라서 단순한 음성 뿐만 아니라, 데이터 통신용으로도 활용범위가 넓어지고 있다. 국내에는 셀룰러를 이용한 무선데이터통신 서비스와 TRS를 이용한 무선데이터통신 서비스 등이 각각 도입될 예정이다. 또한, '96년부터 시험서비스 예정인 개인통신서비스 (PCS:Personal Communication Services) 의 경우, 사용 범위가 초기의 음성서비스로부터 데이터통신 서비스까지 확장이 가능한 서비스이다. 따라서 국내외에서 PCS 표준에 관한 연구가 활발히 진행중에 있다. 본 고에서는 이러한 추세에 따라 미국의 PCS 표준중 W-CDMA 표준을 중심으로 데이터 통신에서 망연동에 필요한 특성을 파악하여 국내의 관련 표준제정에 활용할 계획이다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2016.11a
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pp.255-256
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2016
우리나라의 2015년 노인 인구는 전체 인구의 13.1%를 차지하고 2015년 경찰청 교통사고통계에 의하면 65세 이상 노인의 교통사고 사망률은 전체 교통사고 사망률의 약 2.57배 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서는 노인 운전자와 성인 운전자의 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하고 추세에 큰 차이가 있는지 확인하고자 하였다. 분석방법인 시계열분석은 단기예측에 신뢰성이 더 높은 것으로 알려져 있다. ARIMA 모형으로 시계열분석을 하기 위해서는 최소 50~60개 이상의 관측값이 필요하며 따라서 본 연구에서는 인천광역시를 대상으로 2010년부터 2015년까지 6년간의 교통사고 데이터를 노인 운전자와 성인 운전자로 구분하고 사망사고에 대한 시계열 모형을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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