• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.2
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• pp.1-12
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• 2021

With the recent 4th Industrial Revolution, the growth and value of big data are continuously increasing, and the government is also actively making efforts to open and utilize public data. However, the situation still does not reach the level of demand for public data use by citizens, At this point, it is necessary to identify research trends in the public data field and seek directions for development. In this study, in order to understand the research trends related to public data, the analysis was performed using topic modeling, which is mainly used in text mining techniques. To this end, we collected papers containing keywords of 'Public data' among domestic and foreign research papers (1,437 domestically, 9,607 overseas) and performed topic modeling based on the LDA algorithm, and compared domestic and foreign public data research trends. After analysis, policy implications were presented. Looking at the time series by topic, research in the fields of 'personal information protection', 'public data management', and 'urban environment' has increased in Korea. Overseas, it was confirmed that research in the fields of 'urban policy', 'cell biology', 'deep learning', and 'cloud·security' is active.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.23 no.4
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• pp.43-48
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• 2016

• It's Smart Media
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• v.2 no.3
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• pp.18-25
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• 2013

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.7
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• pp.21-27
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• 2016

Big Data is gathering all the attention from every business community. Pervasive use of machine-to-machine (M2M) applications and mobile devices bring an explosion of data. By analyzing this data, the private and public sectors can benefit in the areas of cost reduction and productivity. The Korean government is actively pursuing Big Data initiatives to promote its usage. This paper aims to select industries which fit for the development of Big Data with a verification of the experts. The analytic hierarchy process (AHP) is applied to systematically derive the opinion of more than 50 professionals. Medical / welfare, transportation / warehousing, information and communications / information security, energy, the financial sector have been identified as promising industries. The results can be utilized in developing Big Data best practices thus contributing industrial development.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.72-72
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• 2022

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히 기후변화로 인한 기온상승은 사계절이 뚜렷한 우리나라의 기후도 동남아와 같은 아열대 기후로 변하고 있는 추세이다. 기후변화 전망보고서에 따르면는 우리나라의 연 강우량이 현재(1,491mm)보다 약 11% 증가(1,658mm) 하고, 연평균기온이 현재 대비 2040년대 0.7℃, 2090년대 3.1℃ 상승할 것으로 전망했다. 기후변화에 의한 여름철 기온 상승과 겨울철 기온 하강은 에너지 소비량과 소비 패턴 변화를 유발하고 에너지 수요와 공급 불일치의 원인이 된다. 이에 정부에서는 기후변화에 적응하기 위해 화석연료 기반의 에너지 생산에서 그린에너지를 이용한 에너지 생산으로 전환이 효과적이라고 공표하였다. 이어 2050년까지 탄소중립 달성을 위해 신재생에너지르 통한 도전과제를 제시하였으며, 기업 및 공공기관의 RE100참여를 확대하고 활용 가능한 유망 재생에너지원을 발굴을 목표로 하고 있다. 이에 본 연구팀은 국가 기상재해·그린에너지 빅데이터 센터를 설립하여 정부의 다양한 이행수단의 근거 데이터를 제공하고, 민·관에서 활용 할 수 있는 그린에너지 데이터를 제공하고자 한다. 본 센터에서는 침수예측데이터, 풍력, 태양광, 소수력, 수열 잠재 에너지 데이터를 생산하고 있으며, 각 데이터에 대한 활용 및 서비스 방안을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.829-832
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• 2014

최근 사람 간 소통채널인 소셜미디어는 매스미디어 중심의 정보유통의 흐름을 바꿔놓으며 기업, 공공기관 등에서 가치를 찾는 핵심자원으로 관심을 받고 있다. 재난관리도 기존의 정부중심 대응에서 벗어나 소셜미디어, 즉 소셜 빅데이터를 활용한 국민 참여형 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 재난관리를 위해 실시간 소셜 빅데이터를 모니터링하는 시스템인 국립재난안전연구원의 소셜 빅보드(Social Big Board)를 소개하고, 이 시스템의 재난이슈 탐지의 정확성 향상을 위해 새롭게 개발된 재난유형별 관련도에 기반한 재난이슈 탐지기법을 설명하며 실험 및 평가결과를 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.7 no.6
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• pp.1259-1273
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• 2012

As a society of knowledge and information has been developed rapidly, because of changing from web environment to ubiquitous environment, a lot of countries across the world as well as S. Korea for national information with electronic Government have a variety of changes with big data. So this study is about development for national information and e-government of S. Korea with public data as big data analysed by the application of scenario planning. And then this research focused on the strategy consulting of national information with e-Government of S. Korea for utilization of public data as big data analysed by the application of 'scenario planning' as a foresight method. As a result, the future policy for utilization of public data as big data for national information with electronic government of S. Korea is to further spur the development of technology for linked data with semantic web for 'understanding of machine' than 'understanding of man'.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.12
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• pp.461-468
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• 2022

Development of the big data industry, the cases of providing data utilization services on digital platforms are increasing. In this regard, research in data-related fields is being conducted to apply the FAIR principle that can be applied to the assessment of (meta)data quality, service, and function to data quality evaluation. Especially, the European Open Data Portal applies an assessment model based on FAIR principles. Based on this, a data maturity assessment is conducted and the results are disclosed in reports every year. However, public data portals do not conduct data maturity evaluations based on metadata. In this paper, we propose and evaluate a new model for data maturity evaluation on a big data platform built for multiple domestic public data portals and data transactions, FAIR principles used for data maturity evaluation in Europe's open data portals. The proposed maturity evaluation model is a model that evaluates the quality of public data portal datasets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.577-580
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• 2018

지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.1085-1089
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• 2015

Text-mining technique in the past had difficulty in realizing the analysis algorithm due to text complexity and degree of freedom that variables in the text have. Although the algorithm demanded lots of effort to get meaningful result, mechanical text analysis took more time than human text analysis. However, along with the development of hardware and analysis algorithm, big data technology has appeared. Thanks to big data technology, all the previously mentioned problems have been solved while analysis through text-mining is recognized to be valuable as well. However, applying text-mining to Korean text is still at the initial stage due to the linguistic domain characteristics that the Korean language has. If not only the data searching but also the analysis through text-mining is possible, saving the cost of human and material resources required for text analysis will lead efficient resource utilization in numerous public work fields. Thus, in this paper, we compare and evaluate the public document classification by handwork to public document classification where word frequency(TF-IDF) in a text-mining-based text and Cosine similarity between each document have been utilized in big data environment.