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서정순 ( Zhenshun Xu ),이종욱 ( Jeonguk Lee ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
고병원성 조류 인플루엔자는 빠른 확산과 높은 치사율로 인하여 발병 초기에 질병의 확산경로 및 확산범위를 예측한다는 것은 매우 어려운 문제이면서 동시에 반듯이 해결해야만 하는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 공개된 법정 고병원성 조류인플루엔자의 발병데이터를 기반으로 순차패턴 마이닝을 적용하여 질병의 순차적인 확산경로 규칙을 도출한 후, 그 결과를 바탕으로 지역개념계층(location concept hierarchy)에 따른 추상화 레벨의 점진적인 조절을 통하여 지역 원도우의 확대와 축소를 적용함으로써 도시(city)레벨부터 리(street)레벨까지의 질병확산경로 그래프와 GIS기반의 질병확산경로에 대한 분석을 시도하였다.
Data cube와 OLAP기법을 이용한 철도 선로전환기의 이상상황 분석
최희수 ( Heesu Choi ),서정순 ( Zhenshun Xu ),임철후 ( Chulhoo Lim ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ),김희영 ( Heeyoung Kim ),윤석한 ( Sukhan Yoon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
선로전환기는 분기기에서 철도의 궤도를 변경하는 핵심장치 중 하나로서, 해당 부품의 고장은 열차 사고에 직접적인 영향을 미친다. 현재 철도 현장에서는 관리자가 모니터링 시스템을 통해 선로전환기의 장애 및 이상상황을 감시하고 지침서에 따라 관리를 수행한다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 대규모의 선로전환기 이상상황 데이터를 대상으로 빅 데이터 해석학적 입장에서 심층 분석이 가능한 새로운 철도 유지보수 분석 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 유지관리 시스템에 저장된 선로전환기 데이터와 이상상황 데이터를 정규화하고 추출하여 베이스 테이블을 생성한다. 둘째, 베이스 테이블 상의 속성들을 스타 스키마로 설계하여 철도 유지보수 큐브로 구축한다. 마지막으로, 매핑된 철도 유지보수 큐브와 오라클에서 제공하는 AWM을 활용해 다차원적이고 심층적인 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석이 가능하다.
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.
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.
인경준(Kyeongjum In),이종욱(Jonguk Lee),서정순(Zhenshun Xu),박대희(Daihee Park),정용화(Yongwha Chung),장홍희(Hong-Hee Chang) 한국정보기술학회 2015 한국정보기술학회논문지 Vol.13 No.12
Failure to detect oestrus in a timely and accurate way can become a limiting factor in achieving efficient reproductive performance. Thus, early detection of cow’s oestrus is an important issue in the management of group-housed livestock. The purpose of this paper is to acquire the acoustic features of vocalizations of Korean native cows and to examine the differences between oestrus and normal vocalizations. Primarily, we introduced a noise-free new sound aquisition algorithm in a preprocessing phase and proposed an automatic threshold-based cow’s oestrus detection system using sound analysis. Finally, the performance evaluation of proposed system was tested using the real sound data of Korean native cows. Our experimental results showed that this method can be used to detect oestrus both economically (even a cheap microphone) and accurately (over 98% accuracy).