• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4200-4206
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• 2012

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장되었다. 하지만, 온라인 게임에서 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 로그 데이터의 플레이 패턴을 이용한 봇 탐지 방법을 제안한다. 인간 플레이어로부터 봇과 차별화된 모델을 만들기 위해 인간 플레이어의 행동뿐만 아니라 봇 데이터도 분석에 활용한다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유효한 결과를 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.107-112
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• 2001

본 연구는 FTMS와 TCS를 실시간으로 통신하여 톨게이트 운영에 관련된 다양한 교통정보를 제공하는 교통상황 모니터링과 미래의 교통상황을 예측하고 이를 바탕으로 톨게이트 교통상황을 예측하는 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)을 개발하는 것이다. 교통상황 모니터링은 실시간 교통자료를 통계처리하고 분석하여 사용자에게 그래픽하게 교통정보를 제공하고 교통류의 예측은 톨게이트에 도착하는 교통류를 60분 후까지 예측하여 톨게이트 운영자에게 제공한다. 또한 톨게이트 예측시스템은 서울톨게이트에 도착하는 교통류 패턴을 이용하여 미래 톨게이트 교통상황을 시뮬레이션하고 이에 대한 톨게이트 운영 대안을 제시하는 기능을 수행한다. FTMS 및 TCS와 실시간으로 통신하기 위하여 별도의 통신프로그램을 작성하였고 통신에 의해 수집된 실시간 교통자료들은 모니터링 시스템과 연계하여 서울 톨게이트 주변구간의 교통상황과 톨게이트 운영 현황을 제공한다. 교통류 예측 시스템에 사용되는 모형은 거시적 교통류 모형인 Simple Continuum 모형과 시계열 모형을 이용하였고 이를 통해 서울 톨게이트에 도착하는 미래 교통류를 예측 할 수 있다. 톨게이트의 교통상황을 구현하기 위하여 미시적 모형인 차량추종모형과 차로변경모형을 톨게이트 예측 시스템에 반영하였고 현재의 톨부스 운영안과 사용자가 입력하는 톨부스 운영대안에 따라 시뮬레이션 함으로써 미래 톨 플라자내 교통상황을 톨게이트 운영자에게 애니메이션으로 보여줄 수 있다. 톨게이트 시뮬레이션 시스템을 이용하여 현재의 톨게이트 운영안과 최적화된 운영안을 상호 비교함으로써 톨게이트 운영자는 좀더 과학적인 톨게이트 운영을 모색할 수 있을 것으로 생각된다. 실용적 측면에서 볼 때, 톨게이트 시뮬레이션 시스템(TGSS)은 실시간 통신을 통한 모니터링과 교통류 예측으로 톨게이트 상황을 시뮬레이션하고 톨게이트 운영 대안을 제시·평가함으로써 서울톨게이트 운영을 효율화하고 이로 인한 고속도로 소통 증대를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.603-605
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• 2014

인터넷 이용률 증가와 스마트 기기의 대중화로 인해 소비자는 매장에서 구매하던 비용을 온라인 쇼핑 시장으로 전환하고 있다. 이로 인해 사용자의 소비패턴과 소비문화도 변화하고 있다. 오픈 마켓은 웹과 모바일을 통해 유통 채널을 확장하고 소비자의 유치를 위해 다양한 이벤트와 최저가 정책, 안전 거래 등을 제공한다. 본 논문에서는 오픈 마켓에서 판매하는 상품의 정보를 수집하고 분석하여 사용자에게 최저가 상품 정보를 제공하는 검색 시스템을 설계한다.

• 산학경영연구
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• 제15권
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• pp.79-97
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• 2002

본 연구에서는 고객 세분화를 위하여 고객프로필과 사이트 접속자료를 통합, 분석하는 분석적 CRM을 시도하였다. 실제 고객 데이터를 분석하여 고객의 특성과 기호, 방문행태 등을 이해할 수 있다면 이를 기반으로 고객 세분화(segmentation)가 가능할 것이다. 예를 들어 고객의 거주지, 재산정도, 교육수준, 연령 등 인적정보를 토대로 동일 사이트에 접속하는 고객의 공통점을 찾게 된다면 이들 고객에 접근할 수 있는 적절한 마케팅 미디어가 무엇인지, 어느 페이지에 홍보물을 게재하는 것이 효과적일 것인가 등을 결정하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다. 한편 웹 기반 마이닝의 핵심은 웹으로 부터의 자료를 어떻게 하면 효율적으로 수집할 것인가, 또한 이렇게 수집된 자료를 다양한 (multiple) DB와 어떻게 통합하고 분석하여 필요한 정보를 추출할 것인가 일 것이다. 본 연구에서는 실제 인터넷 사업자의 사용자 그룹의 비율에 따라 구성된 패널을 활용하여 효율적인 자료수집 방안을 모색하였다. 패널 구성원에 대한 웹 데이터를 수집함으로써 신뢰성과 대표성을 확보하면서 분석대상 자료의 양을 적절한 수준으로 유지할 수 있었다. 또한 고객자료 분석에서는 OLAP과 데이터 마이닝 기법(의사결정나무)을 동시에 사용하여 그 분석 결과를 비교함으로써 각 기법의 결과를 상호 확인하고 보완할 수 있었다. 이 결과는 데이터 마이닝 기법에 의해서 발견된 패턴을 분석하고 확인하는 작업에서 OLAP이 유용하게 사용될 수 있다는 과거 연구의 주장을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.163-170
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• 2021

빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.231-236
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• 2009

본 연구에서는 집이나 사무실과 같은 일상 공간에서 발생할 수 있는 연간의 일상생활행위 (ADL: Activities of Daily Living) 들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경 정보, 위치 정보 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기들과 가구, 식기들을 통해 무선 센서 네트워크를 통해 수집하며 분석한다. 하지만 이와 같은 다양한 기기의 활용과 충분히 분석되어지지 않은 데이터들은 본 논문에서 제시하는 일상 환경에서 고차원의 ADL 모델을 구축하기 어렵게 한다. 그러나 ADL들이 생성하는 센서 데이터들과 센서 데이터들의 순서들은 어떤 행위가, 이루어지고 있는지 인지할 수 있도록 도와준다. 따라서 이 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 통해 분산 선형 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 센서 네트워크와 같은 소규모 시스템에서 행위를 인지하는 데 적절하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.262-264
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• 1999

이동 통신 텔레트래픽 모델은 Traffic Source 모델과 Network Traffic 모델이라는 2개의 하부 모델로 구성된다. 본 논문에서는 기지국이 설치되어 있는 지역특성을 고려한 Network Traffic 모델을 제시한다. 기존의 Network Traffic 모델에서는 이동 통신 환경을 시뮬레이션 하기 위해 동일한 환경에 설치되어 있는 몇 개의 기지국을 가정하여 제시하고 있기 때문에, 기지국이 설치되어 있는 지역적 특성에 따라 다른 사용자 호 특성 및 설치 지역 특성이 전혀 반영되지 않고 있다. 도시를 상업, 주거, 준공업, 그리고 녹지지역으로 되어 있는 도시 계획 용도지역과 이외에 특이한 호 발생 패턴이 예측되는 역과 터널 주변이라는 6개의 지역으로 구분하고, 여기에 설치되어 있는 기지국으로부터 실제 데이터를 수집하였다. 이 자료를 이용하여 기지국이 설치되어 있는 지역에 따라 이동 통신 기지국의 요일별 통화량 분포를 분석하였으며, 이를 시뮬레이터에 적용하기 위한 평균값 및 분포값을 제시하였다. 이 파라메터들은 이동통신 시스템의 성능 및 신뢰성을 측정하기 위한 매우 중요한 값들이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.352-356
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• 2007

키그래프는 데이터 패턴 속에서 인간의 의사결정이나 미래에 닥쳐올 변화에 영향을 주지만 자주 발생하지 않는 희소성이 있는 사건을 발견하기 위한 알고리즘이다. 키그래프는 지진예측, 논문, 파일탐색, 그리고 중요한 URL 추출 등에 이용되었다. 데이터 분할을 통한 클러스터의 형성은 키그래프의 성능에 가장 큰 영향을 끼치는 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 키그래프의 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 데이터 분할을 찾아내는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 가능성을 보여주기 위하여 모바일 기기 사용자로부터 수집한 방문 장소 데이터에 제안하는 방법을 적용하여 키그래프의 성능이 향상되는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.160-162
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• 2001

최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 대용량의 데이터에 적용할 수 있고 데이터에서 알려지지 않은 패턴을 발견할 뿐만 아니라, 사용자가 얻고자 하는 출력을 생성할 수 있는 혼합형 신경망 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 몇 가지 벤치마크데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1305-1308
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• 2013

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 PCM 형태의 사운드 입력 데이터에 대한 전처리를 통해 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 학습 및 분류 단계 이전에 미리 여과함으로써, 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮아 신호의 패턴을 파악하기 어려운 사운드 데이터는 증폭함으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템에서는 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행하고, 그 결과를 모아 일정한 길이의 시계열 데이터를 구성하였다. 대학 연구동내 다양한 일상생활 상황들에서 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 사운드 분류 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.