• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.59-62
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• 2002

최근 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 정책기반의 네트워크 관리기술에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 특히 네트워크 보안관리를 위한 새로운 패러다임으로 정책기반의 네트워크 관리 기술이 도입되고 있다. 보안정책 서버는 새로운 정책을 입력하거나 기존의 정책을 수정, 삭제하는 기능과 보안정책 결정 요구 발생시 정책결정을 수행하여야 하는데 이를 위해서는 보안정책 실행시스템에서 보내온 경보 메시지에 대한 분석 및 관리가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 정책기반 네트워크 보안관리 프레임워크의 구조 중에서 보안정책 서버의 효율적인 보안정책 수림 및 수행을 지원하기 위한 경보데이터 관리기를 설계하고 구현한다. 그리고 경보 데이터 저장과 분석을 위해서 데이터베이스 스키마를 설계하고 저장된 경보데이터를 분석하는 모듈을 구현한다. 또한 불량사용자나 호스트의 관리를 위하여 블랙 리스트 매니져를 구현하며 블랙리스트 매니져는 위험한 불량사용자와 호스트를 탐지하여 관리하는 기능을 제공한다 구현된 경보 관리기나 고수준 분석기는 효율적인 보안정책관리를 지원하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.125-127
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• 2021

본 논문에서는 기존의 산업 및 서비스 변화에 따라 발생하는 빅데이터 분석 서비스 처리를 위한 빅데이터 분석 서비스 브로커 시스템을 제안한다. 기존의 빅데이터 분석 시스템은 분석하는 시간 동안 지속적으로 자원을 점유하고 있어야 하며, 이러한 서비스를 이용하기 위해 내부에 대규모의 시스템을 구축하고 지속적으로 운영해야하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터 분석에 필요한 자원을 효과적으로 사용하기 위해 클라우드 기반의 자원 관리와 연계하고 서비스 이용을 용이하게 하기 위해 단일 엔드포인트 기반의 빅데이터 분석 서비스 호출 구조를 설계하였다. 이를 통해 빅데이터 서비스 분석에 소요되는 자원 점유에 따라 동적으로 자원을 생성 관리하여 자원을 보다 효과적으로 이용할 수 있는지 테스트베드를 구축하여 서비스 이용 및 자원 사용을 효과적으로 하는지 확인하였다. 또한, 이를 통해 대규모 자원을 지속적으로 점유해야하는 빅데이터 분석 플랫폼의 자원사용에 대한 한계를 일부 해소하여 자원을 효과적으로 이용할 수 있는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.107-108
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• 2023

자율운항선박 (Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 관련 기술은 전 세계적으로 활발히 개발 중이다. 이와 더불어 선박정보 통신 기술(ICT)을 활용한 선박 관리에 대한 수요가 증가하면서 선박 데이터의 신뢰성 확보가 더욱 중요해지고 있다. 선박에서 사용하는 데이터는 점차 복잡해지고 용량이 증가함에 따라 체계적인 관리 방안이 필요하다. 본 연구에서는 주요 선급에서 발간한 기술자료와 표준동향 분석 및 전문가 논의를 통해 신규 표준 아이템을 도출하였다. 이를 기반으로 ISO 선박 및 해양기술 분과에 제안한 선박 데이터 신뢰성 확보를 위한 데이터 품질 관리 표준 제안한 결과를 소개하고자 한다. 신규 제안한 표준을 통해 국내 조선소 및 기업에서 개발한 선박 성능 분석 및 모니터링 시스템에 대한 품질 검증에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.385-387
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• 2013

기존의 해양사고 데이터에 기반한 해양안전관리체제에서 준해양사고 중심의 데이터 분석을 통하여 보다 선제적인 해양사고 예방시스템 구축에 대하여 고찰하는 한편, 인천VTS의 사례로 준해양사고 데이터 기반의 해양안전관리체제를 살펴보고, 그 중심에서 VTS의 기능을 확장할 수 있는 방안에 대하여 총체적으로 연구함

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.12
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• pp.57-63
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• 2014

최근 빅 데이터가 중요한 이슈로 부상하면서, 의료 분야에서의 빅 데이터 관리 및 활용에 대한 요구도 급증하고 있다. 하지만 의료 분야의 데이터는 데이터 자체의 특성과 의료 분야의 특수성으로 인해 다른 분야의 일반적인 빅 데이터와는 차별점이 많다. 따라서 의료 분야에서는 데이터 분석에 앞서 다양한 종류와 형태의 의료 데이터를 의미적으로 융합할 수 있는 방법이 전제되어야 한다. 본 고에서는 우선 의료 관련 데이터에 대한 기술(description) 표준 동향을 소개한다. 더불어 다각도의 기준에 따라 의료 데이터를 분류해봄으로써 그 다양성을 확인하고, 의료 데이터 융합의 필요성을 강조함으로써 의료 데이터 관리기술의 나아갈 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.143-144
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• 2016

빅 데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅 데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅 데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅 데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅 데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 창조경제 키워드 의미를 분석하고자 한다. 또한, 분석결과를 바탕으로 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.124-125
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• 2016

빅데이터 분석은 기존 데이터베이스 관리 도구로부터 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량을 말한다. 또한 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 키워드 분석을 통해 콜라겐 키워드에 대한 의미를 분석하고자 한다. 또한 분석결과를 바탕으로 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.9 no.5
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• pp.86-94
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• 2008

Productivity is one of key management indexes for evaluating soundness of a manufacturing organization and its efficiency. In many aspects of productivity management in the construction industry, however, intuition of an experienced field manager still plays a greater role while productivity data is not utilized efficiently for the construction management purposes, because the collection and analysis of the productivity-related information are not systematic. Lack of systematic method in collecting and analyzing the productivity data results in such problems. The existing WBS should therefore be improved to solve them. The authors developed a new WBS for productivity data collection and analysis by following the research direction that was determined by literature reviews, overseas cases, and interviews with field engineers. The new breakdown structure was then evaluated for its feasibility as a productivity analysis framework. It is expected that the productivity data collected by the WBS will be used for OLAP and mining for future productivity forecast.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2003.08a
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• pp.377-387
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• 2003

최근 연구개발 투자의 증가와 더불어 특허정보에 대한 관심이 높아지면서 일반 기업체뿐만 아니라 대학을 비롯한 다른 기관 및 단체에서도 특허정보의 출원에서부터 등록 및 사후관리에 이르기까지 특허정보의 생산, 수집 및 이용을 위한 특허정보의 통합관리가 필요하게 되었다. 따라서 본 연구에서는 특허정보 분석을 기초로 하여 더블린 코어 메타데이터와 RFC 1807 메타데이터를 참고하여 특허정보관리시스템을 위한 메타데이터를 설계하였으며, 설계된 메타데이터의 효율성을 평가해보기 위해 특허정보관리시스템을 구현하여 이를 적용해 보았다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.16 no.6
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• pp.225-230
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• 2016

Recently, Web has arisen large amount of data that to the development of the network and the Internet. In order to process it appeared that Big Data technology. Big Data technologies have been studied aiming a multifaceted and accurate analysis using existing regular data and a variety of data social data. But social data does not have the expertise and objectivity. And such manipulation and concealment and distortion of information have been raised troubling. Thus, this paper proposes for trust big data platform and will be described in detail. The big data platform proposed in this paper consists of data refiner, Data Analyzer, co-truster, visualizer, searcher, etc.