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다차원 데이터 큐브 모델을 이용한 구제역의 위기 대응 방안 분석
노병준(Byeongjoon Noh),이종욱(Jonguk Lee),박대희(Daihee Park),정용화(Yongwha Chung) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.5
재난 · 재해 발생 시, 정부의 위기 대응방식에 대한 사후 평가는 향후 유사한 위기 상황이 발생할 경우를 대비하고 국가의 장기적인 위기관리의 초석이 되는 필수적인 단계이다. 본 논문에서는 국내에서 발생한 구제역에 관하여 정부에서 어떠한 대응 전략을 펼쳤는지를 언론에 보도된 기사 내용을 통해 분석한 연구로써, 먼저 온라인 뉴스 기사로부터 구제역에 관한 키워드들을 추출하여 데이터 큐브를 구성한 후, OLAP 연산과 연관규칙 분석을 수행함으로써 시간 축에 따른 정부의 위기상황 대응행동 및 그에 따른 사회적 파급 효과들을 분석한다. 구제역이 가장 심각했던 2010년 11월부터 2011년 12월까지 국내에서 발생한 구제역에 관한 정부의 위기 상황 대응 방법을 사례분석을 통해 분석하였다. The ex-post evaluation of governmental crisis management is an important issues since it is necessary to prepare for the future disasters and becomes the cornerstone of our success as well. In this paper, we propose a data cube model with data mining techniques for the analysis of governmental crisis management strategies and ripple effects of foot-and-mouth(FMD) disease using the online news articles. Based on the construction of the data cube model, a multidimensional FMD analysis is performed using on line analytical processing operations (OLAP) to assess the temporal perspectives of the spread of the disease with varying levels of abstraction. Furthermore, the proposed analysis model provides useful information that generates the causal relationship between crisis response actions and its social ripple effects of FMD outbreaks by applying association rule mining. We confirmed the feasibility and applicability of the proposed FMD analysis model by implementing and applying an analysis system to FMD outbreaks from July 2010 to December 2011 in South Korea.
키워드 네트워크를 이용한 구제역 파급효과의 트렌드 분석
노병준 ( Byeongjoon Noh ),서정순 ( Zhenshun Xu ),이종욱 ( Jonguk Lee ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yonghwa Chung ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
최근 구제역의 발생으로 인해 농·축산업계 및 관련 산업분야에 막대한 피해를 야기함에 따라, 구제역의 발병에 따른 다양한 사회적 파급효과의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝 방법들을 사용하여 구제역으로 인한 경제적, 환경적, 그리고 정책적 파급효과를 분석하는 공학적 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 구제역 관련 온라인 뉴스를 수집한 후, 토픽 모델링의 대표적인 방법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 뉴스 기사로부터 키워드들을 추출한다. 둘째, 추출된 키워드들로부터 구제역으로 인한 파급효과의 분석을 위해 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크 타임라인을 통해 각 파급효과들의 변화를 분석한다. 마지막으로, 사례분석을 통해 2010년 7월부터 2011년 12월까지 한국에서 발생한 구제역으로 인한 사회적 파급효과의 분석을 수행하였다.
Deep Neural Network를 이용한 산란계의 고온 스트레스 탐지
노병준 ( Byeongjoon Noh ),최장민 ( Jangmin Choi ),이종욱 ( Jonguk Lee ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Younghwa Chung ),장홍희 ( Hong-hee Chang ) 한국정보처리학회 2015 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.22 No.1
본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network)의 dropout 기법을 이용하여 산란계가 고온 스트레스를 받고 있는지 여부를 닭의 울음소리 정보를 통해 탐지하는 방법을 제안한다. 실험에서는 21℃ 정상 온도에서 100개의 소리 데이터, 35℃ 고온에서 200개의 소리 데이터를 사용한다. 먼저, DNN의 학습을 위해서 취득한 울음소리에서 54개의 소리 특징 정보를 추출한다. 둘째, CFS(Correlation Feature Selection)을 이용하여, 추출된 특징 중 온도 구분을 위한 중요한 특징 10개를 선택한다. 셋째, 선택된 소리특징을 DNN에 적용하여 온도 환경을 구분하는 시스템이다. DNN의 과적합(over-fitting) 영향을 감소시키고, 성능 향상을 위하여 dropout 비율을 조정하여 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 실제 계사에서 수집된 소리 정보를 이용하여 모의실험을 수행한 결과 매우 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
온라인 뉴스를 활용한 키워드 네트워크 기반의 구제역 파급효과 분석
노병준(Byeongjoon Noh),서정순(Zhenshun Xu),이종욱(Jonguk Lee),박대희(Daihee Park),정용화(Yonghwa Chung) 한국정보기술학회 2016 한국정보기술학회논문지 Vol.14 No.9
Recently, the FMD(Foot-and-Mouth Disease) can spread rapidly, resulting in high mortality rates and severe economic damage. Therefore, it is necessary to analyze the repercussion effects incurred from such diseases in terms of economic, environmental, and political perspectives. In this paper, we propose an engineering method with text mining techniques for the analysis of the ripple effects of FMD using the online news articles. First, the FMD news were collected, and the keywords were extracted by means of LDA(Latent Dirichlet Allocation), as one of the most commonly used topic modeling methods. Second, the keyword network was constructed from the extracted keywords to analyze the various social effects of FMD. Third, the trend analysis was performed by using keyword network timeline. Finally, we confirmed the feasibility and applicability of the proposed analysis system to FMD outbreaks from July 2010 to December 2011 in South Korea.
도시환경정보 기반의 데이터 큐브 모델을 이용한 이륜차 사고의 다차원 요인 분석
김유진(KIM, Yujin),노병준(NOH, Byeongjoon),여화수(YEO, Hwasoo) 대한교통학회 2022 대한교통학회지 Vol.40 No.3
교통사고는 전 세계적으로 대두되고 있는 사회적 문제이며, 매년 약 120만 명이 사망하고, 약 5,000만 명 이상이 상해를 입는다. 최근 ICT(Information Communication Technology) 등의 기술 적용 및 융합으로 교통사고의 전반적인 수치는 감소하는 추세에 있지만, 사고의 유형을 자세히 조망해보면, 일반 차량의 교통사고 추세와는 상이하게 국내 · 외 이륜차와 관련된 사고의 비율은 최근 5년간 증가하는 경향을 보이고 있다. 이륜차 사고의 주된 원인으로는 이륜차를 활용한 음식배달 온 · 오프라인(Online-to-Offline, O2O) 모빌리티 서비스의 성장 등을 들 수 있다. 타 교통수단 사고 분석은 다양한 측면에서 이루어져 왔지만, 최근 급격히 증가한 이륜차의 사고 원인 식별 및 분석은 아직 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 FASTA(Factor Analytic System for Two-wheeler Accident) 라고 하는 새로운 이륜차 사고 요인 분석 시스템을 제안한다. 본 연구의 핵심은 다차원 분석을 위한 데이터 큐브 모델을 설계하고, 여러 수준의 추상화 단계에서 온라인 분석 프로세스(OLAP) 연산을 통해 이륜차 사고에 대한 심층적인 분석을 수행하고, 데이터 마이닝 기법을 적용하여 사고에 영향을 미치는 요인을 정량적으로 분석하는 것이다. 본 실험에서는 시나리오 기반의 분석을 실시하였고, 제안된 시스템을 이륜차 사고 및 다양한 도시 환경적 요인과 함께 구현하고 적용함으로써 검증했다. 연구 결과는 질적, 양적 측면에서 토지이용, 음식점 수, 가구 형태 등의 주요 요인과 이륜차 사고와의 관계를 나타낸다. 제안된 분석시스템을 통해, 의사결정자들이 이륜차 사고에 대해 심층적으로 이해할 수 있고, 도로 환경을 더욱 안전하게 설계하고 계획하는 것에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. Road traffic accidents (RTAs) have emerged a global problem, killing about 1.2 million people every year and injuring more than 50 million people. Recently, the overall number of traffic accidents has been on the decline due to technological advances such as ICT (Information Communication Technology), but the proportion of accidents related to two-wheeled vehicle has increased both domestically and externally over the past five years. One of the reasons is the rapid increase in two-wheeler accidents as online-to-offline (O2O) mobility services such as food delivery using two-wheeled vehicles have grown. Other transportation accident analysis has been conducted in various aspects, however, the identification and analysis of the cause of two-wheeler accidents which have increased rapidly in recent years are still sufficient. Reflecting this phenomenon, this study proposes a new factor analysis system for two-wheeler accidents, called FASTA. The keys of this study are to design a data cube model for multi-dimensional analysis, perform in-depth analysis of two-wheeler accidents by using on-line analytical processing (OLAP) operations with varying levels of abstraction, and apply data mining techniques to figure out the factors affecting such accidents. In our experiment, we conducted scenario-based analysis, and validated the proposed system by implementing and applying it with the two-wheeler accidents and the various social factors. The results represent the relationships two-wheeler accidents with major factors such as land use, the number of restaurants, and type of household in qualitative and quantitative perspectives. Through the proposed analysis system, we believe that decision-makers can gain a better understanding of two-wheeler accidents, and these insights would be reflected to design and plan the road environment safer.
사재원 ( Jaewon Sa ),노병준 ( Byeongjoon Noh ),김희곤 ( Heegon Kim ),최동휘 ( Dongwhee Choi ),이성주 ( Sungju Lee ),정용화 ( Yongwha Chung ),박대희 ( Daihee Park ),조충호 ( Choong-ho Cho ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
격자 양자 색역학(Lattice Quantum ChromoDynamics; Lattice QCD)은 자연계에 존재하는 중력, 전자 기력, 약한 핵력, 그리고 강한 핵력 등의 기본적인 상호작용 중 강한 핵력의 상호작용을 이해하기 위한 핵물리 분야의 이론이다. 이 물리 역학은 몬테 카를로(Monte Carlo) 기법을 이용하여 대규모 수치 연산을 필요로 하고, 수행시간 단축을 위하여 병렬처리가 필요하다. 본 논문에서는 격자 양자 색역학에서 요구되는 대규모 수치 연산에 대하여 마이크로프로세서와 성능가속기에 최적의 작업부하 분배를 통한 이기종 병렬처리 방법을 제안하고 성능가속기만을 사용한 방법과 제안 방법의 성능을 비교한다.