Pervasive applications such as digital memories or patient monitors collect a vast amount of data. One key challenge in these systems is how to extract interesting or unusual information. Because users cannot anticipate their future interests in the data when the data is stored, it is hard to provide appropriate indexes. As location-tracking technologies, such as global positioning system, have become ubiquitous, digital cameras or other pervasive systems record location information along with the data. In this paper, we present an automatic approach to identify unusual data using location information. Given the location information, our system identifies unusual days, that is, days with unusual mobility patterns. We evaluated our detection system using a real wireless trace, collected at wireless access points, and demonstrated its capabilities. Using our system, we were able to identify days when mobility patterns changed and differentiate days when a user followed a regular pattern from the rest. We also discovered general mobility characteristics. For example, most users had one or more repeating mobility patterns, and repeating mobility patterns did not depend on certain days of the week, except that weekends were different from weekdays.
대형재해 발생 전 동물 이상행동 목격사례가 심심치 않게 보도되고 있다. 동물 이상행동이 대형재해 발생과 연관이 있을까, 그렇다면 재해발생을 예지할 수 있을까? 본 연구의 목적은 동물 이상행동과 지진전조 관련 선행연구 고찰을 통해 이에 대한 해답을 탐구(探求)해 봄에 있다. 본 연구에서는 분석방법론에 따라 사례조사, 실험분석, 관찰 분석을 통한 가설검증 연구와 그 한계점을 고찰하였다. 선행연구는 결과적으로 '동물 이상행동을 전조현상으로 볼 수도 있다'와 '보기 어렵다'로 이분되며, 양쪽 모두 다수의 연구가 수행되었다. 그러나 관련연구에서는 데이터의 신뢰성 검증이 어렵고, 우연하게 계측된 데이터의 적은 샘플 수, 적합한 데이터 확보의 어려움 등 공통된 한계점을 지적하고 있다. 이에 지진예지에의 활용 가능성 검토단계에 이르기 위해서는 동물 이상행동과 지진발생과의 인과관계에 대한 과학적 검증이 선행되어야 한다.
우리나라의 여름과 겨울철의 이상기온 출현 분포 특성을 분석한 후 여름과 겨울철의 월별 이상기온 출현 빈도에 의하여 한반도 이상기온 지역을 5개로 구분하였다. 여름철 이상고온의 출현 빈도가 다른 이상기온 지역보다 2배 이상 높은 제 I지역(중부 동안), 겨울철 이상고온 출현은 낮고 이상저온 출현은 높은 제 II지역(경기 서안과 중부 내륙 북부), 다른 지역과 달리 여름과 겨울철 이상기온의 출현이 특정 계절에 집중되지 않는 제 III지역(중 남부의 서부), 여름철 이상고온의 출현 빈도가 가장 낮고 겨울철 이상고온의 출현도 비교적 적은 제 IV지역(산지와 남부 및 남해안 동부), 겨울철 이상고온 빈도가 가장 높은 제 V지역(소백산맥/노령산맥 이남과 남해안 서부 및 제주도)이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권3호
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pp.471-479
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2003
Moving averages are the most popular statistics in analyzing time-series data like stock indices. However, moving averages are quite sensitive to unusual observations. In other words, they are not robust against unusual observations. We introduce the moving averages in terms of an M-estimator, and show how we can take advantages of using the proposed moving averages in fitting the data more than usual moving averages.
Smart cities are expected to provide residents with convenience via various agents such as CCTV, delivery robots, security robots, and unmanned shuttles. Environmental data collected by various agents can be used for various purposes, including advertising and security monitoring. This study suggests a surveillance map data framework for efficient and integrated multimodal data representation from multi-agents. The suggested surveillance map is a multilayered global information grid, which is integrated from the multimodal data of each agent. To confirm this, we collected surveillance map data for 4 months, and the behavior patterns of humans and vehicles, distribution changes of elevation, and temperature were analyzed. Moreover, we represent an anomaly detection algorithm based on a surveillance map for security service. A two-stage anomaly detection algorithm for unusual situations was developed. With this, abnormal situations such as unusual crowds and pedestrians, vehicle movement, unusual objects, and temperature change were detected. Because the surveillance map enables efficient and integrated processing of large multimodal data from a multi-agent, the suggested data framework can be used for various applications in the smart city.
한우 발정기의 조기 탐지는 축산 농가의 경제성을 향상시키는 매우 중요한 연구 과제 중 하나이다. 이를 위한 다양한 방법들이 제안되었으나, 현재까지도 시스템의 경제성 문제를 포함한 조기 발정 탐지 및 탐지 정확도 등에 여전히 취약한 점이 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 축사내 승가 행동을 포함하는 한우의 특이 행동들을 탐지하는 다중 객체의 특이 행동 탐지 프로토타입 시스템을 제안한다. 다중 객체의 특이 행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황 혹은 비정상적인 행동들을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 제안된 시스템은 한우 축사에 고정 설치된 카메라의 입력 동영상으로 부터 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 특이 행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 실제로 진주에 위치한 한 축사에서 취득한 한우 암소의 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
This study collected and analyzed records related to the Asian dust phenomenon in Korean history books. I collected a wide range of records from diverse sources and identified data for analysis. 290 records were selected through this process. These records provide a variety of information including the occurrence time and duration of the phenomenon, other natural phenomenon occurring at the same date, descriptions of the phenomenon, and so on. Reports on, Asian dust in the historical records was not continuous or uniform. However, their appearance in certain months of the year is similar to that observed in modern times. In addition, I collected 90 records showing it that can be largely divided into two viewpoints which they were a natural calamity or an unusual phenomenon. Generally, natural phenomenons in historical books are mostly recorded in viewpoint of unusual phenomenon. Nevertheless, research result verified the record as actual observational data. Consequentially, it also indicates that this data is important for research from a meteorological point of view. I think that the data collected through this study can be helpful to modern meteorological studies related to the Asian dust phenomenon.
본 논문에서는 모바일 환경에서 유비쿼터스 건강 관리시스템 구현을 위한 실시간 심전도 신호 전송방안을 제시한다. 심전도 신호 전송은 그 데이터량의 과다함으로 인해 실시간 전송에 제한이 필요하다. 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는 부정맥 심전도 신호에서 R파의 왜곡에 따른 특이 파형 검출 알고리즘에 기반한 실시간 심전도 모니터링 방안을 제안함으로써 많은 시간 동안 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 비용과 시간 측면에서 상당히 큰 효과를 볼 수 있다. 전위와 첨도의 문턱 값을 점진적으로 조정할 수 있도록 하여 특이 파형 관찰을 임의로 모니터링 함으로써 전송 데이터량 축소 효과와 함께 특이 파형 신호 판독의 유의 수준을 임의로 제고할 수 있도록 하기 위한 효과를 갖는다. 부정맥 심전도에서 특이 파형을 검출하는 제안 알고리즘을 모바일 연동 환경의 클라이언트에서 구현하고 실시간 심전도 신호 모니터링이 가능한 유비쿼터스 건강관리시스템에 적용 가능 하도록 하였다. 이는 이동성을 보장하면서 지속적인 실시간 모니터링을 가능토록 한다.
Outlier detection methods help one to identify unusual instances in data that may correspond to erroneous, exceptional, or surprising events or behaviors. This work studies conditional outlier detection, a special instance of the outlier detection problem, in the context of incorrect data label identification. Unlike conventional (unconditional) outlier detection methods that seek abnormalities across all data attributes, conditional outlier detection assumes data are given in pairs of input (condition) and output (response or label). Accordingly, the goal of conditional outlier detection is to identify incorrect or unusual output assignments considering their input as condition. As a solution to conditional outlier detection, this paper proposes the ratio-based outlier scoring (ROS) approach and its variant. The propose solutions work by adopting conventional outlier scores and are able to apply them to identify conditional outliers in data. Experiments on synthetic and real-world image datasets are conducted to demonstrate the benefits and advantages of the proposed approaches.
Purpose - This article's aim is to examine how the utilization of existing and future decision-support systems will lead to a change in the auditing process. Research design, data, and methodology - An information system is a special decision-support system that combines information obtained from various sources and communicates among them to help in assessing appropriate complex financial decisions. This paper analyzes techniques such as data and text mining as components of decision-support systems to be used in the auditing process. Results - We present views about how existing decision-support systems will lead to a change in audits. Auditors, who currently collect significant data manually, will in the future move towards management through complex decision-support systems. Conclusions - Although some internal audit functions are integrated into systems of continuous monitoring, the use of such systems remains limited. Thus, instead of multiple decision-support systems, a unified decision-support system can be deployed for this that includes sensors integrated within a company in different contexts (e.g., production, sales, and accounting) that continually monitors violations of controls, unusual patterns, and unusual transactions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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