디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
주제 핵심어 기반 감정 분석을 통한 프로 스포츠 팬 사이트에서의 여론 분류 기술
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.4.390
본 연구에서는 한국 프로 스포츠 공식 사이트의 팬 게시물을 대상으로, 핵심 키워드를 이용하는 감정 분석 방법에 기반을 둔 여론 분류 방법을 제시하였다. 본 연구팀은 커뮤니티의 특별한 커뮤니케이션 방식이나 단어의 사용을 감안할 수 있는 방법에 대해 연구하였고, 주제의 특징이나 커뮤니티의 은어중 빈도를 기반으로 중요한 단어를 핵심어로 정의하였다. 또한, 우리는 핵심어 단어 풀의 사용 및 핵심어와의 인접 관계를 활용한 새로운 감정 분석 방법을 제시하였고, 실제 커뮤니티의 3년치 데이터셋을 통해 주제 핵심어 기반 감정 분석이 기존의 일반적인 방법에 비해 효과적으로 커뮤니티 환경을 반영하고 있음을 실험을 통해 확인하였다.
소셜 네트워크 상에서의 재귀적 네트워크 구조 특성을 활용한 스팸탐지 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.11.1231
온라인 소셜 네트워크는 정보전파의 용이성 및 파급 영향력이 높지만 이를 악의적으로 활용하기 위한 스패머들이 다수 활동 중이다. 이러한 스패머를 식별하기 위한 스팸 탐지기법 연구가 다양한 분야에서 이루어지고 있지만 스패머들 또한 스팸 내용이나 스팸링크, 활동 주기 등의 특성을 변경하여 탐지를 피하고 있다. 하지만 다른 특성들과 달리 온라인 소셜 네트워크의 고유 네트워크 특성인 링크 특성은 쉽게 변화시키는 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 네트워크의 구조적인 특성을 활용하여 스패머를 일반사용자와 구분하는 방법을 제시한다. 즉 일반사용자 노드가 주변 노드와 비슷한 네트워크 특성을 갖는 점에 주목하여 인접 노드를 활용한 재귀적인 구조적 특성을 생성하여 활용함으로써 스패머의 식별확률을 높이고 있다. 이를 검증하기 위한 실험은 트위터의 실제 데이터셋을 Weka 프로그램에 탑재된 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 측정하였으며, 재귀적인 특성을 활용하지 않는 방법과 기존 제안 알고리즘에 비해 탐지율이 0.82에서 0.90으로 향상됨으로써 제안하는 방법이 스패머를 탐지하는데 효과적임을 제시하고 있다.
에너지 데이터의 순위상관계수 기반 건물 내 오작동 기기 탐지
비정상행위 탐지는 데이터로부터 특징을 추출하여 정상 행위 모델을 만들어, 이 정상 모델로부터 얼마나 벗어나 있는 가를 찾아내어 탐지하는 기법이다. 즉, 특정 기기가 생성하는 데이터를 기반으로 기기의 오류를 탐지하거나 사회망 데이터에서의 사용자 행위 변화를 찾아내어 비정상행위를 탐지하는 데 활용할 수 있다. 본 논문에서는 순위 상관 계수를 이용하여 건물 내의 기기의 비정상적인 데이터를 탐지하고자 한다. 에너지 절약 문제에 대한 관심이 높아짐에 따라 에너지를 효율적으로 사용하기 위해 여러 방법들이 제안되었다. IT 기술의 발달과 더불어 공조 시스템(HVAC)이 건물에 도입되어 활용되고 있으며, 이 시스템을 통하여 에너지 소비의 문제점을 찾고 에너지를 효율적으로 관리할 수 있다. 따라서 본 논문은 공조 시스템에 속한 각 기기간의 순위 관계 변화를 관찰함으로써 이상 현상 탐지의 효율성을 높이는 방법을 제안하며, 사회망 데이터 내에서의 비정상행위 탐지 가능성도 함께 제안한다.
소셜 네트워크 기반 대량의 SMS 스팸 데이터 재구성 기법
SMS는 현대 통신 수단 중 가장 많이 사용되고 있는 방법 중 하나로서, 그 사용 비용이 저렴해짐에 따라 SMS에서의 스팸도 함께 증가하였다. SMS 스팸을 탐지하는 연구들은 부득이하게 사용자의 발신번호, 수신번호 및 SMS내용 등의 즉 개인정보를 필요로 하게 된다는 점에서 데이터 수집 측면에서 큰 한계를 가지고 있다. 더욱이, 소셜 네트워크가 활성화됨에 따라 SMS 스팸들은 더욱 지능화되고 있으며 결과, SMS 스팸 탐지 기법 연구 수행시 해당 SMS관련 개인정보는 물론 사용자의 소셜 네트워크 관련 정보까지 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 SMS 스팸을 탐지하기 위해 필요한 소셜 네트워크 데이터셋을 사생활 침해 문제 없이 실제와 유사하게 재구성해주는 SBSS(Social network Building Scheme for SMS spam detection) 기법을 제안한다. 또한, 현재 존재하는 SMS 스팸의 공격 유형을 처음으로 구체화하고 분류하여 이를 반영했다.
L-V-C 통합 환경 실현을 위한 이기종 시뮬레이션 미들웨어 연동 방안
현대 사회에서는 새로운 기술이나 가설을 증명하기 위해 시뮬레이션을 사용한다. 특히, 군사훈련을 진행하거나 전쟁상황을 예측하기 위하여 국방 Modeling & Simulation(M&S)을 사용한다. 국방 M&S는 실제 환경에서 진행하는 Live Simulation, 가상환경에서 진행하는 Virtual Simulation, 그리고 워게임과 같은 Constructive Simulation으로 이루어지며 각각을 L체계, V체계, C체계라고 한다. L체계는 실제 환경을 전제하기 때문에 현실성이 높지만 예산 효율성이 떨어진다. 이와 반대로 V와 C체계는 현실성이 떨어지지만 예산 효율성을 높인다. 이러한 각 체계의 장단점을 바탕으로 세 가지 체계를 모두 연동한 L-V-C 통합 환경을 구축한다면 시뮬레이션의 질을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 L-V-C 통합 환경을 구축하기 위해 이기종 시뮬레이션 미들웨어 간 연동하는 방안을 제시하고 서로 다른 미들웨어간의 연동 테스트 결과를 보인다.
Stationary 분포를 이용한 군수지원 우선순위 결정 및 추천 알고리즘 설계
전쟁에서의 승리를 담보하는 핵심적 역할 중 하나는 최적의 군수지원을 통해 전투력을 극대화하고 지속능력을 가능한 장기적으로 유지하는 것이다. 주요 무기체계의 효과적인 사용을 위한 다양한 군수지원 방법론이 지속적으로 제안되고 있으나, 모든 군수지원 요소를 종합적으로 고려한 군수지원 접근법에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 기존 군수지원의 주요 방법론 이었던 고장률 분석을 통한 접근법에서 벗어나, 비용, 수송, 고장률, 정비, 시스템 복잡도 등 군수지원의 다양한 요소를 종합적으로 식별하여, 각각의 영향력을 결합할 수 있는 방법론과 stationary 분포를 이용한 최적의 군수지원 우선순위를 결정하여 추천하는 알고리즘을 최초로 제안한다.
