• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.10
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• pp.377-382
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• 2014

Analysis techniques of the data over time from the mobile environment and IoT, is mainly used for extracting patterns from the collected data, to find meaningful information. However, analytical methods existing, is based to be analyzed in a state where the data collection is complete, to reflect changes in time series data associated with the passage of time is difficult. In this paper, we introduce a method for analyzing multi-block streaming data(AM-MBSD: Analysis Method for Multi-Block Stream Data) for the analysis of the data stream with multiple properties, such as variability of pattern and large capacitive and continuity of data. The multi-block streaming data, define a plurality of blocks of data to be continuously generated, each block, by using the analysis method of the proposed method of analysis to extract meaningful patterns. The patterns that are extracted, generation time, frequency, were collected and consideration of such errors. Through analysis experiments using time series data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.478-480
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• 2003

일반적으로 음성전화망에서 수학적 모델을 사용하여 트래픽 분석을 수행하는 경우 호 도착 시간과 채널 보류 시간은 지수 분포라고 가정한다. 본 논문에서는 이동전화망을 구성하고 있는 교환기에서 추출한 과금 데이터를 이용하여 호 발생으로 인해 집계되는 호량애 관한 호 도착 시간과 채널 보류 시간이 나타내는 분포를 알아본다. 또한 분석된 확률 분포를 통계적 검정 방법을 이용하여 경험분포함수에 대한 기대 분포함수의 적합성을 판별한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.313-315
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• 2001

인터넷 비즈니스 사이트가 많아짐에 따라 사용자에게 편리한 비즈니스 사이트를 구추하기위해 웹서버의 구조 및 내용을 평가하고 재구성해야 하는데, 수작업에 의한 웹문서의 평가시 인적, 시간적 비용이 높고 시스템에 대한 평가값이 객관적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 구조추출, 구조저장, 구조가시화로 구성된 웹문서의 구조분석 에이전트를 제안한다. 구조추출 모듈은 URL로 웹문서를 받고 이를 잘정의된 XML형태로 변환한 후, 태그정보를 이용하여 웹문서의 구조를 구하고, 하이퍼링크데이터를 이용하여 웹문서간의 연결구조를 얻는다. 구조저장은 추출된 웹문서와 웹문서 연결관계를 웹서버와 같이 연결하여 저장하며, 구조 가시화에서 이를 계층적으로나 그래프형식으로 가시화된다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 웹문서의 평가문제에 적용한 결과, 많은 양의 데이터를 의 데이터의 기술적인 평가가 가능하고, 데이터를 수집하기 위한 인력자원, 시간과 비용을 줄일수 있으며, 쉽게 사이트를 평가하여 서비스 수준을 향상 시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.136-138
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• 2002

관계형 OLAP 시스템에서는 다차원 분석에 사용될 데이터를 하나의 사실과 여러 개의 차원 테이블로 구성된 스타 스키마로 표현한다. 사실 테이블은 측정치의 속성을 포함하며, 차원 테이블들은 이러한 사실 테이블에서 중심으로 뻗어져 나온 형태로써, 측정치에 대한 정보를 제공한다. 방대한 크기의 OLTP 소스 데이타베이스로부터 사실과 차원 테이블로 구성된 스타 스키마 설계하기 위해서는 풍부한 경험과 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 스타 스키마를 효과적으로 설계하기 위한 체계적인 설계 방법이 필요하다. 본 논문에서는 소스 데이터베이스들에 대한 개념적 모델인 ER 도형을 이용하여 여러 개의 사실 엔터티를 추출하는 알고리즘과 이를 통해 자동적으로 스타 스키마를 설계하는 알고리즘을 제시하였다. 스타 스키마가 하나의 사실 테이블에 여러 개의 차원 테이블이 M:1의 관계로 연결되었다는 성질을 활용하여, 이 방법에서는 EH 도형이 연결된 위상 구조를 이용하여 각 엔터티에 연결된 M:1 관계의 개수에 근거하여 사실과 차원을 추출하는 방법을 제시하였다. 본 논문에는 이러한 방법을 통해 데이터 웨어하우스의 스타 스키마들 자동적으로 쉽게 설계하여 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1386-1389
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• 2013

조영증강 초음파 동영상은 측정 부위의 혈류의 형태와 특성 정보를 포함하지만, 이를 육안으로 판별하는 것은 매우 어려운 일이다. 이에 본 연구에서는 초음파 영상으로부터 간 질환과 연관한 병변을 추출하고 그 특성을 분석하기 위한 기반 기술로서 영상 처리 및 분석 기법을 제안한다. 마이크로버블(microbubble) 형태의 노이즈와 빠른 속도로 변화하는 각 프레임의 영상으로부터 근사화된 원형 또는 타원 형태로 나타나는 병변을 추출하기 위하여 허프 변환(Hough transform)을 이용한 병변 추출 기법을 제시하며, 추출한 병변의 특성을 분석하기 위하여 TIC(time intensity curve)의 특성과 조영 효과의 전이 시간(transit time) 등의 정보를 영상의 형태로 가시화하는 방법과 MRF(Markov random field) 모델을 이용한 영상개선 기법을 소개한다. 제안된 이론은 실제 간 질환 진단 초음파 영상에 적용하여 그 유용성을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.571-574
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• 2003

본 논문은 수평 이동 정보와 회전 정보가 있는 비디오 영상을 Mellin Transform 을 이용하여 이미지를 모자이킹하는 방법을 제안한다. Mellin Transform 후 나타나는 이미지의 이동 정보와 회전정보를 이용하여 각 이미지들을 접합하기 위한 투영 행렬을 계산한다. 그리고 모자이크 생성시 나타날 수 있는 각 이미지간의 오차가 누적되는 현상을 줄이기 위한 전체적인 접합으로 투영 행렬을 추출하여 적용함으로써 누적되는 오차를 줄여 정확한 모자이크를 얻을 수 있다. 지금까지 제안된 모자이킹 기법들은 중복성 계산에 시간이 많이 소모되고 수평이동 시켜 얻어진 영상만을 다루어 이미지가 회전되었을 정확한 모자이크 결과를 얻을 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 Mellin Transform에 기반한 투영 행렬을 이용하여 이미지가 이동하거나 회전하였을 경우에도 빠른 시간에 이미지의 중복 정보를 찾아 정확한 모자이크를 생성할 수 있는 방법을 제안한다.

• Convergence Security Journal
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• v.7 no.1
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• pp.1-10
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• 2007

Surveillance system with the fixed field of view generally has an identical background and is easy to extract and segment a moving object. However, it is difficult to extract the object when the gray level of the background is varied due to illumination condition in the real circumstance. In this paper we propose the segmentation algorithm to extract effectively the object in spite of the illumination change. In order to minimize the effect of illumination, the proposed algorithm is composed of three modes according to the background generation and the illuminational change. Then the object is finally obtained by using projection and the morphological operator in post-processing. A good segmentation performance is demonstrated by the simulation result.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.335-338
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• 2002

본 연구에서는 주파수 영역에서의 확산 스펙트럼 방식을 이용한 오디오 워터마킹 기법을 사용하고 있다. 워터마크 삽입은 오디오 신호를 MCLT(Modulated Complex Lapped Transform)로 분석한 후, 특정 주파수 영역의 진폭에 삽입되며 추출은 상관도를 이용하여 추출하게 된다. 워터마크 삽입은 44.1 kHz의 음악에 80 bits의 정보가 4초 단위로 반복적으로 삽입되며, 추출에서는 무작위로 추출된 8초 분량의 오디오 신호로부터 80 bits 비트 열과의 상관도를 계산하여 선정된 문턱 값을 초과하게 되면 워터마크가 존재하는 것으로 판단하게 된다 피치 스케일에 대응하기 위하여 120개 정도의 탐색을 수행하며, 시간 스케일에 대응하기 위하여 상관도의 지역 최대 점을 추출하고, 이러한 지역 최대 점들로부터 추출된 비트 열과 실제 비트 열과의 상관도를 계산하게 된다. 그러나 추출된 비트 열은 삽입 에러와 삭제 에러를 가질 수 있기 때문에 이러한 비트 열과의 최대 상관도를 구하기 위하여 본 연구에서는 동적계획법에 의한 최대 상관도 추출 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 피치 및 시간 스케일링 변환 뿐만 아니라, 오디오 압축에도 견고함을 보인다.