• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.82-84
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• 2001

데이터 분류(classification)란 이미 분류된 객체집단군 즉, 학습 데이터에 대한 분석을 바탕으로 아직 분류되지 않는 개체의 소속 집단을 결정하는 작업이다. 현재까지 제안된 여러 가지 분류 모델 중 결정 트리(decision tree)는 인간이 이해하기 쉬운 형태를 갖고 있기 때문에 탐사적인 데이터 마이닝(exploatory)작업에 특히 유용하다. 본 논문에서는 결정 트리 분류에 다중 추상화 수준 문제(multiple abstraction level problem)를 소개하고 이러한 문제를 다루기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 데이터의 다중 추상화 수준 문제를 해결하기 위해 추상화 수준을 강제로 같게 하는 것이 문제를 해결할 수 없다는 것을 보인 후, 데이터 값들 사이의 일반화, 세분화 관련성을 그대로 유지하면서 존재하는 유용화할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.485-488
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• 2007

스트림 데이터를 분류하는 문제는 데이터 스트림 마이닝 분야에서 가장 넓게 연구되고 있는 항목이다. 실세계에서의 데이터 스트림을 분류하는데 있어서 본질적인 문제점들이 있다 : 1)많은 양의 데이터가 불규칙적으로 빠르게 입력되는 것과, 2)유동적 컨셉트로 알려진, 데이터의 분류가 시간에 따라서 유동적으로 변하는 문제이다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해서 적응적 OLIN시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 지역적인 유동적 컨셉트뿐만 아니라 전역적인 유동적 컨셉트 문제까지 고려하여, 기존의 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• 정보와 통신
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• 제16권3호
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• pp.74-84
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• 1999

'99년 말까지 2000년 문제를 해결하지 못하는 경우 국가사회 전반의 정보체계에 혼란이 초래될 수 있다. 이런 이유로 범 국가적 차원에서 연도표기 문제에서 발생할 수 있는 2000년 문제에 대한 현황 파악 및 대책 수립을 위하여 국무총리실 주관의 '통신시스템 2000년 연도표기문제 대책 협의회'를 구성하여 체계적으로 추진 한바 있다. 또한, 앞으로 약 200일 정도 남은 현 시점에서 2000년 문제가 사회에 발생함 으로서 심대하게 영향을 미치는 공중망을 이용한 음성 및 데이터 통신시스템에서의 2000년 문제를 재조명해 보고 이 분야에 만전을 기하기 위하여 그간 추진하였던 2000년 문제 점검 방법, 점검 항목 및 개량 개선 일정 등을 정리 제시 하였고, 또한 2000년 문제 발생 가능성 등을 사전 진단하기 위해 관련 기관과 합동으로 현장 점검한 음성과 데이터통신시스템의 주체가 되는 전화 교환기 및 통신처리시스템의 상세 점검 사항을 살펴 보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.386-388
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• 2023

전 세계적으로 해양 쓰레기 문제는 계속해서 심각해 지고 있으며 이에 대해 각국에서는 여러 해결 방안을 통해 문제를 해결하고 있다. 해양 쓰레기 문제를 해결하기 위해 많은 양, 여러 종류의 해양 쓰레기 데이터가 존재하지만 대부분의 수치자료가 막대그래프로 되어있어 한계가 있음을 확인하여 데이터를 다양하게 시각화하고, 이를 통해 해양 쓰레기 문제를 해결하는데 도움이 되고자 한다.

• 과학교육연구지
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• 제43권2호
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• pp.227-238
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• 2019

이 연구에서는 데이터 기반 과학탐구에서 탐구활동과 협력적 문제해결력에 대한 초등학생들의 인식을 알아보고자 하였다. 이를 위해 경남 소재 도시의 초등학생 고학년 26명을 대상으로 20차시의 데이터 기반 과학탐구 수업을 진행하였다. 학생들은 탐구 문제를 선정한 후 디지털 탐구도구로 데이터를 수집하는 탐구 과정을 수행하였다. 수업 후 인식 조사 설문과 면담을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 학생들은 데이터 기반 과학탐구에서 '탐구 설계 및 수행' 단계가 가장 유익한 것으로 인식하였다. 둘째, 학생들은 데이터 기반 과학탐구를 통해 과학적 능력과 협동심이 향상되었고, 탐구문제 선정이 가장 어렵다고 인식하였다. 셋째, 학생들은 협력적 문제해결력의 향상에 대해 긍정적으로 인식하였다. 이상의 결과로부터 데이터 기반 과학탐구는 초등학생들의 과학적 탐구능력과 협력적 문제해결력 향상을 위해 필요함을 알 수 있었다. 이 연구를 바탕으로 다양한 탐구활동의 개발과 연구를 통해 미래를 살아갈 학생들에게 필요한 다양한 역량들을 함양할 수 있는 탐구 기회가 제공되기를 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2023

우리나라의 강우 특성은 하절기에 집중되어 있으며 최근 이상강우와 기상이변에 따른 집중호우 발생으로 여를철 탁수 문제 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 과거 '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선과 같은 태풍 및 장마에 의해 탁수 유입이 급증되어 수중 탁도가 높아지며 저수지 탁수 문제가 발생하였다. 특히 우리나라 경우 하천 및 저수지에서 물 사용량의 대부분을 이용하고 있기에 탁수 문제가 장기화 될 시 댐 하류 지역의 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 비용적, 환경적 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 파악, 대응을 위한 탁수 모의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수를 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS, 탁도 데이터가 필요하며 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있다. 하지만 현재 측정의 경우 채수를 통한 점단위의 측정으로 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있다. 이러한 데이터 취득의 한계로 기존 조사를 통한 탁도-SS 관계식을 통해 탁수를 예측하고 있으나 과거 2003년 이후 자료를 바탕으로 산정된 식으로 불확도가 존재한다. 탁수 모의 정확도 개선을 위한 데이터 해상도 및 탁도-SS 관계식 문제를 해결 하기 위해 기존 데이터 분석을 통한 미계측 기간에 대한 보간을 필요로 하며 현장 계측을 통한 탁도, SS 자료를 취득하여 탁도-SS 관계식을 최신화 할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 탁도를 측정 센서 YSI와 SS 측정센서 레이저부유사측정기(LISST: Laser In-Situ Scattering and Transmissometry)를 활용하여 자료를 취득하고 탁도-SS 산정식을 최신화 하였다. 또한 기존 국가 수질 측정망 데이터 및 기상 자료 데이터를 취득하여 데이터 분석을 통해 미계측 기간에 대한 데이터를 보간하여 탁수 모의 입력자료를 개선하였고 이를 기반으로 탁수 모의 정확도를 개선하고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.101-103
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• 1999

Decentralized 정보는 여러 도메인에 대한 heterogeneous한 독립적인 정보가 자율적으로 존재하며 이들 정보간의 관계성의 고려한 전체에 대한 global view가 존재하지 않기 때문에 inter-domain에 대한 마이닝을 수행하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 intra-domain knowledge discovery, intra 및 inter-domain problem solving method라는 접근방법으로, decentralized 데이터 환경에서 문제 해결에 필요한 정보 추출을 위한 데이터 tailoring과 분산 데이터에 대한 목표-지향 데이터마이닝(goal-oriented data-mining)을 통해 문제 해결을 위해 필요한 지식을 생성하고 이들 간의 관련 정보를 탐색하여 문제를 해결하는 프레임워크를 제안한다. 특히, 생성된 지식간의 협동 문제 처리를 멀티 에이전트 패러다임을 이용하기로 한다. 제안 프레임워크는 산재되어 있는 데이터들로부터 문제 해결에 유용한 지식 차원의 정보를 추출해내고 생성된 지식을 바탕으로 각 도메인 정보에 대한 개별적인 사용뿐 만 아니라 서로 cooperation을 통한 문제 해결을 지원함으로써, 개방된 분산 환경하에 decentralized 되어 있는 여러 도메인 정보를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 새로운 형태의 문제 해결 방법이라고 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.212-216
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• 2008

기존의 알려진 데이터에 기반하여 분류 알고리즘을 통해 새로운 생물학적인 사실을 예측하는 것은 생물학 연구에 매우 유용하다. 하지만 생물학 데이터 분류 문제에서 positive 데이터만 존재할 뿐, negative 데이터는 존재하지 않는 경우가 많다. 이와 같은 상황에서는 많은 경우에 임의로 negative data를 구성하여 사용하게 된다. 하지만, negative 데이터는 실제로 negative임이 보장된 것이 아니고, 임의로 생성된 데이터의 특성에 따라 분류 성능 및 모델의 특성에 많은 차이를 보일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 클래스 분류 알고리즘 중 하나인 support vector data description(SVDD) 방법을 이용하여 실제 microRNA target 예측 문제에서 positive 데이터만을 이용하여 학습하고 분류를 수행하였다. 이를 통해 일반적인 이진 분류 방법에 비해 이와 같은 방법이 실제 생물학 문제에 보다 적합하게 적용될 수 있음을 확인한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.119-122
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• 2022

연합학습은, 데이터 샘플을 보유하는 다수의 분산 에지 디바이스 또는 서버들이 원본 데이터를 공유하지 않고 기계학습 문제를 해결하기 위해 협력하는 기술로서, 각 클라이언트는 소유한 원본 데이터를 로컬모델 학습에만 사용함으로써, 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하고, 데이터 소유 및 활용의 파편화 문제를 해결할 수 있다. 연합학습을 위해서는 통계적 이질성 및 시스템적 이질성 문제 해결이 필수적이며, 인공지능 모델 정확도와 시스템 성능을 향상하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근, 중앙서버 의존형 연합학습의 문제점을 극복하고, 데이터 무결성 및 추적성과 데이터 소유자 및 연합학습 참여자에게 보상을 효과적으로 제공하기 위한, 블록체인 융합 연합학습기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이더리움 기반 블록체인 인프라와 호환되는 연합학습 레퍼런스 아키텍처를 정의 및 구현하고, 해당 아키텍처의 실용성과 확장성을 검증하기 위하여 대표적인 연합학습 알고리즘과 데이터셋에 대한 실험을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.815-818
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• 2009

USN 환경에서의 센서는 일반적으로 많은 제약사항을 가지고 있다. 센서의 제한된 전원의 문제는 센서의 동작 수명과 관련된 것으로 최근의 연구들에서 중요 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 고도화되는 USN 환경에서 발생되는 다차원 스트림데이터를 수집하는데 있어서 센서의 전원 문제를 해결하고 데이터를 효율적으로 수집하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서에 이상 이벤트를 정의하고 이상 이벤트에 해당하는 데이터를 수집하는 경우에만 데이터를 전송하도록 하여 센서의 통신 빈도를 줄여 센서의 전원 문제를 해결하고 스트림 데이터를 기호화 하여 처리함으로써 스트림 데이터를 효율적으로 수집할 수 있다.