• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.236-243
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• 2009

특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드 (emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.420-429
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• 2009

특허 문서는 과학기술 발전을 탐지하고 기존 트렌드를 이해함으로써 미래의 트렌드를 예측하는데 유용한 자원이다. 본 연구에서는 단위 기술을 "문제점"과 "해결방법"으로 구성되어 있다고 보고, 언어적 단서(linguistic clue)와 언어 모델(1anguage model)을 결합한 혼합 모델을 사용하여 이들에 해당하는 의미 핵심문구(semantic keyphrase)를 찾고, 의미 핵심문구로 표현되는 단위 기술을 추출하였다. 추출된 결과에 근거하여 비지도 학습(unsupervised learning) 방법으로 과학기술들의 트렌드를 발견하는 새로운 접근방법(Technological Trend Discovery, TTD)을 제안한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법으로 과학 기술을 나타내는 의미적 핵심 문구를 추출하는데 77%의 R-정확률을 달성하였고 결과적으로 의미있는 과학기술 트렌드를 발견할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권6호
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• pp.493-500
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• 2011

기술용어 트렌드는 특정 연구 분야의 세부적인 주제가 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 표현한다. 그런데 학술 문헌이나 특허의 경우에는 그 데이터가 방대하여 인적 자원을 활용하여 트렌드를 분석하는 것이 용이하지 않다. 본 논문은 용어의 활용주기를 모델링하고, 이를 통해 학술 논문에 나타나는 기술용어 트렌드를 탐지하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 다음과 같은 과정으로 구성된다. 먼저 논문 데이터에서 추출된 기술용어를 대상으로 일정 주기별 용어지배값을 측정한다. 용어지배값 획득되면 이를 기반으로 용어 활용주기를 모델링한다. 이 모델링 과정에서 활용주기의 시계열 패턴이 유사한 기술용어들은 동일 트렌드 범주로 분류한다. 본 논문의 기술용어 트렌드 분석 실험을 위해 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 국가과학기술정보센터(NDSL) 학술 논문 데이터를 활용하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.96-104
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• 2020

온라인 쇼핑몰의 활성화로 소비자들의 소비 활동이 활발해짐에 따라 기업들은 매출 증대를 위해 소비자의 상품 트렌드 분석을 수행하고 있다. 기존의 상품 트렌드 분석 기법들은 온라인 쇼핑몰 사용자의 활동만을 고려하여 분석하기 때문에 구매 이력이 없거나 새로운 상품에 대한 트렌드를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 쇼핑몰에서 사용자의 트렌드와 잠재적 고객의 트렌드를 분석하기 위해 온라인 쇼핑몰 데이터와 소셜 네트워크 데이터를 결합한 트렌드 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 내 데이터 분석을 위해 사용자의 활동로그를 분석하고 활동 로그가 없는 잠재적인 사용자들의 관심도를 반영하기 위해 소셜 네트워크 데이터에서 단어 집합 추출을 통해 생성한 핫 토픽을 결합하였다. 최종적으로 상품 지수와 소셜 네트워크에서의 언급수를 활용하여 시간에 따른 상품 트렌드 변화를 탐지한다. 소셜 네트워크 데이터를 활용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1343-1351
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• 2012

본 연구에서는 디스플레이 기술군을 이루는 LED(Light Emitting Diode), OLED(Organic Light Emitting Diode), LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel), CRT(Cathode Ray Tube) 등 5개의 연구영역에 대하여 과학계량학 기법을 이용하여 트렌드를 살펴보았다. 해당 연구영역별로 Scopus 데이터베이스 논문과 미국특허청(USPTO) 특허데이터베이스의 특허를 이용하여 각각에 대한 인용데이터를 추출하였다. 논문과 특허의 생산건수와 인용데이터를 이용하여 시간의 흐름에 따른 5개 연구영역의 발전과정 및 현재의 관심도를 분석하고 미래의 트렌드를 전망하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-136
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• 2013

근래 트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)에서 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 검색어에 대한 연관 어휘 추출을 통해 검색어에 연관된 이슈나 화제를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관성이 높은 단어는 서로 가깝게 발생할 것으로 기대하고, 단어 간 거리가 가까울수록, 공기빈도가 높을수록 커지는 단어연관도 계산법을 제안한다. 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.602-608
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• 2014

스마트폰 사용이 일반화되고 스마트워크, BYOD(Bring Your Own Device) 트렌드가 확산되면서 국내 무선랜 사용이 가속화되고 이로 인해 보안위협도 크게 증가하고 있다. 시스코시스템즈, 아루바네트웍스 등 무선랜 업체들은 WIPS(침입탐지), MDM(모바일단말관리), DLP 등 다양한 제품들을 출시해오고 있지만 비용이나 관리적인 측면에서 소규모 기업에서는 도입하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 고가의 H/W 장비를 도입하지 않고 무선랜 환경에서 패킷분석, AP, Station관리, 보안취약점을 분석할 수 있는 무선랜 침입탐지 시스템을 제안하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권1호
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• pp.32-42
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• 2024

본 연구에서는 해양공간 통합관리 수단의 지원책으로 활용되는 해양공간 정책 시뮬레이터 기술에 대한 한국, 중국, 일본, 미국, 유럽 등 주요 5개국에 대한 정량분석을 위한 유효특허 1,474건을 도출하고, 연도별, 국가별 특허출원 동향 및 워드 클라우드 분석을 통해 국내 기술 경쟁력 및 국내·외 기술 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 해양공간 정책 시뮬레이터 기술의 경우 중국(1,254건, 85.1%) 주도의 특허출원이 활발하게 이루어지고 있으며, 세부 기술별로는 어업환경 변화예측 및 활용 시뮬레이터(AC)가 392건(26.6%)으로 가장 높은 것으로 나타난다. 핵심 키워드 변화를 통해 최근에는 다중 데이터의 수집과 데이터의 탐지, 예측, 평가 등으로 기술 트렌드가 이루어지고 있음을 확인하였으며, 중국 주도의 시장 독과점 및 선점에 대비하기 위해 주변 기술에 대한 특허출원 고려 및 표준화 선점 등의 연계 전략을 통한 대비와 정부 차원의 해양공간 정책 시뮬레이터 기술 연구개발에 대한 적극적인 정책적 지원이 필요함을 진단하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권1호
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• pp.31-36
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• 2014

트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)는 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하기 좋은 지식원이다. 본 논문에서는 검색 질의어에 관련된 이슈나 화제를 질의어에 대한 연관 어휘로 보고, 이를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 질의어와 연관성이 높은 단어는 질의어와 가까운 위치에서 자주 발생한다고 가정하고, 단어 간 거리에 반비례하고 공기 빈도에 비례하는 단어 간 인접도의 합으로 단어간 연관도를 구한다. 구해진 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다. 제안한 방법에서는 네트워크의 특성을 분석하여 복합어를 손쉽게 탐지할 수 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.86-98
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• 2019

최근 컨테이너 기반의 PaaS (Platform-as-a-Service)를 구축하는 트렌드가 확대되고 있다. 컨테이너 기반 플랫폼 기술은 클라우드 컴퓨팅을 구축하기 위한 하나의 주요 기술로써, 컨테이너는 가상 머신에 비해 구동 오버헤드가 적다는 장점이 있어 수백, 수천 대의 컨테이너가 한 대의 물리적 머신에서 구동될 수 있다. 하지만 이러한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 다수의 컨테이너에 대한 스토리지 로그를 기록하고 모니터링하는 것은 상당한 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 구동되는 컨테이너의 파일 시스템 변경 이벤트를 탐지할 때 발생하는 두 가지 문제점을 도출하고, 이를 해결하여 PaaS 형태의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 파일 시스템 이벤트 탐지를 위한 시스템을 제안하였다. 성능 평가에서는 본 논문에서 제안한 시스템의 성능에 대한 세가지 실험을 수행하였고, 본 논문에서 제안한 모니터링 시스템은 컨테이너의 CPU, 메모리 읽기 및 쓰기, 디스크 읽기 및 쓰기 속도에 아주 미세한 영향만을 발생시킨다는 것이 실험을 통해 도출되었다.