• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.889-892
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• 2020

현재 식품의약품안전처에서 공공데이터 포털에 제공하는 정보에 의하면 국내에는 20,000종 이상의 약이 유통되고 있다. 식약처와 여러 제약회사에서 기본적인 약 정보를 제공하고는 있지만 정확한 처방전이나 설명서가 없는 경우에 무분별한 약 복용의 위험성을 안고 있다. 일부 약 검색을 지원하는 사이트가 있으나 세부 사항을 사용자가 일일이 선택하고 입력해야 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 스마트폰을 이용하여 알약을 촬영하면 해당 약을 인식하고 상세 정보를 알려주는 딥러닝 모델을 설계하였다. CNN 신경망을 사용하여 약의 모양, 색상, 마크, 분할선 등을 기준으로 분류하고 인식된 약의 세부 정보는 공공데이터로부터 받아온다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.26-36
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• 2019

현재 국내 건설사업의 건설 관련 정보는 약 30개 기관의 개별시스템으로 분산되어 수집 관리되고 있어 정보보유 기관, 정보항목 및 내용, 조회 방법 등을 파악하기 어렵고 데이터의 단절로 활용에 한계가 있다. 기획, 설계, 시공, 유지관리 등 시설물 및 건축물의 생애주기 각 단계별 정보가 발주 업무수행 과정에서 형성되는 행정자료 구축의 성격에 머물러 전 생애주기에 걸친 이력정보 데이터 구축과 그를 바탕으로 한 수요자 맞춤형 빅데이터 활용이 부족하다. 공공시설 투자 및 관리 효율화를 통한 경제성 제고, 부실과 비효율의 최소화를 통한 품질향상, 시설물 건축물의 성능 향상을 통한 안전 및 삶의 질 제고 등을 위해 정보의 통합관리가 필요하다. 이에 본 연구에서는 시설물의 생애주기 단계별로 각기 다른 정보 시스템(DB)에 흩어져 관리되고 있는 정보를 파악하고, 이를 통합 활용할 수 있는 기반 구축을 위해 (가칭) "생애주기통합 건설정보포털"의 개념적 구성을 제안하고, 물리적 구축에 앞서 짚어봐야 할 제반여건 정비 등 추진방안을 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.145-150
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• 2023

지하철은 사람들이 일상적으로 이용하는 대중교통으로 자리잡고 있다. 특히 2호선은 지하철 승객이 하루동안 가장 많이 이용하는 역들이 포함되어 있는 호선으로 출퇴근 시간대에는 높은 혼잡도로 인해 압사사고의 위험성이 높아지고 있으며, 이는 지하철을 이용하는 사람들의 안전성과 쾌적함을 저하시킨다. 따라서 지하철 역사 내 혼잡도 예측을 바탕으로 높은 혼잡도로 인해 발생하는 문제를 대비할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 출퇴근 시간대 혼잡 여부를 판별하는 머신러닝 분류 모델을 제안한다. 선행연구를 통해 지하철 혼잡도에 영향을 주는 변수를 파악하고, 공공데이터포털에서 출퇴근 시간대의 2호선 지하철 혼잡도 데이터셋을 수집하여 머신러닝을 기반하여 2호선 지하철 역사 내 혼잡 여부를 예측한다. 본 연구에서 제안하는 출퇴근 시간대 2호선 역사 내 혼잡도 예측 모델은 지하철 이용객의 안전과 만족도를 향상시키기 위한 지하철 운영 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제31권1호
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• pp.139-153
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• 2018

최근 정부의 친환경 정책에 따라 태양광 발전 설비가 지속적으로 증가하고 있다. 태양광 발전량은 에너지원인 태양의 특성상 계절에 따라 하루 중 발전이 이루어지는 시간이 일정하지 않다. 이러한 특성으로 인해 태양광 발전량 예측에서는 연속된 시간간격으로 수집된 자료에 적용할 수 있는 시계열 모형 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 연속된 시간자료를 각 시간대 별로 분리, 재구성하여 24개의 (1시-24시) 일별 자료 형태로 예측에 활용하는 방법이다. 강원도 영암 태양광 발전소의 시간별 발전량 자료를 공공데이터포털에서 수집하여 연구하였다. 기존방법과 제안된 방법의 성능차이를 비교하기 위해 ARIMAX, 신경망(neural network model) 모형을 동일한 모형과 변수를 가지는 환경에서 성능차이를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.239-240
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• 2022

본 논문은 안드로이드 플랫폼의 내장 센서 중 만보기 기능을 구현할 수 있는 걸음 횟수 센서(Step Counter Sensor)와 걸음 감지 센서(Step Detector Sensor), GPS 센서, Google Map API, 공공 데이터 포털 Open API를 활용하여 국내 여행지 및 국내 지역 축제 정보를 제공하는 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 특정 걸음 수를 달성했을 때 국내 여행지를 무작위로 추천하여 추천 지역까지의 걸음 수를 카운트하는 방식으로 사용자에게 목표를 부여하고, 추천 국내 여행지 방문 및 축제 참여 기회와 성취감을 얻도록 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.903-913
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• 2015

농림수산식품교육문화정보원에서는 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스를 시작하였으며 포털 내에 구축된 빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공하고 있다. 추천시스템의 특징은 첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다. 둘째, 추천시스템 구축 초기에는 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다. 이는 사용자 개인정보가 없는 상황에서도 다양한 식품 선호를 반영할 수 있도록 하여 추천실패율을 낯춘다. 셋째, 디리슐레-다항분포를 이용하는 추천 알고리즘을 적용하여 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천이 가능하도록 하였다. 이 외에도 추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량, 관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 등 다양한 정보를 제공하여 농식품 분야 정보에 관심을 높일 수 있도록 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.974-975
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• 2023

2023 년 워크넷 구직자 데이터에 따르면 취업 취약 계층은 46.4%를 차지하며, 2019 년 KOSIS 국가 통계 포털에 따르면 취업 기관 및 프로그램 이용 경험이 없는 자는 전체의 93.7%를 차지한다. 이러한 현황은 대면 프로그램 부담과 정보 부족이 원인으로, 취업 기관 및 지원 프로그램의 활용도가 낮음을 의미한다. 일자리 및 자격증 등의 정보를 각각 찾아야 하는 불편함과 대면 활동 부담, 및 구직자 간의 정보 공유 어려움 등이 문제가 된다. 이를 해결하기 위해 웹 프로그램을 통해 사회적 취약 계층인 경력 단절 여성, 노인, 청년에게 구직 관련 정보를 제공하고 메타버스 가상 공간에서 다양한 활동을 통해 취업 취약 계층에게 적극적인 도움을 제공하는 서비스를 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.388-390
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• 2021

본 논문은 키패드, 도트매트릭스, 라이다센서, NFC 리더기를 부착한 임베디드 보드와 공공데이터포털 Open API 시스템과 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)를 사용하여 시각장애인의 버스 탑승에 도움을 줄 수 있는 시스템을 소개한다. 이용자는 NFC 리더기 및 키패드를 통해 희망하는 버스번호를 입력한 뒤, Open API 실시간 데이터를 통해 해당 버스의 위치 및 도착예정시간 정보를 시스템에 입력해놓은 음성 출력을 통해 얻는다. 또한 도트매트릭스로 버스번호를 출력하여 기사와의 상호작용을 대기함과 동시에 딥러닝 알고리즘(YOLOv5)은 정차하는 버스 번호를 실시간 인식하고 거리센서로 버스와의 거리를 감지하여 정차유무정보를 확인, 전달하는 시스템을 제안한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.181-188
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• 2020

급증하는 항공 여객의 성장세에 맞춰 여객 터미널의 규모가 대형화됨에 따라 출발, 도착, 환승 여객들이 소지한 수하물을 최단 시간 내에 신속, 정확하게 처리할 수 있는 다양한 데이터 기술들이 접목된 첨단 수하물 처리시스템(Baggage Handling System; 이하 BHS)이 필수 요소가 되었다. 따라서 본 연구에서는 공항 수하물 처리시스템 운영의 고도화를 위해, 프로세스 관점의 데이터 분석 방법론을 통한 국내 공항의 수하물 처리능력 분석 방법을 소개하고, 이벤트 로그 기반 주요 지점의 정확한 부하예측 방법을 제시하여, 자원의 선제적 배치 및 flight-carrocel 스케줄링 최적화 문제 등 향후 첨단화된 BHS 운영 전략으로 이어질 수 있도록 한다. 분석에 사용된 데이터는 공공데이터 포털에서 얻을 수 있는 '전국 공항 수송실적', '항공기 운항 정보' API를 활용하였다. 국내 공항 BHS 시뮬레이션 모델에 해당 방법을 적용한 결과, 높은 수준의 예측성능을 확인 할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.177-186
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• 2022

본 연구의 목적은 공공데이터 포털에 공개된 성남시 도서관 강좌정보 데이터를 토대로 코로나19 발생 이전과 이후 시점의 프로그램 개설 현황을 분석해 포스트 코로나에 대비한 프로그램 운영 방안을 제안하고자 하는 것이다. 이를 위해, 성남시에서 업로드한 파일의 중복 및 오류 데이터 정제 과정을 거쳐 정리한 1,317건의 데이터를 바탕으로 ①프로그램 주제 및 형태 구분, ②프로그램 대상 이용자 분포, ③프로그램 개설 형태(온라인/오프라인), ④프로그램 개설 시기 및 운영 일수, ⑤이용자들이 선호하는 프로그램의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과, 코로나19 이전에는 온라인 강좌가 개설된 바 없으나, 2020년 8월 이후부터 온라인 강좌가 본격적으로 개설되었다. 또한 2019년은 영유아 및 초등학생을 대상으로 한 체험활동 강좌가 많았으나 2020년은 성인과 초등학생을 대상으로 한 독서활동 강좌가 증가했다. 온라인 강좌 형태는 온라인 화상회의 프로그램을 이용한 실시간 강의, 유튜브 영상 시청 및 라이브 방송, 네이버 밴드 및 카페 활용 등으로 다양하게 나타났다.