• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.216-219
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• 2006

This paper analyzes on LHGS (LRIT/HRIT Generation Subsystem) processing timeline for COMS LHGS design. The LHGS shall transmit LRIT/HRIT (Low Rate Information Transmission/ High Rate Information Transmission) data to the users within 15 minutes after the end of the image acquisition. So, this paper performs experiment using MTSAT-1R LRIT/HRIT (11 days) and calculates minimum LHGS processing time. Only HRIT FD (Full Disk) image is considered in this paper because data size of HRIT FD image is the largest. As a result of experiment, COMS LHGS should be able to receive MI Level 1B product within 157 seconds at least.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.51-58
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• 2019

Temporal analysis is very useful and important for digital forensics for reconstructing the timeline of digital events. Forgery of a file's timestamp can lead to inconsistencies in the overall temporal relationship, making it difficult to analyze the timeline in reconstructing actions or events and the results of the analysis might not be reliable. The purpose of the timestamp change is to hide the data in a steganographic way, and the other purpose is for anti-forensics. In both cases, the time stamp change tools are requested to use. In this paper, we propose a classification method based on the behavior of the timestamp change tools. The timestamp change tools are categorized three types according to patterns of the changed timestamps after using the tools. By analyzing the changed timestamps, it can be decided what kind of tool is used. And we show that the three types of the patterns are closely related to API functions which are used to develop the tools.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.50-55
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• 2014

최근 다양한 유형의 증거 분석에서 디지털 증거 분석 기법의 도입이 가속화되고 있으며 중요도가 증가하고 있다. 하지만 개인용 디스크 용량이 커지면서 저장하는 파일의 용량의 수가 증가하면서 전체 데이터를 모두 분석하는 것은 시간과 노력이 많이 소요된다. 대부분의 디지털 증거는 항상 시간정보를 저장하고 있으며, 시간 정보는 디지털 증거 분석에서 가장 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 시간 유형이 다양하여 단순히 저장된 시간을 기준으로 사건을 분석하면 잘못된 분석결과를 도출할 가능성이 크다. 따라서 본 논문에서는 다양한 디지털 증거의 시간 유형에 대하여 고찰하고, 하나의 시간 축을 기준으로 디지털 증거 분석을 수행할 수 있는 타임라인 분석 기법에 대하여 설명한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.69-74
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• 2012

인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.85-93
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• 2010

This paper proposes a CAE data translation and visualization technique that can verify time-varying continuous analysis simulation in a virtual reality (VR) environment. In previous research, the use of CAE analysis data has been problematic because of the lack of any interactive simulation controls for visualizing continuous simulation data. Moreover, the research on post-processing methods for real-time verification of CAE analysis data has not been sufficient. We therefore propose a scene graph based visualization method and a post-processing method for supporting interoperability of continuous CAE analysis data. These methods can continuously visualize static analysis data independently of any timeline; it can also continuously visualize dynamic analysis data that varies in relation to the timeline. The visualization system for continuous simulation data, which includes a CAE middleware that interfaces with various formats of CAE analysis data as well as functions for visualizing continuous simulation data and operational functions, enables users to verify simulation results with more realistic scenes. We also use the system to do a performance evaluation with regard to the visualization of continuous simulation data.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.21-44
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• 2021

Purpose The opportunities and approaches to big data have grown in various ways in the digital era. Business analytics is nowadays an inevitable strategy for organizations to earn a competitive advantage in order to survive in the challenged environments. The purpose of this study is to analyze the intellectual structure of business analytics literature to have a better insight for the organizations to the field. Design/methodology/approach This research analyzed with the data extracted from the database Web of Science. Total of 427 documents and 23,760 references are inserted into the analysis program CiteSpace. Author co-citation analysis is used to analyze the intellectual structure of the business analytics. We performed clustering analysis, burst detection and timeline analysis with the data. Findings We identified seven sub- areas of business analytics field. The top four sub-areas are "Big Data Analytics Infrastructure", "Performance Management System", "Interactive Exploration", and "Supply Chain Management". We also identified the top 5 references with the strongest citation bursts including Trkman et al.(2010) and Davenport(2006). Through timeline analysis we interpret the clusters that are expected to be the trend subjects in the future. Lastly, limitation and further research suggestion are discussed as concluding remarks.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.69-81
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• 2015

SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.59-70
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• 2021

본 논문은 그림책 속의 삽화가 시간적 표현에 어떻게 작용하는지에 대해 연구 및 분석을 진행하였고, 스토리형 그림책을 주된 연구 범위로 두었다. 그림책 속의 시간을 포인트 타임, 타임라인 및 타임 리듬으로 분류하였고 시간적 표현 요소, 그림 구성, 그림 시퀀스 등의 사례를 통해 분석 결과를 얻어냈다. 우선 시간적 상징 요소는 포인트 타임과 타임 리듬을 상징하는 데 이용된다. 실물 시간 상징 요소는 시간과 시간의 연상을 불러일으키는 사물을 직접 표현할 수 있다는 점이다. 색채의 상징 요소는 시간의 범위 내에서 객관적인 세계의 색채 변화에 대응하고 빛과 그림자의 대비현상은 하루 중의 시간적 변화에 대응한다. 빠르게 이동하는 물체는 점선이나 모호한 선으로 표현하고 정지되어 있거나, 안정적이거나, 느리게 움직이는 물체는 실선으로 묘사한다. 다음으로 그림책 속 삽화의 화면 구성은 타임라인의 내용을 표현하는데 매우 적합하며 스토리 전개의 선후 순서 혹은 인과적 관계를 표현한다. 화면 구성의 기술은 시각적 인도, 스플릿 필드(spilt field), 독서 습관에 부합성 이 세 가지로 요약할 수 있다. 마지막으로 그림 시퀀스는 타임 라인, 타임 리듬과 공시성(synchronicity)을 표현한다. 타임라인을 표현할 때에는 시각적 논리를 이용하여 독자들에게 화면의 시간이 시간적 정보를 정확하게 전달한다는 점을 느끼게 하며 독서 습관에 부합한다는 전제하에 시점 연결을 진행한다. 시간의 공시성 및 빠른 리듬과 느린 리듬을 표현할 때 디자인 기술은 독자의 독서 습관에 부합하는 동시에 화면의 페이지 수를 컨트롤해야 하는데 내용을 전달하는 데 있어 펼침 페이지(spread page)의 상하 및 좌우의 공간을 충분히 활용하여 디자인 해야 한다. 시간을 표현한 그림책 삽화의 본질은 공간을 시간으로 표현하는 것이며 공간 속 요소의 서로 다른 조합과 시각적 인도를 통해 시간적 정보를 전달하는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.583-584
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• 2009

This paper provides a method to analyze the dynamical system. It considers the fact of realistic delay in dynamical system analysis for the first time. The method uses timeline and state space to emulate the inhibitive coupling nodes evolving procedure in transmission delayed environment. The resultant finite state machine shows the system predictability and hardware implementation feasibility.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.43-51
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• 2014

소셜 네트워크 서비스는 편리한 접근성과 뚜렷한 사용자 주관 점에서 사회 여러 분야에서 폭 넓고 유용하게 사용될 충분한 가능성을 가지고 있다. 그 중에서도 트위터는 사용자간의 네트워크 형성이 간단하고 개방적이며 실시간 전파력이 뛰어난 특징을 가지고 있다. 그러나 140글자로 제한된 글에서 의미 분석을 시도해야 한다는 점과 한글 자연어처리의 한계, 트위터 자체의 제약과 기술적 문제들로 실제 분석에는 많은 어려움이 따른다. 본 논문은 특정 계정이나 키워드에 의존하여 개별 트윗을 분석한 기존의 방법 대신 항구성을 띄는 인간의 정치적 성향을 분석에 적용할 경우 정확도 향상에 기여할 수 있음을 가정하고 2012년 4월 11일 제19대 국회의원선거 기간 동안 수집한 트윗 코퍼스에 적용한 실험을 통해 보였다. 실험 결과는 실제 선거 결과와 정확히 일치하였으며, 75.4%의 정확도와 34.8%의 재현율을 보인 개별 트윗 분석보다 사용자의 타임라인별 정치 성향 분석이 약 8%의 정확도와 5%의 재현율 향상을 가져옴을 보였다.