• 제목/요약/키워드: 데이터 기준

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터널 라이다 데이터의 스트립 조정 알고리즘 분석 (Algorithm Analysis for Strip Adjustment of Tunnel LiDAR Data)

  • 한동엽
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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    • pp.251-253
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    • 2008
  • 여러 스트립으로 취득되는 라이다 데이터는 정확한 스트립 조정후에 이용되어야 한다. 스트립 조정을 위해 상대 또는 절대 기준 데이터를 설정하며, 기준 데이터의 특성에 따라 서로 다른 조정 방법을 사용한다. 본 연구에서는 기준 데이터와 라이다 데이터의 특성에 따라 기존 조정 알고리즘을 분석하여, 향후 정확한 조정 알고리즘 개발의 토대를 마련하고자 한다.

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서로 다른 특성의 파편화된 데이터 결합 방법 (The way to combine heterogeneous time series data)

  • 문재원
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.689-690
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    • 2021
  • 본 논문에서는 다양한 환경에서 수집된 서로 다른 시계열 데이터를 통합하여 분석 활용하기 위해 추가로 생성해야 할 시계열 데이터의 메타 정보를 정의하고 이를 기반하여 새로운 통합 데이터를 생성하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터는 표준화된 기술 방법이 없고 다양한 소스에서 생성되기 때문에 이를 통합하고 활용할 경우 그 기준이 없기 때문에 전문적 지식이 없다면 처리에 어려움을 겪는다. 그러므로 서로 다른 특성의 데이터를 새로운 기준에 의거하여 통합하는 것을 목적으로 필요한 메타 정보를 정의하고 이를 기준으로 데이터를 재가공할 수 있도록 하였다.

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국방데이터 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준 (Selection Criteria of Target Systems for Quality Management of National Defense Data)

  • 손지성;황윤영
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.155-160
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    • 2023
  • 국방부 또는 공공기관에서 관리하는 모든 데이터베이스 및 시스템의 데이터는 일정 품질 이상 보장하는 것이 원칙이나 대부분 다수의 정보시스템을 구축·운영하기 때문에 현실적으로 모든 시스템에 대한 데이터 품질관리는 한계가 있다. 국방데이터는 업무의 특성상 공개되지 않는 데이터가 대부분이고 군에서 업무의 필요 및 중요도에 따라 전략적으로 개발되거나 통합되어 관리하는 시스템이 많다. 또한, 무기체계에서 발생하는 센서데이터, 비정형데이터, 인공지능 학습데이터 등 데이터 품질관리가 필요한 다양한 유형의 많은 데이터가 축척되고 생성되고 있다. 그러나, 국방데이터를 위한 데이터 품질관리 가이드 및 품질관리 대상 선정에 대한 가이드가 부재한 상황이고, 공공데이터 품질관리 매뉴얼의 기준에 따라 국방데이터의 품질관리 대상 데이터베이스 및 시스템을 선정하기에는 선정 기준이 모호하며 실무 담당자에 의존적이다. 따라서, 본 논문에서는 국방데이터의 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준에 대하여 제안하며, 제안한 선정기준들과 기존 매뉴얼의 선정기준과의 관계성에 대하여 기술한다.

연구데이터 관점에서 본 거대언어모델 품질 평가 기준 제언 (A Proposal of Evaluation of Large Language Models Built Based on Research Data)

  • 한나은;서수정;엄정호
    • 정보관리학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.77-98
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    • 2023
  • 본 연구는 지금까지 제안된 거대언어모델 가운데 LLaMA 및 LLaMA 기반 모델과 같이 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 모델의 데이터 품질에 중점을 두어 현재의 평가 기준을 분석하고 연구데이터의 관점에서 품질 평가 기준을 제안하였다. 이를 위해 데이터 품질 평가 요인 중 유효성, 기능성, 신뢰성을 중심으로 품질 평가를 논의하였으며, 거대언어모델의 특성 및 한계점을 이해하기 위해 LLaMA, Alpaca, Vicuna, ChatGPT 모델을 비교하였다. 현재 광범위하게 활용되는 거대언어모델의 평가 기준을 분석하기 위해 Holistic Evaluation for Language Models를 중심으로 평가 기준을 살펴본 후 한계점을 논의하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 연구데이터를 주요 사전학습데이터로 활용한 거대언어모델을 대상으로 한 품질 평가 기준을 제시하고 추후 개발 방향을 논의하였으며, 이는 거대언어모델의 발전 방향을 위한 지식 기반을 제공하는데 의의를 갖는다.

국가기준점 관리시스템 분석에 관한 연구 (Management System Analysis of National Control Points)

  • 권찬오;송준호;조현구;이영진
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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    • pp.354-355
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    • 2008
  • 국가기준점은 국가의 주요 인프라시설로서 시설 및 데이터를 일관된 체계를 갖고 유지, 관리되어야 하며 각종 표석기준점 데이터 및 GPS상시관측망 데이터의 체계적인 관리 및 효율적인 활용을 위하여 연계, 통합하고 유지 관리할 수 있는 기술을 개발하고 상시관리 서비스를 할 수 있게 해야 한다. 본 연구는 기존의 국가기준점 관리시스템을 분석하고 새로운 국가기준점 관리시스템 구축의 방향제시를 목적으로 한다.

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계측데이터 분석을 통한 모니터링 데이터의 계측관리기준 재설정 (Reset of Measurement Control Criteria for Monitoring Data through the Analysis of Measured Data)

  • 정철헌;안호현;신수봉;김유희
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제18권6호
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    • pp.105-113
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    • 2014
  • 현재 공용중인 대부분의 시설물들은 다양한 센서로 구성된 계측시스템을 구축하고 있으며, 시스템에서 계측된 응답 데이터 분석을 통해 구조물의 건전성을 평가하고 있다. 건전성 평가 과정에서 적용하는 계측데이터의 계측관리기준은 일반적으로 공용 초기에 설정된 것으로, 시공회사 또는 설계회사 소속의 전문가들이 설계기준을 바탕으로 혹은 구조해석을 통해 설정하고 있다. 하지만 실 계측데이터에 적용하기 위해서는 이와 같이 설정되는 계측관리기준의 검증이 필요하며, 일부 연구자들은 교량의 관리를 위해 실 계측데이터에 계측관리기준을 적용하여 타당성을 검증하는 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 통계적 접근방법을 활용하여 기설정된 계측관리기준을 검토하고, 체계적인 계측관리기준 재설정 방안을 제시하였다. 또한 구조물의 실 계측 데이터에 적용하여 그 타당성을 검증하였다.

데이터 오너 관리를 통한 데이터 품질 향상 (Improving data quality through Data Owners management)

  • 박지수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.278-281
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    • 2007
  • 데이터 품질 기준은 반드시 현업의 입장에서 바라봐야 하며, 현업의 마인드가 데이터 품질에 가장 결정적인 영향을 미친다. 이에 따라 데이터 품질을 향상시키기 위해서는 현업이 데이터 품질 관리에 직접 참여할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 데이터 값(Data Value)에 대한 데이터 오너 (Owner)를 부여하여 데이터 품질 오류 시 현업이 직접 데이터 품질 관리 프로세스에 참여 할 수 있는 방안을 제시하였다. 데이터 품질 관리 프로세스는 데이터 품질 대상 및 기준을 정의하고 측정, 분석, 개선하는 방법이다. 본 연구에서 제시한 데이터 오너 관리 방안은 보다 효율적인 데이터 품질 관리 프로세스를 개선 시킬 수 있을 것이다.

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교육과정과 디지털 콘텐츠를 연결한 링크드 데이터 프로파일 활용 방안

  • 정현숙
    • 정보와 통신
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    • 제31권12호
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    • pp.81-88
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    • 2014
  • 본고에서는 교육내용 성취기준 링크드데이터 프로파일 설계 및 활용에 대해 소개한다. 성취기준은 학생들이 학습의 결과로 반드시 알아야 할 지식, 능력 및 태도를 구체적으로 명시한 것으로서 국가 교육과정의 중요한 요소로 인식되고 있다. 따라서 교수학습지원시스템은 성취기준 링크드데이터 프로파일을 기반으로 교육과정, 수럽계획, 학습자원, 평가 등을 연계할 수 있도록 구현되어야 한다.

빅데이터 기반 농촌유역 이수안전도 산정 (Assessment of Water Supply Reliability in Agricultural Watershed based on Big Data)

  • 남원호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.30-30
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    • 2021
  • 우리나라 수리시설물 중 30년 이상 경과된 수리시설물은 전체의 61%를 차지하며, 특히 저수지의 경우 저수지의 약 84% 정도는 50년 이상 된 노후 저수지로 분류되고 있어 지속적인 보수·보강 필요하며 향후 기후변화에 취약할 것으로 예상된다. 이수측면에서 설계기준이 되는 설계한발빈도는 농업용 저수지의 내한능력을 나타내는 것으로 수리시설의 규모를 결정하는 기준이 된다. 국내의 경우 1982년 농지개량사업계획 설계기준 댐편에 한발빈도 10년 기준을 채택하여 사용되고 있으며, 현재 농업용 저수지의 이수안전도는 한발빈도 설계기준을 대신하여 사용하고 있다. 농업용 저수지의 이수안전도는 기존 설계기준에 의한 물수지법에 따른 저수지의 설계빈도로 산정되어 기후 및 영농변화, 용수수요의 변화, 농법의 변화 등 현장의 물관리 여건을 반영하는데 한계가 있다. 실제 저수지의 이수능력은 한발빈도 설계기준으로 대변되는 공급가능량 및 평야부 용배수로의 형상에 따라 농업용수 공급역량이 상이하므로, 평야부를 포함하는 농촌유역, 농촌공간의 이수안전도 개념이 도입되어야 한다. 또한 국가의 유관기관들은 특성 및 용도에 맞는 용수공급 정보를 생산하여 모니터링 자료를 제공하고 있지만, 실제 현장에서 체감하는 물 부족 및 이수관련 문제 해결을 위해 현장기반 데이터 활용이 필요하다. 본 연구에서는 기존 경험에 의한 관행적인 물관리 자료, 저수지 관련 계측 자료, 위성영상 자료, 비정형 미디어 데이터 등 이수 관련 분야의 빅데이터를 통합 구축하여 농촌유역 이수안전도의 개념을 정의하고자 한다.

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한국어 학습자 작문 자동 평가를 위한 평가 항목 선정 (Evaluation Category Selection For Automated Essay Evaluation of Korean Learner)

  • 곽용진
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.270-271
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    • 2017
  • 본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.

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