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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.
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.
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.