• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.151-154
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• 2007

바이오 칩 분석 시스템은 다양한 종류의 바이오칩에서 자료를 추출하고 유용한 정보를 얻기 위해 데이터를 분석하는 시스템이다. 데이터를 분석하는 다양한 기법 중 대표적인 것이 클러스터링과 분류화(classification)이다. 클러스터링은 비슷한 개체들을 한 집단으로 묶는 방법이고, 분류화는 미리 정해진 클래스에 데이터를 해당하는 클래스로 분류하는 기법이다. 다양한 알고리즘을 통해서 데이터를 클러스터링 및 분류화를 할 수 있는데 바이오칩과 같이 데이터의 양이 방대한 경우는 생태계를 모방한 알고리즘을 적용하는 것이 효율적이다. 본 논문에서는 생태계 모방알고리즘 중 하나인 PSO 집단 알고리즘을 사용하여 바이오칩 데이터로부터 클러스터의 중심을 찾아 클러스터링을 하교, 분류 규칙을 발견하여 이를 바이오 데이터에 적용, 분류해 주는 시스템을 기술하고 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.2
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• pp.21-27
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• 2020

The purpose of this study is to investigate the ecosystem structure underlying the development of artificial intelligence technology and related industries. In addition, the research on the AI business ecosystem based on AI technology and the ways to activate them was discussed. Ecosystems play a role in organically connecting producers, consumers, and decomposers. In the AI ecosystem, we classified the AI service producers, producers of AI services using the produced services, and data and related infrastructure services that are the basis of AI services. Stakeholders in the AI business ecosystem are the government and various private organizations that have a direct or indirect influence on AI service production, consumption, and operation. In Korea, in particular, the government plays a role as the most influential stakeholders. For example, the company contributes to the increase of producers, which are related to human resource development, and plays a catalyst role in the increase of services produced by R & D funding. In this study, the policy for revitalizing the AI business ecosystem includes (1) securing the environment for increasing producers, (2) spreading AI awareness among consumers, (3) securing data exchange and supply infrastructure, and (4) supporting services and related laws. Secure the system. This study is meaningful in that it contributes to and contributes to the construction of domestic AI-based environment and related research.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.2
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• pp.121-133
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• 2020

This study was carried out to set the direction of the new industry policy of Busan city by analyzing the changing trend of artificial intelligence technology that has recently developed rapidly and predicting the direction of future development. The company wanted to draw up support measures to utilize artificial intelligence technology, which has been rapidly emerging in the market, in the region's specialized industry. Artificial intelligence is a key keyword in the fourth industrial revolution and artificial intelligence-based data utilization technology can be used in various fields from manufacturing processes to services, and is entering an era of super-fusion in which barriers between technologies and industries will be broken down. In this study, the direction of promotion for fostering Busan as an artificial intelligence city was derived based on the comparison and analysis of artificial intelligence-related ecosystems among major local governments. In this study, we wanted to present a plan to create an artificial intelligence industrial ecosystem that can be called a key policy to foster Busan as an 'AI City'. Busan's plan to foster the AI industry ecosystem is aimed at establishing a policy direction to ultimately nurture the artificial intelligence industry as Busan's future food source.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.2
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• pp.125-138
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• 2016

Currently, there is increasing demand for weather information, however, providing meteorology and climate information is limited. In order to improve them, supporting the meteorology and climate big data platform use and training the meteorology and climate big data specialist who meet the needs of government, public agencies and corporate, are required. Meteorology and climate big data requires high-value usable service in variety fields, and it should be provided personalized service of industry-specific type for the service extension and new content development. To provide personalized service, it is essential to build the collaboration ecosystem at the national level. Building the collaboration ecosystem environment, convergence of marine policy and climate policy, convergence of oceanography and meteorology and convergence of R&D basic research and applied research are required. Since then, demand analysis, production sharing information, unification are able to build the collaboration ecosystem.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.11
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• pp.67-71
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• 2014

최근 사회 각 분야에서 빅데이터를 분석하여 새로운 가치를 찾아내려는 시도가 급속히 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 분석하여 소기의 성과를 얻으려면 한 기관이나 기업이 자체로 보유하고 있는 데이터 뿐 아니라 외부에 있는 가치 있는 데이터가 필수적으로 필요한 경우가 대부분이다. 현재 빅데이터 이용에서 가장 어려운 것은 대용량 데이터를 다루는 하드웨어나 분석 소프트웨어 도입이 아니라 핵심적으로 필요한 외부 빅데이터를 어떻게 확보할 것인가이다. 본 고에서는 빅데이터를 효과적으로 공유하고 활용하기 위한 방안으로 오픈 데이터 인터페이스(ODI)를 제안한다. ODI를 사용함으로써 프로그램이 직접 읽을 수 있는(machine readable) 데이터 공유가 확대되고, 데이터 매쉬업이 쉬워지며, 개인의 데이터 가공 능력을 거래할 수 있는 생태계 구현이 가능해질 것이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.2
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• pp.137-148
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅은 대형 데이터 센터를 건립하면서 관련 투자가 확대되고 있고 이러한 추세는 최근 스마트폰 확산과 모바일 네트워크의 고도화로 인해 모바일 클라우드 시장이 급속히 성장하는 등 Big Data 대응 수단으로 더욱 더 주목받는 분야 중의 하나이다. 이에 정부는 클라우드 컴퓨팅 분야에 대한 종합적인 정책을 추진하기 위해서 각 기관 또는 부처 합동으로 정책 방향을 마련하고 있는 상황이다. 본고에서는 클라우드 컴퓨팅을 구성하는 생태계를 관련 기술과 연계하여 분석해 봄으로써 각 생태계 구성요소별 경쟁력 및 시사점을 먼저 도출한다. 이를 통해 국내 클라우드 산업 경쟁력 강화를 위해 기술개발(R&D), 인력양성, 기반구축 및 제도개선 측면에서 정책 방향을 제시함으로써 향후 클라우드 컴퓨팅 경쟁력 강화를 통한 산업 활성화를 위해서 정부 및 관련 연구기관이 추진해야 할 아젠다를 수립하는 데 있어 그 방향을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.27-29
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• 2007

패턴 인식 문제를 푸는데 있어 특징 선택을 해주는 것은 패턴 인식의 성능 향상을 위해 중요한 과정 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 생태계 모방 알고리즘 2 가지를 선택하여 특징 선택 문제에 적용하여 보고, 그 성능을 비교 분석하였다. 데이터의 특징을 줄여주는 기능과 패턴 인식 성능의 향상 여부를 중심으로 평가하였으며, 이를 통해 생태계 모방 알고리즘이 특징 선택 문제에 효과적으로 사용될 수 있는지에 대해 논의해보고, 두 방법의 장단점과 특징에 대해 생각해 본다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.10 no.4
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• pp.226-236
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• 2023

As climate change intensifies, the importance of studying plant phenology has increased, leading to a surge in research employing automated video recording devices like Phenocams. In this study, using the Phenocams operated by the National Institute of Ecology, we examined the trends in plant phenological changes across diverse ecosystem types in South Korea and analyzed their correlations with climate factors. The patterns of plant phenological changes varied by region and tree species. Pinus thunbergii and Pinus densiflora typically show an overall increase in their growth period, positively correlating with temperatures and precipitation during winter. However, uniquely, for Abies koreana on Hallasan Mt., a higher amount of precipitation in August leads to an earlier end of season (eos), and the correlation analysis with the recent phenomenon of dying A. Koreana seems necessary. beyond the analysis, solutions for handling missing data issues during the data collection process were proposed. Furthermore, to expand future research scope and encompass diverse ecosystem types, a suggestion to combine Phenocam research with satellite observations was presented.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.26 no.1
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• pp.1-12
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• 2020

다수의 국가에서 농촌이 쇠퇴하는 현상을 확인할 수 있으며, 특히 경작 포기지의 비율이 빠른 속도로 향상되고 있다. 일본에서 경작 포기지의 증가는 농작물의 국내 자급률 감소, 농지의 중요한 기능 중 하나인 자연재해 방지 기능의 상실, 그리고 농촌 지역사회가 계승해 오던 다양한 형태의 무형적 자산의 소실 등을 야기하였다. 농지와 농촌 지역사회 활동의 보존은 지속가능한 개발을 위해 필수적인 요소이다. 생태계 서비스는 농지가 보유한 기능 중 하나이며, 일본의 중산간 지역 직불제는 농지의 보전과 농촌 지역사회 활동을 지원하여 생태계 서비스 보존 및 유지에 일조하기에 생태계 서비스에 대한 지불(PES)이라 볼 수 있다. 본 연구의 목표는 중산간지역 직접지불제도의 혜택을 받는 지역과 RCP8.5 시나리오 하에서의 자연재해 피해액 간의 관계를 파악하여 직불제의 효율성을 간접적으로 검증하는 것이다. 본 연구의 대상지는 일본 홋카이도의 농지 전체이며, 2005년, 2010년, 2015년의 강우량 예측 패널 데이터와 농업 센서스 패널 데이터를 이용하여 한계효과를 구하여 분석하였다. 분석 결과, 중산간지역 직불제 해당지역이면서 농촌 지역사회 활동이 활발할수록 자연재해 피해액이 적었다. 따라서 특히 중산간지역 직불제 해당지역일수록 재해피해 감소를 위해 농촌 지역사회 활동이 필수적으로 요구된다. 본 연구의 의의는 중산간지역 직불제의 효율성을 자연재해 피해액을 통해 검증한 데 있으며, 향후 직불제의 효율성에 대한 논의에 기초자료로 활용될 수 있다.

• Information Systems Review
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• v.21 no.4
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• pp.125-141
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• 2019

With the advent of deep learning technology, which is represented by AlphaGo, artificial intelligence (A.I.) has quickly emerged as a key theme of digital transformation to secure competitive advantage for businesses. In order to understand the trends of A.I. based digital transformation, a clear comprehension of the A.I. business ecosystem should precede. Therefore, this study analyzed the A.I. business ecosystem from the multi-actor network perspective and identified the A.I. platform strategy type. Within internal three layers of A.I. business ecosystem (infrastructure & hardware, software & application, service & data layers), this study identified four types of A.I. platform strategy (Tech. vertical × Biz. horizontal, Tech. vertical × Biz. vertical, Tech. horizontal × Biz. horizontal, Tech. horizontal × Biz. vertical). Then, outside of A.I. platform, this study presented five actors (users, investors, policy makers, consortiums & innovators, CSOs/NGOs) and their roles to support sustainable A.I. business ecosystem in symbiosis with human. This study identified A.I. business ecosystem framework and platform strategy type. The roles of government and academia to create a sustainable A.I. business ecosystem were also suggested. These results will help to find proper strategy direction of A.I. business ecosystem and digital transformation.