• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.263-264
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• 2014

공간에 대한 정보는 시간과 함께 사람이 생활을 하는데 있어 반드시 알아야 하는 가장 근본적인 정보이며, 공간정보는 우리가 일상생활이나 특정한 상황에 처해 있을 때 행동이나 태도를 결정하는 중요한 기초정보와 기준을 제시한다. 미래의 공간정보사회에서는 지능 사물이 공간정보를 이용하고 인간은 간접적으로 활용하는 서비스로 진화한다. 미래의 공간정보는 상황정보, 실시간성, 다양성(풍부성), 정밀성을 바탕으로 빅데이터와 클라우드 기술이 융합되어 사용자 중심의 맞춤형 서비스가 제공될 것이다.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.11 no.6
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• pp.185-194
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• 2016

Recently, as the popularization of the mobile and the internet, the need of big data technology using a vast amount of data which contains the information has emerged. Big data technology has been used in various fields but use of the public sector is still insufficient. So, this study applies them. This study explores factors influencing silver industry as keywords, graving has effect on the present as well as future society. Results, five variables are 'silver Industry', 'senior citizen who lives alone', 'aging', 'birth' and 'retirement' were searched, and it was confirmed that they are correlated with one another. Results of analyzing the influence of the other four parameters on "Silver Industry", they have an effect significantly. In addition, it proposed the need of the 'providing living space of senior citizen who lives alone', 'childbirth support policy', 'support to vitalize silver startup senior manpower of technology' as an alternative to develop the silver industry. This study provided the theoretical implications that is exploring factors through a quantitative approach using big data and the practical implication is to suggest an alternative.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.46 no.1
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• pp.75-86
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• 2016

This study examines the social issues between the central and local governments related with the underground space after happenings of sinkholes in Jamsil area in July, 2014. In this study, we consider the keyword network of the social network analysis as a research methodology. The social issues regarding the underground space have been dealt with through the analysis of the centrality and group density to know the attributes of the network. The results show that the government has been steadily helpful to the local governments for establishing the socialized law for the underground space. This research suggests that the laws and technologies as to the underground space issues cooperate each other in the future. It also shows that the government should enact the policies and the national plans for the development of the underground.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.4
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• pp.81-99
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• 2020

Origin-destination data have been collected and utilized for demand analysis and service design in various fields such as public transportation and traffic operation. As the utilization of big data becomes important, there are increasing needs to store raw origin-destination data for big data analysis. However, it is not practical to store and analyze the raw data for a long period of time since the size of the data increases by the power of the number of the collection points. To overcome this storage limitation and long-period pattern analysis, this study proposes a methodology for compression and origin-destination data analysis with the compressed data. The proposed methodology is applied to public transit data of Sejong and Seoul. We first measure the reconstruction error and the data size for each truncated matrix. Then, to determine a range of principal components for removing random data, we measure the level of the regularity based on covariance coefficients of the demand data reconstructed with each range of principal components. Based on the distribution of the covariance coefficients, we found the range of principal components that covers the regular demand. The ranges are determined as 1~60 and 1~80 for Sejong and Seoul respectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.773-776
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• 2020

웹 뉴스 기사는 태풍과 같은 재해 발생상황에 대한 신속하고 정확한 정보를 포함하고 있다. 예를 들어, 태풍의 발생시점, 이동·예측경로, 피해·사고 현황 등 유용한 정보를 텍스트, 이미지, 동영상의 형태로 관련 상황정보를 전달한다. 그러나 대부분의 재해재난 관련 뉴스 기사는 특정 시점의 정보만을 웹페이지 형태로 제공하므로, 시계열 측면의 연결성을 지니는 기사들에 대한 정보를 전달하기 어렵다. 또한 시간적 변화에 따라 기사 내용에 포함된 장소, 지역, 건물 등의 지명에 대한 공간적 정보를 지도와 연계하여 정보를 전달하는데 한계가 있어, 시공간적 변화에 따른 특정 재해재난 상황정보에 대한 전체적인 현황파악이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 시각화 측면에서 이러한 한계를 극복하기 위해, 1) 웹크롤링을 통해 구축된 뉴스 빅데이터를 자연어 처리를 통해 태풍과 관련된 뉴스 기사들을 추출하였고, 2) 시공간적 관련 정보를 지식그래프로 구축하였고, 이를 통해 최근 발생한 태풍 사건들과 관련된 뉴스 정보를 시계열 특성을 고려하여 3) 인터렉티브 지도 기반의 태풍 상황정보를 시각화하는 방안을 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.99-101
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• 2015

현재 다양한 센서 기기에서 쏟아지는 대용량의 정형/비정형의 스트림 데이터의 경우 기존의 단일 스트리밍 처리 시스템 만으로 처리하기에는 한계가 있다. 클러스터의 디스크가 아닌 메모리들을 사용하여 대용량 데이터 처리를 할 수 있는 Spark 는 분산 처리 임에도 불구하고 강력한 데이터 일관성과 실시간성을 확보할 수 있는 플랫폼이다. 본 연구에서는 대용량 스트림 데이터 분석 시 발생하는 메모리 공간 부족과 실시간 병렬 처리 문제를 해결하고자, 클러스터의 메모리를 이용하여 대용량 데이터의 분산 처리와 스트림 실시간 처리를 동시에 할 수 있도록 구성하였다. 실험을 통하여, 기존 배치 처리 방식과 제안 시스템의 성능 차이를 확인 할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.9
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• pp.371-376
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• 2015

The Internet of Things (IoT) significantly increases the amount of data. Database compression is important for big data because it can reduce costs for storage systems and save I/O bandwidth. However, it could show low performance for write-intensive workloads such as OLTP due to the updates of compressed pages. In this paper, we present practical guidelines for the performance improvement of database compression. Especially, we propose the SELECTIVE strategy, which compresses only tables whose space savings are close to the expected space savings calculated by the compressed page size. Experimental results using the TPC-C benchmark and MySQL show that the strategy can achieve 1.1 times better performance than the uncompressed counterpart with 17.3% space savings.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.177-178
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• 2016

사회가 점점 더 복잡해지고 정보통신 기술의 급격한 발달 및 스마트 폰을 비롯한 모바일 기기들의 일반화로 인해 라이프 로그와 같은 빅 데이터에 대한 사회적인 관심 및 활용이 필요성이 증대되고 있다. 특히 일반인들뿐만 아니라 장애인들이 쉽게 접근할 수 있는 공간자료를 포함한 소셜미디어(SNS) 자료들은 장애인들의 라이프 스타일을 분석할 수 있는 각종 가치 있는 정보들을 포함하여 장애인들에게 꼭 필요한 여러 사회복지 서비스를 발굴하고 제공할 수 있는데 효율적으로 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 장애인들이 자발적으로 가장 많이 생산해 내는 자료인 공간정보를 포함한 소셜미디어 데이터를 통해 장애인들에게 가장 필요한 생활 밀착형 사회서비스를 발굴하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.710-711
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• 2015

IT 산업의 발전에 따라 생성되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 빅 데이터는 여러 대의 컴퓨터로 구성한 하둡 클러스터를 이용하면 상당히 빠른 속도로 처리할 수 있으나, 일반적으로 하둡 클러스터를 구성하기 위해 많은 비용과 공간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 미니 PC로 하둡 클러스터를 구성하여 비용 및 공간적 문제점을 해결하고, 구축한 하둡 클러스터를 이용한 트렌드 분석 서비스를 제안하였다. 실험 결과 미니 PC로 이루어진 하둡 클러스터가 고가의 서버보다 트랜드 분석에 더 좋은 처리 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.409-412
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• 2019

국내의 미세먼지 문제가 심각해짐에 따라 대기 오염에 관한 분야의 관심이 높아지고 있다. 현재 정부는 최근 IT 융합 기술의 발전에 따라 빅데이터, 클라우드, 등 사물인터넷 기반 장치의 확산 및 고도화를 위한 기술 접목에 많은 지원과 관심을 보이며 기상청을 통해서는 국내 대기 오염으로 인한 사회적 비용을 낮추기 위해 공공 데이터(Application Program Interface, API)를 활용 다양한 정보 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기상청에서 제공하는 정보 서비스에는 한계가 있다. 특히 기상청에서 운영되고 있는 장비들은 고가의 장비로써 비용 및 공간적 설치 제약이 따르며, 약 15km 범위를 한 개소로 담당하여 기상 데이터에 대한 신뢰도에 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 오픈 하드웨어 기반 소형 기상관측 장비를 활용한 기상지수 및 미세먼지 측정 데이터 제공 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기상 계측이 필요한 지역의 작은 공간을 활용, 기상관측 장비를 통해 관측된 데이터와 기상청에서 제공하는 생활 기상지수 알고리즘을 토대로 해당 지역에 맞는 맞춤형 정보를 제공하여 사회적 비용을 낮출 수 있을 것으로 기대한다.