Seasonal-Trend Decomposition과 시계열 상관관계 분석을 통한 비정상 이벤트 탐지 시각적 분석 시스템 


41권  12호, pp. 1066-1074, 12월  2014


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  요약

본 논문에서는 시공간 정보를 포함하는 트윗 스트림에서 비정상적인 이벤트에 대한 상관관계를 사용자에게 시각적으로 분석하는 방법을 다양한 실험을 통하여 제안한다. 제안하는 방법으로는 트윗에서 토픽 모델링을 수행한 다음 계절요인과 추세요인을 반영한 시계열 분석 기법을 이용하여 비정상적인 이벤트 후보군을 추출한다. 추출된 토픽이 포함되어 있는 데이터를 대상으로 다시 한 번 토픽을 추출하여 시계열 분석을 수행한 다음 앞서 추출한 토픽과의 상관관계를 분석하여 비정상적인 이벤트를 탐지할 수 있도록 하였다. 비정상 이벤트를 탐지하는 모든 과정에 시각적 분석 방법을 이용하여 단순한 수치 정보가 아닌 시각적 패턴 형태로 나타냄으로써 사용자는 직관적으로 비정상 이벤트의 동향과 주기적인 패턴을 분석할 수 있도록 하였다. 실험은 2014년 1월 1일부터 2014년 6월 30일까지 국내에서 발생한 트윗을 대상으로 2개의 사건[경주 마우나 리조트 붕괴 사건(2014.02.17.), 진도 여객선 침몰 사건(2014.04.16.)]에 대해 시각적 분석 시스템을 적용하여 사용자는 쉽게 데이터를 분석하고 이해할 수 있음을 보였다.


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  논문 참조

[IEEE Style]

H. Yeon and Y. Jang, "Visual Analytics for Abnormal Event detection using Seasonal-Trend Decomposition and Serial-Correlation," Journal of KIISE, JOK, vol. 41, no. 12, pp. 1066-1074, 2014. DOI: .


[ACM Style]

Hanbyul Yeon and Yun Jang. 2014. Visual Analytics for Abnormal Event detection using Seasonal-Trend Decomposition and Serial-Correlation. Journal of KIISE, JOK, 41, 12, (2014), 1066-1074. DOI: .


[KCI Style]

연한별, 장윤, "Seasonal-Trend Decomposition과 시계열 상관관계 분석을 통한 비정상 이벤트 탐지 시각적 분석 시스템," 한국정보과학회 논문지, 제41권, 제12호, 1066~1074쪽, 2014. DOI: .


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