• 제목/요약/키워드: trend algorithm

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빅데이터 기반 문서 토픽 추출 시스템 연구 (A Study on the Document Topic Extraction System Based on Big Data)

  • 황승연;안윤빈;신동진;오재곤;문진용;김정준
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.207-214
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    • 2020
  • 요즘 스마트폰, 각종 전자기기 등의 사용이 늘고, 인터넷과 SNS가 활성화되며 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 정보의 양이 기하급수적으로 증가하며 많은 정보를 다 살펴보는 것이 어려워졌고, 문서에서 핵심 키워드만 보기를 원하는 사람이 늘어나며 정보의 핵심이 되는 토픽을 추출하는 연구의 중요성이 증가하고 있다. 또한, 토픽을 추출하여 과거와 비교 분석하여 현재의 트렌드를 유추해내는 것도 최근 중요한 이슈이다. 토픽 모델링 기법을 이용하여 대량의 문서에서 토픽을 추출해낼 수 있으며, 이렇게 추출된 토픽은 트렌드 예측, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 빠르게 변하는 트렌드를 분석하여 시대의 흐름에 맞춰가기 위해 확률적 토픽 모델 기법의 하나인 LDA 알고리즘을 활용하였으며, 문서에서 컴퓨팅 분야의 2016, 2017, 2018년도 3개년 논문의 주제를 알아보고, 연구의 동향과 흐름을 분석한다.

왜곡 보정 기법을 이용한 ALC 블럭의 자동 검사 시스템 개발 (Development of Automatic Inspection System for ALC Block Using Distortion Correction Technique)

  • 한광희;허경무
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제47권1호
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    • pp.1-6
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    • 2010
  • 렌즈 왜곡현상은 비전 시스템에 있어 필연적인 현상이며 가격과 시스템의 크기를 줄이기 위한 렌즈의 선택으로 왜곡현상은 점점 더 심해지고 있다. 이와 같은 추세로 왜곡보정의 필요성은 중대한 문제가 되고 있지만 기존의 카메라 모델을 이용한 왜곡보정 방식은 복잡하고 많은 연산이 필요한 문제점이 있다. 비전 검사에서 디지털 이미지의 효과적인 왜곡 보정은 물체 탐지 및 인식의 전제 조건이다. 복잡한 모델링, 대규모 계산과 한계 정보 손실 같은 전통적인 왜곡 보정 알고리즘의 결점을 극복하기위해 본 논문에서는 사진측량적 기법을 보정 기법으로 이용하였다. 이 방법은 표준 격자 배열의 이미지를 이용하여 왜곡 이미지를 보정하는 방법으로, 제안하는 방법을 이용하여 ALC 블럭의 검사 시스템에 실험한 결과 약 4ms의 처리시간을 단축하였으며, 사람의 육안에 의한 검사보다 검사의 에러율이 2.3% 줄어들었다.

RNN모델에서 하이퍼파라미터 변화에 따른 정확도와 손실 성능 분석 (Analysis of Accuracy and Loss Performance According to Hyperparameter in RNN Model)

  • 김준용;박구락
    • 융합정보논문지
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    • 제11권7호
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    • pp.31-38
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    • 2021
  • 본 논문은 감성 분석에 사용되는 RNN 모델의 최적화를 얻기 위한 성능분석을 위하여 하이퍼파라미터 튜닝에 따른 손실과 정확도의 추이를 관찰하여 모델과의 상관관계를 연구하였다. 연구 방법으로는 시퀀셜데이터를 처리하는데 가장 최적화된 LSTM과 Embedding layer로 히든레이어를 구성한 후, LSTM의 Unit과 Batch Size, Embedding Size를 튜닝하여 각각의 모델에 대한 손실과 정확도를 측정하였다. 측정 결과, 손실은 41.9%, 정확도는 11.4%의 차이를 나타내었고, 최적화 모델의 변화추이는 지속적으로 안정적인 그래프를 보여 하이퍼파라미터의 튜닝이 모델에 지대한 영향을 미침을 확인하였다. 또한 3가지 하이퍼파라미터 중 Embedding Size의 결정이 모델에 가장 큰 영향을 미침을 확인하였다. 향후 이 연구를 지속적으로 이어나가 모델이 최적의 하이퍼파라미터를 직접 찾아낼 수 있는 알고리즘에 대한 연구를 지속적으로 이어나갈 것이다.

CVE 동향을 반영한 3-Step 보안 취약점 위험도 스코어링 (3-Step Security Vulnerability Risk Scoring considering CVE Trends)

  • 임지혜;이재우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제27권1호
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    • pp.87-96
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    • 2023
  • 보안 취약점 수가 해마다 증가함에 따라 보안 위협이 지속해서 발생하고 있으며 취약점 위험도의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 보안 취약점 위험도 판단을 위해 동향을 반영한 보안 위협 스코어링 산출식을 고안하였다. 세 단계에 따라 공격 유형과 공급업체, 취약점 동향, 최근 공격 방식과 기법 등의 핵심 항목 요소를 고려하였다. 첫째로는 공격 유형, 공급업체와 CVE 데이터의 관련성 확인 결과를 반영한다. 둘째로는 LDA 알고리즘으로 확인된 토픽 그룹과 CVE 데이터 간 유사성 확인을 위해 자카드 유사도 기법을 사용한다. 셋째로는 최신 버전 MITRE ATT&CK 프레임워크의 공격 방법, 기술 항목 동향과 CVE 간의 관련성 확인 결과를 반영한다. 최종 보안 취약점 위협 산출식 CTRS의 활용성 검토를 위해 공신력 높은 취약점 정보 제공 해외 사이트 내 데이터에 제안한 스코어링 방식을 적용하였다. 본 연구에서 제안한 산출식을 통하여 취약점과 관련된 일부 설명만으로도 관련성과 위험도가 높은 취약점을 확인하여 신속하게 관련 정보를 인지하고 대응할 수 있다.

위성영상정보 기반 코너 포인트 객체 추출 안드로이드 스마트폰 앱 개발 (Development of Android Smartphone App for Corner Point Feature Extraction using Remote Sensing Image)

  • 강상구;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.33-41
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    • 2011
  • 최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.

토픽 모델링을 활용한 상담 성과 연구동향 분석 - 「상담학연구」 학술지를 중심으로 (Counseling Outcomes Research Trend Analysis Using Topic Modeling - Focus on 「Korean Journal of Counseling」)

  • 박귀화;이은영;윤소정
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권11호
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    • pp.517-523
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    • 2021
  • 상담의 성과는 상담자와 연구자 모두에게 중요하다. 지금까지 진행되어온 상담의 성과에 대한 연구의 동향을 분석하는 것은 상담의 성과를 종합적으로 구조화하는데 도움을 준다. 본 연구의 목적은 2011~2021년에 국내 상담분야의 저명 학회지 중 하나인 「상담학연구」에 게재된 상담 성과 관련 연구를 중심으로 연구 동향을 분석하여, 국내 상담성과 연구의 지식 구조를 탐색하고 향후 연구방향을 모색하는 것이다. 텍스트 마이닝 기법 중 중심성분석과 토픽 모델링을 활용하였다. 분석에 활용된 연구는 197개로 노드 추출 과정을 거쳐 최종 339개의 키워드가 분석에 활용되었다. LDA 알고리즘을 활용하여 잠재 토픽을 추출한 결과 '상담 성과의 측정과 평가', '대인관계에 영향을 주는 정서와 매개요인', '진로에 대한 스트레스와 대처'가 주요 토픽으로 나타났다. 상담학 연구에 게재된 상담성과 연구의 동향 분석을 통해 주요 토픽을 밝힌 것은 상담성과 연구를 보다 구조화하는 데 기여하였으며, 이후에도 이러한 주제들에 대한 심층적 연구가 지속되어야 할 필요가 있다.

DTW-kNN 기반의 유망 기술 식별을 위한 의사결정 지원 시스템 구현 방안 (Implementation of DTW-kNN-based Decision Support System for Discriminating Emerging Technologies)

  • 정도헌;박주연
    • 산업융합연구
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    • 제20권8호
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    • pp.77-84
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    • 2022
  • 본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

YOLO-v3을 활용한 건설 장비 주변 위험 상황 인지 알고리즘 개발 (Development on Identification Algorithm of Risk Situation around Construction Vehicle using YOLO-v3)

  • 심승보;최상일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.622-629
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    • 2019
  • 최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.

국내·외 도커 컨테이너 기반 연구 동향 비교 분석 (A Comparative Analysis of Domestic and Foreign Docker Container-Based Research Trends)

  • 배선영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.742-753
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나로 급성장하고 있는 클라우드 컴퓨팅은 세계적인 IT 트렌드 변화의 중심이 되었으며 클라우드 컴퓨팅을 위한 가상화 기술은 컨테이너 기반의 오픈소스 플랫폼인 도커가 대세를 이루고 있다. 이에 본 논문에서는 2013년 3월부터 2022년 7월까지 게재된 연구를 중심으로 도커 컨테이너 기반의 연구 동향을 비교·분석하였다. 연구 결과, 첫째, 연도별 논문 게재수는 국내·외 모두 꾸준히 증가하고 있었다. 둘째, 연구 키워드에서, 국내, Docker, Docker Containers, Containers, 국외, Cloud Computing, Containers, Edge Computing 순이었다. 셋째, 연구 분야 동향 추정을 위한 발행기관별 빈도수는 국내, The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing, Journal of Korean Association of Computer and Accounting 두 논문지에서 활용도가 가장 높았고, 국외, IEEE Communications Surveys & Tutorials, IEEE Access, Computer 순으로 활용도가 높았다. 넷째, 연구방법에서 국내, 실험 78편(26.3%), 조사 32편(10.8%), 국외, 실험 128편(43.1%), 조사 59편(19.9%)이였고 구현방법에서는 전체의 206편(69.4%)이 실험이고, 91편(30.6%)이 조사이다. 그중 실험에서 국내, System 25편(8.4%), Algorithm 24편(8.1%), Performance Measurement and Improvement 16편(5.4%), 국외, Algorithm 37편(12.5%), Performance Measurement and Improvement 17편(9.1%), Framework 26편(8.8%) 순이었다. 이를 통해 연구방법, 연구주제, 연구분야, 기술개발 등 도커 컨테이너 기반 클라우드 컴퓨팅의 연구 방향을 이끌어 갈 수 있는 기초자료로 활용되기를 기대한다.

개별 여행자를 위한 관광 순회 일정 안내 방법에 관한 연구 - 부산광역시를 사례지역으로 - (A Study on Traveling Schedule Guidance Method for Free Independent Traveler in Busan)

  • 이성규;김영섭;서용철
    • 한국지리정보학회지
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    • 제13권2호
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    • pp.133-145
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    • 2010
  • 최근 정보기술의 발달로 인해 여행의 유형은 여행사를 통한 패키지여행에서 개별 여행으로 트렌드가 변화하고 있다. 개별 여행은 항공권, 관광지, 관광지 체류시간, 교통편, 숙소 등 여행자 스스로 정보를 수집하고 일정을 계획하는 여행이다. 하지만 관광지의 교통편, 지리정보 등 관광지의 정보가 부족하여 여행 일정을 예측하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 TSP 알고리즘을 이용하여 관광지 간 이동시간, 관광지 체류시간, 일 관광시간을 고려하고, 불필요한 교통수단의 이용으로 인해 발생되는 여행자의 피로누적을 최소화 할 수 있는 관광 순회 일정 안내 방법을 제안한다.