활동 기반 인텔리전스 : 행동 분석을 통해 미확인 및 해결 주체 발견 - 우수 기고문<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />편집자 주 :이 논문은 JMP Discovery Summit 2016 참석자가 선정한 최고 기고 물로 선정되었습니다.
패트릭 빌트 겐 , Ph.D, Vencore 분석 팀장
ABI (Activity-based Intelligence)는 국가 보안을 향상시키기 위해 공간적으로 활성화 된 "빅 데이터"를 사용하는 인텔리전스 분석을위한 새로운 방법론입니다. 테러 대응을 위해 개발 된 ABI 방법은 광범위한 지능 문제에 적용되고 있습니다. 점점 더 많은 분석가들이 통계적으로 사고하고 여러 유형의 데이터를 통합하여 공간과 시간에 걸친 복잡한 인간 행동을 이해하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 프레젠테이션에서는 JMP가 공간과 시간에 따라 데이터를 시각적으로 탐색하는 도구로 사용되는 방법을 보여줍니다. JMP의 링크 된 데이터 측면에서 인텔리전스 분석가가 공간 뷰와 통계 뷰를 원활하게 이동하고 데이터를 동적으로 필터링하여 패턴과 트렌드를 이해할 수 있음을 보여줍니다. JMP의 직관적 인 그래픽 인터페이스를 통해 분석가는 이전에 알려지지 않은 엔티티 (사람, 차량)를 발견하고 데이터 세트 전반의 활동을 상호 연관 시키며 인간 차원의 복잡한 활동을 설명하는 대화식 "공간 스토리"를 개발할 수 있습니다. 이 방법들이 정부 정보 분석가들에 의해 사용 되긴하지만, 발표자는 상업적 마케팅과 사물의 인터넷으로부터 공개적인 예를 보여 주며 기본 원리를 설명하고이 방법들이 다른 분야의 기술들과 어떻게 상호 교류 될 수 있는지에 대한 토론을 자극합니다.
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