• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.309-318
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• 2009

한 개인이 일상 생활을 하면서 겪는 사건을 자동으로 기록하고 탐색하는 시스템은 비교적 최근에 활발히 연구되고 있는 분야이다. 개인 미멕스(personal memex) 또는 라이프로그(life log)라 불리는 이러한 시스템은 MyLifeBits 프로젝트의 센스캠(SenseCam)처럼 보통 이를 위한 전용 디지털 기기를 수반한다. 본 연구에서는 개인의 일상 생활을 담는 매체로서 이러한 현대인이 일상적으로 사용하는 휴대폰, 신용카드, 디지털 카메라 등의 매체를 주목하였다. 이러한 매체에 직접 기록되는 일상 생활 또는 이러한 매체를 통해 상용 서비스를 제공하는 업체의 사이트 (예를 들면 휴대폰 회사 통화 기록)에 기록되는 일상 생활을 전송받아 체계적으로 저장하고 추후 빠르게 참조할 수 있도록 하였다. MyMemex라 불리는 본 시스템의 데이터 수집 에이전트는 이러한 싸이트에서 제공하는 웹 서비스를 이용하여 개인의 라이프로그 '웹 데이터'를 수집하여 서버에 저장한다. 또한 디지털 기기에 저장되는 '파일 데이터'를 로드하여 서버에 저장한다. 본 연구에서는 이러한 웹 데이터 또는 파일 데이터를 4W1H로 기술되는 하나의 미멕스 사건으로 보아 각 서비스마다 다른 형태를 가지는 데이터를 4 W1H 미멕스 사건 데이터로 변환한다. 이러한 변환에는 미멕스 사건 온톨로지를 사용한다. 웹 기반으로 제공되는 본 시스템에서 사용자는 자신의 일상 기록을 시간 순으로 볼 수 있고 특정 키워드를 이용하여 검색할 수 있다. 또한 미멕스 사건들이 문장으로 변환되어 일기 또는 이야기 형식으로 전개될 수 있다. 관련된 일련의 미멕스 사건들은 '에피소드'로 자동으로 군집화되어 보여진다. 저자 중 한명의 실제 라이프로그 데이터를 사용하여 에피소드 군집화를 실험한 결과 높은 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.97-103
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• 2020

무선 센서 네트워크는 인간의 개입 없이 다양한 환경에서 센싱 데이터를 수집하고 분석한다. 센서 네트워크는 초기에 설치된 라우팅 프로토콜들에 따라 네트워크 수명이 변경된다. 게다가, 네트워크가 운영 중에 라우팅 경로를 변경하기 위해 센서들은 많은 에너지를 소모해야 한다. 센서 네트워크를 실제 필드에 구축하기 전에 시뮬레이션을 통해 성능 측정하는 것은 중요하다. 본 논문은 DEVS 커널 모델들을 사용하여 저전력 적응형 클러스터링 계층 프로토콜을 위한 WSN 모델을 제안한다. 제안 모델은 커널 모델인 브로드캐스트 모델과 컨트롤드 모델로 구현된다. 실험 결과, 컨트롤드 기반의 WSN 모델은 데이터 전송 부분에서는 효율적이지만, 컨트롤드 모델에서 특정 모델을 선택하기 위해 CPU 사용량이 높은 것을 확인했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.797-808
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• 2012

스마트워크 환경에서는 재택근무나 기업에서 구축한 스마트워크 센터, 휴대 가능한 모바일 단말기 등을 활용하여 원격 협업 환경을 구성하고 유연한 근무 환경을 조성하지만, 개인정보 및 업무상 중요 정보의 해킹, 노출 등의 위험성이 상존한다. 이러한 위험에 빠르게 대처하기 위해 기업 외부에서 일하는 직원이 내부망으로 접속할 때 사용하는 VPN(Virtual Private Network) 접속로그를 모니터링함으로써 직원들의 사용 패턴을 파악하고 비이상적인 행동을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 VPN 접속로그를 이용하여 기존의 로그 셋과 현재 접속의 유사도 측정 및 설문을 통한 적합한 시각화 방식을 제시하여 현재 접속의 정상 유무를 판단하는 시스템을 관리자에게 제공한다. 제안한 방법론을 통해 실제 기업환경에서 사용한 VPN 접속로그를 이용하여 실험을 한 결과 비정상 접속로그를 평균 88.7%로 추출할 수 있었으며, 관리자는 이 시스템을 이용하여 비정상으로 접속하는 주체를 실시간으로 확인하여 대응할 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제45권1호
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• pp.37-47
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• 2024

In the summer of 2018, the Korea-Japan (KJ) region experienced an extremely severe and prolonged heatwave. This study examines the GloSea6 model's prediction performance for the 2018 KJ heatwave event and investigates how its prediction skill is related to large-scale circulation patterns identified by the k-means clustering method. Cluster 1 pattern is characterized by a KJ high-pressure anomaly, Cluster 2 pattern is distinguished by an Eastern European high-pressure anomaly, and Cluster 3 pattern is associated with a Pacific-Japan pattern-like anomaly. By analyzing the spatial correlation coefficients between these three identified circulation patterns and GloSea6 predictions, we assessed the contribution of each circulation pattern to the heatwave lifecycle. Our results show that the Eastern European high-pressure pattern, in particular, plays a significant role in predicting the evolution of the development and peak phases of the 2018 KJ heatwave approximately two weeks in advance. Furthermore, this study suggests that an accurate representation of large-scale atmospheric circulations in upstream regions is a key factor in seasonal forecast models for improving the predictability of extreme weather events, such as the 2018 KJ heatwave.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1113-1121
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• 2010

VSC(Vehicle Safety Communications)는 차량 사고를 방지하기 위한 VANET 응용 중 하나이며, 차량간 통신을 통해 안전과 관련된 메시지들을 주고받는다. 이를 위하여, VSC에서는 여러 종류의 Selective Flooding 기법들이 제안되었다. Selective Flooding 기법은 긴급메시지를 수신한 차량들 중에서 한 차량만이 릴레이 노드로 선정되는 기법이다. 하지만 이러한 기법들은 전송에러 및 동일 긴급 상황에 대한 메시지 중복 생성을 고려하고 있지 않다. 만일 하나의 차량이 전송 에러가 존재하는 환경에서 위험요소를 발견한 경우, 기존의 기법에서는 응급 메시지를 수신하지 못하는 차량들이 존재할 수 있다. 만일 k개의 차량이 위험요소를 발견한다면, k개의 긴급메시지가 중복 생성되고 후방으로 전파되어 메시지 전달의 신뢰성을 증가할 수 있으나 효율성이 감소한다. 본 논문에서는 전송 에러에 강하며 효율적인 긴급메시지 전달 기법을 제안한다. 제안기법은 클러스터링을 활용하여 메시지 통합 및 클러스터 내 재전송을 수행하며, 신뢰성 있는 클러스터간 통신을 위하여 Acknowledgment 기법을 사용한다. 시뮬레이션 결과 제안기법이 Selective Flooding 기법인 Least Common Neighbor Flooding 보다 나은 성능을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.498-501
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• 2011

최근 모바일 기기의 저장장치 용량이 늘어나면서 사용자는 대량의 사진을 휴대하고 다닌다. 하지만 현재 대량의 사진을 한정적 크기의 화면에 효과적으로 보여줄 수 있는 인터페이스가 부족하다. 모바일 기기에서 사용자 입장에서 편의성을 제공하는 사진 브라우징을 위해서는 직관적인 탐색 방법과 탐색시간을 단축시키는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 모바일 기기에 저장된 사진들에 대해 이벤트 별사진을 자동 분류하며 이벤트 내의 객체 인식을 통해 이벤트에 자주 나오는 객체 정보들을 제공하여 직관적인 브라우징이 가능하도록 하는 방법들을 제안한다. 제안한 방법으로는 이벤트 기반의 브라우징과 객체 기반의 브라우징 방법이 있다. 이벤트 기반의 브라우징을 위해서 시간과 위치정보를 이용하여 이벤트를 군집화하고 통계적 자료에 근거한 이벤트 자동 경계 검출 방법을 사용했다. 또한 객체 기반의 브라우징을 위해서 객체 인식을 통해 사진들을 객체별로 분류하는 방법을 사용하였다. 사진내에서 객체의 인식을 위해 BoW(Bag of Word)를 사용하였으며 인식율을 높이기 위해 TF-IDF를 적용한 방법을 제안하였다. 본 방법은 기존의 방식에 비해 객체 인식률이 더 높음을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.61-69
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• 2004

인간과 컴퓨터 사이의 복잡한 상호작용을 지원하기 위해서는 사용자 인터페이스의 설계가 중요하다. 고객의 요구사항을 수집하고 설계하기 위하여 매우 포괄적인 다방면의 지식이 요구된다. 사용자 인터페이스 설계자는 그래픽 전문가, 요구사항 분석가, 시스템 설계자, 프로그래머, 기술 전문가, 사회 행동과학자, 그리고 업무분야에 따라서 그 분야의 전문가를 필요로 한다. 따라서 다방면의 전문성을 만족시킬 수 있는 사용자 인터페이스를 설계하기 위하여 더 많은 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 필드 추상화 객체, 태스크 추상화 객체, 트랜잭션 추상화 객체, 폼 추상화 객체 등의 4단계의 가시화 기법을 제안한다. 이 모델링 단계는 사용자 인터페이스에서 가시적 응집도를 향상시켜주고, 초보 설계자도 양질의 사용자 인터페이스를 개발할 수 있도록 지원한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.680-682
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• 2015

최근 스마트폰의 보급으로 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들이 급증하였다. 그 중 트위터는 정보의 빠른 전파력과 확산성으로 인해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 도구로 활용하는 것이 가능하다. 따라서 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석한다면 이벤트 탐지의 도구로써 활용할 수 있다. 이와 관련된 연구들은 이벤트 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용하지만 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고, 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드간의 관계를 고려하여 이벤트의 사실여부를 결정하였으며, 실험을 통해 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 시스템의 필요성을 보였다.

• 무역학회지
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• 제47권3호
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• pp.211-232
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• 2022

Due to the impact of the public health event COVID-19 epidemic, the Chinese futures market showed "Black Swan". This has brought the unpredictable into the economic environment with many commodities falling by the daily limit, while gold performed well and closed in the sunshine(Yan-Li and Rui Qian-Wang, 2020). Volatility is integral part of financial market. As an emerging market and a special precious metal, it is important to forecast return of gold futures price. This study selected data of the SHFE gold futures returns and conducted an empirical analysis based on the generalised autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH)-type model. Comparing the statistics of AIC, SC and H-QC, ARMA (12,9) model was selected as the best model. But serial correlation in the squared returns suggests conditional heteroskedasticity. Next part we established the autoregressive moving average ARMA-GARCH-type model to analysis whether Volatility Clustering and the leverage effect exist in the Chinese gold futures market. we consider three different distributions of innovation to explain fat-tailed features of financial returns. Additionally, the error degree and prediction results of different models were evaluated in terms of mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), Theil inequality coefficient(TIC) and root mean-squared error (RMSE). The results show that the ARMA(12,9)-TGARCH(2,2) model under Student's t-distribution outperforms other models when predicting the Chinese gold futures return series.