멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝

이한성(Hansung Lee),임영희(Younghee Im),유재학(Jaehak Yu),오승근(Seunggeun Oh),박대희(Daihee Park) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.37 No.3

정보?통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 “2007년 제2차 남북 정상회담” 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다. With rapid growth of information and computer communication technologies, the numbers of digital documents including multimedia data have been recently exploded. In particular, news video database and news video mining have became the subject of extensive research, to develop effective and efficient tools for manipulation and analysis of news videos, because of their information richness. However, many research focus on browsing, retrieval and summarization of news videos. Up to date, it is a relatively early state to discover and to analyse the plentiful latent semantic knowledge from news videos. In this paper, we propose the news video mining system based on multi-modal approach and text mining, which uses the visual-textual information of news video clips and their scripts. The proposed system systematically constructs a taxonomy of news video stories in automatic manner with hierarchical clustering algorithm which is one of text mining methods. Then, it multilaterally analyzes the topics of news video stories by means of time-cluster trend graph, weighted cluster growth index, and network analysis. To clarify the validity of our approach, we analyzed the news videos on "The Second Summit of South and North Korea in 2007".

SVM과 클러스터링 기반 적응형 침입탐지 시스템

이한성(Hansung Lee),임영희(Younghee Im),박주영(Jooyoung Park),박대희(Daihee Park) 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.13 No.2

본 논문에서는 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 침입탐지 알고리즘인 Kernel-ART를 제안한다. Kernel-ART는 개념벡터(concept vector)와 SVM(support vector machine)의 머서 커널(mercer-kernel)을 온라인 클러스터링 알고리즘인 ART(adaptive resonance theory)에 접목시킨 새로운 알고리즘으로서 교사학습 기반 침입탐지 시스템의 단점을 극복할 뿐만 아니라, 클러스터링 기반 침입탐지 시스템에서 요구되는 모든 평가 기준들을 만족한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터를 점증적으로 생성함으로써 여러 가지 다양한 침입 유형들을 실시간으로 탐지할 수 있다. In this paper, we propose a new adaptive intrusion detection algorithm based on clustering: Kernel-ART, which is composed of the on-line clustering algorithm, ART (adaptive resonance theory), combining with mercer-kernel and concept vector. Kernel-ART is not only satisfying all desirable characteristics in the context of clustering-based IDS but also alleviating drawbacks associated with the supervised learning IDS. It is able to detect various types of intrusions in real-time by means of generating clusters incrementally.

美國의 行政情報公開制度

李翰成(Lee Hansung) 행정법이론실무학회 1998 행정법연구 Vol.- No.2

다중 클래스 SVM기반의 침입탐지 시스템

이한성(Hansung Lee),송지영(Jiyoung Song),김은영(Eunyoung Kim),이철호(Chulho Lee),박대희(Daihee Park) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.3

본 논문에서는 기존의 침입탐지 모델인 오용탐지 모델과 비정상 탐지 모델의 장점은 유지하되 단점은 보완하는 견지에서 새로운 침입탐지 모델을 제안한다. MMIDS로 명명된 새로운 침입탐지시스템은 다음의 평가 기준들을 모두 만족하는 차원에서 설계되었다: 1) 시스템에서 학습되지 않은 새로운 공격 유형의 신속한 발견; 2) 탐지된 공격 유형에 대한 세부적 정보의 제공; 3) 빠르고 효율적인 학습 및 갱신으로 인한 경제적인 시스템의 유지/보수; 4) 시스템의 점증성(incrementality) 및 확장성. MMIDS의 핵심 구성요소로 새롭게 제안된 다중 클래스 SVM은 빠르고 효율적인 학습 및 갱신이 가능하여 침입탐지 시스템의 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 실험을 통해 유사한 공격 패턴에 대한 분류성능 및 각 공격 유형별 세분화 능력이 우수함을 보인다. In this paper, we propose a new intrusion detection model, which keeps advantages of existing misuse detection model and anomaly detection model and resolves their problems. This new intrusion detection system, named to MMIDS, was designed to satisfy all the following requirements : 1) Fast detection of new types of attack unknown to the system; 2) Provision of detail information about the detected types of attack; 3) cost-effective maintenance due to fast and efficient learning and update; 4) incrementality and scalability of system. The fast and efficient training and updating faculties of proposed novel multi-class SVM which is a core component of MMIDS provide cost-effective maintenance of intrusion detection system. According to the experimental results, our method can provide superior performance in separating similar patterns and detailed separation capability of MMIDS is relatively good.

HoG 특징 추출과 SRC 분류기를 이용한 사람 탐지

이한성(Hansung Lee),정호석(Hoseok Jung),문대성(Daesung Moon),유장희(Jang-Hee Yoo) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2B

얼굴인식 기술 및 표준화 동향

이한성(Hansung Lee),정윤수(Yunsu Chung),김정녀(Jeongnyeo Kim),조현숙(Hyunsook Cho) 한국정보기술학회 2010 한국정보기술학회지 Vol.8 No.-

선형행렬 부등식을 이용한 타원형 클러스터링 알고리즘

이한성(Hansung Lee),박주영(Jooyoung Park),박대희(Daihee Park) 한국지능시스템학회 2002 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.4

대졸 청년층 고용의 질 유형에 따른 이직 관련성 연구: 잠재 프로파일 분석의 적용

이한성 ( Hansung Lee ),문혜진 ( Hyejin Moon ),이태헌 ( Taehun Lee ) 한국조사연구학회 2022 조사연구 Vol.23 No.2

본 연구는 한국고용정보원의 대졸자 직업이동 경로조사(GOMS) 자료를 기반으로 대졸 청년층 임금근로자를 고용의 질에 따라 유형을 분류한 후, 각 유형과 주요 개인 및 일자리 특성과 취업 준비 특성과의 관련성을 탐색하고, 유형에 따라 이직 의도 및 이직 준비 행동에서 나타나는 차이를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 GOMS의 설문 구조를 바탕으로 고용의 질 측정 도구를 일부 수정하고, 대졸 청년층의 특성을 반영한 직무 적합 차원을 추가하여 고용의 질을 측정하였다. 잠재 프로파일 분석 결과, 불안정 일자리, 좋지 않은 일자리, 도구적 일자리, 일반적 일자리와 이상적 일자리의 총 5개의 유형이 도출되었다. 도출된 고용의 질 유형과 개인 및 일자리 특성 간의 관계에서는 일반적으로 연령이 증가할수록, 남성, 수도권 대학 출신, 기혼일수록 이상적 일자리에 속할 확률이 높았다. 고용의 질 유형과 취업 준비 특성 간의 관계에서는 졸업 학점이 높을수록, 인턴 경험이 있는 경우, 자격증 취득 개수가 많을수록 이상적 일자리에 속할 확률이 높았다. 이직 의도 및 이직 준비 행동과의 관계에서는 전반적으로 고용의 질이 높은 집단에 속할수록 이직 의도와 이직 준비 행동이 상대적으로 낮은 경향을 보였다. 예외적으로, 도구적 일자리와 좋지 않은 일자리는 이직 의도에서 유의한 차이가 없었지만, 도구적 일자리에 속한 청년들은 더 낮은 이직 준비 행동을 보였다. 본 연구는 하위 차원의 질적인 차이를 반영하는 고용의 질 유형을 제시하였다. 또한, 이직 의도와 이직 준비 행동을 구분하여 전반적 고용의 질이 낮은 경우에 경제적 보상과 고용안정성이 실질적인 이직 행동과 관련되었음을 밝혔다. Using Graduates Occupational Mobility Survey (GOMS) data, this study profiled collegegraduated young workers on different types of employment and found that these profiles were distinguished by major individual and job characteristics, job preparation characteristics, turnover intention, and turnover preparation behaviors. To measure the employment quality of college graduates, we modified Quality of Employment Index and added an additional dimension of person-job fit reflecting the characteristics of the research sample. We employed latent profile analysis to identify five employment quality profiles: unstable job, bad job, instrumental job, ordinary job, and ideal job. In search of associations with individual and job characteristics, we found that age, gender (male), education (graduation from metropolitan areas), and marriage predicted a higher likelihood of being classified in ideal job. In addition, we found that higher GPA, internship experience, and the number of certificate of qualification predicted a higher likelihood of being classified in ideal job. Finally, the overall quality of employment predicted lower turnover intention and preparation behaviors. Exceptionally, there was no significant difference in turnover intention between instrumental job and bad job whereas less turnover preparation behavior was found in instrumental job. This study contributed to improving employment quality measurement by presenting employment quality profiles that consider qualitative differences in sub-dimensions. Furthermore, distinguishing actual turnover behaviors from turnover intention, we found that economic compensation and job security were related to actual turnover behavior when the overall quality of employment was low.

특이값 분해와 점증적 클러스터링을 이용한 뉴스 비디오 샷 경계 탐지

이한성(Hansung Lee),임영희(Younghee Im),박대희(Daihee Park),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.36 No.2

본 논문에서는 뉴스 기사 분할 관점에서, 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘의 특성을 고려한 다음과 같은 설계 기준을 제시하고, 이를 모두 만족하는 새로운 샷 경계 탐지 알고리즘을 제안하고자 한다. 1) 뉴스 비디오 샷 경계 탐지의 재현율을 높임으로써, 앵커 샷 탐지 단계에서 입력으로 사용될 데이타의 오류를 최소화한다; 2) 급격한 장면 변환과 점증적 장면 변환을 하나의 알고리즘으로 탐지함으로써 한번의 데이타 탐색으로 샷 분할을 수행한다; 3) 분할된 샷들을 정적 샷과 동적 샷으로 분류함으로써 앵커샷 탐지 단계의 탐색 공간을 축소한다. 제안된 뉴스 비디오 샷 경계 탐지 알고리즘은 특이값 분해를 기반으로 점증적 클러스터링 알고리즘과 머서 커널을 결합한 구조로서, 위에서 제시한 기준을 모두 만족하도록 설계되었다. 제안된 방법론은 특이값 분해를 통해 특징 벡터의 차원축소 뿐만 아니라, 뉴스 비디오를 구성하는 연속적인 프레임에서의 잡음과 아주 작은 변화를 제거함으로써 분류 성능을 높일 수 있다. 또한 머서 커널의 도입은 쉽게 분류되지 않는 데이타를 고차원 공간으로 매핑함으로써 구분하기 어려운 샷 경계의 탐지 가능성을 높여준다. 실험을 통하여 제안된 방법론이 매우 높은 재현율을 보이며, 앵커 샷 탐지를 위한 탐색 공간 축소를 효과적으로 수행함을 보인다. In this paper, we propose a new shot boundary detection method which is optimized for news video story parsing. This new news shot boundary detection method was designed to satisfy all the following requirements: 1) minimizing the incorrect data in dataset for anchor shot detection by improving the recall ratio 2) detecting abrupt cuts and gradual transitions with one single algorithm so as to divide news video into shots with one scan of dataset; 3) classifying shots into static or dynamic, therefore, reducing the search space for the subsequent stage of anchor shot detection. The proposed method, based on singular value decomposition with incremental clustering and mercer kernel, has additional desirable features. Applying singular value decomposition, the noise or trivial variations in the video sequence are removed. Therefore, the separability is improved. Mercer kernel improves the possibility of detection of shots which is not separable in input space by mapping data to high dimensional feature space. The experimental results illustrated the superiority of the proposed method with respect to recall criteria and search space reduction for anchor shot detection.

자율주행차량의 제어권 전환에 대한 HMI 사용자 요구사항

이한성(Hansung Lee),장영진(Youngjin Jang) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2023 No.11