• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.85-86
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• 2022

화재 발생 시 많은 인명 및 재산피해가 발생하는 물류시설의 경우 이러한 화재안전성 강화가 필요하며 이를 위해서는 현장조사를 기반으로 하는 기초데이터 수집과 2D CAD및 적재 3D 모델링 데이터 구축 등 종합적인 화재안전 데이터가 필요하다. 이에 본 연구에서는 물류시설 화재안전성 강화를 위해 필요한 기반데이터를 제공하기 위하여 현장조사 데이터를 기반으로 화재안전 DB를 구축하였다. 20개소 이상의 물류시설 현장 데이터를 조사한 결과 유지관리상태가 양호하거나 다소 미흡한 실태를 파악하였다. 이러한 현장 조사 데이터를 기반으로 화재안전정보를 도면화하고 이를 3D 모델링을 통한 데이터셋을 구축하여 화재안전관리 기술개발에 필요한 데이터를 수집 및 가공하여 제공하였으며, 이를 통해 향후 물류시설의 화재 안전성 및 위험도 관리 기술 개발을 위해 적극 활용할 예정이다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.491-496
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• 2022

최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.349-354
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• 2007

본 연구의 목적은 효율적인 비오톱지도 제작 및 환경관리를 위한 프레임웍 데이터의 제작 방안을 연구하는데 있다. 비오톱지도를 작성하기 위해 필요한 원시데이터를 취합 및 통합과정을 통해 무결점의 프레임웍 데이터를 제작할 필요가 있다. 본 연구에서는 인천지역 환경관리를 위한 비오톱지도 제작의 기초데이터인 프레임웍 데이터 제작방안에 대하여 연구하였다. 비오톱지도는 지표면의 형태와 위치의 기준을 나타내는 지형주제도, 단위비오톱 형상의 기준이 되는 도시주제도, 도시생태현황을 나타내는 도시생태조사도 등을 기반 데이터로 사용하여 제작되어지며, 각 주제도는 다양한 형태의 원시자료로부터 추출 및 가공되어 비오톱지도의 기반데이터로 사용되는데 이 기반데이터가 논리적, 물리적으로 정확하게 제작되어야 정확한 비오톱지도가 제작될 수 있으므로 이를 비오톱 지도 제작을 위한 프레임웍 데이터로 분류하여 본 연구를 통해 구제적인 작성 방안을 연구하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2002.03a
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• pp.83-88
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• 2002

최근 들어 무선인터넷 및 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전과 함께 향후 그 수요가 증대될 것으로 예상되는 분야가 위치기반 서비스(LBS: Location Based Service) 기술이다. 위치기반 서비스는 이동 통신을 통하여 사람 및 사물의 위치를 파악하고 이를 활용한 부가 응용 서비스로 국가 정보기술 인프라의 주요 영역을 점유하고 있는 GIS의 차세대 핵심 기술로 발전이 예상되는 분야이다[3][4]. 현재 3GPP나 3GPP2, OGC, LIF와 같은 여러 표준화 기구 및 산업체에서 위치기반 서비스와 이를 위한 시스템에 대한 연구가 진행중이며 위치기반 서비스를 위한 데이터 모델 표준화 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 상황이다. 위치기반 서비스를 위한 데이터 표준화 모델은 이미 구축된 공간 데이터베이스의 재사용과 위치기반 서비스들간의 상호 운용성을 지원할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 위치기반 서비스들 간의 상호 호환 및 통합을 가능하게 하고, 기존 공간데이터베이스와 연계하여 이 데이터를 위치기반 서비스에 활용하기 위한 공간 데이터 표준화 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 위치기반 서비스 표준화 사례를 조사하고, 위치기반 서비스를 위한 공간 데이터 모델을 제시하였다. 본 연구에서는 OpenLS의 위치기반 서비스를 기본서비스로 하고, OpenGIS의 공간 데이터 모델을 기반으로 네 가지 기본 위치 데이터 타입과 모델의 요구 사항을 포함하는 공간 데이터 표준모델을 개발하였다. 위치기반 공간 데이터 표준 모델은 위치기반 서비스와 데이터들과의 연계를 쉽게 하고, 위치기반 서비스들 간의 상호 운용성을 높이며, 기존 사용자 시스템의 수정 없이 인터페이스만을 추가함으로써 표준을 수용할 수 있다.\pm}153.2,\;116.1{\pm}94,\;29.4{\pm}30.3,\;45.1{\pm}44$로 Mel 10군과 Mel 30군이 유의적인 감소를 보였으나(p<0.05) 이들 두 군 간의 차이는 나타나지 않았다. 이상의 결과로, 랫트에서 복강수술 후 melatonin 10mg/kg투여가 복강 내 유착 방지에 효과적이라고 생각된다.-1}{\cdot}yr^{-1}$로서 두 생태계에 축적되었다.여한 3,5,7군에서 PUFA 함량이 증가한 반면, SFA 함량은 감소하여 P/S 비율, n-3P/n-6P 비율은 증가하는 경향이었으며 이는 간장의 인지질, 콜레스테롤 에스테르, 총 지질의 지방산조성에서도 같은 경향을 볼 수 있었다.X>$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.340-345
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• 2006

개인 디지털 콘텐츠 증가에 따른 개인 미디어의 관리를 위해 대량의 메타데이터를 자동으로 생성하는 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 이용하여 개인 미디어 메타데이터를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부족한 정보로부터 적합한 의미를 추출하여 메타데이터를 자동 생성하므로 콘텐츠관리의 어려운 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용자가 메모를 부착하기만 하면, 온톨로지 기반 추론을 통해 메타데이터를 자동 생성하는 방법으로 다음과 같은 세가지 기술과 특징을 갖는다. 첫째, 개인 미디어 온톨로지를 정의한다. 둘째, 미디어 메타데이터 표준을 정의한다. 미디어의 종류가 다르더라도 정의한 표준의 키워드만 추출할 수 있다면 미디어의 통합관리가 가능하다. 셋째, 메타데이터 자동 생성 기술을 연구한다. 단순히 온톨로지에 정의된 키워드의 의미만을 보지 않고, 온톨로지 기반의 추론엔진을 이용하여 사용자를 중심으로 관련 키워드의 관계를 고려한 메타데이터 생성의 정확성을 높인다. 이러한 기술을 기반으로 시맨틱 검색도 가능하며, 기존의 메타데이터 저작도구와 비교하여 보다 정확한 메타데이터 자동생성과 검색이 가능하다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.24-29
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• 2012

시맨틱 웹 기술은 웹의 초창기부터 다양한 연구와 표준이 개발되었지만 이를 활용한 데이터 서비스 분야는 그 역사에 비해 성공 사례가 부족한 것이 현실이다. 최근 웹 2.0을 시초로 링크드 데이터의 성장, 정부의 개방형 데이터 서비스, 소셜 웹 서비스의 등장으로 인해 웹의 구조적 데이터는 폭발적으로 성장해 왔으며, 대용량 시맨틱 웹 기반 서비스에 대한 요구와 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 킬러 애플리케이션으로서 기존 시맨틱 웹 기반 검색 기술의 문제점들을 알아보고 이를 해결하기 위해 최근 화두로 떠오르는 빅데이터(Big Data) 기술 요소인 하둡(Hadoop) 및 NoSQL을 활용하여 대용량 시맨틱 웹 데이터를 활용한 Daum의 영화/음악/인물 기반 의미 검색 및 의학 LOD를 기반한 검색 서비스 개발 사례를 제시한다. 이를 토대로 이종 모델 데이터간 연결 및 실시간 데이터 리비전 관리 등 한계점들을 살펴보고 향후 대용량 공공 데이터 활용을 위한 방향을 모색해 본다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.28 no.4
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• pp.35-55
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• 2017

The Master Data is constructed for the wide use within the institution, and it is mainly used in the enterprise. In this research, we have conducted research for the purpose of building master data on infrastructure that can be used by public institutions in the country. To do this, we analyzed individual attributes of the standard data set provided by the public data portal. Among these, we extracted standard elements that match the characteristics of the Master Data. Finally, the standardized elements are verified through the standardization system that is utilized in the country.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.461-466
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• 2021

본 연구에서는 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph)에 기반한 반자동 언어데이터 증강(Semi-automatic Symbolic Propagation: SSP) 방식에 입각하여, 핀테크 분야의 CS(Customer Service) 챗봇 NLU(Natural Language Understanding)을 위한 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하고, 이를 기반으로 RASA 오픈 소스에서 제공하는 DIET(Dual Intent and Entity Transformer) 아키텍처를 활용하여 핀테크 CS 챗봇 NLU 시스템을 구현하였다. 실 데이터을 통해 확인된 핀테크 분야의 32가지의 토픽 유형 및 38가지의 핵심 이벤트와 10가지 담화소 구성에 따라, DECO-LGG 데이터 생성 모듈은 질의 및 불만 화행에 대한 양질의 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하며, 이를 의도 분류 및 Slot-filling을 위한 개체명 인식을 종합적으로 처리하는 End to End 방식의 멀티태스크 트랜스포머 모델 DIET로 학습함으로써 DIET-only F1-score 0.931(Intent)/0.865(Slot/Entity), DIET+KoBERT F1-score 0.951(Intent)/0.901(Slot/Entity)의 성능을 확인하였으며, DECO-LGG 기반의 SSP 생성 데이터의 학습 데이터로서의 효과성과 함께 KoBERT에 기반한 DIET 모델 성능의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.643-645
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• 2005

클러스터링은 무질서한 데이터들의 상호 연관 관계를 정의하고, 이를 통하여 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 것이다. 클러스터링을 적용한 웹 서비스 시스템은 비슷한 내용을 묶어 제공하기 때문에 사용자는 보다 효율적으로 정보를 제공받을 수 있다. 시멘틱 웹의 기반이 되는 온톨로지는 클러스터링을 위한 완벽한 입력 데이터를 제공한다. 본 논문은 온톨로지를 기반의 메타 데이터를 클러스터링 하기 위한 기법을 제안한다. 본 논문의 목적은 온톨로지 기반의 메타 데이터들의 유사성을 측정하기 위한 평가함수를 정의하고, 이러한 평가함수를 적용한 계층적 클러스터링 알고리즘을 연구하는 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.291-292
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• 2017

한국과학기술정보연구원 융합기술연구본부 재난대응HPC연구센터에서는 초고성능컴퓨팅 기반의 풍수해 예측 및 피해 정보 생산기술을 연구개발하여 재난 재해에 대한 국가현안 대응 의사결정지원 시스템을 구축 중에 있다. HPC 기반의 풍수해 예측 시스템과 빅데이터 분석 기반의 피해 예측 시스템에 대한 연구를 독자적으로 진행하는 가운데, 최근 여러 분야에 적용되고 있는 빅데이터 분석 기술을 HPC 기반의 풍수해 예측 시스템에 적목시켜 더 정확하고 신속한 풍수해 예측 정보 생산에 기여하고자 한다. 본 연구는 빅데이터 분석을 위한 학습 데이터 생산을 목적으로 HPC 기반 태풍 예측의 주요 기상 인자들을 조정하여 서로 다른 성능의 예측 모델을 구축하고, 각 모델 별 태풍 시뮬레이션의 성능을 진단하였다. 향후 빅데이터 분석을 통한 예측 성능의 검증을 위해 HPC 기반 풍수해 예측 및 검증 데이터를 최대한 생산하고자 한다.