CDR 자료를 이용한 고병원성 조류인플루엔자 분석

최대우 ( Dae-woo Choi ) , 주재윤 ( Jae-yun Joo ) , 송유한 ( Yu-han Song ) , 한예지 ( Ye-ji Han )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 13~22페이지(총10페이지)

이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성 조류인플루엔자의 유입은 해외로부터 철새를 통해 유입되고 있으나 어떤 경로를 통해 감염 원인을 농장에 제공하는지 정확히 밝혀진 바 없다. 그리고 발생 농장으로부터 농장 간의 전이도 차량이 주 원인이라고 추정할 뿐, 전파 주 원인이 정확히 밝혀진 것은 아니다. 본 논문 연구에서는 KT가 제공하는 CDR(Call Detailed Record) 데이터를 기반으로, 발생후보지로 추정되는 철새도래지를 방문한 사람이 어떤 경로를 거쳐 감염 농장으로 유입이 되는지 해당 시기의 인구 흐름을 보려고 한다.

TAG CDR(Call Detailed Record), HPAI(고병원성 조류인플루엔자), HPAI(Highly Pathogenic Avian Influenza)

소셜데이터 분석 및 인공지능 알고리즘 기반 범죄 수사 기법 연구

안동욱 ( Dong-uk An ) , 임춘성 ( Choon Seong Leem )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 23~34페이지(총12페이지)

최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 `15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상...

TAG AI, 범죄 수사, 데이터수집, 딥러닝, Content Investigation, Web Crawlers, Deep Running

양방향 장단기 메모리 신경망을 이용한 욕설 검출

나인섭 ( In-seop Na ) , 이신우 ( Sin-woo Lee ) , 이재학 ( Jae-hak Lee ) , 고진광 ( Jin-gwang Koh )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 35~45페이지(총11페이지)

욕설과 비속어를 포함한 악성 댓글에 대한 피해는 최근 언론에 나오는 연애인의 자살뿐만 아니라 사회전반에서 다양한 형태로 증가하고 있다. 이 논문에서는 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 이용하여 욕설을 검출하는 기법을 제시하였다. 웹 크룰러를 통해 웹상의 댓글을 수집하고, 영어나 특수문자 등의 사용하지 않은 글에 대해 불용어 처리를 하였다. 불용어 처리된 댓글에 대해 문장의 전·후 관계를 고려한 양방향 장단기 메모리 신경망 모델을 적용하여 욕설 여부를 판단하고 검출하였다. 양방향 장단기 메모리 신경망을 사용하기 위해 검출된 댓글에 대해 형태소 분석과 벡터화 과정을 거쳤으며 각 단어들에 욕설 해당 여부를 라벨링하여 진행하였다. 실험 결과 정제하고 수집된 총 9,288개의 댓글에 대해 88.79%의 성능을 나타내었다.

TAG 양방향 장단기 메모리 신경망, 욕설 검출, 형태소 분석, 웹 크룰링, 불용어, Bidirectional Long Short-Term Memory Neural Network, Abusive Detection, Morphological Analysis, We Crawler, Stopwords

금융회사 RPA(로봇자동화) 관련 규제 연구

한택룡 ( Taek-ryong Han ) , 이경호 ( Kyung-ho Lee )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 47~59페이지(총13페이지)

최근 국내외에서 확산되고 있는 RPA(Robotic Process Automation) 솔루션은 사용자가 응용프로그램의 GUI(Graphic User Interface)에서 대상 업무를 간편하게 자동화 할 수 있어 국내 다수 금융회사에서도 동 솔루션을 적용하는 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 금융기관이 반드시 준수해야 하는 주요 감독규제들은 기존 전통적인 SDLC(Software Development Life Cycle)를 기반으로 하고 있어 일반 사용자의 시스템 Interface 환경 단에서 자동화하는 RPA에 그대로 적용되기에는 어려움이 있었다. 이에 본 논문에서는 금융회사가 RPA를 도입함에 있어 고려되어야 하는 주요 감독규정들과 통제항목들을 정리하고 RPA를 도입한 24개 금융회사의 통제 적용현황...

TAG RPA, 로봇프로세스자동화, 전자금융 감독규정, IT통제, Lightweight IT, Heavyweight IT, Robotic Process Automation, Regulation on Supervision of electronic financial transactions, IT Control

머신러닝을 이용한 반도체 웨이퍼 평탄화 공정품질 예측 및 해석 모형 개발

안정언 ( Jeong-eon Ahn ) , 정재윤 ( Jae-yoon Jung )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 61~71페이지(총11페이지)

반도체 웨이퍼의 표면을 연마하여 평탄화하는 Chemical Mechanical Planarization(CMP) 공정은 다양한 화학물질과 물리적인 기계장치에 의한 작용을 받기 때문에 공정을 안정적으로 관리하기 힘들다. CMP 공정에서 품질 지표로는 Material Removal Rate(MRR)를 많이 사용하고, CMP 공정의 안정적 관리를 위해서는 MRR을 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 머신러닝 기법들을 이용하여 CMP 공정에서 수집된 시계열 센서 데이터를 분석하여 MRR을 예측하는 모형과 공정 품질을 해석하기 위한 분류 모형을 개발한다. 나아가 분류 결과를 분석하여, CMP 공정 품질에 영향을 미치는 유의미한 변수를 파악하고 고품질을 유지하기 위한 공정 조건을 설명한다.

TAG 머신러닝, 예측, 분류, 공정 품질 해석, CMP, 웨이퍼, Machine Learning, Prediction, Classification, Process Quality Interpretation, Wafer

워게임 시뮬레이션 환경에 맞는 빅데이터 분석을 위한 분산처리기술

배민수 ( Minsu Bae )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 73~83페이지(총11페이지)

4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.

TAG 구성 모의실험, 분산 데이터 처리, 빅데이터, Constructive Simulation, Distributed Data Processing, Bigdata

빅데이터 분석을 통한 기온 변화에 따른 상품의 판매량 분석

홍준기 ( Jun-ki Hong )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 85~91페이지(총7페이지)

언제 어디서나 사용 가능한 스마트기기를 통한 온라인 쇼핑이 보편화되어 소비자들은 손쉽게 패션 관련상품을 구입할 수 있다. 따라서 소비자들은 패션 관련 상품을 구매할 때 날씨, 판매 가격과 같은 다양한 환경 변수에 반응하여 상품을 구매한다. 따라서 효율적인 재고 관리를 위해 판매된 상품들의 빅데이터를 활용하는 것이 패션 산업에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 패션 회사 'A'의 실제 상품 판매 빅데이터를 활용하여 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 기온 변화에 따른 패션 상품의 판매량 변화를 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 제안한 빅데이터 분석 알고리즘을 통해 예상할 수 있는 판매량 결과와 예상하지 못한 판매량 결과를 얻었다.

TAG 빅데이터, 온라인 쇼핑, 판매량 분석, 기온, Big Data, Online Shopping, Sales Volume Analysis, Temperature

수산과학 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리방안

김재성 ( Jae-sung Kim ) , 최영진 ( Youngjin Choi ) , 한명수 ( Myeong-soo Han ) , 황재동 ( Jae-dong Hwang ) , 조완섭 ( Wan-sup Cho )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 93~103페이지(총11페이지)

본 논문에서는 수산과학 R&D 정보의 빅데이터 플랫폼 구축과 메타 데이터 관리기법에 관해 소개한다. 빅데이터 플랫폼에서는 다양한 유형의 수산과학 R&D 정보를 수집하여 통합 연계하고, 이를 데이터 레이크 형태로 구축하는 방안을 제시한다. 수산과학 분야에서 수집, 축적되고 있는 기존의 데이터와 함께 위성영상 데이터, 연구보고서 등 비정형 빅데이터까지 수집하여 다양한 분석을 지원하는 빅데이터 플랫폼의 구축방안을 제시한다. 다음으로 데이터 추출과 전처리 및 저장 과정에서 메타 데이터를 수집하고 관리함으로써 수산과학 빅데이터의 체계적인 관리가 가능하도록 한다. 빅데이터 플랫폼 구축과 함께 메타 데이터를 표준양식으로 구축함으로써 데이터의 수집, 저장, 활용 및 유통 등 데이터 수명주기 전반에 걸쳐 체계적이고도 지속적인 빅데이터 관리 방안을 제시하는데 의의가 ...

TAG 수산과학 빅데이터, 빅데이터 플랫폼, 메타 데이터, 표준화, Fishery Science Big Data, Big Data Platform, Meta Data, Standardization

미세먼지 자료에서의 결측치 대체 방법 비교

김연진 ( Yeonjin Kim ) , 박헌진 ( Park Heonjin )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 105~114페이지(총10페이지)

자료 분석에 있어서 결측치 대체는 큰 이슈중 하나이다. 결측치의 발생을 무시하고 분석을 진행하게 되면, bias가 발생하여 그에 따른 추정치에 대해 잘못된 결과를 줄 수 있다. 이 논문에서는 미세먼지자료에서 발생한 결측치를 적절한 대체 방법을 찾아 적용하자 한다. 이를 통해 시계열 자료에서 발생한 결측치를 R을 기반으로 한MICE, MissForest 등의 기존 방법과 시계열 기반 모델을 사용하여 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션을 설정해 비교해 밝히고자 하였다. 이 결과에 대해 각각을 변수 별로 비교하였을때 ImputeTS 패키지를 이용한 auto arima 모델의 kalman filter를 적용한 모형과 MissForest 모형이 미세먼지자료 결측치 대체에서는 좋은 결과를 주는 것으로 판단되었다.

TAG 결측치 대체, 미세먼지 자료, MICE, MissForest, ImputeTS, Missing Imputataion, Climate Data

무역수출 라이브지수를 활용한 중소수출기업 발굴 연구

김희천 ( Heecheon Kim ) , 임춘성 ( Choon Seong Leem ) , 성주원 ( Juwon Sung )  (사)한국빅데이터학회, 한국빅데이터학회지 [2019] 제4권 제2호, 115~126페이지(총12페이지)

무역수출 분야에서 수출 지수에 관한 논의는 수차례 있었으나 객관적 지표로 설명할 수 있는 명확한 무역수출 지수는 없다. 한국무역협회(KITA), 대한무역투자진흥공사(KOTRA) 등에서 지표를 만들고자 하는 시도를 하고 있으나 수출기업의 역량을 표현할 수 있는 방법에 대하여 현재 계속 고민 중이다. 이에 본 연구는 기업의 규모, 신용도와 같은 공시지표와 거래고객수, 거래횟수, 상품개수, 거래량, 거래기간 등의 활동지표를 feature로 설정하여 인공지능 학습 데이터 셋을 구축하고, 딥러닝 알고리즘에서 Lightgbm을 이용하여 수출 가능 기업에 대한 분류 모델을 제시한다. 또한 기업이 속한 산업 군집 분류 모델로 Graph Neural Network을 사용하여 기업간, 품목간, 사업군에서의 수출 가능 역량을 표현하는 수출 Live지수를 산출하였으며...

TAG 수출지수, 종합 라이브지수, 중소기업, 구매확인서, 내국신용장, Export KPI, Comprehensive Live Index, Small or Medium Sized Business, Approval of Purchase, Local L/C

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