• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.13-14
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• 2020

고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하며 주성분분석 방법은 대표적인 특징 추출 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석의 주성분 변수 선정시 적응적 상관도(Correlation)를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 실제 데이터의 특징을 나타내는 세분화 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄이기 위한 방법이다.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.1
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• pp.119-127
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• 2019

This study explains how to solve engineering problems easily and efficiently by using cloud based big data platform. To do this, we propose a cloud based big data analysis platform. The application helps users easily create models for data analysis using cloud based big data analysis platform. Analytical models modeled using components are analyzed through an analysis engine. Our platform include pre-processing, analysis, and visualization algorithms required for data analysis. Finally, we show an application of effluent concentration in a sewage treatment process.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.456-456
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• 2022

최근 정부에서 국내 물관리일원화를 추진함에 따라 수자원에 대한 양적, 질적, 파생적 기능의 통합적 관리를 위한 기술적 기반의 필요성이 제기되고 있다. 지금까지 국내에서는 하천, 호소 등 수자원에 대한 수질관리와 수량관리가 별도로 이루어지다보니, 수질 및 수량에 대해 관측지점, 관측시점 등이 모두 다른 실정이다. 상호 간 영향이 뚜렷한 수량 및 수질을 연계하여 관리하기 위해서는 수체 내 동일 지점에 대한 관측데이터 관리가 우선적으로 필요하다. 그러려면 수량-수질 연계 관리에 필요한 데이터 항목 및 관계 등의 설계가 중요하다. 즉, 데이터를 단순히 모아놓는 것이 아닌 효과적인 관리를 위한 빅데이터 큐레이션이 필요하다. 따라서 이러한 필요성에 근거하여 본 연구에서는 수량-수질 연계 관리가 가능한 데이터관리시스템을 구축하기 위해 온톨로지 기반 메타데이터를 설계 및 분석하고자 한다. 관계형 데이터베이스 구축을 위한 방법론으로는 먼저 수량 및 수질 도메인의 데이터 항목의 관계성을 분석하고 이를 바탕으로 온톨로지 기반의 메타데이터를 설정한다. 온톨로지를 활용하면 해당 도메인에서 데이터 간 관계성을 보다 분명하게 정의할 수 있다. 데이터를 클래스나 인스턴스에 정의하고, 각 데이터 간 관계를 속성에 정의한다. 또한 수량-수질 데이터 연계 관리 시 고려하여야 할 요소를 분석하여 제시한다. 이를 통해 수량-수질 데이터 연계 관리에 있어 온톨로지 기반 메타데이터의 적용성 및 효율성을 파악할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.115-116
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• 2022

비밀번호 인증 기술에서 키보드로부터 입력되는 데이터가 노출되는 문제점으로 인하여, 이미지 기반 인증 기술이 등장하였다. 이 기술은 주로 가상 키보드를 출력하고, 특정 위치에 클릭된 마우스 정보를 비밀번호로 활용한다. 마우스 데이터의 안전성 향상을 위하여 임의의 마우스 위치를 생성하는 랜덤 마우스 데이터 생성 기술이 등장하였지만, 해당 기술의 안전성 분석에 대한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GetCursorPos() 함수를 활용한 공격 기술과 WM_INPUT 메시지를 활용한 공격 기술을 기반으로 랜덤 마우스 데이터 생성 기술이 적용된 사이트에서의 마우스 데이터 취약점을 분석한다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.4
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• pp.41-46
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• 2023

운전자의 편의성 및 안정성 향상을 위해, 차량에 탑재되는 다양한 센서 및 전자제어장치들은 주행 중 많은 양의 데이터들을 생성한다. 이렇게 생성된 많은 양의 데이터들의 분석은 개인화 서비스, 자동차 보험, 사고 예측와 같은 곳에 활용되고 있다. 최근 주행 중의 다양한 데이터 종류와 머신러닝 및 딥러닝 기반의 방법론을 통해 차량의 운전자를 식별하는 연구들이 진행되고 있다. 본 고에서는 차량에서의 데이터 분석에 기반한 운전자 식별 연구 동향을 설명하도록 하겠다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.55-66
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• 2012

빅 데이터의 관심이 인프라 및 분석기술 자체에서 가치창조 측면으로 이동하면서 가치정보를 효율적으로 발굴, 분석, 추출, 활용하기 위한 차세대 고급 분석 기술 및 기법이 요구되고 있다. 이에 빅 데이터 활용기반구축을 위한 정부 및 기업의 대응이 시급한 시점이다. 이 연구는 빅 데이터 활용기반 구축과 분석기술 개발에 도움을 주고자 빅 데이터 분석의 핵심기술동향을 분석하고 실천과제를 제시한다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.1
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• pp.13-19
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• 2019

나날이 발전하고 있는 ICT 기술과 차량과의 융합은 차량을 대상으로 하는 사이버 위협과 공격을 더욱 증대시킨다. 그러나 차량 보안을 연구하는 산업계, 학계 연구 그룹들 또한 다양한 접근 방법을 통해 이러한 위협과 공격을 앞서 예방하고 탐지하기 위해 노력하고 있다. 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지에서는 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙을 마련하였다. 이는 운전자별 주행 데이터에 대한 분석을 통해 현재 주행 중인 운전자를 식별하는 챌린지로써 국내 및 해외에서 처음으로 진행된 트랙이다. 이번 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지 중 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙에 참가한 참가자들은 주행 데이터를 통계적 기반으로 분석하여 모델링 하였으며, 분석하는 과정에 있어 의미 있는 분류 결과를 도출해 내었다. 일반적으로, 한 가정이 보유하고 있는 차량이 가족들 이외 다른 이들에게는 잘 공유되지 않는다는 점을 고려한다면, 비록 소수의 운전 참가자이지만 5명을 대상으로 하는 본 실험이 의미가 있다고 본다. 이번 정보보호 R&D 데이터 챌린지를 통해, 운전자 주행 데이터가 도난 탐지를 위한 운전자 분류뿐만 아니라, 운전자에게 특화된 의료와 보험과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2016.08a
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• pp.67-70
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• 2016

빅데이터 시대로 변화함에 따라 도서관 및 정보서비스 분야에서도 데이터 분석에 대한 중요성이 점차적으로 증대되고 있다. 본 연구는 도서관 분야에서의 데이터 분석활용 현황 및 분석서비스에 대한 인식수준을 파악하고, 이를 바탕으로 데이터 분석 기반의 도서관 운영을 지원할 수 있는 빅데이터 분석 서비스 개선방안을 모색하고자 하였다. 먼저, 도서관 분야 데이터 분석 교육 전후 인식조사를 토대로 현재 데이터 분석현황 및 인식변화를 분석하였다. 또한 개인적 특성과 분석서비스 인식과의 관계를 분석하였고, 추가적으로 인식수준이 교육 및 분석서비스 만족도에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 분석결과를 기반으로 향후 데이터 분석 교육 및 분석서비스의 발전방향을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.276-277
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• 2010

Web2.0의 고도화와 소셜미디어의 진화에 따라 웹 기반 콘텐츠에 대한 다양한 활용이 시도되고 있다. 또한, IPTV 부분에서는 기존의 TV기반에서 Web기반, Mobile기반 서비스로 확산되고 있다. 이러한 멀티디바이스 환경과 웹기반 콘텐츠의 IPTV 활용 서비스를 위해서는 콘텐츠에 대한 정의와 이를 표현하기 위한 메타데이터에 대한 정의가 필요하다. 이를 위해서 관련 표준화 단체를 분석한 후 이들이 제공하는 콘텐츠 메타데이터의 연관관계를 비교 분석하였다. IPTV 서비스를 위한 콘텐츠 메타데이터는 TV AnyTime Phase1 을 바탕으로 각 표준기구의 네트워크 상황과 서비스 방식에 따라 선택적으로 적용하고 있으며, VOD 서비스를 위해서는 CableLab의 ADI 메타데이터를 적용하고 있다. 향후 멀티디바이스 환경에서 IPTV 서비스를 위해서는 메타데이터에 대한 확장 연구가 필요하다.