kisti 인턴쉽 중간 성과 발표

2014. 08. 05

컴퓨터지능연구실이오준

인턴쉽 중간 발표

목 차

일반현황

주요 일정 및 산출물

업무내용

이슈사항

1

2

3

4

1일반현황

4컴퓨터지능연구실 세미나

복합 이벤트 처리 연구 동향 및 기반 기술에 대한 이해

이벤트 리시버 / 포워더 개발을 통한 실무 기술 파악

논문 작성을 통한 연구 성과 정리

성과

전략

이벤트 리시버 / 포워더

복합 이벤트 처리 엔진 개발 보조 및 연구 실무 이해

목표

전략

미션 (1/2)

논문 1 건


미션 (2/2)


자기소개이오준 (O-Joun Lee)

CEP 그룹 인턴 (14.07~14.08)Email: [email protected]

기본정보 포트폴리오 관심분야

• 2013.03~ 현재단국 - 삼성 모바일연구소참여연구원

• 2011.05~ 현재단국대학교모바일인터넷콘텐츠 연구실학부연구원

• 2011.03~ 현재단국대학교 소프트웨어학과재학 중

• 프로젝트 문광부 과제 2 건 수행 KISA 위탁 과제 1 건 수행 ETRI 위탁 과제 1 건 수행

• 논문 KCI: 게재 2, 게재예정 1,

투고 2 국제 컨퍼런스 : 발표 1 SCOPUS: 게재예정 1

• 특허 출원 3 건

• 언어 R, Python

• 기술 Collaborative Filtering User Behavior Prediction

• Human-like Intelligence

• Human-like Decision Making

• Computational Story

• Recommender Sys.

• Real-time BigData Processing

2주요 일정 및 산출물


마일스톤

2-1 CEP 활용 서비스 아이디어 도출1-1 CEP 개념적 이해 및 아이디어 도출

1-4 CEP 관련 아이디어 기반 논문 최종안 작성

3-1 CEP 활용 서비스 실험 데이터 수집

2014 7 월 8 월

1-1 아이디어 기술서

2-2 CEP 활용 서비스 시나리오 체계화1-2 CEP 관련 아이디어 체계화

1-3 논문 초안본

1-3 CEP 관련 아이디어 기반 논문 초안 작성 2-3 CEP 활용 서비스 실험 시나리오 구체화

1-5 CEP 관련 아이디어 기반 논문 투고

3-2 CEP 활용 서비스 실험 소프트웨어 구현3-3 CEP 활용 서비스 데모3-4 CEP 활용 서비스 실험 보고서 작성 및 논문 작성

1. CEP 관련 아이디어 도출 2. CEP 활용 서비스 시나리오 도출

3. CEP 데모 시스템 구축

2-2 서비스 시나리오 2-3 실험 시나리오

1-4 논문 최종본 1-5 논문 투고

3-1 데이터 셋 3-2 데모 시스템 3-4 결과 보고서

완료된 사항진행중인 사항계획중인 사항

3업무내용

전체 업무 구성도

컴퓨터지능연구실 세미나 10

•자동적인 CEP 규칙 mining- 아이디어 정의

•시스템 구동 중에 동적으로 규칙을 학습하고 업데이트할 수 있는Intuitive CEP 기법 제안- 논문 작성

•R&D project team 구성 서비스- 데이터 셋 ( 이벤트 소스 ) 정의- 데이터 플로우 정의

•시스템 구현 및 데모 서비스 , 평가- 데이터 수집 및 데이터베이스 구축- 주요 알고리즘 구현- 주요 모듈 인터렉션 관리자 구현- 시스템 통합

CEP 관련 아이디어 도출 CEP 활용 서비스 시나리오 도출 CEP 활용 서비스 데모 시스템 구축

데모 시스템 구축서비스

시나리오도출아이디어

도출 및구체화


CEP 관련 아이디어 도출 -Intuitive CEP

• 개요 및 필요성

• CEP 는 도메인 전문가에 의해 정의된 규칙을 기반으로 Complex Event 나

event sequence 의 pattern 을 탐지

• 입력이 될 원시 event 들의 집합과 이들 간의 상관관계들 , 이들의

매개변수들을 규칙으로 정의하는 것은 전문가들에게도 어려운 일

• 위와 같은 문제로 인해 두 가지 취약점 존재

• 도메인의 환경은 동적으로 변화 , 규칙은 변화를 반영하지 못함

• 전문가의 실수로 인해 규칙을 통해 오류 유입 가능성

• Collaborative Rule Mining Engine (CRME) 을 제안

• 협업적 접근법을 이용해 도메인 전문가의 의사결정 히스토리를 기반으로

규칙을 자동적으로 마이닝

• 도메인 환경의 변화에 스스로 적응하여 신뢰도를 잃지 않는 Intuitive CEP

기법을 제안

• Bharagavi 가 제안한 Dynamic CEP 시스템과 CRME 를 연계


Neig

hb

or

Re-

search

er

RecommendedTeam Members

RFP or RFIRFP or RFI

UserConformity As-sessment Mod-

ule

-지원 기관-주요 기술 명-지원 액수-수행 기간- 지원 조건

if( 해당 지원기관의 과거 수행과제의 평균 평가점수 ){ if( 지원 조건 만족 여부 ){ if( 기존 보유 주요기술의 수 >1){ if( 주요 기술 당 지원금액 > 평균실지원액 ){ pass(event_id); } } }}

NeighborConformity As-sessment Mod-

ule

Paper or Patent

ContributionManagement

Module-공동 저자 목록-주요 기술 명-투고일-인용 횟수- 저널의 IF

Service Provider

-이름-직책-소속 기간의 유형-주요 보유 기술 명-타 과제 참여율-H-Index

if( 해당 지원기관의 과거 수행과제의 평균 평가점수 ){ if( 지원 조건 만족 여부 ){ if( 기존 보유 주요기술의 수 >1){ if(rank(s,User_id)>k){ pass(event_id); } else if(H_Index>10) pass(event_id); } } }}

s=estimate_Social_Distance(User_id,CoAuthor_id);estimate_Liklihood(User_id,CoAuthor_id);Calculate_H_Index(CoAuthor);if(s>k) pass(event_id);

CEP 활용 서비스 시나리오• 데이터 플로우

Re-searcher

DB

연구자간 우도는 노드를 연구자로 간선은 연구

성과물의 공저로 가중치는 공저 횟수의 역수로 하는

가중치 그래프 상에서 연구자 간의 최소 비용 알고리즘을

이용하여 구한다 .

-이름-직책-소속 기간의 유형-주요 보유 기술 명-타 과제 참여율-H-Index-이용자와의 우도-이용자와의 사회적 거리


CEP 데모 시스템 구축• 데이터 수집 / 관리 부분

• 데이터 스키마 정의 ( 완료 )• 데이터 수집 (8 월 1 주 )

• 프로그래밍 부분• 주요 알고리즘 구현 (8 월 2 주 )• 인터렉션 모듈 구현 (8 월 2 주 )• 성능 평가를 위한 시뮬레이터 구현 (8 월 3 주 )

• 실험 및 분석 부분• 시뮬레이션 진행 (8 월 4 주 )• 결과 및 분석 보고서 작성 (8 월 4 주 )

4이슈사항


이슈사항• 데모 시스템 구현을 위한 모든 데이터 수집이 불가

• 구성된 시나리오에 합치하는 데이터를 임의로 생성할 것인가 ?• 수집 가능한 실제 데이터 만을 이용해 실험을 진행할 것인가 ?

감사합니다 .

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