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      KCI등재

      빅데이터를 이용한 자동 이슈 분석 시스템 = An Automatic Issues Analysis System using Big-data

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      https://www.riss.kr/link?id=A106593997

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      There have been many efforts to understand the trends of IT environments that have been rapidly changed. In a view point of management, it needs to prepare the social systems in advance by using Big-data these days. This research is for the implementation of Issue Analysis System for the Big-data based on Artificial Intelligence. This paper aims to confirm the possibility of new technology for Big-data processing through the proposed Issue Analysis System using. We propose a technique for semantic reasoning and pattern analysis based on the AI and show the proposed method is feasible to handle the Big-data. We want to verify that the proposed method can be useful in dealing with Big-data by applying latest security issues into the system. The experiments show the potentials for the proposed method to use it as a base technology for dealing with Big-data for various purposes.
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      There have been many efforts to understand the trends of IT environments that have been rapidly changed. In a view point of management, it needs to prepare the social systems in advance by using Big-data these days. This research is for the implement...

      There have been many efforts to understand the trends of IT environments that have been rapidly changed. In a view point of management, it needs to prepare the social systems in advance by using Big-data these days. This research is for the implementation of Issue Analysis System for the Big-data based on Artificial Intelligence. This paper aims to confirm the possibility of new technology for Big-data processing through the proposed Issue Analysis System using. We propose a technique for semantic reasoning and pattern analysis based on the AI and show the proposed method is feasible to handle the Big-data. We want to verify that the proposed method can be useful in dealing with Big-data by applying latest security issues into the system. The experiments show the potentials for the proposed method to use it as a base technology for dealing with Big-data for various purposes.

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      국문 초록 (Abstract)

      빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최근 들어 더욱 가속화 되고 있다. 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 처리를 통한 이슈 분석 시스템의 개발과 연구를 통해 빅데이터 처리를 위한 새로운 기술의 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해, 고속의 병렬처리가 가능해진 인공신경망을 사용, 의미 추론 및 패턴분석을 위한 처리 기법을 제안하고 구현을 통해 제안하는 방법에 대한 빅데이터 처리의 적합성을 알아본다. 정보보안의 중요성을 감안하여, 인공 신경망을 이용한 이슈 분석 시스템을 최근의 보안 이슈 분석에 활용해봄으로써 제안하는 방식이 실제 빅데이터 처리에 유용하게 활용 될 수 있음을 검증한다. 실험을 통해서 제안된 방식에 대한 다양한 목적의 빅데이터 처리를 위한 기반 기술로의 활용 가능성을 확인한다.
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      빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최...

      빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최근 들어 더욱 가속화 되고 있다. 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 처리를 통한 이슈 분석 시스템의 개발과 연구를 통해 빅데이터 처리를 위한 새로운 기술의 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해, 고속의 병렬처리가 가능해진 인공신경망을 사용, 의미 추론 및 패턴분석을 위한 처리 기법을 제안하고 구현을 통해 제안하는 방법에 대한 빅데이터 처리의 적합성을 알아본다. 정보보안의 중요성을 감안하여, 인공 신경망을 이용한 이슈 분석 시스템을 최근의 보안 이슈 분석에 활용해봄으로써 제안하는 방식이 실제 빅데이터 처리에 유용하게 활용 될 수 있음을 검증한다. 실험을 통해서 제안된 방식에 대한 다양한 목적의 빅데이터 처리를 위한 기반 기술로의 활용 가능성을 확인한다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 이태겸, "심층 신경망 기반 자연어처리 모델의 성능 비교" 한국통신학회 44 (44): 1344-1350, 2019

      2 이형직, "빅데이터 지식처리 인공지능 기술동향" 29 (29): 30-38, 2014

      3 김정덕, "국가 정보보안 이슈 및 정책방안에 관한 연구" 한국디지털정책학회 10 (10): 105-111, 2012

      4 허정, "WiseQA를 위한 정답유형 인식" 한국정보처리학회 4 (4): 283-290, 2015

      5 Marius A. Pasca, "High performance question/answering" ACM 2001

      6 김도우, "Doc2Vec과 Word2Vec을 활용한 Convolutional Neural Network 기반 한국어 신문 기사 분류" 한국정보과학회 44 (44): 742-747, 2017

      7 구동균, "Deep Learning을 이용한 택시 승객 승차 예측에 관한 연구" 서울시립대학교 2018

      8 K. FUKUSHIMA, "Cognitron : a self-organizing multi-layered neural network model" 20 : 121-136, 1975

      9 이택희, "CPU-GPU 이기종 임베디드 시스템에서 딥러닝 추론의 가속" 서울시립대학교 2018

      10 ㈜시큐아이, "213년 상반기 10대 보인 이슈"

      1 이태겸, "심층 신경망 기반 자연어처리 모델의 성능 비교" 한국통신학회 44 (44): 1344-1350, 2019

      2 이형직, "빅데이터 지식처리 인공지능 기술동향" 29 (29): 30-38, 2014

      3 김정덕, "국가 정보보안 이슈 및 정책방안에 관한 연구" 한국디지털정책학회 10 (10): 105-111, 2012

      4 허정, "WiseQA를 위한 정답유형 인식" 한국정보처리학회 4 (4): 283-290, 2015

      5 Marius A. Pasca, "High performance question/answering" ACM 2001

      6 김도우, "Doc2Vec과 Word2Vec을 활용한 Convolutional Neural Network 기반 한국어 신문 기사 분류" 한국정보과학회 44 (44): 742-747, 2017

      7 구동균, "Deep Learning을 이용한 택시 승객 승차 예측에 관한 연구" 서울시립대학교 2018

      8 K. FUKUSHIMA, "Cognitron : a self-organizing multi-layered neural network model" 20 : 121-136, 1975

      9 이택희, "CPU-GPU 이기종 임베디드 시스템에서 딥러닝 추론의 가속" 서울시립대학교 2018

      10 ㈜시큐아이, "213년 상반기 10대 보인 이슈"

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      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2007-05-04 학회명변경 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association KCI등재후보
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2006-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.21 1.21 1.26
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.29 1.25 1.573 0.33
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