빅데이터 분석을 통한 디지털 포렌식 기술 동향 분석

홍동숙,전상덕,김찬호,김한국 한국지식정보기술학회 2014 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.9 No.1

Digital forensics service market in the US is estimated $976 million in 2012. The growing number of mobile connections and households with at least one computer will continue to propel demand for digital forensics. Otherwise, there are many challenges as the IT world is continually evolving. It is important for the forensics investigator, the forensics toolkits developer and other related experts to monitor and understand technologies trends related to new devices, systems, components, and even future technology trend. Therefore, this paper analyzes emerging issue and trend related to digital forensics technology from papers and news media.

지리 정보 시스템을 위한 GML 사양

홍동숙,윤재관,백인구,한기준 한국정보과학회 데이터베이스 소사이어티 2000 데이타베이스 연구 Vol.16 No.2

정부출연연의 협동연구유형에 따른 제도적 적합성 비교 분석 : 녹색성장을 기반으로

홍동숙,박지호,한혁,김은선 한국기술혁신학회 2010 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2010 No.5

시공간 분석 기반 연쇄 범죄 거점 위치 예측 알고리즘

홍동숙,김정준,강홍구,이기영,서종수,한기준,Hong, Dong-Suk,Kim, Joung-Joon,Kang, Hong-Koo,Lee, Ki-Young,Seo, Jong-Soo,Han, Ki-Joon 한국공간정보학회 2008 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.10 No.2

고급 GIS 및 복잡한 공간 분석 기술이 발전함에 따라 다양한 의사 결정 지원 시스템에서 지리적 혹은 공간적 문제 해결을 위한 고급 지식을 지원하기 위해 더욱 강력한 기술이 필요하게 되었다. 또한, 법집행 기관 및 수사 기관 등을 중심으로 효율적인 수사 및 향후 범죄 예방을 위해 과학 수사, 법 과학에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 특히, 연쇄 범죄의 공간적 패턴을 분석함으로써 범죄자의 거점 위치를 예측하기 위한 지리적 프로파일링(Geographic Profiling)에 대한 연구가 활발하다. 그러나, 기존의 지리적 프로파일링 연구에서는 공간적 패턴 분석을 위해 단순히 통계적 방법만을 사용하고 있고, 연쇄 범죄에 대한 다양한 공간적, 시간적 분석 기술을 지원하지 않으므로 거점 예측시 낮은 정확도를 보인다. 그러므로, 본 논문에서는 범행 위치의 공간적 분포와 범죄 발생의 시간적 분포 특성에 따라 연쇄 범죄의 시공간 패턴을 유형화하고, 이를 기반으로 연쇄 범죄의 거점 위치를 보다 정확하게 예측하는 알고리즘으로 STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction)을 제안한다. STA-BLP는 하나의 거점으로부터 특정 방향을 선호하여 이동하며 발생되는 연쇄 범죄의 비등방성 패턴을 고려하고, 동일한 경로에 대한 반복 이동에 대한 범죄자의 학습 효과를 고려함으로써 예측 정확도를 개선시킨다. 또한, 다수의 군집화된 범행 위치들로부터 각 군집에 소속된 범행 위치들에 대한 지역적 거점 위치 예측과 모든 범행 위치에 대한 전역적 거점 위치 예측을 통해 거점이 다수 존재하는 연쇄 범죄의 경우에도 보다 정확한 예측을 수행한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 기존에 제시된 알고리즘과 STA-BLP의 예측 정확도를 비교하여 제안 알고리즘의 우수성을 입증하였다. With the recent development of advanced GIS and complex spatial analysis technologies, the more sophisticated technologies are being required to support the advanced knowledge for solving geographical or spatial problems in various decision support systems. In addition, necessity for research on scientific crime investigation and forensic science is increasing particularly at law enforcement agencies and investigation institutions for efficient investigation and the prevention of crimes. There are active researches on geographic profiling to predict the base location such as criminals' residence by analyzing the spatial patterns of serial crimes. However, as previous researches on geographic profiling use simply statistical methods for spatial pattern analysis and do not apply a variety of spatial and temporal analysis technologies on serial crimes, they have the low prediction accuracy. Therefore, this paper identifies the typology the spatio-temporal patterns of serial crimes according to spatial distribution of crime sites and temporal distribution on occurrence of crimes and proposes STA-BLP(Spatio-Temporal Analysis based Base Location Prediction) algorithm which predicts the base location of serial crimes more accurately based on the patterns. STA-BLP improves the prediction accuracy by considering of the anisotropic pattern of serial crimes committed by criminals who prefer specific directions on a crime trip and the learning effect of criminals through repeated movement along the same route. In addition, it can predict base location more accurately in the serial crimes from multiple bases with the local prediction for some crime sites included in a cluster and the global prediction for all crime sites. Through a variety of experiments, we proved the superiority of the STA-BLP by comparing it with previous algorithms in terms of prediction accuracy.

빅 데이터로부터의 비즈니스 가치 창출: 신문 텍스트를 기반으로 한 유망 기술 추출 및 분석 시스템

홍동숙,김한국 한국엔터테인먼트산업학회 2014 한국엔터테인먼트산업학회논문지 Vol.8 No.4

Big data has received much attention in Korea and abroad in the fields of economics and R&D because big data generates opportunities for discovering new values enables decision-making based on optimal data. Although the utilization of big data in Korea has hitherto been mostly limited to the field of science and technology R&D, its use is anticipated to expand in the near future to various other fields including public, industrial and service sectors, for the purpose of generating new business values. This study analyzes an immense volume of news texts to track the exposure of technological terminology and thereby extracts and identifies new emerging technologies. It proposes a system that will provide information to companies and assist them in the process of identifying and making decisions regarding new commercialization items. Furthermore, the study presents the emerging technologies that have been identified as the result of analyzing recent news texts using the proposed system. The insight from this study is able to be expanded and applied to various analysis or forecasting models and information systems that utilize large-scale, unstructured data such as news texts to create new business values.

도로 네트워크 환경에서 이동 객체 위치 예측을 위한 효율적인 인덱싱 기법

홍동숙,김동오,이강준,한기준,Hong, Dong-Suk,Kim, Dong-Oh,Lee, Kang-Jun,Han, Ki-Joon 한국공간정보학회 2007 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.9 No.1

현재 무선 통신 기술과 위치 정보 기술의 발달은 다양한 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Services)의 발전을 가져왔으며, 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 미래 위치를 빠르게 예측하기 위한 미래 인덱스의 필요성이 높아지고 있다. 미래 인덱스와 관련한 대표적인 연구로써 도로 네트워크 환경에서 이동 객체의 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성을 높인 확률 궤적 예측 기법이 연구되었다. 그러나, 이 기법은 장기간 미래 질의 시 방대한 미래 궤적 탐색 부하로 인해 예측 성능이 떨어지게 되며, 이 때문에 발생하는 빈번한 미래 궤적 갱신으로 인해 인덱스 유지비용이 매우 높아지게 된다. 따라서, 본 논문에서는 효율적인 장기간 미래 위치 예측을 위한 셀 기반의 미래 인덱싱 기법인 PCT-Tree(Probability Cell Trajectory-Tree)를 제시한다. PCT-Tree는 방대한 과거 궤적의 확률을 셀 단위로 재구성함으로써 인덱스 크기를 줄이고, 장기간 미래 질의의 예측 성능을 개선시킨다. 또한, 과거 궤적 정보를 이용하여 신뢰성있는 미래 궤적을 예측함으로써 미래 궤적 예측 오류에 따르는 통신비용과 미래 궤적 갱신으로 인한 인덱스 재구성 비용을 최소화 할 수 있다. 실험을 통해 도로 네트워크 환경에서 PCT-Tree가 기존 인덱싱 기법보다 장기간 미래 질의 성능이 우수함을 입증하였다. The necessity of future index is increasing to predict the future location of moving objects promptly for various location-based services. A representative research topic related to future index is the probability trajectory prediction technique that improves reliability using the past trajectory information of moving objects in the road network environment. However, the prediction performance of this technique is lowered by the heavy load of extensive future trajectory search in long-range future queries, and its index maintenance cost is high due to the frequent update of future trajectory. Thus, this paper proposes the Probability Cell Trajectory-Tree (PCT-Tree), a cell-based future indexing technique for efficient long-range future location prediction. The PCT-Tree reduces the size of index by rebuilding the probability of extensive past trajectories in the unit of cell, and improves the prediction performance of long-range future queries. In addition, it predicts reliable future trajectories using information on past trajectories and, by doing so, minimizes the cost of communication resulting from errors in future trajectory prediction and the cost of index rebuilding for updating future trajectories. Through experiment, we proved the superiority of the PCT-Tree over existing indexing techniques in the performance of long-range future queries.

키틴유도체의 국내외 시장동향 분석

홍동숙 ( Dong Suk Hong ),최윤정 ( Yun Jeong Choi ),장종문 ( Jong Moon Jang ),이준우 ( Joon Woo Lee ) 한국키틴키토산학회 2011 한국키틴키토산학회지 Vol.16 No.2

This study deals with chitin derivatives market analysis which composed of revenue and demand forecasting. The global market for chitosan was estimated at 13.7 thousand metric tons for 2010, with a positive projected of 21.4 thousand metric tons expected by 2015. The Asia-Pacific region (including Japan) was the leading chitosan market with an estimated 7.8 thousand metric tons in 2010 and a projected 12 thousand metric tons by 2015. The US represented the second biggest market for chitosan, with an estimated market size of 3.6 thousand metric tons in 2010. According to the report, the global market for chitin derivatives will reach $63 billion, while the global chitosan market will reach more than $21 billion by the year 2015. One of the most important derivatives of chitin is glucosamine. "Cornering an estimated market share of more than 60% of the total chitin derivatives market in 2010, glucosamine is portended to continue its dominance over the coming years," the report noted. Among the end-use applications of chitosan, water treatment represents the largest end-use application. However, the agrochemicals segment represents the fastest growing end-use, with consumption of chitosan surging at more than 12% over the analysis period." However, Korea domestic chitin derivatives health functional food market has been shrunk to approximately 36.7 bil. in 2009 from 125.5 bil. in 2005. So, to achieve sustainable market growth, the development of new application fields is needed.

개인사업자 부도율 예측 모델에서 신용정보 특성 선택 방법

홍동숙(Dongsuk Hong),백한종(Hanjong Baek),신현준(Hyunjoon Shin) 한국시뮬레이션학회 2021 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.30 No.1

본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적․하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성집합을 결정한다. In this paper, we present a deep neural network-based prediction model that processes and analyzes the corporate credit and personal credit information of individual business owners as a new method to predict the default rate of individual business more accurately. In modeling research in various fields, feature selection techniques have been actively studied as a method for improving performance, especially in predictive models including many features. In this paper, after statistical verification of macroeconomic indicators (macro variables) and credit information (micro variables), which are input variables used in the default rate prediction model, additionally, through the credit information feature selection method, the final feature set that improves prediction performance was identified. The proposed credit information feature selection method as an iterative & hybrid method that combines the filter-based and wrapper-based method builds submodels, constructs subsets by extracting important variables of the maximum performance submodels, and determines the final feature set through prediction performance analysis of the subset and the subset combined set.

효과적인 연쇄 범죄 수사 지원을 위한 시공간 패턴 및 분석 기법

홍동숙(Dong-Suk Hong),서종수(Jong-Soo Seo),한기준(Ki-Joon Han) 대한공간정보학회 2008 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2008 No.6

연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기업을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방업으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적ㆍ시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한, 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.

XML 데이타 제공자를 사용하는 OLE / COM 기반 OpenGIS 서버의 개발

홍동숙(Dong-Suk Hong),윤재관(Jae-Kwan Yun),장염승(Yan-Sheng Zhang),이강준(Kang-Jun Lee),한기준(Ki-Joon Han) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B

최근 지리 정보 시스템(GIS)이 전 국가적으로 대중화되면서 서로 다른 분야에서 구축되어 서로 다른 환경에 분산되어 있는 이질적인 공간 데이타의 상호운용성에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 상호운용성을 위해 OGC에 의해 표준 사양인 OpenGIS 이 개발되었고, 이 사양을 바탕으로 개방형 지리 정보 시스템을 개발하여 다양한 데이타 소스간의 상호운용성을 얻고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, OpenGIS 사양을 따르는 상호운용성 지원 방법에서는 다양한 형태의 데이타 소스별로 데이타 제공자의 개발이 필요하다. 따라서 이러한 부담을 줄이고 효율적인 데이타 저장 및 관리를 위한 단일처리 모델의 제시가 필요하다. 이에 본 논문에서는 표준 데이타 언어인 XML과 기타 다른 관련기술을 OpenGIS 서버의 데이타 제공자 컴포넌트에 도입하여, OpenGIS 사양을 따르는 기존의 이질적인 데이타 소스와의 연등을 지원할 뿐 아니라 표준화 된 저장 구조의 데이타 소스에 대한 하나의 효율적인 데이타 제공자를 갖는 OpenGIS 서버를 설계 및 구현한다. 본 시스템은 OpenGIS의 지리 데이타 구조와 저리에 대한 인터페이스의 표준화를 통해 상호운용성을 보장하고, OLE/COM 사양을 이용하여 각 컴포넌트들의 재사용성을 지원하여, 또한 문서 저장 및 전달을 위한 데이타 형식의 표준인 XML을 사용하여 문서구조의 검증 기능과 문서접근 방식의 단일화를 지원한다.