• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.158-160
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• 2017

본 논문에서는 인간의 신체, 감성, 지성의 생물시계 또는 체내시계라고 일컫는 바이오리듬 PSI 학설 중에서 신체리듬에 대해 실시간으로 분석하기 위한 신체리듬 PRV 엔진을 제안한다. 이 엔진은 IoT 환경에서 실시간으로 생체 데이터를 수집하여 동적으로 신체리듬의 패턴을 분석함으로써 효율적인 건강관리를 수행할 수 있다. 이렇게 분석되는 신체리듬 패턴은 신체의 건강관리에 대한 능동적인 정보를 제공해 주며 실시간으로 신체리듬을 파악할 수 있게 해 준다. 생체 데이터는 나이와 성별, 유전적 특징과 외부적인 환경요인에 의해 변화될 수 있으므로 신체리듬의 패턴을 실시간으로 분석할 수만 있다면 이를 통해 삶의 질을 높일 수 있다. 본 논문에서는 신체리듬 패턴분석 엔진을 제안하여 질병 예방 및 관리에 보다 철저하게 대비하여 고령화 사회에서의 건강에 대한 높은 관심도를 효과적으로 관리하고 건강관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.132-137
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• 2018

뉴스 기반의 실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 다중 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집화와 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 2016년 10월, 11월 두 달간의 실제 데이터를 사용 하였으며, 전문 교육을 받은 연구원들이 Precision at k 기반의 정성평가를 진행하였다. 그 결과, 자동으로 생성된 12개의 군집에서 군집 성능은 평균 66% (상위계층 $l_1$: 82%, 하위계층 $l_2$: 43%), 요약 성능은 평균 92%를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.129-131
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• 2015

스마트 그리드는 에너지 이용 효율 최적화를 위한 개선방안으로 전기에너지를 발생하는 발전원별 분석하며, 전력 사용 측면에서 전력망을 통해 공급된 전력의 소비패턴으로 분석을 통해 에너지 이용 효율을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 아파치 Storm을 활용하여 실시간 데이터 수집 및 처리 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 에너지 효율성을 위해 이종의 실시간 대용량 스트리밍 센서 데이터를 수집하여 분석을 수행하도록 데이터 필터링과 변환 기법을 제시한다. 이를 위해 실시간 대용량 처리를 위해 필터링 및 변환을 병렬 처리하도록 한다. 필터링과 변환 처리는 독립적인 타스크로 구성하도록 하며, 전체 프로세스는 정의된 파이프-필터 토폴로지를 구성하여 처리한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.552-555
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• 2016

본 논문에서는 데이터 스트림 대상의 필터링 문제를 다룬다. 데이터 스트림은 지속적으로 생성되며, 크기 또한 거대해서 이를 실시간 처리하기 위해서는 분석에 불필요한 데이터를 충분히 필터링해야 한다. 하지만, 기존 필터링 알고리즘은 하나의 데이터 형식에만 사용이 가능하여 다양하고 복잡한 스트림 환경에서는 사용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 스트림 형식에 따라 필터링 알고리즘을 다양하게 선택할 수 있는 필터링 시스템을 제안한다. 그리고 실시간 필터링을 위해 대표적인 오픈소스 DSMS(data stream management system)인 에스퍼 기반으로 구현한다. 또한 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 확장 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 필터링 시스템을 사용할 수 있게 한다. 제안하는 에스퍼 기반 실시간 필터링 시스템은 데이터 스트림으로 실시간 데이터 스트림과 벌크 데이터 스트림을 지원한다. 그리고 필터링 알고리즘으로 질의 필터링, 블룸 필터링, 베이지안 필터링을 제공한다. 제안하는 필터링 시스템 구현 결과, 데이터 스트림 특성에 적합한 필터링 알고리즘을 선택적으로 제공함으로써, 사용자가 보다 정확하고 효율적으로 의미있는 데이터를 추출 가능하게 하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.1
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• pp.87-92
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• 2012

Wireless sensor network is a technology that collects the information about object in real-time. Sensor data has a characteristic that is generated an unprecedented volume data in short time. Analysis is essential to define the relationship between the data, including more of the data from a large volume data stream which is acquired from the sensor. In order to effectively handle the sensor data stream, in this paper, using ECA rules to organize data in a meaningful and more practical real-time monitoring systems is proposed.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.6
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• pp.309-314
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• 2017

In general, there are many difficulties in collecting, storing, and analyzing SNS (social network service) data, since those data have big data characteristics, which occurs very fast with the mixture form of structured and unstructured data. In this paper, we propose a new data visualization framework that works on Apache Storm, and it can be useful for real-time and dynamic analysis of SNS data. Apache Storm is a representative big data software platform that processes and analyzes real-time streaming data in the distributed environment. Using Storm, in this paper we collect and aggregate the real-time Twitter data and dynamically visualize the aggregated results through the tag cloud. In addition to Storm-based collection and aggregation functionalities, we also design and implement a Web interface that a user gives his/her interesting keywords and confirms the visualization result of tag cloud related to the given keywords. We finally empirically show that this study makes users be able to intuitively figure out the change of the interested subject on SNS data and the visualized results be applied to many other services such as thematic trend analysis, product recommendation, and customer needs identification.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.281-282
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• 2019

본 논문에서는 실시간 데이터 분석을 통해 소아 응급 진료가 가능한 응급실을 안내함과 동시에 실시간 응급실 데이터베이스를 제공하여 응급실 진료 효율을 증진시키는 APP을 제안한다. 이 제안은 서울시의 응급실 이용 통계 중 야간 시간대와 소아 응급 진료율이 높다는 것에서 착안, 이를 효율적으로 안내 및 순환시키는 것을 목적으로 한다. 사용자의 연령 데이터를 수집하여 일반 응급실 환자와 소아 응급실 환자를 분류하며, 사용자의 위치 데이터를 수집하여 가까운 응급실의 정보를 제공한다. 또한 병원별 응급실의 실시간 혼잡도 현황을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.47-49
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• 2016

최근 SNS(social networking service)의 사용이 급증함에 따라 SNS에서 발생하는 데이터의 분석이 활발해졌다. 하지만 SNS 데이터는 빠르게 생성되며 정형화 되어 있지 않은 빅데이터이기 때문에 그대로 수집할 경우 분석하기가 어렵다. 본 논문은 분산 스트리밍 처리 기술인 Storm을 사용하여 트위터에서 실시간으로 발생하는 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 사용하여 집계 결과를 동적으로 시각화하고자 한다. 또한 사용자가 쉽게 키워드를 입력하고 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있도록 웹 인터페이스를 구현한다. 그리고 결과를 통해 태그 클라우드의 결과가 시간에 따라 바르게 시각화되었는지 확인한다. 본 논문은 빠르게 발생하는 SNS 데이터로부터 각 키워드와 관련된 정보를 시각화하여 각 사용자에게 제공할 수 있는 우수한 결과가 사료된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.6
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• pp.95-104
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• 2020

In this paper, we propose the real time indoor air quality monitoring and controlling platform on cloud using IoT sensor data such as PM10, PM2.5, CO2, VOCs, temperature, and humidity which has direct or indirect impact to indoor air quality. The system is connected to air ventilator to manage and optimize the indoor air quality. The proposed system has three main parts; First, IoT data collection service to measure, and collect indoor air quality in real time from IoT sensor network, Second, Big data processing pipeline to process and store the collected data on cloud platform and Finally, Big data analysis and visualization service to give real time insight of indoor air quality on mobile and web application. For the implication of the proposed system, IoT sensor kits are installed on three different public day care center where the indoor pollution can cause serious impact to the health and education of growing kids. Analyzed results are visualized on mobile and web application. The impact of ventilation system to indoor air quality is tested statistically and the result shows the proper optimization of indoor air quality.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.7 no.10
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• pp.251-258
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• 2018

Ransomware, a malicious software that requires a ransom by encrypting a file, is becoming more threatening with its rapid propagation and intelligence. Rapid detection and risk analysis are required, but real-time analysis and reporting are lacking. In this paper, we propose a ransomware infection detection system using social big data mining technology to enable real-time analysis. The system analyzes the twitter stream in real time and crawls tweets with keywords related to ransomware. It also extracts keywords related to ransomware by crawling the news server through the news feed parser and extracts news or statistical data on the servers of the security company or search engine. The collected data is analyzed by data mining algorithms. By comparing the number of related tweets, google trends (statistical information), and articles related wannacry and locky ransomware infection spreading in 2017, we show that our system has the possibility of ransomware infection detection using tweets. Moreover, the performance of proposed system is shown through entropy and chi-square analysis.