Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.10
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pp.1179-1187
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2019
In today's technology environment, most big data-based applications and solutions are based on real-time processing of streaming data. Real-time processing and analysis of big data streams plays an important role in the development of big data-based applications and solutions. In particular, in the maritime data processing environment, the necessity of developing a technology capable of rapidly processing and analyzing a large amount of real-time data due to the explosion of data is accelerating. Therefore, this paper analyzes the characteristics of NiFi, Kafka, and Druid as suitable open source among various open data technologies for processing big data, and provides the latest information on external linkage necessary for maritime service analysis in Korean e-Navigation service. To this end, we will lay the foundation for applying open data framework technology for real-time data processing.
This paper aims to establish an efficient national R&D Application Programming Interface (API) management system for national R&D data-driven management and explore the possibility of using operational data according to the recent global data openness and sharing policy. In accordance with the trend of opening and sharing of national R&D data, we plan to improve management efficiency by analyzing operational data of the national R&D API service. For this purpose, we standardized the parameters for the national R&D APIs that were distributed separately by integrating the individual APIs to build a national R&D API management system. The results of this study revealed that the service call traffic of the national R&D API has shown 554.5% growth in the year as compared to the year 2015 when the measurement started. In addition, this paper also evaluations the possibility of using operational data through data preparation, analysis, and prediction based on service operations management data in the actual operation of national R&D integrated API management system.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.327-329
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2022
본 논문에서는 AI Hub의 개방 데이터인 '유형별 두피 이미지'를 사용하여 두피 상태에 대한 신경망을 학습한다. 이 두피 상태에는 6가지 상태가 있는데, 각각의 상태들에 대한 평가를 양호(0)부터 심각(3)까지 분류하여 학습한 신경망 모델로 실제 어플리케이션으로 구현하여 사람들의 두피 사진을 찍어서 두피 상태를 진단한다. 이 과정에서 기존 개방 데이터에서 사용했던 값 비싼 두피 진단기를 사용하는 것이 아닌 값싸게 구할 수 있는 스마트폰용 현미경을 사용하여 좀 더 효율적으로 두피 상태를 진단 할 수 있는 어플리케이션을 만들었다. 몇백만 원 상당의 비싼 두피 진단기로 촬영한 사진과 비교하였을 시 평균적으로 65%의 정확도를 보여주고 있으며 데이터가 많은 유형은 77%의 정확도까지도 보여주었다.
The basic assumption of conventional data mining methodology is that the data set of a knowledge discovery process should be fixed and available before the process can proceed. Consequently, this assumption is valid only when the static knowledge embedded in a specific data set is the target of data mining. In addition, a conventional data mining method requires considerable computing time to produce the result of mining from a large data set. Due to these reasons, it is almost impossible to apply the mining method to a realtime analysis task in a data stream where a new transaction is continuously generated and the up-to-dated result of data mining including the newly generated transaction is needed as quickly as possible. In this paper, a new mining concept, open data mining in a data stream, is proposed for this purpose. In open data mining, whenever each transaction is newly generated, the updated mining result of whole transactions including the newly generated transactions is obtained instantly. In order to implement this mechanism efficiently, it is necessary to incorporate the delayed-insertion of newly identified information in recent transactions as well as the pruning of insignificant information in the mining result of past transactions. The proposed algorithm is analyzed through a series of experiments in order to identify the various characteristics of the proposed algorithm.
In this paper, we designed the open service platform based on integrated type of individual customized service and intelligent information technology with individual's complex attributes and requests. First, the data collection phase is proceed quickly and accurately to repeat extraction, transformation and loading. The generated data from extraction-transformation-loading process module is stored in the distributed data system. The data analysis phase is generated a variety of patterns that used the analysis algorithm in the field. The data processing phase is used distributed parallel processing to improve performance. The data providing should operate independently on device-specific management platform. It provides a type of the Open API.
There are criticisms that, despite the proactive government policy on open government data (hereinafter "open data"), certain highly demanded data remains restricted due to legal constraints. In this study, we aim to analyze the factors that limit the opening and utilization of open data, focusing on cases wherein requests for open data provision have been denied. We will explore possible approaches that are in harmony with the Open Data Law while examining the constitutional value of open data, considering the foundational Open Data Charter that underpins the government's data policy. We will also examine cases wherein requests for data provision have been denied for institutional reasons, with nearly half of these cases involving open data that includes personal information. It is necessary to explore the potential for improvement in these cases. Furthermore, considering the recent amendment to the Personal Information Protection Act, which allows for the processing of pseudonymous information without the consent of the data subject for limited purposes, it is an opportune time to consider the need for amending the Open Data Law to facilitate broader access and utilization of open data for the nation. Lastly, we will propose institutional improvement directions aligned with the opening and utilization of open data by examining the constraints of and need for improvement in the selected target laws.
Kim, Chang-su;Kim, Sung-han;Lee, Seung-yun;Jung, Hoe-kyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.836-838
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2013
In recent years, the future direction of information technology social computing, mobile computing, cloud computing. Web technology industries beyond IT convergence technology for the service side of the parameters has been developed. In particular, the rapid increase of data in a web-based open Web and the importance of the next generation Web technology is increasing. In this paper, the next generation Web technology, an open Web and the importance of increasing domestic and international standardization trends were studied.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.11a
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pp.219-220
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2022
In order to meet the trend, construction public data are already disclosing not only data generated at the construction site but also various data ranging from inspection reports and public construction contracts through multiple portals. However, unlike the excellence of the open performance evaluated by the number of data, it is difficult to evaluate the specific level of disclosure because there is no case of analyzing the quality, ease of use, and possibility of further opening of the public construction data set. On the other hand, performance measurement is already performed using an internationally agreed evaluation method in different fields such as real estate, population, and environment. So it is essential to analyze the current status of public data openings in the construction field and to derive improvement tasks. Therefore, this study conducted a survey of researchers with the highest system utilization targeting representative public data open systems in the construction field, such as E-AIS(세움터) and KISCON. To ensure fairness and increase comparability, the questionnaire was composed using evaluation items on implementing public data conducted annually by the World Wide Web Foundation, an international non-profit organization. With these responses, we investigated the status of public data disclosure and opinions on data quality and derived tasks to improve public data disclosure in construction through the analysis of the results.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.09a
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pp.35-41
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2010
지적정보는 정보자체가 가지는 높은 보안과 고유의 특성으로 인해 유통 및 활용에 어려움이 있고, 타 기본공간정보와의 융복합을 위한 상호운영성이 미흡한 실정이다. 하지만, 정보의 개방과 통합은 당연한 시대적 흐름으로서 개방과 통합의 범위는 점차 확대되는 추세에 있다. 최근, 정보의 공개 및 유통을 효율적으로 지원하기 위해 공간정보에 대한 인프라 즉, 표준에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 정보간 융복합과 서비스 측면에서 다양한 분야별로 많은 표준들이 개발, 운영되고 있는데, 특히, 메타데이터 표준이 관심의 대상이 되고 있다. 정보의 유통 및 서비스를 효율적으로 지원하기 위한 메타데이터 표준은 정보에 대한 정확한 설명을 제공하고, 사용자가 정보를 선택하고 활용하는데 도움을 줄 수 있는 부가정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서, 본 연구에서는 지적정보가 다양한 분야에서 활용되고 수요가 창출될 수 있도록 한국의 환경에 맞는 지적정보 메타데이터 표준(안)을 설계하고자 한다. 지적정보의 특성을 감안한 메타데이터 표준의 구성을 통해 정보의 유통 및 서비스를 조기에 실현하고, 타 공간정보와의 융복합을 통한 시너지 창출 및 국가 기본공간정보로서의 역할을 충실히 수행할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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