텍스트 네트워크분석을 활용한 국방분야 연구논문 지식구조 분석

이용규(Yong-Kyu Lee),윤성웅(Soung-woong Yoon),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2018 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2

본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.

사회연결망 분석 이용 전문가 탐색

김진광(Jin-Gwang Kim),윤성웅(Soung-Woong Yoon),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2019 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

본 논문에서는 사회연결망 분석을 이용하여 군 장비정비정보체계의 정비데이터를 분석하고 이를 통해 정비 분야 전문가를 파악하고자 하였다. 장비정비정보체계는 군에서 장비를 효율적으로 정비하고 관리하기 위해 2009년부터 운용하고 있는 체계로 해군한 정비부대에 대한 2017년 정비데이터(00,000건)의 일부(0,000건)를 페이지랭크 중심성 분석을 통해 정비 분업화 수준과 참여도를 확인함으로써 전문분야를 확인하였다.

개인화된 토픽 맵의 확장을 통한 연관 토픽의 효과적인 순위화 방법

강형구(Hyoung-Goo Kang),윤성웅(Soung-Woong Yoon),박정우(Jung-Woo Park),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1

SNA 기반의 해군 함정 정비경향 분석

유정민(Jung-Min Yoo),윤성웅(Soung-woong Yoon),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.6

Naval ship maintenance generally produces various issues for effective maintenance methods and procedures, because they have been composed by numerous modules and systems, and manual-oriented maintenance needed well-trained technicians who always busy to do many other works. In this paper, we adapt SNA scheme to the service procedure and trends of ROK naval ships" equipments. Various SNA algorithms are deployed which show lots of operating options, and we show analysis results that have enough potential improvement points for the maintainers.

SVM을 활용한 해상표적 식별

정현철(Hyun-Chul Jung),윤성웅(Soung-woong Yoon),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.12

Robustness Evaluation of Tactical Network based on SNA

Ji-Hye Park(박지혜),Soung-woong Yoon(윤성웅),Sang-Hoon Lee(이상훈) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.10

네트워크 강건성은 네트워크의 가장 중요한 요구특성 중 하나이다. 전술 통신 네트워크에서 강건성은 공격 단계를 지속적으로 유지하는 핵심 기능이다. TICN이라고 하는 육군의 전술 통신 네트워크는 격자형과 트리형 네트워크 토폴로지가 혼합되어 있으며, 트리형 구조는 네트워크 강건성에서 다소 약하다. 따라서 본 논문에서는 그래프 이론을 적용하여 현재 전술 통신 네트워크의 취약점인 단절점과 브리지를 탐색하고 이 부분을 개선하기 위해 기존 네트워크에 링크를 추가하여 네트워크를 생성한다. 이후 SNA 기반 네트워크 강건성 평가를 위해 핵심 노드를 단절하여 각 네트워크의 지표 변화를 관찰한다. 실험 결과, 보완된 네트워크의 강건성이 기존 운용개념 하의 네트워크 구조보다 개선되었음을 보여준다. Network robustness is one of the most important characteristics needed as the network. Over the military tactical communication network, robustness is a key function for maintaining attack phase constantly. Tactical Information Communication Network, called TICN, has mixed characteristics of lattice- and tree-type network topology, which looks somewhat weak in the viewpoint of network robustness. In this paper, we search articulation points and bridges in a current Tactical Information Communication Network using graph theory. To improve the weak points empirically searched, we try to add links to create the concrete network and then observe the change of network-based verification values through diminishing nodes. With these themes, we evaluate the generated networks through SNA techniques. Experimental results show that the generated networks" robustness is improved compared with current network structure.

Analyzing Knowledge Structure of Defense Area using Keyword Network Analysis

Yong-Kyu Lee(이용규),Soung-Woong Yoon(윤성웅),Sang-Hoon Lee(이상훈) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.10

In this paper, we analyzed key keywords and research themes in the field of defense research using keyword network analysis and tried to grasp the whole knowledge structure. To do this, we extracted data from 2,165 research data from defense related research institutes from 2010 to 2017 and applied the Pareto rule to the number of abstracts of words and the number of links between words, We extracted a total of 2,303 words based on the criterion and extracted 204 final key words through component analysis. By analyzing the centrality and cohesiveness through these key words, we confirmed the concept of core research in the defense field and derived a total of 7 large groups and 16 small groups of each group in the knowledge structure of the defense area.

레이더 상 불특정 선박의 자동식별 알고리즘

정현철(Hyun Chul Jung),윤성웅(Soung Woong Yoon),이상훈(Sang Hoon Lee) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.8

해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다. Seeking and recognizing maritime targets are very important tasks for maritime safety. While searching for maritime targets using radar is possible, recognition is conducted without automatic identification system, radio communicator or visibility. If this recognition is not feasible, radar operator must tediously recognize maritime targets using movement features on radar base on know-how and experience. In this paper, to support the radar operator’s mission of continuous observation, we propose an algorithm for automatic recognition of an unknown ship using movement features on radar and a method of detecting potential ship related accidents. We extract features from contact range, course and speed of four types of vessels and evaluate the recognition accuracy using SVM and suggest a method of detecting potential ship related accidents through the algorithm. Experimentally, the resulting recognition accuracy is found to be more than 90% and presents the possibility of detecting potential ship related accidents through the algorithm using information of MV Sewol. This method is an effective way to support operator’s know-how and experience in various circumstances and assist in detecting potential ship related accidents.

SNA 기반의 해군 추진엔진 예방정비 요소 도출

유정민(Jung-Min Yoo),윤성웅(Soung-Woong Yoon),이상훈(Sang-Hoon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2019 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1

해군은 계획된 함정 수리기간을 통해 성능 유지를 위한 장비 정비를 수행한다. 함정의 수리기간이 한정되어있고, 장비는 많은 정비 대상 구성품으로 이루어져 통상의 경우 성능이 저하된 구성품을 미리 선정하여 일부분에 대해서만 정비가 수행된다. 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 함정 수리 시 정비 대상 구성품을 더욱 효과적으로 선정할 수 있도록, 집중적으로 정비가 수행된 개체를 확인하고 이를 예방정비를 위한 정비요소로 도출하고자 하였다. 이를 위해 특정 모델을 샘플로, 도입시부터 OOOO년까지의 정비데이터를 수집하여 분석을 진행하였다.

Finding Naval Ship Maintenance Expertise Through Text Mining and SNA

Jin-Gwang Kim(김진광),Soung-woong Yoon(윤성웅),Sang-Hoon Lee(이상훈) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.7

Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.