• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2016.08a
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• pp.19-22
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• 2016

본 연구는 빅데이터의 처리 저장 등과 같은 기술적 측면이 아닌 분석 활용적 측면에 초점을 맞춰 관련 학문분야를 파악하고 분야 간 지적구조를 규명하고자 하였다. 연구 결과 빅데이터 관련 연구들이 주제분야에 따라 명백한 차이를 보이고 있음을 확인할 수 있었다. 주제범주 분석을 통해 공학 기술(34.60%), 사회과학(25.24%), 자연과학(23.14%), 의학 보건학(14.85%) 등은 관련 연구가 비교적 고르게 분포되어 있지만, 인문학(1.69%)과 농업과학(0.21%)은 연구가 미비함을 알 수 있었다. 네트워크 분석 결과 사회과학 분야(31.58%)에 비해 공학 및 자연과학 분야(68.42%)의 빅데이터 연구가 더 활발함을 확인할 수 있었다. 또한 공학 및 자연과학 분야 연구들은 다양한 주제분야를 다루는 반면 사회과학 분야에서는 아직 한정된 주제분야에서 연구가 진행되고 있음을 알 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.12
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• pp.241-249
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• 2020

The citation information of academic resources contains the knowledge flow from previous research, so it is possible to connect fragmented research in relational aspects. The citation information can grasp the overall flow of research, so it can promote convergence research such as developing existing research or deriving related fields. Therefore, in this study, the citation information of academic literature, which was previously provided at the level of simple disclosure, was reconstructed based on the citation relationship. Through this, backward and forward citation analysis were conducted based on time series, and the research flow was analyzed by setting the citation stage. Finally, we developed an academic information service that visualizes the main research contents of backward and forward citation based on time series. This accesses academic resources through the meaning contained in the citation information.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.16 no.1
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• pp.63-100
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• 2013

Research data means data in the form of facts, observations, images, computer program results, recordings, measurements or experiences on which an argument, theory, test or hypothesis, or another research output is based. Data may be numerical, descriptive, visual or tactile. Scientific research is changing because of the paradigm shift. It is all being affected by the data deluge, and a data-intensive science paradigm is emerging. Hence, paradigm shift in scientific research led to increase of value and importance of scientific data. Essential to the creative research and development for scientific data can be reused efficiently is the sharing and utilization of establishing management system. Establishing of management system for sharing and utilization of scientific data should be done at the national level, but compared with Europe, Australia, the United States, China, the management system of Korea doesn't have not linkage or efficiency or internal stability. Australia, the United States, China continues to expand a Mid- and Long-Term policy making, legislation, its investment in infrastructure, so as to promote the utilization of data, such as collection, management and maintenance of scientific data through the relevant agencies at the national level. This study consider legislation cases and management policies of the above countries to the end to that establish management system for the efficient and fair sharing and utilization of scientific data and the legal system, and that provide scientific data legislation and policies related to the future of our country.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.181-183
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• 2022

본 논문에서는 과학빅데이터를 전송하는 방법으로 과학실험장비 에서 발생하는 빅데이터를 유선네트워크에서의 고속전송하는 기술 방안과 과학실험장비 내부에서의 데이터를 송수신하기 위한 근거리 고속 무선네트워크 기술에 대한 적용기술을 살펴보고자 한다. 이러한 유무선 네트워킹 기술이 해결하고자 하는 기술적 요소 등을 살펴보고 적용가능한 기술방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.21-23
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• 2012

과학 연구에 있어서 데이터 집약형 컴퓨팅은 데이터의 대형화와 함께 그 중요성이 날로 더하여지고 있다. 데이터 집약형 컴퓨팅은 대용량 데이터의 분석을 통해 과학적 지식을 발견하는 것을 목적으로 하고 있으며, 그 처리 방법에 있어서 데이터 병렬화 기법을 주로 사용하게 되는데, 이는 클라우드 컴퓨팅을 통해 도움을 받을 수 있는 계산 처리 방식이다. 또 데이터 집약형 컴퓨팅 서비스에서는 데이터의 검색 및 추출, 전송 등에 있어서 대용량의 데이터를 다룰 수 있는 고도화된 기술을 필요로 하게 된다. 본 연구에서는 대규모 과학 데이터 분석을 위해서 필요한 연구 환경을 유연하고 확장성 있게 제공하는 데이터 집약형 클라우드 서비스를 제안하였다. 본 연구의 목표 시스템은 대량의 데이터 분석을 위해 필요한 다양한 형태의 플랫폼, 응용 프로그램, 시스템 프로그램 등을 제공하는 클라우드 기반의 분석 서비스와 데이터 속성에 기반하여 빠른 검색 및 추출, 효율적인 전송을 제공하는 데이터 서비스로 이루어진다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.37 no.1
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• pp.49-59
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• 2024

The popularity of data science, influenced by the trends from the United States around 2010, has significantly impacted the education of various statistics departments at domestic universities. However, it is challenging to find research papers in domestic academic journals that address the efficient teaching of data science topics in relation to computing environment. This article will discuss and propose the establishment of a suitable computing infrastructure for the education and research in statistics and data science departments in domestic universities.

• Journal of Information Management
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• v.42 no.3
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• pp.55-69
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• 2011

In the modern scientific R&D, the efficient acquisition, curation, analysis and visualization are core elements of the science development. The value of scientific data is very important in data intensive research. An output of scientific data is drastically increasing. However we have only each individual system of scientific data in now. Therefore We feel a lack of efficiency of scientific data. In this paper, We analyze an economic ripple effects in terms of production inducement effect, added value inducement effect, labor inducement effect and forward backward linkage effect of national scientific data center construction using an input-out analysis of the bank of Korea(2009). We also examine an economic propriety of national scientific data center construction.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.436-438
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• 2022

National Research Data Commons aims to build a system that can be used jointly by arranging analysis resources such as computing infrastructure, software, toolkit, API, and services used for data analysis together with research data to maximize the use of research data. do. The sharing and utilization system for publications and research data in the R&D process is well known. However, the environment in which data and tightly coupled software and computing infrastructure can be shared and utilized is insignificant and there is no management system. In this study, a data model is designed to systematically manage information on digital research resources required in the data-oriented R&D research process. This will be used to register and manage digital research resource information in the National Research Data Commons Service.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2017.08a
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• pp.101-101
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• 2017

연구 성과물에 대한 접근성을 개선함으로써 다른 연구에도 도움을 주어 또 다른 과학적 발명과 발견에 기여할 수 있어야 한다는 오픈 사이언스의 철학이 전세계적으로 설득력을 얻으면서 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 사회적 논의도 활발하게 이루어지고 있다. 또한, 지난 몇년 동안 글로벌 표준식별자 개발, 메타데이터 및 인용 방식의 표준화, 데이터 리포지토리 구축 등 연구 데이터 공개 및 출판을 위한 기술이 비약적으로 발전하고 있다. 전통적으로 학술지 논문의 부속 자료로 여겨지던 데이터(연구 데이터)는 이제 다양한 분야에서 논문과는 독립적으로 데이터 리포지토리에 기탁되어 공개되거나 데이터 저널에 출판되기도 한다. 그러나 학술 논문의 출판과는 달리 데이터 출판은 종종 다른 용어와 의미로 정의되기도 하며 분야마다 데이터 출판의 방식과 구현의 정도가 크게 다르다. 본 연구에서는 현재 진행 중인 데이터 공개 및 출판 이니셔티브를 소개하고 데이터의 공적 이용가능성, 문서화, 인용, 식별자 부여, 검증 및 데이터 출판의 단계별 구현 사례를 분석한다. 또한 국내에서 데이터 출판과 관련하여 수행 중인 과제를 검토한다. 마지막으로, 학술 정보 출판과 연구데이터 관리를 도서관의 기능으로 인식하고 출판과 관련한 다양한 관심사를 논의하는 도서관 중심 이니셔티브를 살펴봄으로써 데이터 출판과 관련한 도서관의 역할을 모색하고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.6
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• pp.5-14
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• 2023

최근 산업제어시스템을 대상으로 하는 보안 사고가 지속적으로 증가함에 따라서 이상탐지 시스템에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 AI 기술의 급속한 발달과 함께 수준 높은 AI기반 이상탐지시스템이 연구되고 있다. 이러한 AI 모델은 산업제어시스템 환경에서 적용할 수 있도록 실시간의 처리가 필요하며, 데이터 세트의 학습에는 산업제어시스템 특성을 고려하는 것이 요구된다. 따라서, 데이터 세트가 산업제어시스템에서 적합하게 활용될 수 있는지 판별할 수 있는 세부 기준을 마련하게 된다면, 우수한 데이터 세트의 활용을 통해 산업제어시스템을 위한 AI 모델의 성능이 향상될 것으로 보인다. 본 논문에서는 산업제어시스템의 AI 침입 탐지시스템의 성능 향상을 위한 데이터 품질 연구의 동향을 조사하고, 향후 발전을 위한 방향성을 구체적인 평가항목을 통해 제시하고자 한다.